Содержание

Иерархическая база данных. Модели, примеры

Иерархическая база данных — это БД, основанная на древовидной структуре. По принципу построения она чем-то схожа с файловой системой компьютера. У использования такой модели есть свои достоинства и недостатки, которые будут рассмотрены в этой статье, вместе с подробными примерами.

Виды баз данных

Как известно, различают четыре вида посторения БД:

  • Реляционные — табличные СУБД, где информация представлена в виде строк-столбцов. По этому принципу строятся базы данных в «Аксесе», к примеру.
  • Объектно-ориентированные — тесно связаны с ООП (программированием, в котором идет работа с объектами), и это их главный плюс, но, учитывая их небольшую производительность, они пока значительно уступают в распространенности реляционным.
  • Гибридные — СУБД, вмещающие в себе сразу два указанных выше вида.
  • Иерархические — объект внимания данной статьи. Это БД, характеризирующиеся древообразной структурой.

Наиболее известным примером иерархической базы данных является продукт, созданный компанией IBM («АйБиЭм»), под названием Information Management System (переводится как «Информационная система управления»), сокращенно IMS. Первая версия IMS вышла еще в прошлом, двадцатом веке, в шестьдесят восьмом году. Она используется для хранения и контроля данных и поныне.

Принцип построения иерархической модели

Иерархическая модель данных строится по следующему принципу:

  • для каждого узла древовидной структуры ставится в соответствие некий сегмент;
  • под сегментом понимаются поля данных с присвоенным каждому полю именем и выстроенные в один линейный кортеж;
  • еще одно соответствие: один входной и несколько выходных сегментов для каждого исходного поля;
  • для каждого структурного элемента существует одно и только одно место в системе иерархии;
  • древовидная структура начинается с корневого элемента;
  • у каждого подчиненного узла только один предок, но у каждого исходного может быть несколько потомков.

Применение иерархической структуры данных

Иерархическая база данных — это хранилище, применимое для тех систем, которым изначально свойственна древовидная структура. Для них выбирать подобное моделирование — логично.

Пример иерархической базы данных с изначально систематизированными степенями — воинское подразделение, в котором, как известно, четко определены ранги. Также это могут быть сложные механизмы, состоящие из все более упрощающихся к низу иерархии частичек. Для моделирования таких систем и приведения их к виду рассматриваемой БД нет необходимости в декомпозиции. Тем не менее такая ситуация складывается не всегда.

Кроме того, существует тенденция, при которой направленный вниз по структуре запрос проще, чем аналогичный вверх.

Основные операции над БД, построенными на иерархической модели

Структура иерархической базы данных позволяет успешно и практически беспроблемно (в зависимости от навыков и умений) совершать следующие операции (представлены самые основные, список всегда можно расширить мелкими дополнениями):

  • поиск по базе данных того или иного элемента;
  • переход по базе данных — от дерева к дереву;
  • переход по дереву — от ветви к ветви;
  • соответственно, переход по ветвям — поэлементно;
  • работа с записями: вставка новой и/или удаление текущей, копирование, вырезание и т. д.

Обобщенное описание структуры

Термин «древовидная» для описания структуры упоминается в этой статье уже далеко не единожды. Пора рассказать, откуда он произошел. Все потому что иерархическая база данных — это такая БД, которая использует тип данных «дерево». Рассмотрим подробнее, что он из себя представляет.

Это составной тип: в каждый из элементов (узлов) вкладывается несколько последующих (один или более). А начинается все с одного корневого элемента. Суть в том, что каждый из кусочков типа «дерево», является подтипом, тоже «деревом». Много-много разветвленных, и все также упорядоченных структур.

Элементарные типы могут быть простыми и составными, но по существу это всегда записи. Но в простом записи присутствует один тип данных, а в составном — целая их совокупность.

Иерархической модели свойственен принцип потомков, когда каждый предыдущий сегмент является предком для последующего. Кроме того, потомок по отношению к вышестоящему типу является типом подчиненным, в то время как равнозначные один другому записи считаются близнецами.

Наполнение БД

Основными данными иерархической БД являются значения (числа или символы), которые хранятся в записях. Обходят такую базу данных обычно снизу вверх и слева направо.

Достоинства

Иерархическая база данных — это имеющая корневую папку БД, постепенно разветвляющаяся книзу. Учитывая, что подобная структура весьма схожа с файловой системой, такие базы успешно применяются для выполнения различных операций над данными ЭВМ. Итог: рациональное распределение ее памяти, а также весьма достойные показатели времени, затраченного на работу.

Иерархическая модель идеальна для применения ее для упорядоченной информации.

Недостатки

Однако те же особенности рассматриваемых СУБД, которые стали их основными достоинствами, определяют также и их недостатки. К примеру, громоздкость и сложность логических связей — опытному специалисту при работе с ранее неизвестной базой будет трудно разобраться, а простой пользователь и вовсе в ней «заблудится». Эта сложность понимания приводит к тому, что на самом деле не так много СУБД построены на иерархической модели. Примером иерархической базы данных является, кроме уже описанного продукта компании «АйБиЭм», «Ока» и МИРИС (производство России), а также Data Edge и Team-UP (от зарубежных корпораций).

Примеры

Иерархическая база данных — это многообразие различных уровней, на которых строятся взаимосвязи. Схематично она выглядит как перевернутый граф. Пример иерархической базы данных — любое государственное административное учреждение. Взять, допустим, школу.

На самом верхней уровне будет располагаться «лидер» администрации — директор. В его подчинении завучи, у завучей — преподаватели, который руководят параллелями классов. В каждой параллели энное их количество, а в каждом классе есть некоторое число учеников.

По такому же принципу можно расписать и управление какой-нибудь корпорацией. Глава компании или даже совет директоров на самом верху. Далее — все большее количество подразделений, в каждом из которых действует своя структура. Есть и общие черты: начальник в каждом отделе, его помощник, его секретарь, собственно, офисные сотрудники и так далее.

Применение в ЭВМ

Могут быть и более серьезные области применения. Яркий пример иерархической базы данных- это файловая система. Всем привычный «Проводник» строится в самом ядре операционной системы «Виндоус» именно по такой схеме, так же, как и многие другие файловые менеджеры.

Сетевые базы данных

Существуют:

  • реляционные;
  • иерархические;
  • сетевые базы данных.

Почему мы вновь вспомнили о классификации? Поскольку, в отличие от реляционной, сетевая БД имеет с иерархической схожие черты.

Время вспомнить виды связей в базах данных. Есть связи «один-к-одному», «один-ко-многим» и «многие-ко-многим». Нас интересует последняя. В сетевой БД она проявляется следующим образом: у одного узла-наследника может быть сразу несколько предков. Свойство иметь несколько потомков также сохраняется. Можно сказать, что иерархические базы данных, сетевые базы данных сами по себе уже пример такого наследования. Предком в данном случае является именно иерархическая БД, так как принцип построения структуры в сетевых БД остается прежним.

Иерархия и реляционность

Название «реляционная» произошло от английского слова «отношение». Как уже упоминалось в начале статьи, они часто выражаются таблично. Но в предыдущем пункте мы указали, что иерархическая БД также может организовывать связи, значит ли это, что и между этими двумя типами есть некая объединяющая их тонкая ниточка?

Да. Помимо того, что и первый, и второй вид все еще относятся к базам данных, кроме этого признака есть еще одно общее свойство. Например, иерархическую БД (и сетевую заодно с ней) можно выразить в таблице. Суть здесь не в том, в каком виде представить информацию конечному пользователю (это уже вопрос юзабилити интерфейса), но по какому принципу была структурирована информация. Так, четкое деление на отделы со своими начальниками, подразделениями и прочим по-прежнему будет выражено в иерархии, но для удобства занесено в таблицу.

Иерархическая модель данных.

Организация данных в СУБД иерархического типа определяется в терминах:

• Атрибут (элемент данных) — наименьшая единица структуры данных. Обычно каждому элементу при описании базы данных присваивается уникальное имя. По этому имени к нему обращаются при обработке. Элемент данных также часто называют полем.

• Запись — именованная совокупность атрибутов. Использование записей позволяет за одно обращение к базе получить некоторую логически связанную совокупность данных. Именно записи изменяются, добавляются и удаляются. Тип записи определяется составом ее атрибутов. Экземпляр записи — конкретная запись с конкретным значением элементов

• Групповое отношение — иерархическое отношение между записями двух типов. Родительская запись (владелец группового отношения) называется исходной записью, а дочерние записи (члены группового отношения) — подчиненными. Иерархическая база данных может хранить только такие древовидные структуры.

Корневая запись каждого дерева обязательно должна содержать ключ с уникальным значением. Ключи некорневых записей должны иметь уникальное значение только в рамках группового отношения. Каждая запись идентифицируется полным сцепленным ключом, под которым понимается совокупность ключей всех записей от корневой по иерархическому пути.

При графическом изображении групповые отношения изображают дугами ориентированного графа, а типы записей — вершинами (диаграмма Бахмана).

Для групповых отношений в иерархической модели обеспечивается автоматический режим включения и фиксированное членство. Это означает, что для запоминания любой некорневой записи в БД должна существовать ее родительская запись. При удалении родительской записи автоматически удаляются все подчиненные.

Пример: Рассмотрим следующую модель данных предприятия: предприятие состоит из отделов, в которых работают сотрудники. В каждом отделе может работать несколько сотрудников, но сотрудник не может работать более чем в одном отделе.

