Что такое бд: Базы данных. Учебное пособие | Дропшиппинг

Содержание

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Основные понятия баз данных

Аннотация: В лекции рассматривается общий смысл понятий базы данных (БД) и системы управления базами данных (СУБД). Даются основные понятия, относящиеся к базе данных такие, как алгоритм, кортеж, объект, сущность. Основные требования, предъявляемые к банку данных. Определения БД и СУБД.

Цель лекции: Уяснить разницу между базой данных и системой управления базой данных. Ознакомиться с основными требованиями, которые предъявляются к банку данных и основными определениями, относящимися к БД и СУБД.

Рассмотрим общий смысл понятий базы данных (БД) и системы управления базами данных (СУБД).

С самого начала развития вычислительной техники образовались два основных направления использования ее.

Первое направление — применение вычислительной техники для выполнения численных расчетов, которые слишком долго или вообще невозможно производить вручную. Становление этого направления способствовало интенсификации методов численного решения сложных математических задач, развитию класса языков программирования, ориентированных на удобную запись численных алгоритмов, становлению обратной связи с разработчиками новых архитектур ЭВМ.

Второе направление, это использование средств вычислительной техники в автоматических или автоматизированных информационных системах. В самом широком смысле информационная система представляет собой программный комплекс, функции которого состоят в поддержке надежного хранения информации в памяти компьютера, выполнении специфических для данного приложения преобразований информации и/или вычислений, предоставлении пользователям удобного и легко осваиваемого интерфейса. Обычно объемы информации, с которыми приходится иметь дело таким системам, достаточно велики, а сама информация имеет достаточно сложную структуру. Классическими примерами информационных систем являются банковские системы, системы резервирования авиационных или железнодорожных билетов, мест в гостиницах и т.д.

На самом деле, второе направление возникло несколько позже первого. Это связано с тем, что на заре вычислительной техники компьютеры обладали ограниченными возможностями в части памяти. Понятно, что можно говорить о надежном и долговременном хранении информации только при наличии запоминающих устройств, сохраняющих информацию после выключения электрического питания. Оперативная память этим свойством обычно не обладает. В начале, использовались два вида устройств внешней памяти: магнитные ленты и барабаны. При этом емкость магнитных лент была достаточно велика, но по своей физической природе они обеспечивали последовательный доступ к данным. Магнитные же барабаны (они больше всего похожи на современные магнитные диски с фиксированными головками) давали возможность произвольного доступа к данным, но были ограниченного размера.

Легко видеть, что указанные ограничения не очень существенны для чисто численных расчетов. Даже если программа должна обработать (или произвести) большой объем информации, при программировании можно продумать расположение этой информации во внешней памяти, чтобы программа работала как можно быстрее.

С другой стороны, для информационных систем, в которых потребность в текущих данных определяется пользователем, наличие только магнитных лент и барабанов неудовлетворительно. Представьте себе покупателя билета, который стоя у кассы должен дождаться полной перемотки магнитной ленты. Одним из естественных требований к таким системам является средняя быстрота выполнения операций.

Именно требования к вычислительной технике со стороны не численных приложений вызвали появление съемных магнитных дисков с подвижными головками, что явилось революцией в истории вычислительной техники. Эти устройства внешней памяти обладали существенно большей емкостью, чем магнитные барабаны, обеспечивали удовлетворительную скорость доступа к данным в режиме произвольной выборки, а возможность смены дискового пакета на устройстве позволяла иметь практически неограниченный архив данных.

С появлением магнитных дисков началась история систем управления данными во внешней памяти. До этого каждая прикладная программа, которой требовалось хранить данные во внешней памяти, сама определяла расположение каждой порции данных на магнитной ленте или барабане и выполняла обмены между оперативной и внешней памятью с помощью программно-аппаратных средств низкого уровня (машинных команд или вызовов соответствующих программ операционной системы). Такой режим работы не позволяет или очень затрудняет поддержание на одном внешнем носителе нескольких архивов долговременно хранимой информации. Кроме того, каждой прикладной программе приходилось решать проблемы именования частей данных и структуризации данных во внешней памяти.

Историческим шагом стал переход к использованию систем управления файлами. С точки зрения прикладной программы файл — это именованная область внешней памяти, в которую можно записывать и из которой можно считывать данные. Правила именования файлов, способ доступа к данным, хранящимся в файле, и структура этих данных зависят от конкретной системы управления файлами и, возможно, от типа файла. Система управления файлами берет на себя распределение внешней памяти, отображение имен файлов в соответствующие адреса внешней памяти и обеспечение доступа к данным.

Любая задача обработки информации и принятия решений может быть представлена в виде схемы, показанной на рис. 1.1.

Рис. 1.1.

Схема решения задач обработки информации и принятия решений: x-штрих, y-штрих — входная и выходная информация; f — внутреннее операторное описание

Определение основных терминов

Дадим определения основных терминов. В качестве составных частей схемы выделяются информация (входная и выходная) и правила ее преобразования.

Правила могут быть в виде алгоритмов, процедур и эвристических последовательностей.

Алгоритм	— последовательность правил перехода от исходных данных к результату. Правила могут выполняться компьютером или человеком.
Данные	— совокупность объективных сведений.
Информация	— сведения, неизвестные ранее получателю информации, пополняющие его знания, подтверждающие или опровергающие положения и соответствующие убеждения. Информация носит субъективный характер и определяется уровнем знаний субъекта и степенью его восприятия. Информация извлекается субъектом из соответствующих данных.
Знания	— совокупность фактов, закономерностей и эвристических правил, с помощью которых решается поставленная задача.

Последовательность операций обработки данных называют информационной технологией (ИТ). В силу значительного количества информации в современных задачах она должна быть упорядочена. Существует два подхода к упорядочению.

Данные связаны с конкретной задачей (технология массивов) — упорядочение по использованию. Вместе с тем алгоритмы более подвижны (могут чаще меняться), чем данные. Это вызывает необходимость переупорядочения данных, которые к тому же могут повторяться в различных задачах.

В связи с этим предложена другая, широко используемая технология баз данных, представляющая собой упорядочение по хранению.

КОДАСИЛ (CODASYL)	— набор стандартов для сетевых БД.
Кортеж	— совокупность полей или запись.
Объект	— термин, обозначающий факт, лицо, событие, предмет, о котором могут быть собраны данные.
Сущность	— примитивный объект данных, отображающий элемент предметной области (человек, место, вещь и т.д.).

Под базой данных (БД) понимают совокупность хранящихся вместе данных при наличии такой минимальной избыточности, которая допускает их использование оптимальным образом для одного или нескольких приложений. Целью создания баз данных, как разновидности информационной технологии и формы хранения данных, является построение системы данных, не зависящих от принятых алгоритмов (программного обеспечения), применяемых технических средств и физического расположения данных в ЭВМ; обеспечивающих непротиворечивую и целостную информацию при нерегламентируемых запросах. БД предполагает многоцелевое ее использование (несколько пользователей, множество форм документов и запросов одного пользователя).

База знаний (БЗ) представляет собой совокупность БД и используемых правил, полученных от лиц, принимающих решения (ЛПР).

Наряду с понятием «база данных» существует термин «банк данных», который имеет две трактовки.

В настоящее время данные обрабатываются децентрализовано (на рабочих местах) с помощью персональных компьютеров (ПК). Первоначально же использовалась централизованная обработка на больших ЭВМ. В силу централизации базу данных называли банком данных и потому часто не делают различия между базами и банками данных.
Банк данных — база данных и система управления ею (СУБД). СУБД (например, FoxPro) представляет собой приложение для создания баз данных как совокупности двумерных таблиц.

Банк данных (БнД)	— это система специально организованных данных, программных, языковых, организационных и технических средств, предназначенных для централизованного накопления и коллективного многоцелевого использования данных.
Базы данных (БД)	— это именованная совокупность данных, отображающая состояние объектов и их отношения в рассматриваемой предметной области. Характерной чертой баз данных является постоянство: данные постоянно накапливаются и используются; состав и структура данных, необходимы для решения тех или иных прикладных задач, обычно постоянны и стабильны во времени; отдельные или даже все элементы данных могут меняться — но и это есть проявления постоянства — постоянная актуальность.
Система управления базами данных (СУБД)	— это совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями.

Иногда в составе банка данных выделяют архивы. Основанием для этого является особый режим использования данных, когда только часть данных находится под оперативным управлением СУБД. Все остальные данные обычно располагаются на носителях, оперативно не управляемых СУБД. Одни и те же данные в разные моменты времени могут входить как в базы данных, так и в архивы. Банки данных могут не иметь архивов, но если они есть, то в состав банка данных может входить и система управления архивами.

Эффективное управление внешней памятью являются основной функцией СУБД. Эти обычно специализированные средства настолько важны с точки зрения эффективности, что при их отсутствии система просто не сможет выполнять некоторые задачи уже по тому, что их выполнение будет занимать слишком много времени. При этом ни одна из таких специализированных функций не является видимой для пользователя. Они обеспечивают независимость между логическим и физическим уровнями системы: прикладной программист не должен писать программы индексирования, распределять память на диске и т. д.

Основные требования, предъявляемые к банкам данных

Развитие теории и практики создания информационных систем, основанных на концепции баз данных, создание унифицированных методов и средств организации и поиска данных позволяют хранить и обрабатывать информацию о все более сложных объектах и их взаимосвязях, обеспечивая многоаспектные информационные потребности разных пользователей. Основные требования, предъявляемые к банкам данных, можно сформулировать так:

Многократное использование данных: пользователи должны иметь возможность использовать данные различным образом.
Простота: пользователи должны иметь возможность легко узнать и понять, какие данные имеются в их распоряжении.
Легкость использования: пользователи должны иметь возможность осуществлять (процедурно) простой доступ к данным, при этом все сложности доступа к данным должны быть скрыты в самой системе управления базами данных.
Гибкость использования: обращение к данным или их поиск должны осуществляться с помощью различных методов доступа.
Быстрая обработка запросов на данные: запросы на данные должны обрабатываться с помощью высокоуровневого языка запросов, а не только прикладными программами, написанными с целью обработки конкретных запросов.
Язык взаимодействия конечных пользователей с системой должен обеспечивать конечным пользователям возможность получения данных без использования прикладных программ.

База данных — это основа для будущего наращивания прикладных программ: базы данных должны обеспечивать возможность быстрой и дешевой разработки новых приложений.

