Структура Баз данных

Главное Меню Способы заработка12 С вложениями5 Полезные статьи2 Уроки: HTML17 Уроки: CSS14 Уроки: JavaScript9 Уроки: База данных2 Помощь Сайту Информационная: Пожалуйста, расскажите о нас друзьям и сделайте репост: Финансовая: Если этот сайт вам помог, будем благодарны за любую финансовую помощь: R598551293139 При создании базы данным может возникнуть вопрос, в каком виде лучше представить и упорядочить информацию, для удобства работы с ней в дальнейшем. В этом поможет структурирование данных. Структурирование – это совокупность правил о способах представления информации базы данных. Существует большое количество типов и видов баз данных, мы же рассмотрим самые распространенные и перспективные из них, такие как: иерархические, сетевые, табличные, объектно-ориентированные и гибридные. Иерархическая база данных Структура иерархической базы данных напоминает перевернутое дерево, которое состоит из объектов с различными уровнями. Верхний уровень, который можно сравнить с корнем дерева занимает один, главный объект, ниже присоединяются дочерние объекты второго уровня, еще ниже к дочерним объектам присоединяются объекты третьего уровня и так далее. Данная структура хорошо подходит для чтения информации, так как быстро находит, запрашиваемую пользователем информацию. Примером такой структуры является каталог папок в Windows, который можно увидеть, если запустить “Проводник”. На первом рисунке изображена иерархическая структура базы данных, сверху находится родительский, корневой элемент (обозначен цифрой 1), ниже расположены дочерние элементы. Элементы, которые находятся на одном уровне (как 2,3) или (как 4,5,6), называются соседними или братьями. Как правило, чем ниже уровень элемента, тем больше в вложенность элемента. Сетевая база данных Сетевая структура базы данных является расширенной версией иерархической структуры. В этом случае возможна связь многих элементов со многими. Другими словами, у дочерних элементов может быть несколько предков, т.е. элементов, которые стоят выше них. Более того, каждый элемент может быть связан с другим элементом. Недостатком сетевой структуры является сложность разработки приложений. По рисункам видно, что при сетевой структуре, объекты могут быть взаимосвязаны с любыми другими объектами. Сетевые и иерархические базы данных больше относятся к XML. Объектно-ориентированная база данных Объектно-ориентированная структура базы данных подразумевает модель в виде объектов, их параметров, классов и методов. Данная структура используется при обработке данных, которые имеют сложную структуру. К сожалению объектно-ориентированные базы данных уступают в производительности реляционным(табличным) базам данных, однако, благодаря своему удобству, ООБД будут развиваться в будущем. Также существует гибридная структура базы данных, которая объединила в себе объектно-ориентированную и реляционную(табличную) структуры базы данных. И все же самой популярной структурой БД, сегодня является реляционная(табличная) структура базы данных. Табличная база данных Несомненно, самая распространенная структура базы данных – табличная. В ней все данные представлены в виде обычных двухмерных таблиц, которые разбиты на строки и столбцы. Именно в ячейках этих таблиц и хранятся данные. Каждому столбцу такой таблицы назначается тип данных, например: число, текст, дата, денежная единица и т.д. На первом рисунке таблица в открытом виде, где и необходимо задавать значения полям. На втором рисунке таблицы свернуты в блоки, в которых находятся поля. Видно, что настроена связь между определенными полями таблиц. Используемая программа – Access, рекомендуем установить и ознакомиться с ней, так как на ней будет легко тренироваться. Так как табличная база данных самая популярная и широко применяется во всех компьютерных областях, именно ее мы и будем использовать на следующих уроках. Комментарии VK Комментарии FB Форма входа Поиск по сайту Полезные Сайты Обмен WebMoney Счетчики Подписка на обновления Контакты PhantomX5@mail. ru 234694463 BenX2012

Реляционная база данных: принцип работы, перспективы использования

Что это? Реляционная база данных – современная форма хранения и упорядочения информации в интуитивно понятной таблице. Блоки в ней связаны и соотносятся между собой по заранее определенным правилам.

Где используется? Это стандарт сегодняшнего дня, гарантирующий целостность данных, поэтому используется во многих сферах, в том числе, в веб-разработке. Официальный язык реляционных баз данных – SQL.

В статье рассказывается: 

1. Суть реляционных баз данных
2. Важные составляющие реляционной базы данных
3. Преимущества и недостатки реляционных баз данных
4. 3 популярных реляционных базы данных для веб-разработки
5. Перспективы реляционных баз данных

6. Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
   айти, дизайн или маркетинг.

   Бесплатно от Geekbrains

   
   

Суть реляционных баз данных

Реляционные базы данных — это система хранения и организации информации, имеющей установленные отношения, что обеспечивает возможность для быстро доступа. В этом случае данные упорядочиваются с использованием табличных форм, содержащих сведения об их сущности. Строки и столбцы в таких таблицах представляют заранее установленные категории данных.

Такой способ структурирования информации делает процедуру доступа к ней более гибкой и быстрой. Именно это обстоятельство способствовало тому, что такой тип баз данных получил наибольшее распространение. Они поддерживают стандартный язык программирования – SQL. Это популярная система для хранения и обработки информации. В рамках SQL используются также встроенные языки реляционных баз данных: DDL для таблиц (применяют для описания данных) и DML для работы с данными.