Поэтому, для информационной системы управления персоналом необходимо создать групповое отношение, состоящее из родительской записи ОТДЕЛ (НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА, ЧИСЛО_РАБОТНИКОВ) и дочерней записи СОТРУДНИК (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, ОКЛАД). Это отношение показано на рис. (а) (Для простоты полагается, что имеются только две дочерние записи).

Для автоматизации учета контрактов с заказчиками необходимо создание еще одной иерархической структуры: заказчик — контракты с ним — сотрудники, задействованные в работе над контрактом. Это дерево будет включать записи ЗАКАЗЧИК(НАИМЕНОВАНИЕ_ЗАКАЗЧИКА, АДРЕС), КОНТРАКТ(НОМЕР, ДАТА,СУММА), ИСПОЛНИТЕЛЬ (ФАМИЛИЯ, ДОЛЖНОСТЬ, НАИМЕНОВАНИЕ_ОТДЕЛА)).

Из этого примера видны недостатки иерархических БД:

• Частично дублируется информация между записями СОТРУДНИК и ИСПОЛНИТЕЛЬ (такие записи называют парными), причем в иерархической модели данных не предусмотрена поддержка соответствия между парными записями.

• Иерархическая модель реализует отношение между исходной и дочерней записью по схеме 1:N, то есть одной родительской записи может соответствовать любое число дочерних. Допустим теперь, что исполнитель может принимать участие более чем в одном контракте (т.е. возникает связь типа M:N). В этом случае в базу данных необходимо ввести еще одно групповое отношение, в котором ИСПОЛНИТЕЛЬ будет являться исходной записью, а КОНТРАКТ — дочерней (рис. (c)). Таким образом, мы опять вынуждены дублировать информацию.

Поддерживается только целостность связей между владельцами и членами группового отношения (никакой потомок не может существовать без предка). Как уже отмечалось, не обеспечивается автоматическое поддержание соответствия парных записей, входящих в разные иерархии.

К достоинствам иерархической модели данных относятся эффективное использование памяти ЭВМ и неплохие показатели времени выполнения основных операций над данными. Иерархическая модель данных удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией.

Недостатком иерархической модели является ее громоздкость для обра­ботки информации с достаточно сложными логическими связями, а также сложность понимания для обычного пользователя.

Па иерархической модели данных основано сравнительно ограниченное количество СУБД, в числе которых можно назвать зарубежные системы IMS, PC/Focus, Team-Up и Data Edge, а также отечественные системы Ока, ИНЭС и МИРИС.

Сетевая модель данных.

Сетевая модель данных определяется в тех же терминах, что и иерархическая. Она состоит из множества записей, которые могут быть владельцами или членами групповых отношений. Связь между записью-владельцем и записью-членом также имеет вид 1:N.

Основное различие этих моделей состоит в том, что в сетевой модели запись может быть членом более чем одного группового отношения. Согласно этой модели каждое групповое отношение именуется и проводится различие между его типом и экземпляром. Тип группового отношения задается его именем и определяет свойства общие для всех экземпляров данного типа. Экземпляр группового отношения представляется записью-владельцем и множеством (возможно пустым) подчиненных записей. При этом имеется следующее ограничение: экземпляр записи не может быть членом двух экземпляров групповых отношений одного типа (т.е. сотрудник из предыдущего примера, например, не может работать в двух отделах).

Иерархическая структура из предыдущего преобразовывается в сетевую следующим образом:

• деревья (a) и (b), заменяются одной сетевой структурой, в которой запись СОТРУДНИК входит в два групповых отношения;

• для отображения типа M:N вводится запись СОТРУДНИК_КОНТРАКТ, которая не имеет полей и служит только для связи записей КОНТРАКТ и СОТРУДНИК. (Отметим, что в этой записи может храниться и полезная информация, например, доля данного сотрудника в общем вознаграждении по данному контракту.)

Как и в иерархической модели обеспечивается только поддержание целостности по ссылкам (владелец отношения — член отношения).

Достоинством данной модели данных является возможность эффективной реализации по показателям затрат памяти и оперативности. В сравнении с иерархической моделью сетевая модель предоставляет большие возможности в смысле допустимости образования произволь­ных связей.

Недостатком сетевой модели данных является высокая сложность и же­сткость схемы ЬД, построенной на ее основе, а также сложность для пони­мания и выполнения обработки информации и БД обычным пользователем. Кроме того, в сетевой модели данных ослаблен контроль целостности связей вследствие допустимости установления произвольных связей меж­ду записями.

Системы на основе сетевой модели не получили широкого распростране­ния на практике. Наиболее известными сетевыми СУБД являются следующие: IDMS, db VistaIII, CЕTЬ, CЕTOP и КОМПАС.


Узнать еще:

Лекция 10, ч.1. Базы данных и их разновидности · Курс лекций «Тестирование програмного обеспечения»

База данных (БД) –это совокупность массивов и файлов данных, организованная по определённым правилам, предусматривающим стандартные принципы описания, хранения и обработки данных независимо от их вида.

Основные классификации баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Основные из них:

  1. Классификация по модели данных

Центральным понятием в области баз данных является понятие модели.

Модель данных — это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

Виды:

  • Иерархическая.

  • Объектная и объектно-ориентированная.

  • Объектно-реляционная.

  • Реляционная.

  • Сетевая.

  • Функциональная.

1) Иерархическая база данных – каждый объект, при таком хранение информации, представляется в виде определенной сущности, то есть у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть документ в формате XML или файловая система компьютера.

Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации, то есть базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию. Здесь можно привести первый пример из жизни: компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути, являются объектами иерархической структуры), но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.

На изображении Вы можете увидеть структуру иерархической базы данных. В самом верху находится родитель или корневой элемент, ниже находятся дочерние элементы, элементы находящиеся на одном уровне называются братьями или соседними элементами. Соответственно, чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.

Объектные базы данных — это модель работы с объектными данными.

Такая модель баз данных, несмотря на то, что она существует уже много лет, считается новой. И её создание открывает большие перспективы, в связи с тем, что использование объектной модели баз данных легко воспринимается пользователем, так как создается высокий уровень абстракции. Объектная модель идеально подходит для трактовки такого рода объектных данных как изображение, музыка, видео, разного вида текст.

Объектно-ориентированная база данных (ООБД) — база данных, в которой данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.

Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру.

2) Объектно-реляционные СУБД объединяют в себе черты реляционной и объектной моделей. Их возникновение объясняется тем, что реляционные базы данных хорошо работают со встроенными типами данных и гораздо хуже — с пользовательскими, нестандартными. Когда появляется новый важный тип данных, приходится либо включать его поддержку в СУБД, либо заставлять программиста самостоятельно управлять данными в приложении.

Не всякую информацию имеет смысл интерпретировать в виде цепочек символов или цифр. Представим себе музыкальную базу данных. Песню, закодированную в виде аудиофайла, можно поместить в текстовое поле большого размера, но как в таком случае будет ли осуществляться текстовый поиск?

3) Реляционная(или табличная) БД содержит перечень объектов одного типа, т.е. объектов с одинаковым набором свойств.

Такую базу удобно представлять в виде двумерной таблицы (или, чаще всего, нескольких связанных между собой таблиц).

Примером такой таблицы может служить БД «Учащиеся», представляющая собой перечень объектов (учеников), каждый из которых имеет фамилию, имя, отчество, дату рождения, класс, номер личного дела и др.

Столбцы такой таблицы называют полями; каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства объекта) и типом данных, которые это поле может хранить. Каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и т. п.). Т. о., поле БД — это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства объектов.

Строки таблицы являются записями. Записи разбиты на поля. Каждая строка таблицы содержит запись об одном единственном объекте, включая все его свойства.

В каждой таблице должно быть хотя бы одно ключевое поле, содержимое которого уникально для любой записи в этой таблице. Значения ключевого поля однозначно определяют каждую запись в таблице. В приведенном выше примере ключевым полем может являться поле «Номер личного дела». Очень часто в качестве ключевого поля используется поле, содержащее данные типа счетчик.

4) Сетевые базы данных являются своеобразной модификацией иерархических баз данных. Если Вы внимательно смотрели на изображение выше, то наверняка обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на изображение:

Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но сейчас нас не особо интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML.

5) Функциональные базы данных используются для решения аналитических задач: финансовое моделирование и управление производительностью. Функциональная база данных или функциональная модель отличается от реляционной модели. Функциональная модель также отличается от других аналогично названных концепций, включая модель функциональной базы данных DAPLEX и базы данных функциональных языков.

Функциональная модель является частью категории оперативной аналитической обработки (OLAP электронной таблице,), поскольку она включает многомерное иерархическое объединение. Но она выходит за рамки OLAP, требуя ориентирования ячейки, подобно тому, где ячейки могут быть введены или рассчитаны как функции других ячеек. Также, как и в электронных таблицах, данная модель поддерживает интерактивные вычисления, в которых значения всех зависимых ячеек автоматически обновляются каждый раз, когда изменяется значение ячейки.

  1. Классификация по содержимому

Примеры:

  • Географическая.

  • Историческая.

  • Научная.

  • Мультимедийная.

  • Клиентская.

    1. Классификация по степени распределённости:
  • Централизованная или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, которая полностью поддерживается на одном компьютере.

  • Распределённая (англ. distributed database): БД, 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.

    1. Классификация БД по среде физического хранения:
  • БД во вторичной памяти (традиционные): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — это, как правило, жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.

  • БД в оперативной памяти (in-memory databases): все данные находятся в оперативной памяти.

  • БД в третичной памяти (tertiary databases): 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.


SQL

SQL — язык структурированных запросов, основной задачей которого является предоставление простого способа считывания и записи информации в базу данных.