Сохранение затрат умственного труда: существующие программы и логические структуры данных не должны переделываться при внесении изменений в базу данных.
Наличие интерфейса прикладного программирования: прикладные программы должны иметь возможность просто и эффективно выполнять запросы на данные; программы должны быть изолированными от расположения файлов и способов адресации данных.
Распределенная обработка данных: система должна функционировать в условиях вычислительных сетей и обеспечивать эффективный доступ пользователей к любым данным распределенной БД, размещенным в любой точке сети.
Адаптивность и расширяемость: база данных должна быть настраиваемой, причем настройка не должна вызывать перезаписи прикладных программ. Кроме того, поставляемый с СУБД набор предопределенных типов данных должен быть расширяемым — в системе должны иметься средства для определения новых типов и не должно быть различий в использовании системных и определенных пользователем типов.
Контроль целостности данных: система должна осуществлять контроль ошибок в данных и выполнять проверку взаимного логического соответствия данных.
Восстановление данных после сбоев: автоматическое восстановление без потери данных транзакции. В случае аппаратных или программных сбоев система должна возвращаться к некоторому согласованному состоянию данных.
Вспомогательные средства должны позволять разработчику или администратору базы данных предсказать и оптимизировать производительность системы.
Автоматическая реорганизация и перемещение: система должна обеспечивать возможность перемещения данных или автоматическую реорганизацию физической структуры.

Компоненты банка данных

Определение банка данных предполагает, что с функционально-организационной точки зрения банк данных является сложной человеко-машинной системой, включающей в себя все подсистемы, необходимые для надежного, эффективного и продолжительного во времени функционирования.

В структуре банка данных выделяют следующие компоненты:

Информационная база;
Лингвистические средства;
Программные средства;
Технические средства;
Организационно-административные подсистемы и нормативно-методическое обеспечение.

Организационно-методические средства — это совокупность инструкций, методических и регламентирующих материалов, описаний структуры и процедуры работы пользователя с СУБД и БД.

Пользователи БД и СУБД

Пользователей (СУБД) можно разделить на две основные категории: конечные пользователи; администраторы баз данных.

Особо следует поговорить об администраторе базы данных (АБД). Естественно, что база данных строится для конечного пользователя (КП). Однако первоначально предполагалось, что КП не смогут работать без специалиста-программиста, которого назвали администратором базы данных. С появлением СУБД они взяли на себя значительную часть функций АБД, особенно для БД с небольшим объемом данных. Однако для крупных централизованных и распределенных баз данных потребность в АБД сохранилась. В широком плане под АБД понимают системных аналитиков, проектировщиков структур данных и информационного обеспечения, проектировщиков технологии процессов обработки, системных и прикладных программистов, операторов, специалистов в предметной области и по техническому обслуживанию. Иными словами, в крупных базах данных это могут быть коллективы специалистов. В обязанности АБД входит:

анализ предметной области, статуса информации и пользователей;
проектирование структуры и модификация данных;
задание и обеспечение целостности;
загрузка и ведение БД;
защита данных;
обеспечение восстановления БД;
сбор и статистическая обработка обращений к БД, анализ эффективности функционирования БД;
работа с пользователем.

Краткие итоги

Базы данных (БД) — это именованная совокупность данных, отображающая состояние объектов и их отношения в рассматриваемой предметной области.

Система управления базами данных (СУБД) — это совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями.

Основные требования, предъявляемые к банкам данных: многократное использование данных, простота, легкость использования, гибкость использования, быстрая обработка запросов на данные, язык взаимодействия.

Пользователей (СУБД) можно разделить на две основные категории: конечные пользователи; администраторы баз данных.

Вопросы для самопроверки

Дайте определение базы данных.
Дайте определение банка данных.
Назовите две трактовки банка данных.
Что такое система управления базой данных?
Основные требования, предъявляемые к банку данных.
Что такое данные, информация, знания?
Пользователи СУБД и БД?
Основные функции администратора БД.
Что обеспечивает возможность быстрой и дешевой разработки новых приложений?

База данных — Википедия с видео // WIKI 2

Схема базы данных движка Mediawiki

Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ)^[1].

Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий^[2].

Энциклопедичный YouTube

1/5
Просмотров:
17 262
2 135
145 793
1 191
8 995

✪ База данных Автомобильный салон в Access
✪ Концепт-кар полицейской машины с BlackBerry PlayBook
✪ Создание таблицы базы данных
✪ 28. VueJS. Записываем данные пользователя в базу данных
✪ Давайте вместе сделаем огромную базу данных с тестами?

Содержание

Проблемы определения

В литературе предлагается множество определений понятия «база данных», отражающих скорее субъективное мнение тех или иных авторов, однако общепризнанная единая формулировка отсутствует.

Определения из международных стандартов и национальных стандартов, разработанных на основе международных:

База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.^[3]^[4]^[5]
База данных — совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, которая поддерживает одну или более областей применения^[6].

Определения из авторитетных монографий:

База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей^[7].
База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия^[8].
База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации^[9].

В определениях наиболее часто (явно или неявно) присутствуют следующие отличительные признаки^[10]:

БД хранится и обрабатывается в вычислительной системе.
Таким образом, любые внекомпьютерные хранилища информации (архивы, библиотеки, картотеки и т. п.) базами данных не являются.
Данные в БД логически структурированы (систематизированы) с целью обеспечения возможности их эффективного поиска и обработки в вычислительной системе.
Структурированность подразумевает явное выделение составных частей (элементов), связей между ними, а также типизацию элементов и связей, при которой с типом элемента (связи) соотносится определённая семантика и допустимые операции^[11].
БД включает схему, или метаданные, описывающие логическую структуру БД в формальном виде (в соответствии с некоторой метамоделью).
В соответствии с ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007, «постоянные данные в среде базы данных включают в себя схему и базу данных. Схема включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных. База данных включает в себя набор постоянных данных, определённых с помощью схемы. Система управления данными использует определения данных в схеме для обеспечения доступа и управления доступом к данным в базе данных»^[3].

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

В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы, Интернет-порталы или электронные таблицы, несмотря на то, что они в некоторой степени обладают признаками БД. Принято считать, что эта степень в большинстве случаев недостаточна (хотя могут быть исключения).

История

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

В широком смысле понятие истории баз данных обобщается до истории любых средств, с помощью которых человечество хранило и обрабатывало данные. В таком контексте упоминаются, например, средства учёта царской казны и налогов в древнем Шумере (4000 г. до н. э.)^[12], узелковая письменность инков — кипу, клинописи, содержащие документы Ассирийского царства и т. п. Следует помнить, что недостатком этого подхода является размывание понятия «база данных» и фактическое его слияние с понятиями «архив» и даже «письменность».

История баз данных в узком смысле рассматривает базы данных в традиционном (современном) понимании. Эта история начинается с 1955 года, когда появилось программируемое оборудование обработки записей. Программное обеспечение этого времени поддерживало модель обработки записей на основе файлов. Для хранения данных использовались перфокарты^[12].

Оперативные сетевые базы данных появились в середине 1960-х. Операции над оперативными базами данных обрабатывались в интерактивном режиме с помощью терминалов. Простые индексно-последовательные организации записей быстро развились к более мощной модели записей, ориентированной на наборы. За руководство работой Data Base Task Group (DBTG), разработавшей стандартный язык описания данных и манипулирования данными, Чарльз Бахман получил Тьюринговскую премию.

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

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

Сам термин база данных (англ. database) появился в начале 1960-х годов, и был введён в употребление на симпозиумах, организованных компанией SDC в 1964 и 1965 годах, хотя понимался сначала в довольно узком смысле, в контексте систем искусственного интеллекта. В широкое употребление в современном понимании термин вошёл лишь в 1970-е годы^[13].

Виды баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Например, в «Энциклопедии технологий баз данных»^[7], по материалам которой написан данный раздел, определяются свыше 50 видов БД.

Основные классификации приведены ниже.

Классификация по модели данных

Примеры:

Классификация по среде постоянного хранения

Во вторичной памяти, или традиционная (англ. conventional database): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило жёсткий диск.
В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.
В оперативной памяти (англ. in-memory database, memory-resident database, main memory database): все данные на стадии исполнения находятся в оперативной памяти.
В третичной памяти (англ. tertiary database): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе магнитных лент или оптических дисков.
Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

Классификация по содержимому

Примеры:

Классификация по степени распределённости

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

Другие виды БД

Пространственная (англ. spatial database): БД, в которой поддерживаются пространственные свойства сущностей предметной области. Такие БД широко используются в геоинформационных системах.
Временная, или темпоральная (англ. temporal database): БД, в которой поддерживается какой-либо аспект времени, не считая времени, определяемого пользователем.
Пространственно-временная (англ. spatial-temporal database) БД: БД, в которой одновременно поддерживается одно или более измерений в аспектах как пространства, так и времени.
Циклическая (англ. round-robin database): БД, объём хранимых данных которой не меняется со временем, поскольку в процессе сохранения новых данных они заменяют более старые данные. Одни и те же ячейки для данных используются циклически.

Сверхбольшие базы данных

Сверхбольшая база данных (англ. Very Large Database, VLDB) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём на устройстве физического хранения. Термин подразумевает максимально возможные объёмы БД, которые определяются последними достижениями в технологиях физического хранения данных и в технологиях программного оперирования данными.

Количественное определение понятия «чрезвычайно большой объём» меняется во времени. Так, в 1997 году самой большой в мире была текстовая база данных Knight Ridder’s DIALOG объёмом 7 терабайт^[14]. В 2001 году самой большой считалась база данных объёмом 10,5 терабайт, в 2003 году — объёмом 25 терабайт^[15]. В 2005 году самыми крупными в мире считались базы данных с объёмом хранилища порядка сотни терабайт^[16]. В 2006 году поисковая машина Google использовала базу данных объёмом 850 терабайт^[17].

К 2010 году считалось, что объём сверхбольшой базы данных должен измеряться по меньшей мере петабайтами^[16].

В 2011 году компания Facebook хранила данные в кластере из 2 тысяч узлов суммарной ёмкостью 21 петабайт^[18]; к концу 2012 года объём данных Facebook достиг 100 петабайт^[19], а в 2014 году — 300 петабайт^[20].

К 2014 году по косвенным оценкам компания Google хранила на своих серверах до 10—15 эксабайт данных в совокупности^[21].

По некоторым оценкам, к 2025 году генетики будут располагать данными о геномах от 100 миллионов до 2 миллиардов человек, и для хранения подобного объёма данных потребуется от 2 до 40 эксабайт^[22].

В целом, по оценкам компании IDC, суммарный объём данных «цифровой вселенной» удваивается каждые два года и изменится от 4,4 зеттабайта в 2013 году до 44 зеттабайт в 2020 году^[23].

