Что такое бд: База данных (БД) — что это такое: СУБД или система управления данными

alexxlab

Содержание

Виды баз данных — реляционные и другие подходы к организации БД в программировании

В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.

Что такое база данных

База данных — это набор сведений об объектах, структурированный определенным образом. Обычно базы данных управляются специальным ПО, или системами управления базами данных (СУБД). 

В зависимости от вида логическая структура базы данных может иметь различное описание. Это различие влияет на то, какая именно БД используется в разработке конкретного продукта или технологии. 

Простейшие типы баз данных

К таким базам данных относятся БД, где хранятся данные с простой структурой: например, список разрешенных IP-адресов для доступа к сети, настройки окружения проекта, список подписчиков на рассылку компании и прочее. Они все еще широко распространены.

Текстовые файлы

Информация об объектах собирается в простых по структуре файлах различных форматов – txt, csv и др. Для разделения полей применяются пробелы, табуляция, запятые, точка с запятой и двоеточие.

Примеры: etc/passwd и etc/fstab в Unix-подобных системах, csv-файлы, ini-файлы и др.

Особенности:

  1. Просто использовать. Для работы с файлами достаточно примитивного текстового редактора.
  2. Удобно работать с конфигурационными данными приложений (учетные данные, настройки подключения к удаленным серверам и устройствам, порты и пр.).

Ограничения:

  1. Сложно установить связи между компонентами данных.
  2. Не для всех типов информации.

Иерархические базы данных

В отличие от текстовых файлов здесь между хранимыми объектами устанавливаются связи. Объекты делятся на родителей (основные классы или категории объектов) и потомков (экземпляры этих классов или категорий). При этом у каждого потомка может быть не более одного родителя.

Пример иерархической базы данных.

Графическим представлением такой базы данных является древовидная структура.

Примеры: Организация файловых систем; DNS и LDAP-соединения.

Особенности:

  • Отношения между объектами реализованы в виде физических указателей. Например, в файловой системе путь к папке или файлу строится из имен корневых и вложенных каталогов;
  • Моделирование отношений вложенности и подчиненности.

Ограничения: Технология иерархической организации не предполагает связи «многие-ко-многим», а значит, система хранения данных довольно ограничена.

Сетевые базы данных

Эта технология развивает иерархический подход за счет моделирования сложных отношений между объектами. Здесь потомки могут иметь более одного родителя, однако ограничения иерархического подхода сохраняются.

Пример сетевой базы данных.

Пример: IDMS — специализированная СУБД для мейнфреймов.

Реляционные базы данных

Данный тип БД является старейшим: теоретические основы подхода заложены британским ученым Эдгаром Коддом в 1970 году. Здесь данные формируются в таблицы из строк и столбцов. В строках приводятся сведения об объектах (значения свойств), а в столбцах — сами свойства объектов (поля).

Нормализация

Сложные взаимоотношения объектов в реляционных БД моделируются с помощью внешних ключей – ссылок на другие таблицы. Это позволяет подходить к вопросу проектирования базы данных с позиций нормализации – минимизации избыточности при описании свойств объектов.

Например, если речь идет о меню ресторана, то у каждого блюда есть вес, цена, наименование, калорийность и категория, к которой оно относится — горячие закуски, холодные закуски, первые блюда, десерты, салаты и так далее. Связь между блюдами и категорией выполняется посредством ссылочного поля индекса категории в таблице блюд.

Такой подход позволяет:
  1. Минимизировать объем базы данных: не нужно каждому блюду прописывать название категории.
  2. Повысить целостность системы: в указанном примере все блюда привязаны к категориям меню. Добавление блюда без категории невозможно, равно как и указание в качестве ссылки индекса несуществующей категории.
  3. Упростить масштабирование: новые блюда могут быть добавлены в существующие категории. Также не исключается добавление новых категорий, привязка новых блюд к ним и перераспределение блюд по категориям.
  4. Повысить отказоустойчивость: за счет оптимальной организации схемы таблиц запросы на выборку и агрегацию будут работать с меньшим объемом данных, а значит, быстрее, чем без нормализации. При увеличении числа записей в таблицах со временем это позволит поддерживать положительный пользовательский опыт.