Функции языка SQL:

  • Организация данных – создание и изменение структуры баз данных.
  • Чтение данных.
  • Обработка данных – удаление, добавление и корректировка данных.
  • Управление доступа к данным – предоставление привилегий (ограничение возможностей) пользователю для чтения и изменения данных.
  • Совместное использование данных — координация общего пользования данных многими пользователями.
  • Целостность данных – защита данных от разрушения при сбое системы или других обстоятельствах.

СУБД

Большинство современных СУБД построено на реляционной модели данных. Для получения информации из отношений (таблиц) базы данных в качестве языка манипулирования данными в теоретическом плане используется язык SQL

СУБД — система управления базами данных, совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

Основные функции СУБД:

  • Управление данными во внешней памяти (на дисках).

  • Управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша.

  • Журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев.

  • Поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).


Типы данных в SQL

Каждый столбец в таблице базы данных должен иметь имя и тип данных.

SQL разработчики должны решить, какие типы данных будут храниться внутри каждого столбца таблицы при создании таблицы SQL. Тип данных представляет собой метку и ориентир для SQL, чтобы понять, какой тип данных, как ожидается, внутри каждого столбца, а также определяет, как SQL будут взаимодействовать с хранимыми данными.

В следующей таблице перечислены общие типы данных в SQL:

SQL Data Type — Краткий справочник в разрезе БД

Тем не менее, различные базы данных предлагают различные варианты для определения типа данных.

В следующей таблице приведены некоторые из общих названий типов данных между различными платформами баз данных:

Виды моделей данных | Представление о модели данных (11 кл. 68 ч.)





Изучив эту тему, вы узнаете и повторите::

— что представляет собой модель данных;
— в чем особенность иерархической модели данных;
— в чем особенность сетевой модели данных;
— в чем особенность реляционной модели данных;
— как устанавливаются связи в реляционной модели.

Представление о модели данных

Прежде чем переходить к работе по созданию базы данных на компьютере, необходимо разработать модель данных.

Начнем рассмотрение этого понятия на примере предметной области Школьная библиотека. В любой библиотеке для поиска нужной литературы используются каталоги, в которых хранятся сведения обо всех имеющихся в ней книгах. Каталоги бывают алфавитные (рис. 4.2) и предметные (рис. 4.3). Каталог состоит из карточек. В карточке содержатся сведения об одной книге. Карточки создаются в двух экземплярах, один из которых хранится в алфавитном каталоге, а другой — в предметном. Оба каталога содержат одни и те же карточки, но расставлены они в разном порядке.

Рис. 4.2. Алфавитный каталог

Рис. 4.3. Предметный каталог

Рассмотрим, как организована структура библиотечного каталога. Каталог, как объект, можно описать информационной моделью, для представления которой используются разнообразные формы. Так, например, информационная модель предметного каталога школьной библиотеки может быть отображена в наглядной графической форме в виде иерархической структуры (рис. 4.4).

Рис. 4.4. Информационная модель предметного каталога
школьной библиотеки в виде иерархической структуры

Другой формой представления информационной модели могут быть таблицы, где в отличие от предыдущей формы можно кроме указания объектов отобразить и их свойства. Например, для отображения свойств объектов предметной области Школьная библиотека можно создать две таблицы — художественной и учебной литературы. Эта же информация может быть представлена в виде совокупности более детализированных таблиц. 

Например, информация о художественной литературе может быть представлена в виде двух таблиц — для иностранной и русской литературы, а учебная — в виде нескольких таблиц для физики, биологии, химии и т. д. Каждая запись в такой таблице является аналогом карточки каталога и отражает сведения только об одной книге. Таким образом, одна база данных может состоять из нескольких таблиц, связь между которыми необходимо организовать по определенным правилам.

Важно не только собрать вместе нужную информацию, но и удачно ее структурировать, то есть создать информационную модель данных и представить в определенной форме. Это позволит понять информационную структуру объекта и создать необходимые процедуры для извлечения из базы данных нужной информации.

Применительно к базам данных такая информационная модель получила более короткое название — модель данных.

Модель данных — это совокупность взаимосвязанных по определенному правилу данных.

Информация, отражающая существенные признаки объекта, процесса, явления и хранящаяся в памяти компьютера, представляет собой компьютерную информационную модель. Выделяют три основные модели данных: иерархическую, сетевую и реляционную. Рассмотрим каждую из них.

Иерархическая модель данных

Иерархическая модель данных отображает взаимосвязь информационных объектов по уровням подчиненности. На верхнем (корневом) уровне расположен единственный информационный объект. Ему подчиняется несколько информационных объектов второго уровня. Каждому информационному объекту второго уровня подчиняется несколько информационных объектов третьего уровня и т. д.

Рассмотрим примеры иерархических моделей.

На верхнем уровне информационной модели Школы Санкт- Петербурга (рис. 4.5) расположен корневой объект — информация о городе Санкт-Петербурге. Город состоит их нескольких районов, информация о которых отражена на втором уровне. В каждом районе имеется несколько школ — это объекты третьего уровня. Можно продолжить дальнейшее разделение по уровням иерархии: на четвертом уровне находятся классы, на пятом — ученики. Каждый уровень (кроме первого) отображает информацию о классе объектов. В данной модели можно выделить следующие классы: районы, школы, классы, ученики.

Рис. 4.5. Пример иерархической модели данных Школы Санкт-Петербурга

В обобщенном виде модель изображается в виде дерева, элементами которого являются узлы, распределенные по уровням, и дуги (рис. 4.6).

Узел представляет информационную модель объекта, находящегося на данном уровне иерархии. Дуги показывают связи между объектами разных уровней.

Сформулируем основные свойства иерархической модели.

♦ Модель имеет только одну вершину первого уровня, называемую корнем.

Рис. 4.6. Графическое изображение иерархической модели в обобщенном виде

♦ Между узлами двух соседних уровней установлены следующие отношения. Каждый узел нижнего уровня должен быть связан только с одним узлом верхнего уровня. Каждый узел верхнего уровня может быть связан с несколькими узлами нижнего уровня. Такая связь называется «один-ко-многим», условно записывается как соотношение 1:М.

♦ Узлы последнего нижнего уровня не имеют подчиненных узлов.

♦ Каждый узел имеет имя (идентификатор).

♦ Узлы одного уровня образуют один класс объектов.

Примером иерархической модели данных является структура каталога (рис. 4.7), отражающая информацию о хранящихся на компьютере файлах.

Эта структура представляет совокупность папок и файлов, распределенных по уровням вложенности. Корневой папкой является жесткий диск.

Каждая папка или файл является узлом иерархической модели и характеризуется конкретными значениями параметров, посредством которых описывается соответствующий класс объектов.

Иерархической моделью данных является также генеалогическое дерево, показывающее наследственные связи между родственниками.

Рис. 4.7. Иерархическая структура каталога

Контрольные вопросы и задания

1. Что такое модель данных и для чего она нужна?

2. Приведите определение информационной модели и сопоставьте его с определением модели данных. Найдите у них общие и различающиеся характеристики.

3. Какие вы знаете формы представления информационной модели? Сравните их и сделайте вывод о том, когда лучше использовать ту или иную форму представления.

4. Приведите примеры моделей данных для разных предметных областей.

5. Что представляет собой иерархическая модель данных в общем виде?

6. Что такое узел иерархической модели данных?

7. В чем состоят свойства иерархической модели данных?

8. Приведите примеры иерархических моделей данных.

9. Что представляет собой сетевая модель данных в общем виде?

10. В чем состоят свойства сетевой модели данных?

11. Приведите примеры сетевых моделей данных.

12. Что представляет собой реляционная модель данных в общем виде?

13. Как вы понимаете связь между информационными объектами 1:1? Приведите примеры такого типа связей.

14. Как вы понимаете связь между информационными объектами 1:М? Приведите примеры этого типа связей.

15. Как вы понимаете связь между информационными объектами М:М? Приведите примеры данного типа связей.

16. В чем состоят свойства реляционной модели данных?

17. Приведите примеры реляционных моделей данных.

18. Как графически отображается реляционная модель данных?

19. Приведите примеры преобразования иерархической модели в реляционную.

20. Приведите примеры преобразования сетевой модели в реляционную.

Понятие и назначение базы данных. Примеры и классификация баз данных

Без баз данных (БД) практически невозможно себе представить работу современных информационных технологий. В этой статье мы рассмотрим назначение и понятие базы данных, поговорим о том, что же такое база данных, и какая база вам лучше подойдёт. Узнаем, какие существуют типы и виды баз данных и какие из них встречаются сегодня чаще. Также поговорим о структуре иерархических баз данных, упомянем сетевые базы данных, уделим пристальное внимание реляционным базам данных.

Напоследок рассмотрим особенности проектирования БД и их назначение на примере СУБД MySQL, т. к. эта система управления является, по сути, математической моделью реляционных баз данных. Итак, поехали!

База данных: назначение, понятие, классификация

В нашей статье мы не будем углубляться в математические теории и законы, описывающие базы данных, т. к. подробности всегда можно узнать из специализированной литературы. Но принципы работы БД, особенности управления, терминологию, устройство, назначение, а также такое понятие, как классификация баз данных, сегодня должен знать каждый, кто так или иначе сталкивается с ИТ-сферой, а уж тем более в ней работает.

Итак, самое простое определение баз данных звучит следующим образом: база данных — это упорядоченное хранение информации в систематизированном виде. При этом виды упорядочивания, хранения, систематизации и управления могут быть разные. И каждый из них отвечает определённым требованиям либо предназначен для выполнения определённых действий.