Исследования в области хранения и обработки сверхбольших баз данных VLDB всегда находятся на острие теории и практики баз данных. В частности, с 1975 года проходит ежегодная конференция International Conference on Very Large Data Bases («Международная конференция по сверхбольшим базам данных»). Большинство исследований проводится под эгидой некоммерческой организации VLDB Endowment (Фонд целевого капитала «VLDB»), которая обеспечивает продвижение научных работ и обмен информацией в области сверхбольших БД и смежных областях.

См. также

Примечания

↑ Гражданский кодекс РФ, ст. 1260
↑ «Следует отметить, что термин база данных часто используется даже тогда, когда на самом деле подразумевается СУБД. […]Такое обращение с терминами предосудительно». — К. Дж. Дейт. Введение в системы баз данных. — 8-е изд. — М.: «Вильямс», 2006, стр. 50.
«Этот термин (база данных) часто ошибочно используется вместо термина ‘система управления базами данных’». — Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002., стр. 460.
«Среди непрофессионалов […] путаница возникает при использовании терминов „база данных“ и „система управления базами данных“. […] Мы будем строго разделять эти термины». — Кузнецов С. Д. Основы баз данных: учебное пособие. — 2-е издание, испр. — М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007, стр. 19.
↑ ¹ ² ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007: Эталонная модель управления данными (идентичен ISO/IEC TR 10032:2003 Information technology — Reference model of data management)
↑ ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC 2382:2015) Информационные технологии (ИТ). Словарь
↑ ISO/IEC TR 10032:2003 - Information technology — Reference Model of Data Management (англ.). www.iso.org. Дата обращения 9 июля 2018.
↑ ISO/IEC 2382:2015 - Information technology — Vocabulary (англ.). www.iso.org. Дата обращения 9 июля 2018.
↑ ¹ ² Когаловский М. Р., 2002.
↑ Дейт К. Дж., 2005.
↑ Коннолли Т., Бегг К., 2003.
↑ Мирошниченко Е. А. К формальному определению понятия «база данных» // Пробл. информатики. 2011. № 2. С. 83-87.
↑ Важно понимать, что структурированность базы данных оценивается не на уровне физического хранения (на котором все данные представлены совокупностями битов или байтов), а на уровне некоторой логической модели данных.
↑ ¹ ² Грей, Дж. Управление данными: прошлое, настоящее и будущее
↑ Haigh T. How Data Got its Base: Information Storage Software in the 1950s and 1960s // IEEE Annals of the History of Computing. — 2009. — #4 October-December
↑ Very Large Database
↑ Riedewald M., Agrawal D., Abbadi A. Dynamic Multidimensional Data Cubes for Interactive Analysis of Massive Datasets // In: Encyclopedia of Information Science and Technology, First Edition, Idea Group Inc., 2005. ISBN 9781591405535
↑ ¹ ² «Экстремальные» базы данных: Самые большие и самые быстрые, 2010 г.
↑ Alex Chitu. How Much Data Does Google Store?, 2006
↑ Shvachko, Konstantin. Apache Hadoop. The Scalability Update (англ.). — 2011. — Vol. 36, no. 3. — P. 7—13. — ISSN 1044-6397.
↑ Josh Constine. How Big Is Facebook’s Data? // TechCrunch, 23.08.2012
↑ Wiener, J., Bronson N. Facebook’s Top Open Data Problems, 22.10.2014
↑ Colin Carson. How Much Data Does Google Store? Архивная копия от 15 сентября 2016 на Wayback Machine, 2014
↑ Ася Горина. Увеличивающийся объем генетических данных стал проблемой для науки
↑ Executive Summary: Data Growth, Business Opportunities, and the IT Imperatives

Литература

Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 800 с. — ISBN 5-279-02276-4.
Кузнецов С. Д. Основы баз данных. — 2-е изд. — М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 484 с. — ISBN 978-5-94774-736-2.
Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems. — 8-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1328 с. — ISBN 5-8459-0788-8 (рус.) 0-321-19784-4 (англ.).
Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2003. — 1436 с. — ISBN 0-201-70857-4.
Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс = Database Systems: The Complete Book. — Вильямс, 2003. — 1088 с. — ISBN 5-8459-0384-X.
Date, C. J. Date on Database: Writings 2000–2006. — Apress, 2006. — 566 с. — ISBN 978-1-59059-746-0, 1-59059-746-X.
Date, C. J. Database in Depth. — O’Reilly, 2005. — 240 с. — ISBN 0-596-10012-4.
Beynon-Davies P. (2004). Database Systems 3rd Edition. Palgrave, Basingstoke, UK. ISBN 1-4039-1601-2

Ссылки

CITForum — материалы на сайте Центра информационных технологий
Very Large Data Base — Endowment Inc.
ACM SIGMOD — Association for Computing Machinery: Special Interest Group On Management of Data.

Эта страница в последний раз была отредактирована 2 июля 2020 в 12:05.

База данных — Википедия. Что такое База данных

Схема базы данных движка Mediawiki

Проблемы определения

Определения из международных стандартов и национальных стандартов, разработанных на основе международных:

База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.^[3]^[4]^[5]
База данных — совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, которая поддерживает одну или более областей применения^[6].

Определения из авторитетных монографий:

База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей^[7].
База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия^[8].
База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации^[9].

В определениях наиболее часто (явно или неявно) присутствуют следующие отличительные признаки^[10]:

БД хранится и обрабатывается в вычислительной системе.
Таким образом, любые внекомпьютерные хранилища информации (архивы, библиотеки, картотеки и т. п.) базами данных не являются.
Данные в БД логически структурированы (систематизированы) с целью обеспечения возможности их эффективного поиска и обработки в вычислительной системе.
Структурированность подразумевает явное выделение составных частей (элементов), связей между ними, а также типизацию элементов и связей, при которой с типом элемента (связи) соотносится определённая семантика и допустимые операции^[11].
БД включает схему, или метаданные, описывающие логическую структуру БД в формальном виде (в соответствии с некоторой метамоделью).
В соответствии с ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007, «постоянные данные в среде базы данных включают в себя схему и базу данных. Схема включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных. База данных включает в себя набор постоянных данных, определённых с помощью схемы. Система управления данными использует определения данных в схеме для обеспечения доступа и управления доступом к данным в базе данных»^[3].

История

Виды баз данных

Основные классификации приведены ниже.

Классификация по модели данных

Примеры:

Классификация по среде постоянного хранения

Во вторичной памяти, или традиционная (англ. conventional database): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило жёсткий диск.
В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.
В оперативной памяти (англ. in-memory database, memory-resident database, main memory database): все данные на стадии исполнения находятся в оперативной памяти.
В третичной памяти (англ. tertiary database): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе магнитных лент или оптических дисков.
Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

Классификация по содержимому

Примеры:

Классификация по степени распределённости

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

Другие виды БД

Пространственная (англ. spatial database): БД, в которой поддерживаются пространственные свойства сущностей предметной области. Такие БД широко используются в геоинформационных системах.
Временная, или темпоральная (англ. temporal database): БД, в которой поддерживается какой-либо аспект времени, не считая времени, определяемого пользователем.
Пространственно-временная (англ. spatial-temporal database) БД: БД, в которой одновременно поддерживается одно или более измерений в аспектах как пространства, так и времени.
Циклическая (англ. round-robin database): БД, объём хранимых данных которой не меняется со временем, поскольку в процессе сохранения новых данных они заменяют более старые данные. Одни и те же ячейки для данных используются циклически.

Сверхбольшие базы данных

К 2010 году считалось, что объём сверхбольшой базы данных должен измеряться по меньшей мере петабайтами^[16].

В 2011 году компания Facebook хранила данные в кластере из 2 тыс. узлов суммарной ёмкостью 21 петабайт^[18]; к концу 2012 года объём данных Facebook достиг 100 петабайт^[19], а в 2014 году — 300 петабайт^[20].

См. также

Примечания

↑ Гражданский кодекс РФ, ст. 1260
↑ «Следует отметить, что термин база данных часто используется даже тогда, когда на самом деле подразумевается СУБД. […]Такое обращение с терминами предосудительно». — К. Дж. Дейт. Введение в системы баз данных. — 8-е изд. — М.: «Вильямс», 2006, стр. 50.
«Этот термин (база данных) часто ошибочно используется вместо термина ‘система управления базами данных’». — Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002., стр. 460.
«Среди непрофессионалов […] путаница возникает при использовании терминов „база данных“ и „система управления базами данных“. […] Мы будем строго разделять эти термины». — Кузнецов С. Д. Основы баз данных: учебное пособие. — 2-е издание, испр. — М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007, стр. 19.
↑ ¹ ² ГОСТ Р ИСО МЭК ТО 10032-2007: Эталонная модель управления данными (идентичен ISO/IEC TR 10032:2003 Information technology — Reference model of data management)
↑ ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC 2382:2015) Информационные технологии (ИТ). Словарь
↑ ISO/IEC TR 10032:2003 — Information technology — Reference Model of Data Management (англ.). www.iso.org. Проверено 9 июля 2018.
↑ ISO/IEC 2382:2015 — Information technology — Vocabulary (англ.). www.iso.org. Проверено 9 июля 2018.
↑ ¹ ² Когаловский М. Р., 2002.
↑ Дейт К. Дж., 2005.
↑ Коннолли Т., Бегг К., 2003.
↑ Мирошниченко Е. А. К формальному определению понятия «база данных» // Пробл. информатики. 2011. № 2. С. 83-87.
↑ Важно понимать, что структурированность базы данных оценивается не на уровне физического хранения (на котором все данные представлены совокупностями битов или байтов), а на уровне некоторой логической модели данных.
↑ ¹ ² Грей, Дж. Управление данными: прошлое, настоящее и будущее
↑ Haigh T. How Data Got its Base: Information Storage Software in the 1950s and 1960s // IEEE Annals of the History of Computing. — 2009. — #4 October-December
↑ Very Large Database
↑ Riedewald M., Agrawal D., Abbadi A. Dynamic Multidimensional Data Cubes for Interactive Analysis of Massive Datasets // In: Encyclopedia of Information Science and Technology, First Edition, Idea Group Inc., 2005. ISBN 9781591405535
↑ ¹ ² «Экстремальные» базы данных: Самые большие и самые быстрые, 2010 г.
↑ Alex Chitu. How Much Data Does Google Store?, 2006
↑ Shvachko, Konstantin. Apache Hadoop. The Scalability Update (англ.). — 2011. — Vol. 36, no. 3. — P. 7—13. — ISSN 1044-6397.
↑ Josh Constine. How Big Is Facebook’s Data? // TechCrunch, 23.08.2012
↑ Wiener, J., Bronson N. Facebook’s Top Open Data Problems, 22.10.2014
↑ Colin Carson. How Much Data Does Google Store? Архивная копия от 15 сентября 2016 на Wayback Machine, 2014
↑ Ася Горина. Увеличивающийся объем генетических данных стал проблемой для науки
↑ Executive Summary: Data Growth, Business Opportunities, and the IT Imperatives