Наглядный пример моделирования сложных взаимоотношений в реляционных БД приведен на рисунке выше. Здесь мы видим модель базы данных учебного заведения, где есть следующие объекты: ученик, курс, преподаватель, отдел, направление обучения. 

Связь преподавателя с отделом организована через секцию и курс (внешние ключи id курса и id преподавателя в таблице Секция, а также Отдел в таблице Курс). Связь ученика с направлением обучения реализована через таблицу Направление обучения студента (внешние ключи id студента и id направления обучения). 

Таким образом, чтобы посчитать, например, количество студентов на курсе и детализировать статистику по преподавателям, необходимо написать запрос с присоединением учеников к направлению, курсу и преподавателям, сделав соответствующую группировку по преподавателям.

Язык запросов SQL

Запросы в реляционных базах данных формируют с помощью структурированного языка SQL. Его предложения позволяют:

  • делать выборки,
  • проводить агрегации и группировки,
  • изменять и удалять данные,
  • модифицировать структуру БД (создавать таблицы, поля), 
  • управлять доступом пользователей к тем или иным операциям и пр.

Денормализация

Помимо нормализации, в реляционных БД существует и обратный процесс — денормализация. Он направлен на перенос наиболее часто используемых полей из внешних таблиц во внутренние. Рассмотрим это на примере мессенджера.

Пользователь (user) оставляет сообщения (messages) в чатах (chat). Структура данных такова, что сообщения связаны с пользователем и чатом через внешние ключи (user_from и user_to, а также chat_id в таблице сообщений; user_id и chat_id в таблице user_chat_link). Поскольку схема нормализована, то различные запросы на выборку, подсчет и агрегацию статистики по чатам, пользователям и сообщениям необходимо выполнять с помощью присоединения внешних таблиц.

На относительно небольших объемах данных эти запросы будут отрабатывать быстро, а с увеличением размера базы – замедляться. Причина кроется в механизме присоединения. Он основан на построчном сравнении двух и более таблиц по условию соединения — например, равенство chat_id в messages и id в chat. А это дает нагрузку на сервер базы данных, которая с ростом ее размера только увеличивается. Для оптимизации такого рода запросов и существует механизм денормализации.

В таблицу связи пользователя и чата user_chat_link добавлены дублирующие поля имени чата (chat_name) и аватара (chat_logo). Также туда выводятся последнее сообщение (last_msg) и количество непрочитанных сообщений (unread_msg_count). 

Теперь для получения указанных выше полей и проведения аналитики по ним можно использовать таблицу user_chat_link без необходимости соединения с таблицей сообщений. Тем не менее, такой подход имеет ограничения.

За счет дополнительных полей оптимизируются запросы на чтение и агрегацию данных, однако ценой этого является вынужденная избыточность и усложнение бизнес-логики приложения. В частности, усложняется написание запросов изменения данных (update и delete), а также модификации структуры базы (create). 

Использование денормализации должно быть тщательно осмыслено. Нужно быть уверенным в том, что нормализованная структура, оптимизированные запросы и правильно настроенные индексы более не способны удовлетворять критерию быстродействия.

Преимущества реляционного подхода:

  • определение сложных отношений между объектами,
  • нормализация и денормализация данных,
  • структурированный язык запросов,
  • богатая история развития и широкое распространение (основной инструмент при разработке различных приложений и сервисов).

Недостатки подхода: жесткая структура сведений об объектах.

Примеры: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite и др. 

NoSQL и нереляционные базы данных 

Все преимущества и недостатки реляционных БД основаны на жесткой структуризации и типизации сведений об объектах. С одной стороны, можно оптимизировать хранение и индексирование данных за счет нормализации или же денормализации. С другой — сложно организовать хранение и обработку плохо структурированных (например, объекты кэша) или вовсе не структурированных данных (например, данные из нескольких источников). 