Типы и виды баз данных, классификация

Существует достаточно много типов и видов баз данных, поэтому описывать их все в данной публикации мы не будем. Однако самые распространённые всё же упомянем.

Важно понять, что, говоря о данных, мы подразумеваем определенную информацию, например, о товаре в интернет-магазине. И в этих данных содержатся конкретные параметры и свойства. Однако лучше всего рассматривать БД на конкретных примерах.

Иерархическая база данных, структура иерархических данных

Когда речь идёт о хранении иерархических данных, каждый объект хранит информацию в виде определенной сущности, и у каждой сущности могут быть родительские и дочерние элементы, а у дочерних, в свою очередь, тоже могут быть дочерние элементы. Таким образом, можно сказать, что это данные, которые подлежат строгой иерархии (представьте себе своеобразное дерево).

Простой пример иерархических данных — документ в формате XML либо файловая система компьютера.

Нельзя не упомянуть и то, что базы данных этого вида оптимизированы под чтение информации. При такой структуре данные можно быстро выбирать из нужной области, отдавая запрашиваемую информацию пользователям. Например, компьютер легко работает с конкретной папкой либо файлом, которые, по сути, можно назвать объектами структуры иерархических данных. Но когда нужно перебрать всю информацию, это может занять время (если вернуться к вышеописанному примеру, то проверка антивирусом всех уголков нашего компьютера выполняется не так быстро, как хотелось бы). На рисунке представлена классическая структура иерархической базы данных. Вверху находится родитель (его ещё называют корневым элементом), ниже размещены дочерние элементы. Элементы с данными, находящиеся на одном уровне, можно назвать братьями либо соседними элементами. БД данной категории бывают с разным количеством уровней и разной степени вложенности.

Сетевые базы данных, структура сетевых данных

В каком-то смысле сетевые базы данных — это своеобразная модификация иерархических баз данных. Разница заключается в том, что в структуре иерархических данных у дочернего элемента бывает лишь один потомок (к каждому элементу, расположенному ниже, идёт лишь одна стрелочка с элемента, размещённого выше). А вот в сетевых базах данных у дочернего элемента бывает несколько предков (элементов, находящихся выше него). Для наглядного понимания структуры сетевых данных смотрите очередной рисунок: Следует отметить, что сетевые базы данных имеют примерно те же характеристики, что и иерархические данные. Однако в рамках этой статьи мы не будем углубляться в особенности управления сетевыми и иерархическими данными, а лучше подробнее поговорим о реляционных базах данных.

Реляционные базы данных, структура реляционных данных

Реляционные базы данных сегодня распространены очень широко, поэтому в сети можно найти огромное количество материалов на соответствующую тему разного уровня сложности. Кроме того, их проходят на уроках информатики, плюс эти БД хорошо описываются в математике. Структуру данных впервые подробно описал математик Эдгар Франк Кодд (умер в 2003 году), сделав это ещё в 80-х гг. прошлого века. В результате его работ и была создана программная реализация. Реляционные БД стали активно развиваться, поэтому сегодня каждый, кто знаком с базами данных, знает реляционные БД.

Особенности реляционных данных

Главная особенность — все объекты хранятся в виде набора 2-мерных таблиц. Каждая таблица включает в себя набор столбцов, где указываются следующие параметры: — название; — тип данных (число, строка и т. д.).

Вторая важная особенность заключается в том, что число столбцов фиксировано. Это значит, что структура БД известна заранее, при этом количество рядов либо строк данных практически не ограничено. Грубо говоря, строки в реляционных БД — есть объекты, хранимые в базе.

По большему счёту, БД — это абстрактное понятие, а в случае с реляционной структурой таблица — есть не более чем удобный способ хранения информации. Причём набор таблиц превращается в базу данных тогда, когда он связан логически. А чтобы этим всем управлять, используют СУБД. Классический пример СУБД — система управления MySQL. Иными словами, СУБД MySQL — есть программное воплощение математических идей.

Проектирование баз данных

Проектирование — самая трудная задача при работе с данными. Оно заключается не только в том, чтобы создать таблицу, указав наименование столбцов и тип данных. Это гораздо более сложный процесс, требующий специализированных знаний и умений. Говоря о типах баз данных в столбцах, подразумевается, например, способ их записи, который бывает символьный (строковый), числовой, календарный, NULL.

Основная сложность заключается в том, что мощность наших компьютеров ограничена. И пока данных мало, таблиц и строк тоже немного, поэтому машина обрабатывает информацию достаточно быстро. Но с течением времени информации становится всё больше, что может стать причиной снижения быстродействия. Работа машины будет замедляться, времени на обработку запросов потребуется всё больше. Добавить новую запись в таблицу не станет проблемой для реляционной СУБД, а вот выборка данных может превратиться в весьма ресурсоёмкую операцию. Хотя, многое будет зависеть и от настроек СУБД.

Требования к проектированию БД

О видах и особенностях реляционных БД мы уже поговорили. Теперь давайте подробнее обсудим сложности их проектирования. В данном случае этот процесс начинается с постановки задач, исходя из нужных требований, особенностей использования, недостатков либо достоинств той либо иной системы управления. В случае с СУБД MySQL необходимо правильно составить общую структуру.

Требования обычно следующие: 1. База данных должна быть относительно простой в плане обработки информации. 2. Она должна быть максимально компактной и неизбыточной настолько, насколько это возможно без ущерба для функциональности.

Возможны и другие требования, причём нередко они противоречат друг другу. Именно поэтому важно найти оптимальный баланс с точки зрения архитектуры, учитывая назначение конечного продукта.

Так как проектирование — важнейший процесс, им занимается проектировщик. Обычно к работе привлекают профессиональных администраторов серверов либо архитекторов БД, имеющих большой практический опыт. Нужно четко понимать, что проектируется и какие результаты должны получиться на выходе. Это бывает непросто, так как, если речь идёт о серьёзных проектах, готовая структура может включать в себя десятки и сотни таблиц, которые бывают связаны друг с другом как простыми, так и замысловатыми способами.

Результат проектирования — диаграмма или схема. Это подробное схематическое описание, в котором указываются, какие данные будут храниться, сколько столбцов в таблице, тип столбцов в таблице, как связаны таблицы между собой и многое другое. При правильном и грамотном проектировании система будет работать стабильно и без сбоев. В обратном случае ожидайте проблем, так как нет ничего хуже, чем ошибиться на этапе построения архитектуры проекта.

Если вы хотите овладеть базами данных на высоком профессиональном уровне, записывайтесь на соответствующий курс в OTUS. Практикующие эксперты научат вас особенностям управления БД и тому, как эффективно взаимодействовать с любой реляционной СУБД, используя для этого язык структурированных запросов SQL.

Какие бывают базы данных

Базы дан­ных — это спо­соб упо­ря­до­чить инфор­ма­цию так, что­бы ком­пью­тер мог с ней лег­ко рабо­тать, а чело­век мог поль­зо­вать­ся эти­ми дан­ны­ми как ему удоб­но. Мы уже писа­ли о базах дан­ных в общем, теперь углубимся.

👉 Это зна­ния ско­рее из обла­сти инфор­ма­ти­ки, чем при­клад­но­го про­грам­ми­ро­ва­ния. Если вы про­сто дела­е­те сай­ты или обслу­жи­ва­е­те интернет-магазин, веро­ят­нее все­го, вам из это­го пона­до­бят­ся толь­ко реля­ци­он­ные базы дан­ных. Но когда вы захо­ти­те сде­лать более слож­ные при­ло­же­ния — напри­мер реко­мен­да­ции това­ров, — вам потре­бу­ют­ся зна­ния о дру­гих типах баз.

Счи­тай­те, что эта ста­тья для рас­ши­ре­ния кругозора.

Три основных типа

В зави­си­мо­сти от того, какие дан­ные нуж­но в ней хра­нить и как с ними рабо­тать, базы делят­ся на реля­ци­он­ные и нереляционные:

Реляционные

Реля­ци­он­ные базы дан­ных ещё назы­ва­ют таб­лич­ны­ми, пото­му что все дан­ные в них мож­но пред­ста­вить в виде раз­ных таб­лиц. Одни таб­ли­цы свя­за­ны с дру­ги­ми, а дру­гие — с тре­тьи­ми. Напри­мер, база дан­ных поку­пок в мага­зине может выгля­деть так:

Смот­ри­те, у мага­зи­на есть две таб­ли­цы — с това­ра­ми и поку­па­те­ля­ми. Но когда один из них что-то поку­па­ет, то дан­ные попа­да­ют в тре­тью таб­ли­цу. В ней есть своя инфор­ма­ция (коли­че­ство куп­лен­ных това­ров) и ссыл­ки на поку­па­те­ля и сам товар. Если нуж­но, мож­но по этим свя­зям попасть в нуж­ную таб­ли­цу и узнать подроб­но­сти о той или дру­гой записи.

Если у поку­па­те­ля поме­ня­ет­ся номер теле­фо­на, то нам доста­точ­но будет поме­нять это в одной таб­ли­це «Кли­ен­ты». Бла­го­да­ря тому, что в «Покуп­ки» запи­сы­ва­ет­ся толь­ко код поку­па­те­ля, нам не нуж­но менять имя боль­ше нигде — дан­ные сами обно­вят­ся авто­ма­ти­че­ски, когда мы захо­тим посмот­реть, кто имен­но купил табурет.

Сетевые

В отли­чие от реля­ци­он­ных баз, в сете­вых меж­ду таб­ли­ца­ми и запи­ся­ми может быть несколь­ко раз­ных свя­зей, каж­дая из кото­рый отве­ча­ет за что-то своё.