Литература

Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 800 с. — ISBN 5-279-02276-4.
Кузнецов С. Д. Основы баз данных. — 2-е изд. — М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 484 с. — ISBN 978-5-94774-736-2.
Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных = Introduction to Database Systems. — 8-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1328 с. — ISBN 5-8459-0788-8 (рус.) 0-321-19784-4 (англ.).
Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2003. — 1436 с. — ISBN 0-201-70857-4.
Гарсиа-Молина Г., Ульман Дж., Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс = Database Systems: The Complete Book. — Вильямс, 2003. — 1088 с. — ISBN 5-8459-0384-X.
Date, C. J. Date on Database: Writings 2000–2006. — Apress, 2006. — 566 с. — ISBN 978-1-59059-746-0, 1-59059-746-X.
Date, C. J. Database in Depth. — O’Reilly, 2005. — 240 с. — ISBN 0-596-10012-4.
Beynon-Davies P. (2004). Database Systems 3rd Edition. Palgrave, Basingstoke, UK. ISBN 1-4039-1601-2

Ссылки

База данных: назначение и сфера применения

Трудно себе представить, что раньше вся информация размещалась на бумажных носителях и архивы документов занимали подчас целые здания. Сейчас же пришел новый век, новая информационная эпоха, и теперь для хранения и обработки информации используются в основном электронные системы.

Огромное количество таких систем работает под управлением баз данных. Спектр применения систем управления базами данных на сегодняшний день практически необъятен – базы данных используются в интернете, в производстве, в промышленности, в маркетинге, в мобильных устройствах, в финансовой и банковской сферах, на телевидении, в телекоммуникациях и рекламе.

Какова применимость баз данных, то есть где используются базы данных? Вот лишь некоторые области, где базы данных нашли применение.

Веб-технологии

Веб-технологии проникли в нашу жизнь, и без них уже сложно представить современный мир. Социальные сети, почта, поисковые системы, онлайн-сервисы погоды и навигации – всем этим большинство из нас пользуется ежедневно.

Почти все онлайн-ресурсы работают с базами данных. Практически каждый сайт, поисковая система, социальная сеть построены на основе баз данных и используют язык SQL.

Поэтому, если ваш бизнес или ваша профессия каким-либо образом связаны с интернет-проектами, если вы веб-дизайнер или веб-программист (и не важно, на каком языке вы специализируетесь), знание баз данных и языка SQL вам обязательно пригодится в работе.

Мобильные устройства

Большинство мобильных приложений, приложений для планшетов также использует базы данных в своей работе. Система управления базами данных для мобильных устройств называется SQLite. SQLite имеет ряд особенностей, связанных с характеристиками мобильных устройств, но в целом использует такой же синтаксис SQL, как и другие базы данных.

Игры

Современные компьютерные игры также невозможны без использования баз данных. Игры – это множество объектов, игроков, карт, вооружений, стратегий, юнитов… С этой информацией надо активно работать. Без систем управления базами данных тут не обойтись. И если вы планируете связать свою жизнь с интереснейшей профессией игрового дизайнера или программиста компьютерных игр, знание баз данных будет для вас очень и очень желательным.

Крупные корпорации

Во всех без исключения крупных компаниях используются базы данных. Системы управления базами данных управляют банкоматами и пунктами выдачи наличных, на них реализованы бухгалтерия, учет и управление кадрами. Системы управления базами данных считают телефонные звонки по тарифам, вычисляют стоимость интернет-подключений и трафика.

Если вы работаете в крупной компании или собираетесь связать свою карьеру с работой на корпорацию, вам необходимо понимать, что такое база данных, принципы ее устройства, знать и понимать язык для работы с базами – SQL.

Вас заинтересует / Intresting for you:

Другие статьи автора:

Понятие базы данных и что такое СУБД : WEBCodius

Здравствуйте уважаемые читатели! Любой начинающий веб-разработчик рано или поздно сталкивается с такими понятиями как база данных, СУБД и MySQL. Без этих инструментов не обходится практически любой веб-сайт. Далее в статье разберемся с данными понятиями и терминами.

База данных — это некоторый набор данных, организованный по определенным правилам и имеющий определенную структуру.

Другими словами база данных это хранилище данных. Базу данных можно сравнить с библиотекой, где книги хранятся в определенном порядке, позволяющем работнику быстро найти нужное произведение.

Существует большое количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным свойствам и критериям. К основным типам баз данных относятся:

Иерархическая;
Сетевая;
Объектно-ориентированная;
Реляционная.

Самыми распространенными являются реляционные базы данных. Реляционная база данных состоит из таблиц, которые в свою очередь состоят из строк и столбцов. Содержащиеся в таблицах данные связываются между собой по ключевым значениям.

Для работы с базами данных используются специальные программные средства — системы управления базами данных (СУБД). СУБД позволяет создавать базы данных, осуществлять доступ к данным, выполнять различные манипуляции с данными (добавлять, редактировать, удалять) и обеспечивать безопасность данных.

Для оперирования данными в реляционной базе данных с помощью СУБД используется специальный язык SQL.

SQL (structured query language) — в переводе с английского язык структурированных запросов, применяющийся для создания, изменения и удаления данных.

Простейшая схема работы с базой данных выглядит так:

То есть пользователь БД посылает SQL-запрос через СУБД к базе данных и получает определенные данные. Причем не обязательно СУБД должна находиться на компьютере пользователя, а может располагаться где-то в сети.

Виды СУБД

По характеру работы СУБД делятся на однопользовательские и многопользовательские. Однопользовательские базы данных подразумевают работу одновременно только с одним пользователем, а с многопользовательскими соответственно могут работать одновременно сразу несколько пользователей. Многопользовательские базы данных в свою очередь делятся на базы данных с последовательным и параллельным доступом.

Что такое MySQL

В настоящее время в основном применяются многопользовательские СУБД. Наиболее популярные из них MS SQL Server, Oracle и MySQL.

MySQL — это самая популярная система управления базами данных при веб-разработке. Большинство сайтов и интернет-порталов, разрабатываются с применением этой СУБД.

К основным плюсам MySQL можно отнести высокую скорость работы, быстроту обработки данных, гибкость, надежность и простоту использования. Очень важным является то, что СУБД MySQL распространяется совершенно бесплатно под лицензией GNU General Public License. Кроме этого MySQL поддерживает одновременную работу неограниченного количества пользователей и обладает эффективной системой безопасности.

При разработке сайтов большинство программистов используют связку PHP + MySQL. Множество популярных систем управления сайтом (CMS) созданы именно с применением этой связки.

Поэтому если вы планируете научиться создавать сайты, то после изучения языков HTML и CSS необходимых для верстки страниц, следующим этапом должно быть изучение языка PHP и работы с СУБД MySQL.

На этом все! До новых встреч!

Классификация баз данных: модели структурированных баз данных

Содержание статьи:

Вступление
Напомню, что база данных это большой объем данных, которая в ней хранится, может обрабатываться, дополняться, удаляться, причем в удобной для пользователя форме. Также нужно четко понимать, что в БД хранится не всякая информация, а информация, которую можно организовать по тем или иным свойствам. Например, большое количество различных фотографий или документов это не данные, а информация. Но мы можем организовать фотографии, например по сути: фото людей, фото животных, фото городов и т.д. или организовать их по размеру: большие, средние, маленькие. Организованная, таким образом информация превращается в данные и пригодна для автоматической обработки с использованием баз данных. Переходим к классификации баз данных.
Классификация баз данных пи типу хранимых данных
Базы данных, объединяющие документы, сгруппированные (организованные) по разным свойствам, классифицируются, как документальные БД.
Под документом понимается текстовой документ или ссылка на него. Документальные БД разделили по типу документов на полнотекстовые, реферативные (рефераты) и библиографические. Это деление не так важно, как важен способ хранения информации. Здесь следующее разделение: базы данных хранящие исходный документ или хранящие ссылки, по которым можно обратиться к исходному документу.
Фактографические БД объединяют данные по факту совершения события (дата выпуска товара, год рождения сотрудника).
Лексикографические БД объединяют словари, классификаторы, и т.л. документы.
Характерным примером, документальных баз данных могут послужить базы объединяющие документы по нормативным «формам». Вы встречались с такими документами, например в паспортом столе или отделе кадров, заполняя «бумажку» по форме № такой то.
Классификация баз данных по обращению к ним
Базы данных индивидуального пользования классифицируют, как персональные или локальные базы данных.
Интегрированные иначе централизованные базы данный предоставляют коллективный доступ к данным. Такой доступ может быть как многопользовательский (сразу все), так и параллельный (независимый).
Распределительные базы данных аналогичны интегрированным, но могут быть физически разнесены на разные машины, и при этом логически считаться единым целым.
Перечисленные выше классификации не особо интересны пользователям. Для пользователя интересна классификация по способу организации данных и по типу используемой модели.
Классификация БД по способу организации данных
Не буду останавливаться на неструктурированных и частично структурированных базах данных. Они имеют узкое применение. Более важно понятие структурированной базы данных, в которых данные хранятся по предварительно спроектированной модели.
Модели БД
Моделями структурированной БД могут быть:
БД иерархической модели;
Сетевой модели;
И самой используемой моделью БД – реляционной базой данных.
Реляционная база данных
Реляционная база данных самая используемая и самая математическая модель БД. Эта модель используется везде, где есть формализованная информация. Основа этой модели таблица, а взаимоотношения данных происходят по «доменам», «атрибутам», «кортежам» или более понятно и знакомо, по «типам данных», «столбцам» и «строкам».
В завершении замечу, что классификации БД перечисленных в статье, с уверенностью применяются для классификации СУБД.
©WebOnTo.ru
Другие статьи раздела: База данных

Опубликовано: 23.09
Содержание статьи: Вход в phpMyAdminФорма авторизации в phpmyAdminВспомним что такое база данныхСамые используемые базы данных:СУБД MySQLПравила устройства БДЯзык базы данныхДругие статьи для прочтенияЗачем нужен выделенный сервер (dedicated server) для вашего бизнесаСетевые новости UsenetЧто такое брендинговое агентство и зачем оно вам нужно?Протокол HTTP — что такое HyperText Transfer ProtocolFTP сервис Интернет — что такое File Transfer ProtocolКак создать […]
Поделиться ссылкой:

Опубликовано: 21.10
В этой статье вы познакомитесь с основными функциями СУБД системами управления базами данных.
Поделиться ссылкой:

Опубликовано: 16.10
Содержание статьи: Что такое база данных в информатикеЧто такое СУБД и SQLСУБД MySQLСтатьи по теме «База данных» Информация основа современного общества. Объем ее огромен и растет с каждым годом. Огромный объем информации уже давно поставил задачу ее хранения и обработки. Решает эту задачу понятие база данных. Похожие постыПеренос данных на Galaxy программой Smart Switch
Поделиться ссылкой:
Поделиться ссылкой:
Похожие статьи
Реляционные базы данных обречены? / Хабр
Примечание переводчика: хоть статья довольно старая (опубликована 2 года назад) и носит громкое название, в ней все же дается хорошее представление о различиях реляционных БД и NoSQL БД, их преимуществах и недостатках, а также приводится краткий обзор нереляционных хранилищ.