Для борьбы с этими ограничениями было разработано семейство нереляционных БД. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных «Ключ-значение»

Это простейшая разновидность нереляционных БД. Данные хранятся в виде словаря, где указателем выступает ключ. 

Особенности:

  1. Хранение и обработка разных по типу и содержанию данных: в одном хранилище под разными ключами могут находиться файлы, строки, текст, числа, JSON-объекты и другие типы данных.
  2. Высокая скорость доступа к данным за счет адресного хранения.
  3. Легкое масштабирование. Можно создать правила шардирования по определенным ключам – например, сессии пользователей разных сайтов хранятся в различных сегментах БД.

Ограничения: Поскольку подход не предполагает жесткой типизации и структуризации данных, то контроль их валидности, а также нейминг ключей отдаются на откуп разработчику.

Примеры: Amazon, DynamoDB, Redis, Riak, LevelDB, различные хранилища кэша – например, Memcached и пр.

Документоориентированные БД

В отличие от баз типа «Ключ-значение» данные здесь хранятся в структурированных форматах – XML, JSON, BSON. Тем не менее, сохраняется адресный доступ к данным по ключу. При этом содержимое документа может иметь различный набор свойств. 

Например, каталог профилей пользователей: один в качестве предпочтений указал любимое блюдо, а другой – видеоигру. Поскольку эти сведения нельзя хранить в одном поле ввиду логической и структурной разобщенности, они записываются в отдельные свойства отдельных документов. При необходимости можно добавить в документы новые свойства, не нарушив при этом общей целостности данных.

Особенности:

  • хорошо подходят для быстрой разработки систем и сервисов, работающих с по-разному структурированными данными,
  • легко масштабируются и меняют структуру при необходимости.

Примеры: MongoDB, RethinkDB, CouchDB, DocumentDB.

Графовые базы данных

Это семейство баз предназначено для моделирования сложных отношений с помощью теории графов, где связями выступают ребра графа, а сами объекты – это узлы или вершины.

Пример структуры графовой базы данных.

Такой подход может пригодиться при анализе профилей пользователей социальных сетей. Один пользователь подписан на обновления второго, другой пользователь подписан на определенное сообщество и так далее. Также технология может использоваться при анализе экономической активности контрагентов для выявления различных схем мошенничества. Например, можно отследить использование определенных счетов, карт или реквизитов контрагентов в различных операциях.

Особенности: высокая производительность, поскольку обход ребер и вершин значительно быстрее анализа множества внешних и внутренних таблиц и их соединения по условию отбора в реляционных БД.

Примеры: Neo4J, JanusGraph, Dgraph, OrientDB.

Колоночные базы данных

Как можно понять из названия, записи в таких базах хранятся не по строкам, а по столбцам (колонкам). Вместо таблиц здесь используются колоночные семейства. Они содержат ключи, указывающие на формат строки записи информации об объекте. Каждая строка имеет свой набор свойств, что позволяет хранить в рамках одного семейства разно структурированные данные. 

Технология активно используется при построении аналитических систем и сервисов, работающих с большими объемами данных.

На рисунке приведен пример колоночного хранения информации о фруктах. Известно три типа фруктов: яблоки, виноград, бананы. Все они объединены в семейство фруктов. 

У каждого фрукта индивидуальный набор свойств. Для яблок это цвет, цена и наличие. У винограда это цвет, цена, число ягод в связке и происхождение (импортный или нет). У бананов же это цвет, цена, число в связке и зрелость.

Чтобы получить детальную сводку по одному типу фруктов, достаточно в запросе указать его идентификатор. При этом можно построить аналитический запрос по общим для всего семейства признакам – например, посчитать число фруктов с группировкой по цвету, вычислить среднюю цену на все фрукты в магазине и т.д.

Особенности:

  1. С группировкой свойств по колонкам при запросе индексируется меньший объем данных, что обеспечивает высокую скорость его выполнения.
  2. Широкие возможности масштабирования и модификации структуры — так, при добавлении новых колонок не придется их жестко формализовывать, как в случае с реляционными базами.