Суть реляционных баз данных

Рассмотрим понятие «реляционный». Этот термин указывает на наличие связей в информационных базах. К примеру, клиентская база предприятия может включать сведения по каждой транзакции, связанной с отдельным счетом. Особое внимание здесь уделяется предустановленным отношениям между хранящимися блоками данных.

В качестве примера реляционной базы данных рассмотрим таблицы, используемые небольшой фирмой для обработки заявок на продукцию. В первой табличной форме представлены сведения о заказчиках. Здесь в каждой записи представлена информация о названии и адресе клиента, его платежных реквизитах, контактном номере телефона и т.д.

Каждый атрибут данных (элемент информации) размещается в отдельном столбце информационной базы. Все столбцы имеют свой неповторяющийся идентификатор для каждой строки (ключ). Вторая табличная форма содержит отдельные записи с идентификатором клиента, подавшего заявку, наименование заказанного товара, его количество и характеристики. Как мы видим, в этой таблице отсутствуют данные клиента (название, телефон, адрес и т.д.).

В представленных табличных формах, являющихся основными объектами реляционной базы данных, присутствует лишь один общий компонент. Им является идентификатор столбца. Он устанавливает взаимосвязи в двух таблицах. Теперь рассмотрим, что происходит, когда приложение, используемое компанией для обработки заявок клиентов, передает заказ в базу данных.

В этом случае база, обрабатывая табличную форму с информацией о заявках, выбирает данные о продукции и с помощью ключа клиента получает сведения об оплате и доставке. После этого работники склада находят необходимый товар, клиент получает его и оплачивает.

Важные составляющие реляционной базы данных

SQL

Structured Query Language (язык программирования SQL) является основой интерфейса для реляционных баз данных. Он в 1986 г. стал стандартом ANSI (Национальный институт стандартов Соединенных Штатов). Сейчас этот стандарт поддерживают все самые распространенные ядра реляционных баз данных. Существуют также расширения стандарта ANSI SQL.

Они поддерживаются некоторыми ядрами реляционных баз данных. В реляционных базах данных SQL применяют для работы со строками данных (удаление, добавление, обновление), отбора блоков данных для приложений аналитики и обработки транзакций. Кроме того, этот язык программирования используется для управления всеми видами работы реляционных баз данных.

Целостность данных

Под целостностью данных понимают обеспечение их точности, полноты и единообразия. Для решения этой задачи в контексте реляционных баз данных применяется определенный комплекс инструментов, включающий первичные и внешние ключи, а также ограничители «Not NULL», «Unique», «Default» и «Check».

С помощью инструментов обеспечения целостности данных решаются вопросы применения практических правил к табличной информации, а также гарантируется точность данных и их надежность. Многие ядра реляционных БД поддерживают внедрение пользовательского кода, который выполняется при конкретных операция в базах данных.

Транзакции

Транзакций в базе данных называют комплекс последовательных операций, являющихся единой логической задачей и применением одного или ряда операторов SQL. Это неделимое действие. Транзакция должна выполняться как единая операция, поэтому она должна записываться в БД полностью, или ни один из ее элементов не должен записываться.

Транзакции в реляционных базах данных завершают действия COMMIT или ROLLBACK. Любой комплекс транзакционных операций следует рассматривать как надежный, имеющий внутренние связи элемент, не зависящий от остальных транзакций.

Соответствие требованиям ACID

Чтобы обеспечить требование по целостности реляционных баз данных, все транзакции в них должны удовлетворять требованиям ACID (они должны быть атомарными, единообразными, изолированными, надежными).

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

Только лучшие телеграм-каналы, каналы Youtube, подкасты, форумы и многое другое для того, чтобы узнавать новое про IT

ТОП 50+ сервисов и приложений от Geekbrains

Безопасные и надежные программы для работы в наши дни

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 20514

Первое условие – «атомарность». Оно указывает, что любая транзакция должна быть выполнена полностью. Если хоть один из ее элементов не выполняется, то должна отменяться вся транзакция. В соответствии с условием «единообразие», все элементы, записываемые в поля реляционной базы данных по транзакции, должны удовлетворять комплексу правил и ограничений, в том числе по целостности, каскадам и триггерам.

Условие «изолированность» важно для контроля согласованности данных. Кроме того, его выполнение необходимо для гарантии базовой независимости всех транзакций. В соответствии с условием «надежность», все изменения, которые внесены в реляционную базу данных до момента завершения транзакции, получают статус постоянных.

Преимущества и недостатки реляционных баз данных

Основные плюсы и минусы мы будем рассматривать с учетом организационной структуры реляционной базы данных.

Современные модели БД, построенные на языке программирования SQL, в некоторой степени отходят от логической реляционной модели, созданной математиком Э. Коддом. К примеру, изначально основатель системы предусматривал необходимость обеспечения уникальности каждой новой строки. Это было предписано в модели Кодда, но многие новые реляционные базы данных допускают повторение строк, что вызвано практической целесообразностью.

При этом некоторые исследователи считают, что если БД на основе SQL не полностью соответствуют набору критериев модели Кодда, то их нельзя называть реляционными базами данных. В реальности ситуация несколько отличается. Все СУБД, созданные на основе SQL и в некоторой степени, соответствующие сути реляционной базы данных, могут считаться реляционными системами.