Если мы возь­мём базу дан­ных с сай­та Кино­по­ис­ка, то она может выгля­деть так:

Осо­бен­ность сете­вой базы дан­ных в том, что в ней запо­ми­на­ют­ся все свя­зи и всё содер­жи­мое для каж­дой свя­зи. Базе не нуж­но тра­тить вре­мя на поиск нуж­ных дан­ных, пото­му что вся инфор­ма­ция об этом уже есть в спе­ци­аль­ных индекс­ных фай­лах. Они пока­зы­ва­ют, какая запись с какой свя­за­на, и быст­ро выда­ют результат.

Напри­мер, вы посмот­ре­ли «Нача­ло» Кри­сто­фе­ра Нола­на и вам понра­вил­ся этот фильм. Когда вы перей­дё­те к спис­ку филь­мов, кото­рые он ещё снял, база на сай­те сде­ла­ет так:

  • возь­мёт имя режиссёра;
  • посмот­рит, какие свя­зи и с чем у него есть;
  • выдаст спи­сок фильмов;
  • к этим филь­мам может сра­зу под­гру­зить спи­сок актё­ров, кото­рые там играют;
  • и сра­зу же пока­зать посте­ры к каж­до­му фильму.

А глав­ное — база сде­ла­ет это очень быст­ро, пото­му что ей не нуж­но про­смат­ри­вать всю базу в поис­ках нуж­ных филь­мов. Она сра­зу видит, какие филь­мы с чем свя­за­ны, и выда­ёт ответ.

Иерархические

Иерар­хия — это когда есть выше­сто­я­щий, а есть его под­чи­нён­ные, кто ниже. У них могут быть свои под­чи­нён­ные и так далее. Мы уже каса­лись такой моде­ли, когда гово­ри­ли про дере­вья и бустинг.

В такой базе дан­ных сра­зу вид­но, к чему отно­сят­ся запи­си, где они лежат и как до них добрать­ся. Самый про­стой при­мер такой базы дан­ных — хра­не­ние фай­лов и папок на компьютере:

Вид­но, что на дис­ке C: есть мно­го папок: Dropbox, eSupport, GDrive и все те, кото­рые не поме­сти­лись на экране.

Внут­ри пап­ки GDrive есть ###_Inbox и #_Альбатрос, а внут­ри #_Альбатроса — десят­ки дру­гих папок. Если мы посмот­рим на скрин­шот, то уви­дим, то долж­ност­ная инструк­ция бух­гал­те­ра лежит с осталь­ны­ми фай­ла­ми внут­ри пап­ки Долж­ност­ные и охра­на тру­да, кото­рая лежит внут­ри пап­ки Инструкции.

Иерар­хи­че­ская база дан­ных зна­ет, кто кому под­чи­ня­ет­ся, и поэто­му может быст­ро нахо­дить нуж­ную инфор­ма­цию. Но такие базы мож­но орга­ни­зо­вать толь­ко в том слу­чае, когда у вас есть чёт­кое раз­де­ле­ние в дан­ных, что глав­нее, а что ему подчиняется.

Главное о базах данных

  • Чаще все­го базы дан­ных напо­ми­на­ют таб­ли­цы: в них одно­му пара­мет­ру соот­вет­ству­ет один набор дан­ных. Напри­мер, один кли­ент — одно имя, один теле­фон, один адрес.
  • Такие «таб­лич­ные» базы дан­ных назы­ва­ют­ся реляционными.
  • Что­бы стро­ить слож­ные свя­зи, раз­ные таб­ли­цы в реля­ци­он­ных базах мож­но свя­зы­вать меж­ду собой: ста­вить ссылки.
  • Реля­ци­он­ная база — не един­ствен­ный спо­соб хра­не­ния дан­ных. Есть ситу­а­ции, когда нам нуж­на боль­шая гиб­кость в хранении.
  • Быва­ют сете­вые базы дан­ных: когда нуж­но хра­нить мно­го свя­зей меж­ду мно­же­ством объ­ек­тов. Напри­мер, ката­лог филь­мов: в одном филь­ме может участ­во­вать мно­го чело­век, а каж­дый из них может участ­во­вать во мно­же­стве фильмов.
  • Быва­ют иерар­хи­че­ские базы, или «дере­вья». При­мер — наша фай­ло­вая система.
  • Какую выбрать базу — зави­сит от зада­чи. Одна база не луч­ше дру­гой, но они могут быть более или менее под­хо­дя­щи­ми для опре­де­лён­ных задач.

Текст и иллю­стра­ции:
Миша Поля­нин

Редак­тор:
Мак­сим Ильяхов

Кор­рек­тор:
Ира Михе­е­ва

Иллю­стра­тор:
Даня Бер­ков­ский

Вёрст­ка:
Маша Дро­но­ва

Достав­ка:
Олег Веш­кур­цев

Что-то дела­ет рука­ми:
Паша Федо­ров

Во сла­ву:
Прак­ти­ку­ма

Иерархическая модель БД

Связь Иерархическая модель БД

просмотров — 56

Типы моделœей баз данных

Обеспечение расширения и модификации БД.

Учитывая зависимость отспособа представления взаимосвязей между объектами логическая модель БД может быть:

— иерархической;

— сетевой;

— реляционной.

Корневая запись каждого дерева обязательно должна содержать ключс уникальным значением.

Групповое отношение — иерархическое отношение между записями двух типов. Родительская запись (владелœец группового отношения) принято называть исходной записью, а дочерние записи (члены группового отношения) — подчинœенными. Иерархическая база данных может хранить только такие древовидные структуры.

Ключи некорневых записей имеют уникальное значение только в рамках группового отношения.

При удалении родительской записи автоматически удаляются всœе подчинœенные (дочерние) записи.

Каждая запись идентифицируется полным сцепленным ключом, под которым принято понимать совокупность ключей всœех записей, начиная с корневой по иерархическому пути.

Достоинства иерархической БД – простота.

Пример иерархической БД – реестр ОС Windows.

Недостатки иерархических БД:

— информация частично дублируется,к примеру, в записях СОТРУДНИК и ИСПОЛНИТЕЛЬ (варианты А и В). Такие записи называют парными;

— не предусмотрена поддержка соответствия между парными записями;

— модель реализует отношение между родительской и дочерней записью по схеме 1:М (одна-ко-многим), т. е., одной родительской записи может соответствовать любое число дочерних. При этом исполнитель может принимать участие более чем в одном контракте (т. е. возникает связь типа M:М (многие-ко-многим)). В этом случае в базу данных крайне важно ввести еще одно групповое отношение, в котором ИСПОЛНИТЕЛЬ будет являться исходной записью, а КОНТРАКТ – дочерней (вариант С). В результате вновь возникает крайне важность вынужденного дублирования информации.


Читайте также


  • — Иерархическая модель БД. Ее преимущества и недостатки.

    Реляционная модель БД. Ее преимущества и недостатки. Сетевая модель БД. Ее преимущества и недостатки. Результат операции проекция. Приведите примеры. Результат операции выборка. Приведите примеры. Деление СУБД по степени доступности. Деление СУБД по сфере… [читать подробенее]


  • — Иерархическая модель БД

    Типы моделей баз данных Обеспечение расширения и модификации БД. В зависимости от способа представления взаимосвязей между объектами логическая модель БД может быть: — иерархической; — сетевой; — реляционной. Корневая запись каждого дерева обязательно должна… [читать подробенее]


  • Как каждая модель помогает в интеграции данных?

    Базы данных — это организованные наборы данных, которые обычно хранятся и доступны в электронном виде из компьютерной системы. Что еще более важно, они также описывают, как эти данные соотносятся с другими данными в базе данных. Есть много разных типов баз данных.

    Иерархические и реляционные: структура, преимущества / недостатки

    В этой статье мы обсудим иерархические и реляционные модели баз данных, чтобы увидеть, как они служат различным целям и как каждая модель может помочь в интеграции данных.

    Структура иерархической модели базы данных

    Иерархическая база данных — это набор таблиц, упорядоченных в форме родительско-дочерних отношений. Каждая группа родителей может иметь отношения с любым количеством детей. Но у каждого ребенка могут быть отношения только с одной парой родителей.

    Иерархическая модель базы данных — это отношение «один ко многим». Вы можете думать об этом как о перевернутом дереве с корнем наверху. Чтобы получить доступ к данным из базы данных, необходимо пройти по всему дереву, начиная от корня вниз.

    Например, взгляните на организационную структуру вашей компании. Все начинается с вашего генерального директора, за ним следуют руководители групп и так далее. Такая структура называется «деревом». Каждая коробка является элементом базы данных и ориентирована на конкретного человека. Информация об этом человеке хранится на основе его отношения к элементам вокруг него.

    Структура модели реляционной базы данных

    Реляционная база данных упорядочивает информацию в форме одной или нескольких таблиц.Вы можете думать об этом как о списке телефонов вашей компании. В списке будет указано имя человека, его добавочный номер и, возможно, отдел.

    Каждая строка таблицы является элементом базы данных и ориентирована на конкретного человека. Это похоже на иерархическую базу данных, однако информация о конкретном человеке хранится в таблице, где позиция зависит от того, когда она была создана.

    Проблемы с моделью иерархической базы данных

    Хотя иерархическая модель подходит для простых структур, она поддерживает только отношения «один ко многим».Это означает, что у каждого «ребенка» может быть только один «родитель». Если, например, база данных содержит имена обоих родителей и их детей, работающих в компании, вы не можете описать тот факт, что оба родителя каждого ребенка работали в этой компании.