Примеры: Cassandra, HBase, ClickHouse.

Базы данных временных рядов

Данный тип БД можно использовать при необходимости отслеживания исторической динамики по ряду показателей. Здесь данные группируются по временным меткам. Базы временных рядом чаще ориентированы на запись, чем на построение сложных аналитических запросов.

На рисунке выше приведен пример использования такой БД для отслеживания состояния ПК во времени по ряду показателей – температуре процессора, загрузке системы и потреблению оперативной памяти.

Особенности: Можно обрабатывать постоянный поток входных данных.

Ограничения: Производительность зависит от объема поступающей информации, количества отслеживаемых метрик, а также временного лага между записью новых данных и запросами на чтение

Примеры БД: OpenTSDB, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB

Комбинированные базы

Эта разновидность баз совмещает в себе SQL- и NoSQL-подходы к организации хранения и обработки данных. Этот класс баз включает в себя NewSQL и многомодельные решения. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных NewSQL 

Данный тип решений для хранения информации стремится обеспечить компромисс между масштабируемостью и согласованностью при сохранении реляционного подхода.   

Термин предложил в 2011 году аналитик компании 451 Group Мэтью Аслет. Он отмечал высокую потребность в таких системах для сфер, работающих с критическими данными, — здравоохранение, FinTech и пр. Характерными признаками этих решений являются: использование алгоритмов обеспечения консенсуса (алгоритм Paxos, Raft и др.), шардирование и заточка под горизонтальное масштабирование.

Особенности:

  • широкие возможности масштабирования,
  • высокая производительность и доступность данных.

Ограничения: Высокие требования к аппаратным ресурсам разработчиков. Но если разрабатываемый продукт является высоконагруженной системой, то применение такой БД имеет смысл.

Примеры баз такого типа: MemSQL, VoltDB, Spanner и др.

Многомодельные базы

Такие БД сочетают в себе несколько подходов к организации данных одновременно. Это обеспечивает функциональное разнообразие при разработке систем с их использованием.

Особенности:

  • возможность в одном запросе работать с данными, хранящимися в разных типах баз, не нарушая при этом согласованности;
  • обширные возможности масштабирования за счет легкой интеграции новых моделей баз данных в существующую инфраструктуру проекта.

Пример решения данного типа: ArangoDB.

Базы данных в Selectel

В Selectel вы можете запустить готовые облачные базы данных — поддерживаем такие СУБД, как PostgreSQL (в том числе для 1С:Предприятие), MySQL, Redis, TimescaleDB.

Облачные базы данных позволяют исключить работу с инфраструктурой: поднять нужное количество нод можно за несколько минут в панели управления компании. Решение отказоустойчивое и легко масштабируется. На экстренный случай создаются резервные копии для отката состояния базы на срок до семи дней. 

Большинство рутинных операций по системному администрированию (настройка, конфигурация, обслуживание и обеспечение безопасности) выполняются специалистами Selectel.

→ Как начать работу с облачными базами данных 

Запустите свою базу данных в облаке

Быстрое развертывание самых популярных реляционных и NoSQl-баз данных.

Подробнее

Заключение

В данной статье мы рассмотрели 11 видов баз данных. Каждый имеет свои особенности и ограничения. Решение о выборе того или иного вида необходимо принимать с учетом:

  • сложности хранимых данных и взаимосвязей между ними,
  • производительности операций чтения/записи и модификации структуры БД на планируемом объеме данных,
  • опыта команды разработки,
  • стадии жизненного цикла разрабатываемого продукта (производите ли вы доработку действующего решения либо создаете что-то принципиально новое, каковы ваши текущие и перспективные ресурсные возможности).

Автор: Роман Андреев.

Что такое база данных и ее типы |Cloud4Y

Информацию часто хранят в таблицах. Это удобно, когда данных накопилось достаточно много и требуется иметь возможность быстро посмотреть ту или иную информацию. Но когда количество строк и столбцов становится больше разумных значений, привычный Excel не справляется и работать с информацией становится трудно. Возникает потребность в новых инструментах работы с большими объёмами информации, и на помощь приходят базы данных.