Преимущества и недостатки реляционных баз данных

Параллельно с растущей популярностью реляционной модели базы данных на фоне увеличения размеров и ценности хранящейся и обрабатываемой информации, стали проявляться и ее слабые стороны. Так, возникают существенные сложности с горизонтальным масштабированием таких БД. Возможность масштабировать базу данных горизонтально является стандартной практикой при добавлении большого числа машин к имеющемуся стеку.

Это способствует рациональному распределению нагрузки, ускорению обработки и увеличению трафика. Нередко горизонтальное масштабирование является альтернативой вертикальному, при котором проводится усовершенствование аппаратного обеспечения имеющегося сервера (обычно для этого добавляют оперативную память или центральный процессор).

Трудности с горизонтальным масштабированием записи в реляционной базе данных возникают из-за того, что она создается в соответствии с условием «целостности» (пользователи, которые отправляют запросы в одну и ту же реляционную БД, всегда получают похожие данные). Выполняя масштабирование горизонтально, сложно будет обеспечить целостность данных, поскольку пользователи имеют возможность вносить информацию лишь в один узел, а не во все имеющиеся одновременно.

Скорее всего, будет происходить задержка между моментом начальной записи и обновлением других узлов, которое позволит отобразить изменения. В результате будет нарушена целостность данных между узлами системы.

Еще один недостаток реляционной СУБД обусловлен тем, что такая модель создавалась для обработки структурированной информации (данные реляционной базы должны соответствовать определенному типу, или их необходимо изначально организовать определенным образом). Увеличение количества ПК и развитие Всемирной паутины способствовали тому, что в начале девяностых стали появляться большие объемы неструктурированных данных (электронные сообщения, фото, видео и т.д.).

Только до 27.04

Скачай подборку тестов, чтобы определить свои самые конкурентные скиллы

Список документов:

Тест на определение компетенций

Чек-лист «Как избежать обмана при трудоустройстве»

Инструкция по выходу из выгорания

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Уже скачали 7503

Тем не менее, реляционные базы данных и в условиях развития интернет-технологий остаются актуальными. Эта модель все еще остается доминирующей для СУБД. Ее широкое применение и длительный срок «жизни» говорит о том, что мы имеем дело с вполне зрелой технологий, что уже само по себе является весомым достоинством. Создано большое количество приложений для организации работы с реляционными базами данных.

Кроме того, существует множество карьерных администраторов БД, имеющих экспертные знания в области реляционной модели. Тем новичкам, которые стремятся получить знания и навыки работы с реляционными базами данных, доступен широкий выбор интернет-ресурсов, книг и учебников по этой теме.

К достоинствам данной модели можно отнести и тот факт, что практически все системы управления реляционными базами данных обеспечивают поддержку транзакций. Транзакции – одно или несколько уникальных выражений SQL, которые выполняются последовательно, как единый рабочий блок. Они работают по принципу «все или ничего».

Другими словами, каждый из операторов SQL в одной транзакции должен быть действительным. Если такое условие не соблюдается, транзакция не выполняется. Данный момент важен в контексте целостности данных в момент внесения изменений в таблицы или в ряд строк.

Если сравнить реляционные и нереляционные базы данных, то первые будут отличаться высокой степенью гибкости. Их применяют для создания самых разных приложений. При этом, реляционные БД все также эффективны для работы с объемными базами информации. В этой связи стоит отметить большой потенциал языка программирования. Он обеспечивает высокую скорость внесения и изменения данных, а также корректировки структуры схем БД и табличных форм, без воздействия на имеющиеся данные.

3 популярных реляционных базы данных для веб-разработки

MySQL

Данную открытую систему управления базами данных американская корпорация Oracle приобрела в комплекте с Sun Microsystems. Опрос, проведенный порталом StackOverflow.com два года назад, в котором приняли участие 65 000 пользователей, показал, что около 55,6 % разработчиков работают с MySQL.

Такая популярность обусловлена высокой скоростью управления данными и возможностью бесплатного использования. MySQL изначально разрабатывалась, чтобы обрабатывать огромные информационные базы в промышленных объемах. Впоследствии, когда разработчики оценили ее быстродействие и бесплатность, эта СУБД покорила мировой Интернет. Пока MySQL остается наиболее удобной системой управления данными для работы и веб-приложениями, и страницами.

При этом, данная СУБД получает серьезную поддержку от разработчиков языков программирования. Сегодня практически все популярные языки имеют интерфейс для работы с MySQL.

SQLite

В этой системе управления реляционными базами данных применяется много всего, что входит в стандартный язык SQL.

Основным ее достоинством считается встраиваемость, которая обусловлена тем, что SQlight в отличие от остальных СУБД является не приложением на подобие «клиент-сервер», а подключаемой библиотекой.

О популярности SQLite может говорить тот факт, что она присутствует во всех смартфонах. В гаджетах на Андроид в этой базе данных хранятся медиафайлы и контакты. В смартфонах на iOS СУБД SQLite используется большинством приложений.

PostgreSQL

Это наиболее продвинутая система управления реляционными базами данных. PostgreSQL является свободной объектно-реляционной СУБД.

Уникальность данной СУБД состоит в том, что кроме стандартных типов данных, поддерживаемых другими реляционными системами, она может работать с финансовой информацией, сетевыми адресами, JSON, XML и геометрическими данными. Более того, PostgreSQL может создавать свои типы данных.