    На языке баз данных это будет отношения «многие-к-одному» (или «многие-ко-многим», если задействовано более одного дочернего элемента), и иерархические базы данных плохо их описывают.

    Некоторые другие недостатки иерархической модели базы данных:

    • Из-за древовидной структуры требуется, чтобы данные многократно сохранялись во многих различных объектах.
    • Требуется последовательный поиск, что означает, что система управления базой данных должна пройти через всю модель сверху вниз, пока не будет найдена требуемая информация. Это делает запросы очень медленными.

    Проблемы с моделью реляционной базы данных

    В случае реляционной базы данных данные нормализованы, что означает множество объединений. Это может повлиять на производительность. Кроме того, у него есть проблемы с работой с полуструктурированными данными, потому что он не подчиняется табличной структуре связанных моделей данных.

    В целом реляционная база данных имеет следующие недостатки:

    • Отображение объектов в реляционной базе данных очень сложно.
    • Целостность данных трудно обеспечить с помощью реляционных баз данных.
    • Реляционная модель не подходит для огромных баз данных.
    • Накладные расходы на оборудование, которые делают его дорогостоящим.
    • Реляционная база данных скрывает от пользователей сложности реализации и детали физического хранения данных.

    Преимущества модели иерархической базы данных

    Модель иерархической базы данных предлагает следующие преимущества:

    • Модель позволяет легко добавлять и удалять новую информацию.
    • Доступ к данным наверху иерархии можно получить быстро.
    • Эта модель хорошо работает с линейными носителями данных, такими как ленты.
    • Он поддерживает системы, работающие через отношения «один ко многим». Например, у президента есть много менеджеров ниже них, и у этих менеджеров много подчиненных, но у каждого служащего есть только один менеджер.

    Преимущества модели реляционной базы данных

    Реляционная модель — одна из наиболее часто используемых моделей баз данных.

    Некоторые из ключевых преимуществ реляционной базы данных:

    • На доступ к данным не влияют изменения в структуре базы данных.
    • Обеспечивать безопасность проще по сравнению с другими моделями.
    • Вы можете использовать реляционные базы данных практически без обучения.
    • Записи в базе данных можно изменять без указания всего тела.

    Реляционные базы данных позволяют избежать ошибок, позволяя одной записи применяться к любому количеству других таблиц. Например, вы можете ссылаться на дочернюю запись в отношении «является дочерним по отношению к», и вы можете использовать ту же запись в таблице «дети, посещающие мероприятие компании». Это помогает избежать репликации, и вы можете использовать ту же информацию несколькими способами без непреднамеренного изменения какой-либо записи.

    Реляционные базы данных очень хороши для предоставления других видов данных, скрытых в записях, с использованием запросов, написанных на языке структурированных запросов (SQL).Это позволяет вам исследовать базу данных не сразу очевидными способами, например, найти всех детей старше определенного возраста или всех родителей с тремя или более детьми.

    Иерархическая и реляционная модели баз данных: какая лучше?

    Каждая база данных имеет свой собственный набор плюсов и минусов и находит свое применение в приложении или системе исключительно в зависимости от требований.

    Например, системы управления библиотеками используют десятичную систему, которая нумерует книги подобно дереву, разделяя один и тот же родительский номер, а затем разветвляясь, как деревья.Точно так же мы можем использовать древовидную модель для хранения имен в телефонном справочнике. В этих системах модель реляционной базы данных не работает должным образом, поскольку ее концепция отличается.

    Но когда мы рассматриваем организацию, детали сотрудников или товаров не могут соответствовать древовидной структуре. Поэтому таблицы могут быть лучшим решением для хранения таких деталей. Так что реляционная база данных — лучший выбор.

    Astera Centerprise поставляется с широким спектром встроенных коннекторов, преобразований и агрегатов, которые вы можете использовать для быстрого и простого анализа и извлечения значимой информации из вашей базы данных.Используя возможности автоматизации рабочих процессов и планирования заданий, вы можете автоматизировать интеграцию с базой данных и сократить время, необходимое для получения аналитической информации, одновременно сократив время выполнения процесса.

    Что такое иерархическая база данных — Online Open Academy

    Иерархический база данных представляет собой модель данных древовидной структуры. Эта структура это первая модель базы данных, разработанная IBM в 1960-х годах.

    Первая запись этой модели данных — это корневая запись. Это вход в базу данных.Эта корневая запись остается в родительской таблице. Остальные таблицы распространяются от корневого узла, как ветви дерева. Эти таблицы известны как дочерние таблицы. Связь между родительской таблицей и дочерней таблицей может быть один-к-одному или один-ко-многим.

    Иерархический база данных основана на родительско-дочерних отношениях. Здесь у каждой записи есть один родитель и много детей. Схема похожа на что каждая дочерняя запись имеет только одного родителя, тогда как каждая родительская запись может иметь одна или несколько дочерних записей. В Иерархической базе данных отношения между записи ограничиваются отношениями «один ко многим».

    Например, если сотрудник может работать только в одном отделе, это логическая связь «один ко многим» между таблицей DEPARTMENTS и таблицей EMPLOYEES. Таблица EMPLOYEES имеет внешний ключ DEPTID; обратно к первичному ключу таблицы DEPARTMENTS, DEPTID.

    На этом рисунке таблица данных DEPARTMENTS представляет «родительскую» часть иерархии, а таблица EMPLOYEES представляет «дочернюю» часть иерархии. Как показано, в каждом отделе может быть один или несколько сотрудников, но каждый сотрудник может подчиняться только одному отделу.

    Плюсы и минусы данной модели данных

    • Наличие явных связей между структурами таблиц помогает очень быстро получить .data.
    • Иерархические системы хороши для поиска данных, если заранее известна структура всех возможных запросов.
    • Эта модель данных ограничена хранением данных в отношениях «один ко многим», но не может представлять отношения «многие ко многим» между записями.
    • Хотя иерархическая модель данных потеряла свою привлекательность после появления реляционной модели Кодда в основных системах управления базами данных, иерархические базы данных по-прежнему широко используются в банковском и телекоммуникационном секторах в приложениях, требующих очень высокой производительности и доступности.
    • Хотя эта структура проста, она негибкая, поскольку связь ограничена отношением «один ко многим».
    • Недостатки иерархических структур базы данных состоят в том, что некоторые значения атрибутов могут повторяться много раз, что приводит к избыточности данных, что увеличивает затраты на хранение и доступ.

    Популярные иерархические базы данных

    Примером этой модели данных является IBM Information Management System (IMS) и реестр Windows в операционных системах Microsoft Windows.XML и XAML основаны на иерархической модели данных.

    Что такое модель базы данных

    Множество других моделей баз данных использовались или используются до сих пор.

    Модель перевернутого файла

    База данных, построенная с использованием перевернутой файловой структуры, предназначена для облегчения быстрого полнотекстового поиска. В этой модели содержимое данных индексируется как серия ключей в таблице поиска, значения которой указывают на расположение связанных файлов.Эта структура может обеспечить, например, почти мгновенную отчетность по большим данным и аналитике.

    Эта модель используется системой управления базами данных ADABAS компании Software AG с 1970 года и поддерживается до сих пор.

    Плоская модель

    Плоская модель — это самая ранняя и простая модель данных. Он просто перечисляет все данные в одной таблице, состоящей из столбцов и строк. Чтобы получить доступ к данным или управлять ими, компьютер должен прочитать весь плоский файл в память, что делает эту модель неэффективной для всех наборов данных, кроме самых маленьких.

    Многомерная модель

    Это разновидность реляционной модели, разработанная для облегчения улучшенной аналитической обработки. В то время как реляционная модель оптимизирована для онлайн-обработки транзакций (OLTP), эта модель предназначена для онлайн-аналитической обработки (OLAP).

    Каждая ячейка в базе данных измерений содержит данные об измерениях, отслеживаемых базой данных. Визуально это похоже на набор кубиков, а не на двухмерные таблицы.

    Полуструктурированная модель

    В этой модели структурные данные, обычно содержащиеся в схеме базы данных, встроены в сами данные.Здесь различие между данными и схемой в лучшем случае нечеткое. Эта модель полезна для описания систем, таких как определенные веб-источники данных, которые мы рассматриваем как базы данных, но не можем ограничить их схемой. Это также полезно для описания взаимодействий между базами данных, которые не придерживаются одной и той же схемы.

    Контекстная модель

    Эта модель может включать элементы из других моделей баз данных по мере необходимости. Он объединяет элементы объектно-ориентированных, полуструктурированных и сетевых моделей.

    Ассоциативная модель

    Эта модель разделяет все точки данных в зависимости от того, описывают ли они сущность или ассоциацию. В этой модели сущность — это все, что существует независимо, тогда как ассоциация — это то, что существует только по отношению к чему-то еще.

    Ассоциативная модель структурирует данные в два набора:

    • Набор элементов, каждый с уникальным идентификатором, именем и типом
    • Набор ссылок, каждая с уникальным идентификатором и уникальными идентификаторами источник, глагол и цель.Сохраненный факт имеет отношение к источнику, и каждый из трех идентификаторов может относиться либо к ссылке, либо к элементу.

    К другим, менее распространенным моделям баз данных относятся:

    • Семантическая модель, которая включает информацию о том, как хранимые данные соотносятся с реальным миром
    • База данных XML, которая позволяет задавать данные и даже сохранять их в формате XML
    • Именованные graph
    • Triplestore

    Типы баз данных | Модели базы данных

    База данных : База данных — это организованный набор взаимосвязанных данных, хранящихся в компьютере.