База данных (БД) — это некий объём перенесённой в электронный вид информации, которую хранят в файле или наборе файлов. По ряду причин работать с такими базами удобнее и проще, чем с традиционными таблицами:

  • БД позволяют эффективно обрабатывать, хранить и структурировать объёмы информации, которые стали настолько большими, что их не «вытягивают» обычные таблицы.
  • БД доступны любому количеству пользователей. Удалённый доступ к базе данных и используемая система запросов обеспечивает возможность одновременной работы большого количества человек. Электронные таблицы также позволяют одновременно работать нескольким пользователям, но в случае с БД это происходит быстрее и проще.
  • Не важно, сколько информации содержится в базе данных. Это не сказывается на скорости работы. А вот таблицы при создании нескольких тысяч строк начинают работать намного медленнее.
  • Как правило, базы данных управляются при помощи специального ПО или (СУБД). О видах СУБД мы рассказывали ранее, сейчас же продолжим знакомить с типами баз данных.

Типы баз данных

Как правило, классификация БД по типам зависит от способа структурирования информации в ней, а также способа взаимодействия с базой. К 2022 году разработано большое количество баз данных, поэтому мы затронем только наиболее востребованные и популярные.

Текстовые БД

Простейшие файлы разных форматов (txt, csv), в которых данные, как правило, располагаются построчно, а поля разделены запятой, точкой с запятой, и двоеточием или пробелом. Текстовые базы данных просты в использовании, но не дают возможность зафиксировать связи между записями и подходят далеко не для всех типов данных.

Иерархические БД

Эти базы данных тоже простые и похожи на текстовые. Основное отличие в том, что здесь можно настроить связи между хранимыми объектами. Действует иерархический принцип связей: новые записи разветвляются от «родительской», причём каждое ответвление может иметь только одного родителя. У каждой записи возникает физическая связь только с одной предыдущей записью. Отношения между объектами выражены как физические указатели. Представьте путь к любой папке в вашем компьютере — аналогичная древовидная структура используется и в иерархических БД.

Сетевые БД

Более сложный способ организации массивов данных, при котором у каждой записи может быть не один «родитель», а несколько. Здесь можно настроить больше связей и моделировать разнообразные отношения между записями, поэтому сетевые БД визуализируют как общий граф.

Реляционные БД

Эти БД также часто называют SQL-базами — потому что с помощью этого языка программирования они создаются, преобразовываются и управляются. Они используются для хранения и организации точек данных с заданными отношениями, что гарантирует быстрый доступ к информации. Такой тип баз данных считают одним из самых старых, поскольку теоретические выкладки о таком способе структурирования данных появились в 1970 году.

В реляционных база данных записи и связи между ними хранятся в табличном виде. В строках содержится информация об объектах, а в столбцах — свойства объектов (поля). У этих таблиц предусмотрены поля для внешнего ключа и ссылки на другие таблицы (таким образом, таблицы могут быть взаимосвязаны). MySQL, Oracle DB, PostgreSQL являются самыми известными представителями реляционных БД.


Нереляционные БД

Нереляционные базы данных ориентированы на работу с вложенными структурами данных и используют отличные от SQL запросы. Поэтому их также называют NoSQL БД. Если в реляционных БД присутствует жёсткая структура сведений об объектах, а хранение и обработку плохо или вообще не структурированных данных из разных источников организовать крайне сложно, то NoSQL позволяет обойти эти ограничения.

В таких БД применяется модель, оптимизированная под требования типа хранимых данных. Нереляционные базы данных используют везде, где требуется масштабируемость и высокая скорость обработки запросов. Примером инструментов для работы с такими БД можно назвать Redis, mongoDB.

К нереляционным относят следующие БД.

Базы данных «ключ-значение»

В таких БД для хранения информации используются ключи. Для получения того или иного объекта нужно отправить запрос с ключом. Данные могут быть чем угодно: числом, строкой или другой парой ключ-значения. В каждом хранилище можно создать свою схему именования ключей. Базы данных «ключ-значение» поддерживают высокую разделяемость и горизонтальную масштабируемость, которая недоступна при работе с БД других типов.