Перспективы реляционных баз данных

Существующие виды реляционных баз данных уже длительное время развиваются в плане повышения производительности, безопасности и надежности. Они стали более удобными в обслуживании, но при этом структура их сильно усложнилась. Сегодня администрирование реляционных баз данных связано с существенными затратами времени и ресурсов в плане администрирования.

В результате разработчики вынуждены направлять свои силы на управление СУБД и их оптимизацию вместо того, чтобы работать над созданием новых приложений, способных приносить высокую прибыль бизнесу.

Перспективы реляционных баз данных

Автономные технологии сейчас больше применяются для расширения функционала реляционной модели базы данных, разработки облачных хранилищ, машинного обучения и информационных баз нового типа. Автономные БД обладают всеми преимуществами реляционных систем, поддерживают те же функции, но плюс к этому способны использовать средства машинного обучения и искусственного интеллекта для контроля и повышения скорости ответа на запросы и эффективности управления.

К примеру, чтобы запросы выполнялись быстрее, самоуправляемые базы данных осуществляют прогнозирование и проверяют индексы. После этого более высокие результаты находят практическое применение. Примечательно, что все эти процессы происходят без вмешательства администратора. Другими словами, автономные БД на постоянной основе могут обеспечивать улучшения в своей работе без участия человека.

Автономные технологии освобождают разработчиков от рутинной работы по обслуживанию СУБД. В отличие от реляционных баз данных, примеры которых мы рассматривали в этом материале, самоуправляемые БД избавляют от необходимости предварительно выяснять все требования к инфраструктуре.

Автономные базы позволят расширять хранилища данных и увеличивать вычислительные мощности при появлении такой необходимости. Их создание может происходить намного быстрее, чем проектирование реляционных баз данных, что значительно сократит время, необходимое для разработки приложений.

Продвижение блога – Генератор
продаж

Рейтинг:
5

( голосов
1 )

Поделиться статьей

Структуры данных — табличные и реляционные

[Эта статья была впервые опубликована на R — Blog — Mazama Science и любезно предоставлена ​​R-блогерами]. (Вы можете сообщить о проблеме с содержанием на этой странице здесь)

---

Хотите поделиться своим контентом с R-блогерами? нажмите здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.

Приложив достаточно усилий, квадратный штифт можно вставить в круглое отверстие. Но все мы убедились — иногда не раз, — что гораздо проще, если колышек и отверстие имеют одинаковую форму.

Менеджеры данных также должны тщательно проанализировать форму своих данных, чтобы определить, какие структуры данных лучше всего описывают их ситуацию. Выбор форматов данных и программных инструментов, соответствующих внутренней структуре набора данных, позволит вставить данные на место с минимальными усилиями

Слишком часто те, кому поручено управление данными, знакомы с довольно небольшим набором инструментов для выполнения работы. . В этом случае Закон инструмента применяется к управлению данными так же, как и к плотницкому делу:

Если у вас есть только молоток, все выглядит как гвоздь.

Если вы знаете только SQL, все данные выглядят реляционными.

Многие наборы данных, однако, вообще не являются реляционными, и их лучше хранить в табличном или сеточном формате. В этом посте мы рассмотрим две самые популярные структуры данных и опишем, чем они отличаются и когда лучше выбрать одну из них. Даже если большая часть вашей работы связана с данными одного конкретного типа, полезно рассмотреть, как еще можно структурировать данные. И всегда полезно расширить свои знания о других инструментах.

Табличные данные

Для большинства людей, работающих с небольшими объемами данных, таблица данных является основной единицей организации. Таблица данных , возможно, самая старая структура данных, представляет собой способ организации данных для обработки машинами и визуального представления данных для потребления людьми. Учащиеся начальной школы учатся упорядочивать данные в строки и столбцы в очень раннем возрасте, а старшеклассники осваивают тонкости работы с электронными таблицами. Даже РСУБД (системы управления реляционными базами данных) имеют0010 таблица данных  в качестве основной организационной единицы.

Давайте рассмотрим основные свойства, которые делают набор данных внутренне табличным:

1) Каждая запись использует один и тот же набор переменных.

Другой способ описать это с точки зрения строк и столбцов: «Каждая строка имеет одинаковый набор заголовков столбцов». Табличные данные по своей природе прямоугольные и не могут иметь «рваные строки». Если в какой-либо строке отсутствует информация для определенного столбца, в этой ячейке должно быть сохранено отсутствующее значение. (См. Ноль по сравнению с  Отсутствует для общего обсуждения отсутствующих значений.)

2) Типичные запросы сопоставляют идентификатор записи с одной или несколькими переменными.

Здесь мы видим, как предполагаемое использование данных влияет на то, как данные должны быть структурированы. Табличные данные лучше всего рассматривать как «организованные по строкам», где каждая строка соответствует уникальному идентификатору, например времени выполнения измерения. Когда данные организованы таким образом, легко ответить на вопрос: «Какой набор измерений был собран в то время…?» просто извлекая одну строку данных. Такой способ хранения данных также позволяет легко извлекать данные для использования во временных рядах и графиках корреляции путем извлечения выбранных столбцов.

С другой стороны, вопросы о связи между измерениями не так легко выпадают из этой структуры. Это , а не означает, что данные должны быть немедленно сохранены в реляционной базе данных, чтобы отвечать на реляционные вопросы; просто какое-то программное обеспечение должно будет прочитать все данные в память, прежде чем сгенерировать подмножество данных, такое как «A, где B > C».