В последнее время появилось много нереляционных баз данных. Это говорит о том, что если вам нужна практически неограниченная масштабируемость по требованию, вам нужна нереляционная БД.
Если это правда, значит ли это, что могучие реляционные БД стали уязвимы? Значит ли это, что дни реляционных БД проходят и скоро совсем пройдут? В этой статье мы рассмотрим популярное течение нереляционных баз данных применительно к различным ситуациям и посмотрим, повлияет ли это на будущее реляционных БД.

Реляционные базы данных существуют уже около 30 лет. За это время вспыхивало несколько революций, которые должны были положить конец реляционным хранилищам. Конечно, ни одна из этих революций не состоялась, и одна из них ни на йоту не поколебала позиции реляционных БД.
Начнем с основ

Реляционная база данных представляет собой набор таблиц (сущностей). Таблицы состоят из колонок и строк (кортежей). Внутри таблиц могут быть определены ограничения, между таблицами существуют отношения. При помощи SQL можно выполнять запросы, которые возвращают наборы данных, получаемых из одной или нескольких таблиц. В рамках одного запроса данные получаются из нескольких таблиц путем их соединения (JOIN), чаще всего для соединения используются те же колонки, которые определяют отношения между таблицами. Нормализация — это процесс структурирования модели данных, обеспечивающий связность и отсутствие избыточности в данных.

Доступ к реляционным базам данных осуществляется через реляционные системы управления базами данных (РСУБД). Почти все системы баз данных, которые мы используем, являются реляционными, такие как Oracle, SQL Server, MySQL, Sybase, DB2, TeraData и так далее.
Причины такого доминирования неочевидны. На протяжении всего существования реляционных БД они постоянно предлагали наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости в сфере управлении данными.
Однако чтобы обеспечить все эти особенности, реляционные хранилища невероятно сложны внутри. Например, простой SELECT запрос может иметь сотни потенциальных путей выполнения, которые оптимизатор оценит непосредственно во время выполнения запроса. Все это скрыто от пользователей, однако внутри РСУБД создает план выполнения, основывающийся на вещах вроде алгоритмов оценки стоимости и наилучшим образом отвечающий запросу.
Проблемы реляционных БД

Хотя реляционные хранилища и обеспечивают наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости, их показатели по каждому из этих пунктов не обязательно выше, чем у аналогичных систем, ориентированных на какую-то одну особенность. Это не являлось большой проблемой, поскольку всеобщее доминирование реляционных СУБД перевешивало какие-либо недочеты. Тем не менее, если обычные РБД не отвечали потребностям, всегда существовали альтернативы.
Сегодня ситуация немного другая. Разнообразие приложений растет, а с ним растет и важность перечисленных особенностей. И с ростом количества баз данных, одна особенность начинает затмевать все другие. Это масштабируемость. Поскольку все больше приложений работают в условиях высокой нагрузки, например, таких как веб-сервисы, их требования к масштабируемости могут очень быстро меняться и сильно расти. Первую проблему может быть очень сложно разрешить, если у вас есть реляционная БД, расположенная на собственном сервере. Предположим, нагрузка на сервер за ночь увеличилась втрое. Как быстро вы сможете проапгрейдить железо? Решение второй проблемы также вызывает трудности в случае использования реляционных БД.
Реляционные БД хорошо масштабируются только в том случае, если располагаются на единственном сервере. Когда ресурсы этого сервера закончатся, вам необходимо будет добавить больше машин и распределить нагрузку между ними. И вот тут сложность реляционных БД начинает играть против масштабируемости. Если вы попробуете увеличить количество серверов не до нескольких штук, а до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, и характеристики, которые делают реляционные БД такими привлекательными, стремительно снижают к нулю шансы использовать их в качестве платформы для больших распределенных систем.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, вендорам облачных сервисов приходится как-то бороться с этим ограничением, потому что какая ж это облачная платформа без масштабируемого хранилища данных. Поэтому у вендоров остается только один вариант, если они хотят предоставлять пользователям масштабируемое место для хранения данных. Нужно применять другие типы баз данных, которые обладают более высокой способностью к масштабированию, пусть и ценой других возможностей, доступных в реляционных БД.
Эти преимущества, а также существующий спрос на них, привел к волне новых систем управления базами данных.
Новая волна

Такой тип баз данных принято называть хранилище типа ключ-значение (key-value store). Фактически, никакого официального названия не существует, поэтому вы можете встретить его в контексте документо-ориентированных, атрибутно-ориентированных, распределенных баз данных (хотя они также могут быть реляционными), шардированных упорядоченных массивов (sharded sorted arrays), распределенных хэш-таблиц и хранилищ типа ключ-значения. И хотя каждое из этих названий указывает на конкретные особенности системы, все они являются вариациями на тему, которую мы будем назвать хранилище типа ключ-значение.
Впрочем, как бы вы его не называли, этот «новый» тип баз данных не такой уж новый и всегда применялся в основном для приложений, для которых использование реляционных БД было бы непригодно. Однако без потребности веба и «облака» в масштабируемости, эти системы оставались не сильно востребованными. Теперь же задача состоит в том, чтобы определить, какой тип хранилища больше подходит для конкретной системы.
Реляционные БД и хранилища типа ключ-значение отличаются коренным образом и предназначены для решения разных задач. Сравнение характеристик позволит всего лишь понять разницу между ними, однако начнем с этого:
Характеристики хранилищ

Реляционная БД Хранилище типа ключ-значение

База данных состоит из таблиц, таблицы содержат колонки и строки, а строки состоят из значений колонок. Все строки одной таблицы имеют единую структуру.
Для доменов можно провести аналогию с таблицами, однако в отличие от таблиц для доменов не определяется структура данных. Домен – это такая коробка, в которую вы можете складывать все что угодно. Записи внутри одного домена могут иметь разную структуру.

Модель данных¹ определена заранее. Является строго типизированной, содержит ограничения и отношения для обеспечения целостности данных.
Записи идентифицируются по ключу, при этом каждая запись имеет динамический набор атрибутов, связанных с ней.

Модель данных основана на естественном представлении содержащихся данных, а не на функциональности приложения.
В некоторых реализация атрибуты могут быть только строковыми. В других реализациях атрибуты имеют простые типы данных, которые отражают типы, использующиеся в программировании: целые числа, массива строк и списки.

Модель данных подвергается нормализации, чтобы избежать дублирования данных. Нормализация порождает отношения между таблицами. Отношения связывают данные разных таблиц.
Между доменами, также как и внутри одного домена, отношения явно не определены.

Никаких join’ов

Хранилища типа ключ-значение ориентированы на работу с записями. Это значит, что вся информация, относящаяся к данной записи, хранится вместе с ней. Домен (о котором вы можете думать как о таблице) может содержать бессчетное количество различных записей. Например, домен может содержать информацию о клиентах и о заказах. Это означает, что данные, как правило, дублируются между разными доменами. Это приемлемый подход, поскольку дисковое пространство дешево. Главное, что он позволяет все связанные данные хранить в одном месте, что улучшает масштабируемость, поскольку исчезает необходимость соединять данные из различных таблиц. При использовании реляционной БД, потребовалось бы использовать соединения, чтобы сгруппировать в одном месте нужную информацию.

Хотя для хранения пар ключ-значение потребность в отношения резко падает, отношения все же нужны. Такие отношения обычно существуют между основными сущностями. Например, система заказов имела бы записи, которые содержат данные о покупателях, товарах и заказах. При этом неважно, находятся ли эти данные в одном домене или в нескольких. Суть в том, что когда покупатель размещает заказ, вам скорее всего не захочется хранить информацию о покупателе и о заказе в одной записи.
Вместо этого, запись о заказе должна содержать ключи, которые указывают на соответствующие записи о покупателе и товаре. Поскольку в записях можно хранить любую информацию, а отношения не определены в самой модели данных, система управления базой данных не сможет проконтролировать целостность отношений. Это значит, что вы можете удалять покупателей и товары, которые они заказывали. Обеспечение целостности данных целиком ложится на приложение.
Доступ к данным

Реляционная БД Хранилище типа ключ-значение

Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием языка структурированных запросов (SQL).
Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием вызова API методов.

SQL-запросы могут извлекать данные как из одиночной таблица, так и из нескольких таблиц, используя при этом соединения (join’ы).
Некоторые реализации предоставляют SQL-подобный синтаксис для задания условий фильтрации.

SQL-запросы могут включать агрегации и сложные фильтры.
Зачастую можно использовать только базовые операторы сравнений (=, !=, <, >, <= и =>).

Реляционная БД обычно содержит встроенную логику, такую как триггеры, хранимые процедуры и функции.
Вся бизнес-логика и логика для поддержки целостности данных содержится в коде приложений.

Взаимодействие с приложениями

Реляционная БД Хранилище типа ключ-значение

Чаще всего используются собственные API, или обобщенные, такие как OLE DB или ODBC.
Чаще всего используются SOAP и/или REST API, с помощью которых осуществляется доступ к данным.

Данные хранятся в формате, который отображает их натуральную структуру, поэтому необходим маппинг структур приложения и реляционных структур базы.
Данные могут более эффективно отображаться в структуры приложения, нужен только код для записи данных в объекты.