Графовые БД

Интересная модель хранения в виде графа и его обобщений. Первая графовая СУБД появилась в 2007 году и получила название Neo4j. Графовые базы данных дают возможность определять взаимосвязи и находить ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом. Идея такой организации информации в том, что в БД используются узлы для хранения сущностей данных и рёбра для хранения взаимосвязей между сущностями. У ребра всегда есть начальный и конечный узел, тип и направление. У записи в графовой БД может быть неограниченное количество связанных с ней свойств. Допустим в БД хранится карточка сотрудников с ФИО, возрастом и должностью, а рёбра показывают задачи или другие параметры, которые объединяют этих людей.

Колоночные БД

Колоночные базы данных тоже предлагают хранение данных в табличном виде. Отличие от реляционных БД в том, что структура колонок не регламентирована, их можно объединять в колоночные семейства, имеющим определённый формат. У строк колоночного семейства формируется уникальный идентификатор. Такой подход эффективен для работы аналитических систем и сервисов, использующих большие наборы данных. Поэтому колоночные БД используют в аналитических системах класса business intelligence (ROLAP) и аналитических хранилищах данных (data warehouses).

Объектно-ориентированные БД

В ООБД информация представлена в виде объектов, которым присваивается уникальный идентификатор. Также в БД есть атрибуты, описывающие состояние объекта, методы и классы. Объектно-ориентированные базы данных используются в случаях, когда нужна высокопроизводительная обработка сложноструктурированных данных. ООБД позволяет определять абстракции, облегчает проектирование связей и поддерживает новый набор предикатов сравнения. В ряде случаев такие БД обеспечивают более высокую производительность по сравнению с реляционными, обеспечивают версионность и поддержку транзакций.

NewSQL БД

Подход, совмещающий реляционную модель, язык SQL-запросов и масштабируемые, горизонтально распределённые базы данных NoSQL, появился в начале двухтысячных.

Термин же закрепился в обиходе лишь в 2011 году. NewSQL — это ответ на потребности бизнеса, которые не способны удовлетворить привычные базы данных. Для таких БД характерно использование алгоритмов обеспечения консенсуса (например, Paxos, Raft), шардирование, горизонтальная масштабируемость и более быстрая работа благодаря эффективным «движкам». Используют их в сферах, работающих с критическими данными. Это здравоохранение, финтех и т. д. Важно помнить, что NewSQLбазы данных предъявляют высокие требования к ресурсам.

database as a service cloud server

Продвижение мира здоровья

Продвижение мира

Мир здоровья™

В течение 125 лет мы следовали нашей Цели продвигать мир здоровья™

. Мы неустанно стремимся к многообещающему будущему, разрабатывая инновационные технологии, услуги и решения, помогая медицинскому сообществу повышать безопасность и эффективность.

Что в тренде

Что дальше в области здравоохранения?

В центре внимания 1

Сделано для сегодня, завтра и для того, что понадобится в будущем.

Узнать больше

В центре внимания 2

Экспресс-диагностика по месту оказания медицинской помощи

Узнать больше

Прожектор 3

Обеспечение доставки прививок от COVID-19

Узнать больше

Прожектор 4

Система BD COR™ Широкие возможности. Революционная производительность

Подробнее

  • Инновации в BD

    Будущее и инновации

    Узнайте, как мы внедряем инновации, чтобы улучшить результаты лечения пациентов в критические моменты их жизни

    Учить больше

  • НОВОСТИ

    BD представляет полностью автоматизированную роботизированную систему отслеживания для микробиологических лабораторий

    Система полной автоматизации лаборатории BD Kiestra™ 3-го поколения предлагает гибкий инструмент для оптимизации лабораторного пространства и оптимизации рабочего процесса ФРАНКЛИН ОЗЕР, Нью-Джерси, 11 января 2023 г. /PRNewswire/ — BD…