Как правило, табличная структура и базовые форматы, такие как CSV, предпочтительны, когда данные собираются в виде длинных временных рядов, независимо от того, что вы собираетесь делать с данными позже.

3) Отсутствие «нормализации» не

необоснованно увеличивает объемы данных.

Опытные проектировщики баз данных делают все возможное, чтобы следовать принципам нормализации базы данных. Даже при работе с CSV-файлами или электронными таблицами важно обращать внимание на первую нормальную форму, в которой указано «без повторяющихся групп», и на вторую нормальную форму, в которой требуется, чтобы «каждый столбец зависел от первичного ключа».

В целом, следуя этим превосходным советам по нормализации для табличных данных, в реальных ситуациях иногда предпочтение отдается простоте табличной структуры, даже если таблица нарушает вторую нормальную форму. Например, данные об экологической выборке водотоков могут полностью уместиться в простой таблице StreamData, даже если некоторые столбцы содержат повторяющиеся данные:

7

…

1 81

Мы могли бы рассматривать данные по всей стране как единую таблицу, если бы это была вся необходимая информация. магазин. Единственная незначительная проблема заключается в том, что информация об агентстве связана с источником данных, а не с сайтом, и излишне повторяется в нашей таблице. Но общая простота работы с одной таблицей, вероятно, перевешивает незначительное увеличение объема данных.

Но если бы нам нужно было хранить больше информации об источнике данных, такой как контактный персонал, адреса, номера телефонов и заявления об отказе от ответственности длиной в абзац, мы могли бы начать думать о создании отдельной таблицы DataSources для каждого источника данных и использовании реляционной базы данных для связи наших StreamData. таблицу с таблицей DataSources, а не повторять всю информацию, прикрепленную к data_source для каждого сайта. В конечном итоге все сводится к сложности и простоте использования. Какой стиль легче использовать и легче поддерживать в долгосрочной перспективе? Если объемы данных невелики, таблица с небольшой избыточностью может позволить вам выбрать гораздо более простые инструменты для работы с вашими данными. Если объемы данных сломают ваши простые инструменты, возможно, вам подойдет реляционная база данных.

Реляционные данные

Ученый-компьютерщик Э. Ф. Кодд работал в IBM, когда представил свою реляционную модель в статье 1970 года под названием «Реляционная модель данных для больших общих банков данных». Оригинальную статью стоит прочитать, чтобы лучше понять мотивацию модели и стандартного английского языка запросов (SEQUEL или SQL), который позволяет взаимодействовать с ней человеку. Из введения:

Реляционное представление (или модель) данных… обеспечивает средства описания данных только с их естественной структурой, то есть без наложения какой-либо дополнительной структуры для целей машинного представления. Соответственно, он обеспечивает основу для языка данных высокого уровня, который обеспечит максимальную независимость между программами, с одной стороны, и машинным представлением и организацией данных, с другой.

Очевидно, что одной из целей реляционной модели было скрыть структуру строк и столбцов таблиц данных и заменить ее языком запросов, который позволяет задавать вопросы на английском языке, такие как:

 SELECT имя_сайта, высота над уровнем моря, MMI
    ИЗ StreamData
    ГДЕ высота > 1000
    ЗАКАЗАТЬ ПО site_name; 

При использовании реляционной базы данных и SQL знание внутренней структуры хранилища данных не требуется, и не требуется кодирование для подмножества данных, как описано в запросе выше. Структура строк и столбцов в базе данных, описанная разработчиком базы данных, совершенно невидима для потребителя данных. Дополнительным преимуществом реляционной модели является то, что она уменьшает дублирование данных при тщательном соблюдении правил нормализации базы данных.

Недостатком использования СУБД является то, что, в отличие от простых таблиц, большинство людей не узнают о реляционной модели в начальной школе. Проектирование баз данных — это продвинутый навык, и для его хорошего выполнения требуются как обучение, так и опыт, а также высокая зарплата. Возможно, поскольку реляционная модель данных и связанная с ней СУБД чрезвычайно успешны во многих бизнес-приложениях, использование сложных реляционных баз данных высокого уровня считается хорошим решением для всех типов данных. К сожалению, это не так, и мы видели много примеров чрезмерно сложных систем, созданных самообученными менеджерами данных для данных, которые можно было бы описать намного проще с помощью одной или нескольких таблиц CSV.

При этом давайте рассмотрим свойства наборов данных, для которых СУРБД является лучшим выбором:

1) Типичные запросы включают как данные, так и метаданные.

Под данными мы подразумеваем в данном случае что-то, что имеет числовое значение и измеряется в определенных единицах. Некоторые произвольные примеры:

1. урожайность (кг/га)
2. средняя скорость движения транспорта после перекрестка (км/час)
3. сумма, уплаченная за единицу ($)

Связанные метаданные  для каждого из этих примеров связывайте числовые измерения с другой информацией, которая может быть частично числовой, но часто включает читаемый человеком текст. Метаданные для наших трех приведенных выше примеров могут включать:

1. год, округ, урожай, фермер, удобрение, стратегия применения, информация о погоде
2. дата, перекресток, сосед, жалоба, стратегия посредничества, информация о погоде магазин, информация о покупателе, информация о погоде (?)