    Важность базы данных:
    • Это дает нам высокоэффективный метод для легкой обработки большого количества различных типов данных.

    • Он позволяет систематически хранить большие объемы данных, и эти данные можно легко и эффективно и точно извлекать, фильтровать, сортировать и обновлять.

    Типы модели базы данных

    Модель базы данных: Он определяет логическую структуру базы данных и в основном определяет, каким образом данные могут храниться, организовываться и обрабатываться.

    Существует четыре общих типа модели базы данных, которые полезны для разных типов данных или информации. В зависимости от ваших конкретных потребностей можно использовать одну из этих моделей.

    1. Иерархические базы данных.
    2. Сетевые базы данных.
    3. Реляционные базы данных.
    4. Объектно-ориентированные базы данных.

    1. Иерархические базы данных

    Это одна из старейших моделей баз данных, разработанных IBM для системы управления информацией. В иерархической модели базы данных данные организованы в древовидную структуру.Простым языком мы можем сказать, что это набор организованных данных в древовидной структуре.

    Этот тип модели базы данных в настоящее время используется редко. Его структура подобна дереву с узлами, представляющими записи, и ветвями, представляющими поля. Реестр Windows, используемый в Windows XP, является примером иерархической базы данных. Параметры конфигурации хранятся в виде древовидной структуры с узлами.

    На следующем рисунке показана обобщенная структура модели иерархической базы данных, в которой данные хранятся в виде древовидной структуры (данные представлены или хранятся в корневом узле, родительском узле и дочернем узле).

    На следующем рисунке показан пример иерархической модели базы данных для системы управления университетом. Этот тип базы данных использует отношения «родитель-потомок» для хранения данных.

    Интернет-обучение MSBI

    Преимущества

    • Модель позволяет легко добавлять и удалять новую информацию.
    • Доступ к данным наверху Иерархии осуществляется очень быстро.
    • Он хорошо работал с линейными носителями данных, такими как ленты.
    • Это хорошо относится ко всему, что работает через отношения «один ко многим». Например; есть президент с множеством менеджеров ниже них, и у этих менеджеров есть много служащих ниже них, но у каждого служащего есть только один менеджер.

    Недостатки

    • Он требует, чтобы данные многократно сохранялись во многих различных объектах.
    • Сегодня больше не используются линейные носители данных, такие как ленты.
    • Для поиска данных СУБД должна пройти через всю модель сверху вниз до тех пор, пока не будет найдена необходимая информация, что делает запросы очень медленными.
    • Эта модель поддерживает только отношения «один ко многим», отношения «многие ко многим» не поддерживаются.

    Концепции баз данных и SQL

    2. Сетевые базы данных

    Это похоже на модель иерархической базы данных, из-за которой ее часто называют модифицированной версией иерархической базы данных. Модель сетевой базы данных организовала данные больше как граф и может иметь более одного родительского узла. Сетевая модель — это модель базы данных, задуманная как гибкий способ представления объектов и их отношений.

    Преимущество

    • Сетевая модель концептуально проста и удобна в разработке.
    • Сетевая модель может представлять избыточность данных более эффективно, чем в иерархической модели.
    • Сетевая модель может обрабатывать отношения «один ко многим» и «многие ко многим», что действительно помогает в моделировании реальных жизненных ситуаций.
    • Доступ к данным проще и гибче, чем в иерархической модели.
    • Сетевая модель лучше, чем иерархическая, в том, что она изолирует программы от сложных деталей физического хранилища.

    Недостаток:

    • Все записи ведутся с использованием указателей, поэтому вся структура базы данных становится очень сложной.
    • Операции вставки, удаления и обновления любой записи требуют настройки большого количества указателей.
    • Внести структурные изменения в базу данных очень сложно.

    3. Реляционная база данных

    Реляционная база данных разработана Э. Ф. Коддом в 1970 году. Различные программные системы, используемые для поддержки реляционных баз данных, известны как система управления реляционными базами данных (СУБД).В этой модели данные организованы в виде строк и столбцов, то есть двумерных таблиц, и связь поддерживается путем хранения общего поля. Он состоит из трех основных компонентов.

    В реляционной модели широко используются три ключевых термина, такие как отношения, атрибуты и домены. Отношение не что иное, как таблица со строками и столбцами. Именованные столбцы отношения называются атрибутами, и, наконец, домен — это не что иное, как набор значений, которые могут принимать атрибуты.На следующем рисунке представлен обзор рациональной модели базы данных.

    Терминология, используемая в реляционной модели

    • Кортеж: каждая строка в таблице называется кортежем.
    • Мощность отношения: количество кортежей в отношении определяет его мощность. В этом случае отношение имеет мощность 4.
    • Степень отношения: каждый столбец в кортеже называется атрибутом. Количество атрибутов в отношении определяет его степень.Отношение на рисунке имеет степень 3.

    Ключи связи-

    • Первичный ключ — это ключ, который однозначно идентифицирует таблицу. У него нет нулевых значений.
    • Внешний ключ — относится к первичному ключу какой-либо другой таблицы. Он разрешает только те значения, которые появляются в первичном ключе таблицы, на которую он ссылается.

    Вот некоторые примеры реляционной базы данных.

    Oracle: Oracle Database обычно называют Oracle RDBMS или просто Oracle.Это многомодельная система управления базами данных, производимая и продаваемая корпорацией Oracle.

    MySQL: MySQL — это система управления реляционными базами данных (СУБД) с открытым исходным кодом, основанная на языке структурированных запросов (SQL). MySQL работает практически на всех платформах, включая Linux, UNIX и Windows.

    Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server — это СУБД, которая поддерживает широкий спектр приложений для обработки транзакций, бизнес-аналитики и аналитики в корпоративных ИТ-средах.

    PostgreSQL: PostgreSQL, часто просто Postgres, представляет собой систему управления объектно-реляционными базами данных (ORDBMS) с упором на расширяемость и соответствие стандартам.

    DB2: DB2 — это СУБД, предназначенная для эффективного хранения, анализа и извлечения данных.

    В следующих таблицах показан образец модели реляционной базы данных для банковской среды, в которой данные, связанные с банком, хранятся в виде двухмерных таблиц.

    Преимущество

    • Реляционная модель — одна из самых популярных моделей баз данных.
    • В реляционной модели изменения в структуре базы данных не влияют на доступ к данным.
    • Редактирование любой информации в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов, намного проще для понимания.
    • Реляционная база данных поддерживает концепцию независимости данных и независимости от структуры, что значительно упрощает проектирование, обслуживание, администрирование и использование базы данных по сравнению с другими моделями.
    • Здесь мы можем написать сложный запрос для доступа или изменения данных из базы данных.
    • Легче поддерживать безопасность по сравнению с другими моделями.

    Недостатки

    • Отображение объектов в реляционной базе данных очень сложно.
    • В модели отношений отсутствует объектно-ориентированная парадигма.
    • Целостность данных сложно обеспечить с помощью реляционной базы данных.
    • Реляционная модель не подходит для огромной базы данных, но подходит для небольшой базы данных.
    • Накладные расходы на оборудование, которые делают его дорогостоящим.
    • Простота дизайна может привести к плохому дизайну.
    • Система реляционных баз данных скрывает сложности реализации и детали физического хранения данных от пользователей.

    4. Объектно-ориентированные базы данных

    База данных объектов — это система, в которой информация представлена ​​в форме объектов, используемых в объектно-ориентированном программировании. Объектно-ориентированные базы данных отличаются от реляционных баз данных, ориентированных на таблицы. Объектно-ориентированная модель данных основана на концепции объектно-ориентированного языка программирования, которая сейчас широко используется. Наследование, полиморфизм, перегрузка. Идентификация объекта, инкапсуляция и сокрытие информации с помощью методов, обеспечивающих интерфейс для объектов, являются одними из ключевых концепций объектно-ориентированного программирования, нашедших применение при моделировании данных.Объектно-ориентированная модель данных также поддерживает богатую систему типов, включая структурированные типы и типы коллекций.

    На следующем рисунке показана разница между отношениями и объектно-ориентированной моделью базы данных.

    На следующем рисунке показан пример объектно-ориентированной модели.

    Преимущества

    • База данных объектов может обрабатывать различные типы данных, в то время как реляционная база данных обрабатывает отдельные данные. В отличие от традиционных баз данных, таких как иерархические, сетевые или реляционные, объектно-ориентированные базы данных могут обрабатывать различные типы данных, например, изображения, голосовое видео, включая текст, числа и так далее.
    • Объектно-ориентированные базы данных обеспечивают возможность повторного использования кода, моделирование реального мира, а также повышенную надежность и гибкость.
    • Объектно-ориентированная база данных имеет низкие затраты на обслуживание по сравнению с другой моделью, поскольку большинство задач в системе инкапсулированы, их можно повторно использовать и включать в новые задачи.

    Интернет-обучение MSBI

    Недостатки

    • Не существует универсально определенной модели данных для ООСУБД, и большинству моделей не хватает теоретической основы.
    • По сравнению с СУБД использование ООСУБД все еще относительно ограничено.
    • Отсутствует поддержка безопасности в OODBMS, которые не обеспечивают адекватных механизмов безопасности.
    • Система более сложная, чем у традиционных СУБД.

    Разница между иерархической и реляционной моделями данных

    1. Иерархическая модель данных:
    Иерархическая модель данных — это самый старый тип модели данных. Он был разработан IBM в 1968 году. Он упорядочивает данные в древовидной структуре.Иерархическая модель состоит из следующего:

    • Она содержит узлы, которые соединены ветвями.
    • Самый верхний узел называется корневым узлом.
    • Если на верхнем уровне появляется несколько узлов, их можно назвать корневыми сегментами.
    • У каждого узла ровно один родитель.
    • У одного родителя может быть много детей.