    Учить больше

  • НОВОСТИ

    BD, CerTest Biotec объявляют о разрешении на экстренное использование диагностического теста Mpox

    Анализ

    для исследований и клинического использования теперь доступен во всем мире для системы BD MAX™ FRANKLIN LAKES, N. J., 9 января 2023 г. /PRNewswire/ — BD (Becton, Dickinson and Company) (NYSE: BDX), ведущий…

    Учить больше

  • Новости

    Модели бактериальной резистентности

    Послушайте, как лидеры мнений BD д-р Гупта и д-р Ю рассказывают о закономерностях повышения устойчивости бактерий на собрании Health Watch USA 19 мая., 2022

    Учить больше

Наше портфолио

Поддержка в различных медицинских учреждениях

ЗАДАНИЕ

Стандарты качества, контроль затрат и эффективность

» data-description2=»

BD может помочь вам оптимизировать клиническую эффективность, чтобы улучшить результаты лечения пациентов

«data-filereference=»/content/dam/bdcom-assets/en/en-us/images/graphic/icon/alternate-sites.svg» data-newtab=»true»> ЗАДАНИЕ

Плохие результаты диагностики, которые могут привести к неправильной постановке диагноза, задержке лечения или другим последствиям

» data-description2=»

BD может помочь вам направить пациентов на правильный клинический путь, оптимизировав процесс от сбора образцов до предоставления лабораторных результатов

«data-filereference=»/content/dam/bdcom-assets/en/en-us/images/graphic/icon/diagnostic-lab. svg» data-newtab=»true»> ЗАДАНИЕ 

Время для анализа, трансляционное влияние исследований

» data-description2=»

BD может помочь вам ускорить науку и возглавить открытия с помощью непрерывной экосистемы для многомерных биологических исследований

«data-filereference=»/content/dam/bdcom-assets/en/en-us/images/graphic/icon/research-lab.svg» data-newtab=»true»> ЗАДАНИЕ 

Качество обслуживания, экономическая эффективность, безопасность медицинских работников и пациентов и опыт

» data-description2=»

BD может помочь вам справиться с факторами риска заражения, которые могут привести к инфекции, связанной с оказанием медицинской помощи (ИСМП)

«data-filereference=»/content/dam/bdcom-assets/en/en-us/images/graphic/icon/hospital-units.svg» data-newtab=»true»> ЗАДАНИЕ 

Богатые данные, но бесполезные, оптимизация оповещений от EMR, расстановка приоритетов для своевременного принятия решений

» data-description2=»

BD может помочь вам выявить потенциальных пациентов, находящихся в группе риска, расширить возможности клинического вмешательства и улучшить понимание системы здравоохранения

«data-filereference=»/content/dam/bdcom-assets/en/en-us/images/graphic/icon/analytic-insights. svg» data-newtab=»true»> ЗАДАНИЕ 

Эффективное управление запасами, безопасное и точное составление рецептур, сокращение количества ошибок при приеме лекарств

» data-description2=»

BD может помочь вам снизить риск ошибок при лечении, оптимизируя управление запасами лекарств и повышая производительность врача

«data-filereference=»/content/dam/bdcom-assets/en/en-us/images/graphic/icon/pharmacy.svg» data-newtab=»true»> ЗАДАНИЕ 

Хирургическая эффективность, безопасность пациентов и исходы, управление процедурными затратами

» data-description2=»

BD может помочь вам улучшить результаты операций и снизить затраты

«data-filereference=»/content/dam/bdcom-assets/en/en-us/images/graphic/icon/surgical-suite.svg» data-newtab=»true»>

    Карьера

    Развивайте свою карьеру в BD

    BD — одна из крупнейших мировых компаний в области медицинских технологий, продвигающая мир Health™ путем улучшения медицинских открытий, диагностики и оказания помощи.

    Для наших сотрудников это означает большие возможности для развития и сотрудничества с коллегами по всему миру для создания продуктов и решений, влияющих на жизнь миллионов людей. Станьте частью чего-то большего в BD.

    Карьерный сайт

    Развитие мира здоровья — международный мастер