Конечно, все наборы данных должны иметь метаданные, определяющие, по крайней мере, когда и где были проведены измерения. Но в случаях, подобных приведенным выше, обширные метаданные живут собственной жизнью, очень похожей на данные. Ученый-агроном захочет задать вопросы о данных, которые включают как измеренные переменные, такие как урожайность, так и текстовую информацию, такую ​​как «информация о приложении» (и всегда важная «информация о погоде»). В подобных случаях язык SQL позволяет очень легко извлекать подмножества данных на основе любой комбинации данных и метаданных.

Существуют и другие программные инструменты, которые могут считывать большие объемы данных в формате CSV и позволяют выполнять такие же запросы — наш любимый — R Project для статистических вычислений. Но вам всегда нужно помнить о навыках и инструментах вашей целевой аудитории потребителей данных. Если вашей целевой аудитории удобнее всего работать с SQL, предоставьте им реляционную базу данных.

2) Ожидаются реляционные запросы, И общий объем данных слишком велик для хранения в памяти.

Программное обеспечение, которое считывает полные таблицы данных, требует совсем другого объема памяти, чем реляционная СУБД. Чтобы сгенерировать подмножество данных «A, где B > C», наиболее распространенным программным средствам для работы с табличными данными потребуется прочитать весь набор данных в память. Когда объем данных приближается к доступной памяти на вашем компьютере, это может привести к очень низкой производительности, поскольку любые манипуляции с данными будут тормозить систему подкачки вашего компьютера. Когда это происходит, у вас остается один из трех основных вариантов:

1. установить больше оперативной памяти
2. разделить данные перед работой с ними
3. сохранить данные в реляционной базе данных

В отличие от программного обеспечения, которое считывает полные таблицы данных, РСУБД может иметь один или несколько индексов базы данных. Эти индексы обеспечивают быстрый поиск и извлечение данных, используя лишь часть пространства, необходимого для полного набора данных. РСУБД сможет эффективно работать с данными, если в доступную память можно считывать только индексы.

Опять же, имейте в виду свою целевую аудиторию вместе с этим советом:  Компьютерная память дешевле, чем человеческая память в долгосрочной перспективе . Если ваши потребители данных хорошо знакомы с SQL и реляционными базами данных, настройте данные в СУБД. Но если ваши пользователи обладают лишь элементарными знаниями в области управления данными, вы можете подумать о том, чтобы потратить деньги на модернизацию машин, на которых они работают. В конце концов, время — деньги, а время, затраченное на проектирование и поддержку реляционной базы данных, может купить очень много оперативной памяти.

Резюме

Мы рекомендуем вам хорошо подумать о форме ваших данных, прежде чем вы начнете разрабатывать стратегию управления данными, и ознакомиться с различными инструментами для обработки данных. Существует множество отличных пакетов программного обеспечения с открытым исходным кодом для работы со всеми мыслимыми типами данных.

Размышляя о структурах данных, никогда не забывайте, что поставщики и пользователи данных могут расходиться во мнениях относительно того, что лучше всего соответствует их индивидуальным потребностям, относительно их видения форма данных. (См. Производители данных  и  потребители данных.) Иногда может потребоваться предоставить подмножества данных в специальном формате или даже альтернативные версии всего набора данных. Обладая четким пониманием плюсов и минусов различных структур данных и некоторыми знаниями о различных инструментах, доступных для работы с ними, вы сможете быть уверены, что ваше время будет потрачено на решение важных и интересных проблем.

Удачи!

---

Предыдущая версия этой статьи впервые появилась в 2010 году на сайте WorkingwithData.

К оставьте комментарий для автора, перейдите по ссылке и оставьте комментарий в их блоге: R — Блог — Mazama Science .

---

R-bloggers.com предлагает ежедневных обновления по электронной почте о новостях R и руководствах по изучению R и многим другим темам. Нажмите здесь, если вы хотите опубликовать или найти работу R/data-science.

---

Хотите поделиться своим контентом с R-блогерами? нажмите здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.

Обзор структуры таблицы SQL Server

Microsoft SQL Server — это система управления реляционными базами данных (RDBMS), которая на фундаментальном уровне хранит данные в таблицах. Таблицы — это объекты базы данных, которые ведут себя как контейнеры для данных, в которых данные будут логически организованы в формате строк и столбцов. Каждая строка рассматривается как сущность, которая описывается столбцами, содержащими атрибуты сущности. Например, таблица клиентов содержит одну строку для каждого клиента, и каждый клиент описывается столбцами таблицы, которые содержат информацию о клиенте, такую ​​как CustomerName и CustomerAddress. Строки таблицы не имеют предопределенного порядка, поэтому для отображения данных в определенном порядке вам нужно будет указать порядок, в котором строки будут возвращены. Таблицы также можно использовать в качестве границы/механизма безопасности, где пользователи базы данных могут быть предоставлены разрешения на уровне таблицы.

Основы стола

Таблицы SQL Server содержатся в контейнерах объектов базы данных, которые называются схемами. Схема также работает как граница безопасности, где вы можете ограничить разрешения пользователей базы данных только на определенном уровне схемы. Вы можете представить схему как папку, содержащую список файлов. В базе данных можно создать до 2 147 483 647 таблиц, в каждой из которых может быть до 1024 столбцов. При разработке таблицы базы данных свойства, назначенные таблице и столбцам в таблице, будут управлять допустимыми типами данных и диапазонами данных, которые принимает таблица. Правильный дизайн таблицы упростит и ускорит сохранение данных и извлечение данных из таблицы.