Хранилища типа ключ-значение: преимущества

Есть два четких преимущества таких систем перед реляционными хранилищами.
Подходят для облачных сервисов

Первое преимущество хранилищ типа ключ-значение состоит в том, что они проще, а значит обладают большей масштабируемостью, чем реляционные БД. Если вы размещаете вместе собственную систему, и планируете разместить дюжину или сотню серверов, которым потребуется справляться с возрастающей нагрузкой, за вашим хранилищем данных, тогда ваш выбор – хранилища типа ключ-значение.
Благодаря тому, что такие хранилища легко и динамически расширяются, они также пригодятся вендорам, которые предоставляют многопользовательскую веб-платформу хранения данных. Такая база представляет относительно дешевое средство хранения данных с большим потенциалом к масштабируемости. Пользователи обычно платят только за то, что они используют, однако их потребности могут вырасти. Вендор сможет динамически и практически без ограничений увеличить размер платформы, исходя из нагрузки.
Более естественная интеграция с кодом

Реляционная модель данных и объектная модель кода обычно строятся по-разному, что ведет к некоторой несовместимости. Разработчики решают эту проблему при помощи написания кода, который отображает реляционную модель в объектную модель. Этот процесс не имеет четкой и быстро достижимой ценности и может занять довольно значительное время, которое могло быть потрачено на разработку самого приложения. Тем временем многие хранилища типа ключ-значение хранят данные в такой структуре, которая отображается в объекты более естественно. Это может существенно уменьшить время разработки.
Другие аргументы в пользу использования хранилищ типа ключ-значение, наподобие «Реляционные базы могут стать неуклюжими» (кстати, я без понятия, что это значит), являются менее убедительными. Но прежде чем стать сторонником таких хранилищ, ознакомьтесь со следующим разделом.
Хранилища типа ключ-значение: недостатки

Ограничения в реляционных БД гарантируют целостность данных на самом низком уровне. Данные, которые не удовлетворяют ограничениям, физически не могут попасть в базу. В хранилищах типа ключ-значение таких ограничений нет, поэтому контроль целостности данных полностью лежит на приложениях. Однако в любом коде есть ошибки. Если ошибки в правильно спроектированной реляционной БД обычно не ведут к проблемам целостности данных, то ошибки в хранилищах типа ключ-значение обычно приводят к таким проблемам.
Другое преимущество реляционных БД заключается в том, что они вынуждают вас пройти через процесс разработки модели данных. Если вы хорошо спроектировали модель, то база данных будет содержать логическую структуру, которая полностью отражает структуру хранимых данных, однако расходится со структурой приложения. Таким образом, данные становятся независимы от приложения. Это значит, что другое приложение сможет использовать те же самые данные и логика приложения может быть изменена без каких-либо изменений в модели базы. Чтобы проделать то же самое с хранилищем типа ключ-значение, попробуйте заменить процесс проектирования реляционной модели проектированием классов, при котором создаются общие классы, основанные на естественной структуре данных.
И не забудьте о совместимости. В отличие от реляционных БД, хранилища, ориентированные на использование в «облаке», имеют гораздо меньше общих стандартов. Хоть концептуально они и не отличаются, они все имеют разные API, интерфейсы запросов и свою специфику. Поэтому вам лучше доверять вашему вендору, потому что в случае чего, вы не сможете легко переключиться на другого поставщика услуг. А учитывая тот факт, что почти все современные хранилища типа ключ-значение находятся в стадии бета-версий², доверять становится еще рискованнее, чем в случае использования реляционных БД.
Ограниченная аналитика данных

Обычно все облачные хранилища строятся по типу множественной аренды, что означает, что одну и ту же систему использует большое количество пользователей и приложений. Чтобы предотвратить «захват» общей системы, вендоры обычно каким-то образом ограничивают выполнение запросов. Например, в SimpleDB запрос не может выполняться дольше 5 секунд. В Google AppEngine Datastore за один запрос нельзя получить больше, чем 1000 записей³.
Эти ограничения не страшны для простой логики (создание, обновление, удаление и извлечение небольшого количества записей). Но что если ваше приложение становится популярным? Вы получили много новых пользователей и много новых данных, и теперь хотите сделать новые возможности для пользователей или каким-то образом извлечь выгоду из данных. Тут вы можете жестко обломаться с выполнением даже простых запросов для анализа данных. Фичи наподобие отслеживания шаблонов использования приложения или системы рекомендаций, основанной на истории пользователя, в лучшем случае могут оказаться сложны в реализации. А в худшем — просто невозможны.
В таком случае для аналитики лучше сделать отдельную базу данных, которая будет заполняться данными из вашего хранилища типа ключ-значение. Продумайте заранее, каким образом это можно будет сделать. Будете ли вы размещать сервер в облаке или у себя? Не будет ли проблем из-за задержек сигнала между вами и вашим провайдером? Поддерживает ли ваше хранилище такой перенос данных? Если у вас 100 миллионов записей, а за один раз вы можете взять 1000 записей, сколько потребуется на перенос всех данных?
Однако не ставьте масштабируемость превыше всего. Она будет бесполезна, если ваши пользователи решат пользоваться услугами другого сервиса, потому что тот предоставляет больше возможностей и настроек.
Облачные хранилища

Множество поставщиков веб-сервисов предлагают многопользовательские хранилища типа ключ-значение. Большинство из них удовлетворяют критериям, перечисленным выше, однако каждое обладает своими отличительными фичами и отличается от стандартов, описанных выше. Давайте взглянем на конкретные пример хранилищ, такие как SimpleDB, Google AppEngine Datastore и SQL Data Services.
Amazon: SimpleDB

SimpleDB — это атрибутно-ориентированное хранилище типа ключ-значение, входящее в состав Amazon WebServices. SimpleDB находится в стадии бета-версии; пользователи могут пользовать ей бесплатно — до тех пор пока их потребности не превысят определенный предел.

У SimpleDB есть несколько ограничений. Первое — время выполнения запроса ограничено 5-ю секундами. Второе — нет никаких типов данных, кроме строк. Все хранится, извлекается и сравнивается как строка, поэтому для того, чтобы сравнить даты, вам нужно будет преобразовать их в формат ISO8601. Третье — максимальные размер любой строки составляет 1024 байта, что ограничивает размер текста (например, описание товара), который вы можете хранить в качестве атрибута. Однако поскольку структура данных гибкая, вы можете обойти это ограничения, добавляя атрибуты «ОписаниеТовара1», «Описание товара2» и т.д. Но количество атрибутов также ограничено — максимум 256 атрибутов. Пока SimpleDB находится в стадии бета-версии, размер домена ограничен 10-ю гигабайтами, а вся база не может занимать больше 1-го терабайта.
Одной из ключевых особенностей SimpleDB является использование модели конечной констистенции (eventual consistency model). Эта модель подходит для многопоточной работы, однако следует иметь в виду, что после того, как вы изменили значение атрибута в какой-то записи, при последующих операциях чтения эти изменения могут быть не видны. Вероятность такого развития событий достаточно низкая, тем не менее, о ней нужно помнить. Вы же не хотите продать последний билет пяти покупателям только потому, что ваши данные были неконсистентны в момент продажи.
Google AppEngine Data Store

Google’s AppEngine Datastore построен на основе BigTable, внутренней системе хранения структурированных данных от Google. AppEngine Datastore не предоставляет прямой доступ к BigTable, но может восприниматься как упрощенный интерфейс взаимодействия с BigTable.

AppEngine Datastore поддерживает большее число типов данных внутри одной записи, нежели SimpleDB. Например, списки, которые могут содержать коллекции внутри записи.
Скорее всего вы будете использовать именно это хранилище данных при разработке с помощью Google AppEngine. Однако в отличии от SimpleDB, вы не сможете использовать AppEngine Datastore (или BigTable) вне веб-сервисов Google.
Microsoft: SQL Data Services

SQL Data Services является частью платформы Microsoft Azure. SQL Data Services является бесплатной, находится в стадии бета-версии и имеет ограничения на размер базы. SQL Data Services представляет собой отдельное приложение — надстройку над множеством SQL серверов, которые и хранят данные. Эти хранилища могут быть реляционными, однако для вас SDS является хранилищем типа ключ-значение, как и описанные выше продукты.
Необлачные хранилища

Существует также ряд хранилищ, которыми вы можете воспользоваться вне облака, установив их у себя. Почти все эти проекты являются молодыми, находятся в стадии альфа- или бета-версии, и имеют открытый код. С открытыми исходниками вы, возможно, будете больше осведомлены о возможных проблемах и ограничениях, нежели в случае использования закрытых продуктов.
CouchDB

CouchDB — это свободно распространяемая документо-ориентированная БД с открытым исходным кодом. В качестве формата хранения данных используется JSON. CouchDB призвана заполнить пробел между документо-ориентированными и реляционными базами данных с помощью «представлений». Такие представления содержат данные из документов в виде, схожим с табличным, и позволяют строить индексы и выполнять запросы.

В настоящее время CouchDB не является по-настоящему распределенной БД. В ней есть функции репликации, позволяющие синхронизировать данные между серверами, однако это не та распределенность, которая нужна для построения высокомасштабируемого окружения. Однако разработчики CouchDB работают над этим.
Проект Voldemort

Проект Voldemort — это распределенная база данных типа ключ-значение, предназначенная для горизонтального масштабирования на большом количестве серверов. Он родилась в процессе разработки LinkedIn и использовалась для нескольких систем, имеющих высокие требования к масштабируемости. В проекте Voldemort также используется модель конечной консистенции.
Mongo

Mongo — это база данных, разрабатываемая в 10gen Гейром Магнуссоном и Дуайтом Меррименом (которого вы можете знать по DoubleClick). Как и CouchDB, Mongo — это документо-ориентированная база данных, хранящая данные в JSON формате. Однако Mongo скорее является объектной базой, нежели чистым хранилищем типа ключ-значение.
Drizzle

Drizzle представляет совсем другой подход к решению проблем, с которыми призваны бороться хранилища типа ключ-значение. Drizzle начинался как одна из веток MySQL 6.0. Позже разработчики удалили ряд функций (включая представления, триггеры, скомпилированные выражения, хранимые процедуры, кэш запросов, ACL, и часть типов данных), с целью создания более простой и быстрой СУБД. Тем не менее, Drizzle все еще можно использовать для хранения реляционных данных. Цель разработчиков — построить полуреляционную платформу, предназначенную для веб-приложений и облачных приложений, работающих на системах с 16-ю и более ядрами.
Решение

В конечном счете, есть четыре причины, по которым вы можете выбрать нереляционное хранилище типа ключ-значение для своего приложения:

Ваши данные сильно документо-ориентированны, и больше подходят для модели данных ключ-значение, чем для реляционной модели.

Ваша доменная модель сильно объектно-ориентированна, поэтому использования хранилища типа ключ-значение уменьшит размер дополнительного кода для преобразования данных.

Хранилище данных дешево и легко интегрируется с веб-сервисами вашего вендора.

Ваша главная проблема — высокая масштабируемость по запросу.

Однако принимая решение, помните об ограничениях конкретных БД и о рисках, которые вы встретите, пойдя по пути использования нереляционных БД.
Для всех остальных требований лучше выбрать старые добрые реляционные СУБД. Так обречены ли они? Конечно, нет. По крайней мере, пока.

¹ — по моему мнению, здесь больше подходит термин «структура данных», однако оставил оригинальное data model.
² — скорее всего, автор имел в виду, что по своим возможностям нереляционные БД уступают реляционным.
³ — возможно, данные уже устарели, статья датируется февралем 2009 года.
Что такое база данных? Что такое SQL?

Home
Тестирование
9000 9000
J0005
000
Ручное тестирование
Мобильное тестирование
S000S0005 Управление тестированием
S0005
SAP
Назад
ABAP
APO 9000 5
Новичок
Базис
БПК
9000 9000
Все 9000
Назад
PI / PO
PP
SD
Solution Manager
SAPUI5
Безопасность
Successfactors
SAP Обучение
веб
Назад
Apache
Android
AngularJS
ASP.Чистая
C
C #
C ++
CodeIgniter
СУБД
Назад
Java
JavaScript
JSP
Kotlin
M000 M000 js
Back
Perl
PHP
PL / SQL
PostgreSQL
Python
ReactJS
Ruby & Rails
Scala
SQL5000
SQL000
UML
VB.Net
VBScript
Веб-сервисы
WPF
Необходимо учиться!
Назад
Учет
Алгоритмы
Blockchain
Бизнес-аналитик
Сложение Сайт
CCNA
Cloud Computing
COBOL
Compiler Design
Embedded Systems
Назад
Ethical Hacking
Excel Учебники
Go Программирование
IoT
ITIL
Дженкинс
MIS
Networking
Операционная система
Prep
Назад
PMP
Photoshop Управление
Проект
Отзывы
Salesforce
SEO
Разработка программного обеспечения
VBA
Big Data
Назад
AWS
BigData
Cassandra
Cognos
Складирование данных
000000000 HBB000500040005000 HB
MongoDB
NiFi
OBIEE
Pentaho
Назад
,
Что такое децибел (дБ)?
Децибел (дБ) определение, как конвертировать, калькулятор и дБ в таблицу коэффициентов.
Децибел (дБ) определение
Децибел (Символ: дБ) является логарифмической единицей, которая указывает коэффициент или усиление.
Децибел используется для индикации уровня акустических волн и электронных сигналов.
Логарифмическая шкала может описывать очень большие или очень маленькие числа с более короткими обозначениями.
Уровень дБ можно рассматривать как относительное усиление одного уровня по сравнению сдругой уровень или абсолютный логарифмический уровень шкалы для хорошо известных контрольных уровней.
Децибел — безразмерная единица.
Отношение в бельях — это основание 10 логарифм отношения P ₁ и P ₀:
Коэффициент _B = log ₁₀ ( P ₁/ P ₀)
Децибел — это одна десятая части бела, поэтому 1 бел равен 10 децибелам:
1B = 10 дБ
Коэффициент мощности
Коэффициент мощности в децибелах (дБ) в 10 раз превышает логарифм по основанию 10 отношения P ₁ и P ₀:
Отношение _дБ = 10⋅log ₁₀ ( P ₁/ P ₀)
Коэффициент амплитуды
Соотношение величин, таких как напряжение, ток и уровень звукового давления, рассчитывается как отношение квадратов.
Отношение амплитуд в децибелах (дБ) в 20 раз превышает логарифм по основанию 10 отношения V ₁ и V ₀:
Отношение _дБ = 10⋅log ₁₀ ( V ₁ ²/ V ₀ ²) = 20⋅log ₁₀ ( V ₁ / В ₀)
дБ в ватт, вольт, герц, паскаль калькулятор преобразования
Преобразование дБ, дБм, дБВт, дБВ, дБмВ, дБмкВ, дБу, дБмкА, дБГц, дБСПЛ, дБА, в ватты, вольт, ампер, герц, звуковое давление.
Установите тип количества и децибел.
Введите значения в одно или два текстовых поля и нажмите соответствующую кнопку Преобразовать :
Соотношение мощностей в дБ
Коэффициент усиления G _дБ равна 10 раз по основанию 10 логарифм отношения мощности Р ₂ и опорной мощности P ₁.
G _дБ = 10 log ₁₀ ( P ₂/ P ₁)
P ₂ — уровень мощности.
P ₁ — указанный уровень мощности.
G _дБ — это коэффициент мощности или усиление в дБ.
Пример
Найти усиление в дБ для системы с входной мощностью 5 Вт и выходной мощностью 10 Вт.
G _дБ = 10 log ₁₀ ( P _из / P _в ) = 10 log ₁₀ (10 Вт / 5 Вт) = 3,01 дБ
дБ в преобразование отношения мощности
мощность Р ₂ равна эталонной мощности Р ₁ раз 10 поднят на коэффициент усиления G в дБ , деленное на 10.
P ₂ = P ₁ ⋅ 10 ^{( G} дБ ^{/ 10)}
P ₂ — уровень мощности.
P ₁ — указанный уровень мощности.
G _дБ — это коэффициент мощности или усиление в дБ.
Отношение амплитуд к дБ
Для амплитуды волн, таких как напряжение, ток и уровень звукового давления:
G _дБ = 20 log ₁₀ ( A ₂/ A ₁)
A ₂ — уровень амплитуды.
A ₁ — указанный уровень амплитуды.
G _дБ — коэффициент амплитуды или усиления в дБ.
дБ в преобразование отношения амплитуды
A ₂ = A ₁ ⋅ 10 ^{( G} дБ ^{/ 20)}
A ₂ — уровень амплитуды.
A ₁ — указанный уровень амплитуды.
G _дБ — коэффициент амплитуды или усиления в дБ.
Пример
Найти выходное напряжение для системы с входным напряжением 5 В и усилением напряжения 6 дБ.
В _из = В _в ⋅ 10 ^{( G} дБ ^/20) = 5 В ⋅ 10 ^{(6 дБ / 20)} = 9,976 В ≈ 10 В
Коэффициент усиления по напряжению
Коэффициент усиления по напряжению ( G _дБ) в 20 раз превышает логарифм на 10 оснований для отношения выходного напряжения ( В _к) и входного напряжения ( В _в):
G _дБ = 20⋅log ₁₀ ( В _из/ В _в)
Текущий прирост
Коэффициент усиления по току ( G _дБ) в 20 раз превышает логарифм на 10 оснований отношения выходного тока ( I _из) и входного тока ( I _в):
G _дБ = 20⋅log ₁₀ ( I _из/ I _в)
Акустическое усиление
Акустическое усиление слухового аппарата ( G _дБ) в 20 раз превышает логарифм на 10 оснований отношения уровня выходного звука ( L _из) и уровень входного звука ( L, , _в).
G _дБ = 20⋅log ₁₀ ( L _из/ L _в)
Соотношение сигнал / шум (SNR)
Отношение сигнал / шум ( SNR _дБ) в 20 раз превышает логарифм основания 10 амплитуды сигнала ( A _сигнал) и амплитуда шума ( А, , _{, шум}):
SNR _дБ = 20⋅log ₁₀ ( A _сигнал/ A _шум)
Абсолютных децибел единиц
Единицы абсолютных децибел относятся к удельной величине единицы измерения:
Коэффициент мощности Коэффициент мощности Коэффициент мощности Коэффициент амплитуды Коэффициент амплитуды Коэффициент амплитуды Коэффициент амплитуды Коэффициент амплитуды Коэффициент амплитуды Коэффициент амплитуды Коэффициент мощности Коэффициент амплитуды Коэффициент амплитуды
Unit Наименование Ссылка Количество Коэффициент
дБм децибел милливатт 1 мВт электрическая мощность
дБВт децибел ватт 1W электрическая мощность
дБрн дБ, эталонный шум 1pW электрическая мощность
дБмкВ децибел микровольт 1 мкВ _RMS напряжение
дБмВ децибел милливольт 1 мВ _RMS напряжение
дБВ децибел вольт 1V _RMS напряжение
дБу децибел без нагрузки 0.775 В _RMS напряжение
дБЗ децибел Z 1 мкм ³ отражательная способность
дБмкА децибел микроампер 1 мкА текущий
дБом децибел ом 1Ом сопротивление
дБГц децибел герц 1 Гц частота
дБСПЛ децибел уровень звукового давления 20 мкПа звуковое давление
дБА децибел A-взвешенный 20 мкПа звуковое давление
Относительные единицы децибела
Коэффициент мощности Плотность мощности Коэффициент мощности Коэффициент амплитуды
Unit Наименование Ссылка Количество Коэффициент
дБ децибел — — мощность / поле
дБн децибел перевозчик несущая мощность электрическая мощность
дБи децибел изотропный Изотропная антенна Плотность мощности
дБС децибел полной шкалы полная цифровая шкала напряжение
дБрн дБ, эталонный шум
Шумомер
Измеритель уровня звука или Измеритель уровня звукового давления — это устройство, которое измеряет уровень звукового давления (УЗД) звуковых волн в децибелах (дБ-SPL) ед.
Измеритель SPL
используется для тестирования и измерения громкости звуковых волн и для мониторинга шумового загрязнения.
Единица измерения уровня звукового давления — паскаль (Па), а в логарифмическом масштабе используется дБ-SPL.
дБ-SPL стол
Таблица общих уровней звукового давления в дБСПЛ:
Тип звука Уровень звука (дБ-SPL)
Слуховой порог 0 дБСПЛ
Whisper 30 дБСПЛ
Кондиционер 50-70 дБСПЛ
Беседа 50-70 дБСПЛ
Трафик 60-85 дБСПЛ
Громкая музыка 90-110 дБСПЛ
Самолет 120-140 дБСПЛ
дБ к коэффициенту пересчета
дБ Коэффициент амплитуды Коэффициент мощности
-100 дБ 10 ^-5 10 ^-10
-50 дБ 0.00316 0,00001
-40 дБ 0,010 0,0001
-30 дБ 0,032 0,001
-20 дБ 0,1 0,01
-10 дБ 0,316 0,1
-6 дБ 0.501 0,251
-3 дБ 0,708 0,501
-2 дБ 0,794 0,631
-1 дБ 0,891 0,794
0 дБ 1 1
1 дБ 1.122 1,259
2 дБ 1,259 1,558
3 дБ 1,413 2 ≈ 1,995
6 дБ 2 ≈ 1,995 3.981
10 дБ 3,162 10
20 дБ 10 100
30 дБ 31.623 1000
40 дБ 100 10000
50 дБ 316,228 100000
100 дБ 10 ⁵ 10 ¹⁰
Единица
дБм ►
См. Также
,
Что такое база данных (БД)? Определение и схема
Главная »СРОКИ» D »
Ванги Бил
База данных , часто сокращенно обозначаемая как БД, представляет собой набор информации, организованный таким образом, что компьютерная программа может быстро выбирать нужные фрагменты данных.
полей, записей и файлов
Можно представить традиционную базу данных как электронную систему регистрации, организованную полями , записями и файлами .Поле — это единая часть информации; запись — это один полный набор полей; и файл представляет собой набор записей. Например, телефонная книга аналогична файлу. Он содержит список записей, каждое из которых состоит из трех полей: имя, адрес и номер телефона.
Альтернативная концепция в дизайне базы данных известна как Hypertext . В базе данных гипертекста любой объект, будь то фрагмент текста, картинка или фильм, может быть связан с любым другим объектом.Гипертекстовые базы данных особенно полезны для организации больших объемов разрозненной информации, но они не предназначены для численного анализа.
Для доступа к информации из базы данных вам необходима система управления базами данных (СУБД) . Это коллекция программ, которая позволяет вводить, организовывать и выбирать данные в базе данных.