Специальные типы столов

В дополнение к основной пользовательской таблице SQL Server предоставляет нам возможность работать с другими специальными типами таблиц. Первый тип — это временная таблица , которая хранится в системной базе данных tempdb. Существует два типа временных таблиц: локальная временная таблица с префиксом из одного знака номера (#), к которой можно получить доступ только через текущее соединение, и глобальная временная таблица с префиксом из двух знаков номера (##), которую можно доступ к любому подключению после создания.

Широкая таблица — это таблица, в которой используется разреженный столбец для оптимизации хранения значений NULL, уменьшения пространства, потребляемого таблицей, и увеличения количества столбцов, разрешенных в этой таблице, до 30 000 столбцов.

Системные таблицы — это таблицы особого типа, в которых SQL Server Engine хранит информацию о конфигурациях экземпляров SQL Server и информацию об объектах, которые можно запрашивать с помощью системных представлений.

Многораздельные таблицы — это таблицы, в которых данные будут разделены по горизонтали на отдельные блоки в одной или разных файловых группах на основе определенного ключа для повышения производительности поиска данных.

Физическая реализация

Физически таблицы SQL Server хранятся в базе данных в виде набора страниц размером 8 КБ. Страницы таблиц по умолчанию хранятся в одном разделе, который находится в файловой группе PRIMARY по умолчанию. Таблица также может храниться в нескольких разделах, в которых каждая группа строк будет храниться в определенном разделе, в одной или нескольких файловых группах на основе определенного столбца. Каждый раздел таблицы содержит строки данных в куче или кластерной структуре индекса, которые управляются в единицах распределения, в зависимости от типов данных каждого столбца в строках данных. структура таблицы:

Как вы можете видеть из предыдущего изображения, страницы данных для таблицы SQL Server могут быть организованы в каждом разделе двумя способами: в таблицах с кучей или в кластеризованных таблицах B-Tree. В таблице Heap строки данных не хранятся в каком-либо конкретном порядке на каждой странице данных. Кроме того, нет определенного порядка управления последовательностью страниц данных, которые не связаны в связанном списке. Это связано с тем, что таблица кучи не содержит кластеризованного индекса. Поскольку для строк в таблице кучи нет принудительного порядка, строки данных будут добавлены в первое доступное место на страницах таблицы после проверки наличия достаточного места. Если свободного места нет, в таблицу будут добавлены дополнительные страницы, и строки будут вставлены в эти новые страницы. Вот почему порядок данных нельзя предсказать. Только порядок возвращаемых строк может быть принудительно установлен с помощью предложения ORDER BY в операторе SELECT.

Таблица кучи

Когда вы сохраняете данные в таблице кучи, строки в этой таблице идентифицируются ссылкой на идентификатор этой строки (RID), который содержит номер файла, номер страницы данных и слот этой страницы данных. Таблица кучи имеет одну строку в системном объекте sys.partitions для каждого раздела со значением index_id, равным 0. Вы также можете запросить системный объект sys.indexes, чтобы показать сведения об индексе таблицы кучи, которые покажут вам, что идентификатор этот индекс равен 0, а его тип — HEAP, как показано ниже:

Каждый раздел в таблице кучи будет иметь структуру кучи с единицами распределения данных для хранения и управления данными в этом разделе в зависимости от типов данных в куче. Например, все кучи будут содержать единицу распределения IN_ROW_DATA и могут содержать единицу распределения LOB_DATA, если она содержит данные больших объектов, или единицу распределения ROW_OVERFLOW_DATA, если она содержит столбцы переменной длины, которые превышают ограничение размера строки в 8 КБ.

Хотя куча не имеет индексной структуры, управляющей страницами и размещением данных, SQL Server Engine использует Карта распределения индекса (IAM), чтобы сохранить запись для каждой страницы, чтобы отслеживать распределение этих доступных страниц. IAM считается единственным логическим соединением между страницами данных, которое SQL Server Engine будет использовать для перемещения по куче. Системный объект sys.allocation_units можно использовать для вывода списка всех единиц распределения в определенной базе данных, как показано ниже:

Дополнительную информацию о первой странице IAM, первой странице и корневой странице можно просмотреть, запросив системный объект sys.system_internals_allocation_units, как показано ниже:

Чтобы выполнить сканирование таблицы кучи, SQL Server Engine будет последовательно сканировать страницы IAM, чтобы найти экстенты, содержащие запрошенные данные. Напомним, экстент состоит из 8 страниц. SQL Server использует значение first_iam_page, указывающее на первую страницу IAM в цепочке страниц IAM, показанную на предыдущем снимке, чтобы найти страницу IAM, содержащую адрес распределения таблицы кучи, где SQL Server будет использовать этот адрес в IAM для поиска запрошенных страниц данных кучи.