Все чаще термин база данных используется как сокращение для системы управления базами данных . Существует много различных типов СУБД, от небольших систем, работающих на персональных компьютерах, до огромных систем, работающих на мэйнфреймах.

ВЕБЕДИЯ НОВОСТИ
Будьте в курсе последних событий в интернет-терминологии с бесплатным информационным бюллетенем от Webopedia. Присоединяйтесь, чтобы подписаться сейчас.
,
Что такое база данных? Как WordPress использует базу данных?
База данных — это структурированный, организованный набор данных. В вычислительной терминологии база данных относится к программному обеспечению, используемому для хранения и организации данных. Думайте об этом как о картотеке, в которой вы храните данные в разных разделах, называемых таблицами. Когда вам нужен конкретный файл, вы заглядываете в этот конкретный раздел (таблицу) и получаете нужный файл (данные).
WordPress использует MySQL в качестве системы управления базами данных. MySQL — это программное обеспечение, используемое для создания баз данных, хранения и получения данных по запросу.MySQL также является программным обеспечением с открытым исходным кодом, как и WordPress, и лучше всего работает с другими популярными программами с открытым исходным кодом, такими как веб-сервер Apache, PHP и операционная система Linux.
Для установки WordPress вам нужна база данных MySQL. Все провайдеры хостинга WordPress предлагают MySQL, включенный в их пакеты хостинга. Во время установки (см .: Полное руководство по установке WordPress) вы предоставляете WordPress информацию о вашей базе данных, а затем WordPress позаботится об остальном.
Что такое база данных хоста
Хост базы данных — это компьютер, на котором размещена ваша база данных на сервере MySQL.В большинстве случаев это localhost , и если ввести localhost в поле хоста, WordPress подключится к вашей базе данных. Однако некоторые провайдеры веб-хостинга могут использовать разные имена хостов для управления серверами MySQL. Имя вашего хоста вы найдете в разделах MySQL или Database на панели управления хостингом. Попросите вашего хостинг-провайдера, если вы не можете найти имя хоста.
Что такое таблица базы данных
Базы данных имеют таблицы, которые похожи на секции или шкафы в вашей системе баз данных.В каждой таблице есть столбцы, а информация хранится в виде строк. Каждая строка имеет поле для каждого столбца в таблице.
Пример: офисная база данных может иметь таблицу с именем employee_records . Эта таблица может иметь следующие столбцы:
employee_id
имя сотрудника
сотрудник_посещение_дата
employee_phone_no
WordPress автоматически создаст таблицы внутри вашей базы данных. На момент написания этой статьи установка WordPress по умолчанию создала бы следующие таблицы:
wp_commentmeta
wp_comments
wp_links
wp_options
wp_postmeta
wp_posts
wp_terms
wp_term_relationships
wp_term_taxonomy
wp_usermeta
wp_users
Каждая из этих таблиц будет иметь разные столбцы, в которых хранятся данные.Например, wp_users таблица в WordPress имеет следующие столбцы:
ID
user_login
user_pass
user_nicename
user_email
user_url
user_registered
user_activation_key
user_status
display_name
Что такое SQL Query
SQL — это аббревиатура для языка структурированных запросов, это специальный язык программирования, используемый для управления базами данных.Инструкция, выданная SQL серверу базы данных для извлечения данных, называется запросом. WordPress использует запросы MySQL для получения данных и их использования для создания веб-страниц.
Типичный запрос MySQL выглядит так:
SELECT * FROM wp_posts WHERE ID = 23;
SQL не ограничивается только извлечением данных из таблиц. Он также может обновлять, вставлять и удалять данные из таблиц и даже создавать новые таблицы. Вот как WordPress хранит и редактирует все данные вашего сайта, сохраняя и извлекая их из базы данных с помощью SQL-запросов.
Как управлять базой данных WordPress
Важно узнать, как вы можете выполнять определенные задачи в вашей базе данных WordPress. Это может помочь вам устранить некоторые распространенные проблемы WordPress, восстановить ваш сайт и сделать ваш сайт в целом более безопасным. Например, вы хотите узнать, как создавать регулярные резервные копии.

Базы данных WordPress могут управляться с помощью phpMyAdmin, который является веб-приложением с открытым исходным кодом и удобным графическим интерфейсом пользователя для управления базами данных MySQL.Есть также много плагинов WordPress, которые могут помочь вам создавать резервные копии базы данных WordPress.
Дополнительное чтение
,
Разное permalink

Реляционная БД	Хранилище типа ключ-значение
База данных состоит из таблиц, таблицы содержат колонки и строки, а строки состоят из значений колонок. Все строки одной таблицы имеют единую структуру.	Для доменов можно провести аналогию с таблицами, однако в отличие от таблиц для доменов не определяется структура данных. Домен – это такая коробка, в которую вы можете складывать все что угодно. Записи внутри одного домена могут иметь разную структуру.
Модель данных¹ определена заранее. Является строго типизированной, содержит ограничения и отношения для обеспечения целостности данных.	Записи идентифицируются по ключу, при этом каждая запись имеет динамический набор атрибутов, связанных с ней.
Модель данных основана на естественном представлении содержащихся данных, а не на функциональности приложения.	В некоторых реализация атрибуты могут быть только строковыми. В других реализациях атрибуты имеют простые типы данных, которые отражают типы, использующиеся в программировании: целые числа, массива строк и списки.
Модель данных подвергается нормализации, чтобы избежать дублирования данных. Нормализация порождает отношения между таблицами. Отношения связывают данные разных таблиц.	Между доменами, также как и внутри одного домена, отношения явно не определены.

Реляционная БД	Хранилище типа ключ-значение
Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием языка структурированных запросов (SQL).	Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием вызова API методов.
SQL-запросы могут извлекать данные как из одиночной таблица, так и из нескольких таблиц, используя при этом соединения (join’ы).	Некоторые реализации предоставляют SQL-подобный синтаксис для задания условий фильтрации.
SQL-запросы могут включать агрегации и сложные фильтры.	Зачастую можно использовать только базовые операторы сравнений (=, !=, <, >, <= и =>).
Реляционная БД обычно содержит встроенную логику, такую как триггеры, хранимые процедуры и функции.	Вся бизнес-логика и логика для поддержки целостности данных содержится в коде приложений.

Реляционная БД	Хранилище типа ключ-значение
Чаще всего используются собственные API, или обобщенные, такие как OLE DB или ODBC.	Чаще всего используются SOAP и/или REST API, с помощью которых осуществляется доступ к данным.
Данные хранятся в формате, который отображает их натуральную структуру, поэтому необходим маппинг структур приложения и реляционных структур базы.	Данные могут более эффективно отображаться в структуры приложения, нужен только код для записи данных в объекты.

Unit	Наименование	Ссылка	Количество
дБм	децибел милливатт	1 мВт	электрическая мощность
дБВт	децибел ватт	1W	электрическая мощность
дБрн	дБ, эталонный шум	1pW	электрическая мощность
дБмкВ	децибел микровольт	1 мкВ _RMS	напряжение
дБмВ	децибел милливольт	1 мВ _RMS	напряжение
дБВ	децибел вольт	1V _RMS	напряжение
дБу	децибел без нагрузки	0.775 В _RMS	напряжение
дБЗ	децибел Z	1 мкм ³	отражательная способность
дБмкА	децибел микроампер	1 мкА	текущий
дБом	децибел ом	1Ом	сопротивление
дБГц	децибел герц	1 Гц	частота
дБСПЛ	децибел уровень звукового давления	20 мкПа	звуковое давление
дБА	децибел A-взвешенный	20 мкПа	звуковое давление

Unit	Наименование	Ссылка	Количество	Коэффициент
дБ	децибел	—	—	мощность / поле
дБн	децибел перевозчик	несущая мощность	электрическая мощность
дБи	децибел изотропный	Изотропная антенна Плотность мощности
дБС	децибел полной шкалы	полная цифровая шкала	напряжение
дБрн	дБ, эталонный шум

Тип звука	Уровень звука (дБ-SPL)
Слуховой порог	0 дБСПЛ
Whisper	30 дБСПЛ
Кондиционер	50-70 дБСПЛ
Беседа	50-70 дБСПЛ
Трафик	60-85 дБСПЛ
Громкая музыка	90-110 дБСПЛ
Самолет	120-140 дБСПЛ

дБ	Коэффициент амплитуды	Коэффициент мощности
-100 дБ	10 ^-5	10 ^-10
-50 дБ	0.00316	0,00001
-40 дБ	0,010	0,0001
-30 дБ	0,032	0,001
-20 дБ	0,1	0,01
-10 дБ	0,316	0,1
-6 дБ	0.501	0,251
-3 дБ	0,708	0,501
-2 дБ	0,794	0,631
-1 дБ	0,891	0,794
0 дБ	1	1
1 дБ	1.122	1,259
2 дБ	1,259	1,558
3 дБ	1,413	2 ≈ 1,995
6 дБ	2 ≈ 1,995	3.981
10 дБ	3,162	10
20 дБ	10	100
30 дБ	31.623	1000
40 дБ	100	10000
50 дБ	316,228	100000
100 дБ	10 ⁵	10 ¹⁰