Когда операция модификации данных выполняется на страницах данных таблицы кучи, указателя пересылки будут вставлены в кучу, чтобы указать на новое местоположение перемещенных данных. Эти указатели переадресации со временем вызовут проблемы с производительностью из-за посещения старого/исходного расположения по сравнению с новым расположением, указанным указателями переадресации, для получения определенного значения. Начиная с SQL Server версии 2008, был введен новый метод для преодоления проблемы с производительностью указателей пересылки с помощью команды ALTER TABLE REBUILD, которая перестроит таблицу кучи, как показано ниже:

Лучше не сохранять таблицу без механизма сортировки, когда у вас есть большие таблицы, которые вы используете для извлечения данных в определенном порядке сортировки или группировки, так как это приведет к очень низкой производительности. Чтобы избежать таких проблем с производительностью, таблица может быть разработана с использованием внутренней логики упорядочения. Этого можно достичь путем преобразования таблицы из кучи в кластеризованную таблицу.

Кластерная таблица

Кластерная таблица — это таблица, имеющая предопределенный кластерный индекс для одного или нескольких столбцов таблицы, который определяет порядок хранения строк на страницах данных и порядок страниц в таблице на основе ключа кластеризованного индекса. Поскольку строки таблицы могут храниться только в одном порядке, вы можете определить только один кластеризованный индекс для каждой таблицы.

Распространенной ошибкой является предположение, что страницы кластеризованного индекса физически отсортированы на основе ключа кластеризованного индекса. SQL Server всегда пытается согласовать физический и логический порядок при создании индекса, но как только данные будут удалены или изменены, этот порядок будет нарушен, что приведет к распространенной проблеме фрагментации. Когда операция INSERT выполняется в кластеризованной таблице, SQL Server размещает ее в правильной логической позиции, если для нее есть подходящее место, в противном случае страница будет разделена на две страницы, чтобы соответствовать вновь вставленным данным.

Кластеризованный индекс строится с использованием структуры B-дерева, по одному B-дереву на каждый раздел кластеризованной таблицы, в котором страницы данных на каждом уровне кластеризованного индекса, от корневого уровня до конечного уровня, связаны в двусвязный список. Это обеспечивает быструю навигацию по данным за счет процесса повторного поиска на основе значений ключей кластеризованного индекса. Подобно структуре кучи, каждое B-дерево будет содержать единицу распределения IN_ROW_DATA и может содержать единицу распределения LOB_DATA, если оно содержит данные больших объектов, или единицу распределения ROW_OVERFLOW_DATA, если оно содержит столбцы переменной длины, которые превышают ограничение размера строки в 8 КБ.

Давайте создадим ограничение первичного ключа для предыдущей таблицы кучи, которое автоматически добавит кластеризованный индекс в эту таблицу, как показано ниже:

Снова запросив системный объект sys.indexes для этой таблицы, вы увидите, что идентификатор кластеризованного индекса равен 1, как показано в деталях индекса ниже:

Мы также можем получить подробную информацию обо всех доступных единицах распределения в одной из наших больших таблиц, например, в таблице Employee, запросив системный объект sys.allocation_units и соединив его с системными представлениями sys.partitions, sys.objects и sys.indexes. , используя следующую инструкцию T-SQL:

имя_сайта	штат	высота над уровнем моря	MMI	EPT_PTAX	источник_данных	агентство	8 9000 061	Флэт-Крик	OR	1571	26. 31	21.62	WSA	EPA
Барлоу-Крик	OR	1010	79.12	53.49	WSA 6	EPA	080 Стивенс Крик	WA	1051	61.31	61.54	WSA	EPA

1 2 3 4 5 6

ВЫБЕРИТЕ Obj.name КАК table_name,Par.index_id, IDX.name КАК index_name , AllUn.type_desc КАК тип_распределения, AllUn.data_pages, partition_number ИЗ sys. allocation_units КАК AllUn = Par.partition_id     JOIN sys.objects AS Obj ON Par.object_id = Object.object_id     СОЕДИНИТЬ sys.indexes AS IDX ON Par.index_id = IDX.index_id И IDX.object_id = Par.object_id ГДЕ Obj.name = N’Employees’

Результат покажет нам список всех разделов, формирующих таблицу Employee, со всеми доступными типами распределения данных в каждом разделе и количеством страниц данных в каждой единице распределения, как показано ниже:

Заключение

В этой статье мы подробно описали структуру основной единицы хранения данных SQL Server — таблицы. Мы также упомянули различные типы пользовательских таблиц, которые можно использовать для хранения ваших данных. После этого мы рассмотрели различия между таблицами кучи и кластеризованными таблицами с разных сторон, как преобразовать таблицы между этими двумя типами, а также как получить статистическую информацию о куче и кластеризованных таблицах. В следующей статье мы рассмотрим основные концепции индексов SQL Server. Следите за обновлениями.

Содержание

Индексы SQL Server — введение в серию

Обзор структуры таблицы SQL Server

Структура и концепции индекса SQL Server

Основы и рекомендации по проектированию индексов SQL Server

Операции с индексами SQL Server

Разработка эффективных кластерных индексов SQL Server

Разработка эффективных некластеризованных индексов SQL Server

Работа с разными типами индексов SQL Server

Отслеживание и настройка запросов с использованием индексов SQL Server

Сбор статистики индекса SQL Server и информации об использовании

Поддержка индексов SQL Server

25 самых популярных вопросов и ответов на собеседованиях об индексах SQL Server

• Автор
• Последние сообщения

Ахмад Ясин

Ахмад Ясин — инженер Microsoft по работе с большими данными, обладающий глубокими знаниями и опытом в области SQL BI, администрирования и разработки баз данных SQL Server.