    На приведенном выше рисунке электроника является корневым узлом, у которого есть два дочерних узла, то есть телевизоры и портативная электроника.У этих двоих есть еще дети, для которых они действуют как родители. Например: у телевидения есть дети в виде трубки, ЖК-экрана и плазмы, поскольку эти три телевидения выступают в роли родителей. Это следует из отношения «один ко многим».

    2. Модель реляционных данных:
    Модель реляционных данных была разработана Э. Ф. Коддом в 1970 году. У них нет физических связей, как в иерархической модели данных. Ниже приведены свойства реляционной модели данных:



    • Данные представлены только в виде таблицы.
    • Он имеет дело только с данными, а не с физической структурой.
    • Предоставляет информацию о метаданных.
    • На пересечении строки и столбца будет только одно значение для кортежа.
    • Он позволяет легко обрабатывать запросы.

    Разница между иерархической и реляционной моделью данных:

    Иерархическая модель данных
    Модель реляционных данных
    Метод иерархии данных используется для хранения данных в этой модели. .Это самый старый метод. Это наиболее гибкая и эффективная модель базы данных. На сегодняшний день это наиболее используемая база данных.
    Реализует 1: 1 и 1: n. В дополнение к 1: 1 и 1: n он также реализует отношения «многие ко многим».
    Для организации записей используется древовидная структура. Для организации записей используется таблица.
    Больше шансов сложности. Никаких сложностей.
    Отсутствует средство декларативного запроса.В настоящее время они моделируются с использованием NoSQL Он предоставляет возможность декларативного запроса с использованием SQL.
    Ссылки связаны с помощью указателей. Записи связаны с помощью строк и столбцов.
    В этой модели возникает аномалия вставки, т. Е. Дочерний узел не может быть вставлен без родительского узла. Нет аномалии при вставке.
    В этой модели существует аномалия удаления, т.е. удалить родительский узел сложно. Нет аномалии удаления.
    Он используется для доступа к сложным и асимметричным данным. Используется для доступа к сложным и симметричным данным.
    В этой модели отсутствует независимость данных. Эта модель обеспечивает независимость данных.
    Эта конструкция используется в наше время для более быстрого доступа к данным. Это достигается за счет компромиссов, то есть отказа от избыточности, когда уровни (от родителей к ребенку) относительно меньше. Из-за того, что соединения отношений «многие ко многим» серьезно сказываются на поиске с запросом с несколькими параметрами
    В настоящее время эта модель используется в тележках для покупок и в поисковых системах. Существуют инструменты, которые могут эмулировать иерархическую базу данных, например. Mangodb, firebase Большинство традиционного программного обеспечения используют общие реляционные базы данных, например Oracle dB, MS sql server, IBM DB2

    Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас.Практикуйте экзамен GATE задолго до самого экзамена с помощью предметных и общих викторин, доступных в курсе GATE Test Series .

    Изучите все концепции GATE CS с бесплатными живыми классами на нашем канале YouTube.

    Типы систем управления базами данных

    Типы систем управления базами данных

    Система управления базами данных (СУБД) — это группа программ, которые управляют базой данных и служат интерфейсом между базой данных, ее пользователем и другими прикладными программами.СУБД — это предназначен для определения, создания, обработки, извлечения и управления данными в базе данных. СУБД обычно манипулирует данными, форматом данных, именами полей, записью структура и файловая структура. Он также определяет правила для проверки и манипулировать этими данными. СУБД — это программа, использующая языки запросов. такие как SQL, MySQL, SQL Server, Oracle, dBASE и FoxPro для взаимодействия с базой данных для создания программ для запроса данных и обслуживание данных.

    Система управления базами данных получает инструкции от администратора базы данных (DBA) и инструктирует базу данных выполнять эти команды, которые включают такие задачи, как загрузка, получение, сортировка или изменять существующие данные в базе данных, независимо от того, каким образом данные хранятся. С другой стороны, механизм хранения и формат данных могут быть модифицировать без модификации самой программы СУБД. Есть четыре основных структурные типы систем управления базами данных:

    Типы управления базами данных Системы:

    С годами, для удовлетворения потребностей хранения, обработки и поиска данных, базы данных были изобретены модели разной степени сложности.Крупные предприятия необходимо для создания множества независимых файлов данных, содержащих связанные и даже перекрывающиеся данные, часто в совершенно разных форматах для выполнения разных целей. Действия по обработке данных часто требовали связывания данных из нескольких файлов, что требует проектирования структур данных и базы данных системы управления, поддерживающие автоматическое связывание файлов. Четыре модели баз данных и соответствующие им программы управления были разработаны для поддерживать связь записей этих типов.Следующие модели баз данных и их системы управления широко используются:

    1. Иерархический базы данных.

    2. Сеть базы данных.

    3. Реляционный базы данных.

    4. Объектно-ориентированный базы данных

    Иерархическое управление базами данных Система:

    Иерархическая база данных — это база данных, в которой элементы данных имеют отношение «один ко многим» (1: N).Схема иерархии имеет единственный корень. Такая модель базы данных использует древовидную структуру, которая связывает несколько разнородных элементов с одним первичная запись «владелец» или «родитель». Каждая запись в Иерархическая база данных содержит информацию о группе родительских потомков отношения. Данные хранятся в виде записей, каждая из которых представляет собой коллекцию. полей, содержащих только одно значение. Записи связаны друг с другом ссылками. Структура подразумевает, что в записи может повторяться элемент данных.Иерархические модели имеют наибольший смысл там, где основное внимание уделяется сбор информации находится в конкретной иерархии, такой как список предприятий отделы, активы или люди, которые будут все они должны быть связаны с конкретными первичными элементами данных более высокого уровня. Они есть очень просто и быстро. В иерархической модели базы данных пользователь должен иметь некоторая предварительная информация о базе данных. Иерархические базы данных были популярный на ранних этапах проектирования баз данных в эпоху мэйнфреймов.

    Идея иерархических моделей баз данных полезно для определенного типа хранения данных, но не очень универсальный. Они ограничены некоторыми очень специфическими применениями. Например, где каждый отдельное лицо в компании может подчиняться определенному отделу, отдел можно использовать в качестве родительской записи, и отдельные сотрудники будут представляют собой вторичные записи, каждая из которых связана с одним родителем запись в иерархической структуре.

    Пример модели иерархической базы данных

    Преимущество: иерархические базы данных хорошо связаны с все, что работает через отношения «один ко многим». К ним можно получить доступ и быстро обновляется, потому что в этой модели структура данных подобна структуре данных дерево, а отношения между записями определяются заранее.Эти базы данных позволяют легко добавлять и удалять записи. Эти базы данных подходит для иерархий, таких как сотрудники в организации или инвентаризация экземпляр растения в музее. Доступ к данным наверху иерархии осуществляется с помощью отличная скорость.

    Недостаток: этот тип структуры базы данных позволяет каждому дочерние отношения только с одним родителем, а также отношения или связи между детьми не допускается, даже если они имеют смысл из логического точка зрения.Это ограничение обходится путем повторения данных, которые увеличивает размер базы данных. Для поиска конкретных данных требуется СУБД для обработки всех данных сверху вниз до необходимого информация обнаружена, что делает запросы очень медленными. Чем ниже требуемые данные в иерархии, тем больше времени требуется для его извлечения. Добавление нового поля или запись требует переопределения всей базы данных.

    Система управления сетевой базой данных:

    Пример модели сетевой базы данных

    Модель сетевой базы данных в котором несколько записей или файлов участников связаны с несколькими файлами владельцев и наоборот.Модель сетевой базы данных можно рассматривать как сетевую форму где один элемент может указывать на несколько элементов данных и сам может указываться несколькими элементами данных.

    Модель сетевой базы данных позволяет каждой записи иметь несколько родителей, а также несколько дочерних элементов записи, которые можно представить в виде веб-структуры сетевых записи. Напротив, в иерархической модели элемент данных может иметь только много дочерних записей, но только одна родительская запись.

    Собственно, сетевая модель очень похожа на иерархическая модель иерархическая модель, являющаяся подмножеством сети. модель. Однако вместо использования иерархии дерева с одним родителем сеть модель использует теорию множеств для создания древовидной иерархии за исключением что дочерние таблицы могут иметь более одного родителя. Он поддерживает отношения «многие ко многим» и могут быть визуализированы как паутина или взаимосвязанная сеть записей

    Преимущества: A Сетевая база данных концептуально проста и удобна в разработке.Доступ к данным проще и гибче по сравнению с иерархической моделью. Это не разрешить члену существовать без родителя. Главное преимущество сетевой базы данных в том, что он может обрабатывать более сложные данные из-за того, что отношение. Это позволяет более естественным образом моделировать отношения между записями. или сущности, в отличие от иерархической модели. Из-за его гибкость, легче ориентироваться и искать информацию в сети база данных.Такая структура базы данных изолирует программы управления от сложных деталей физического хранилища данных.

    Недостатки: Главный недостаток — все записи в базе данных необходимо поддерживать с помощью указателей, что делает все структура базы данных очень сложная. Операции вставки, удаления и обновления любой записи требуют настройки большого количества указателей. Сеть базы данных сложно использовать с первого раза пользователей.Структурные изменения в базе данных очень сложно осуществить. При внесении изменений в базу данных возникают трудности, так как ввод новых данных может потребовать изменения всей базы данных.

    Управление реляционными базами данных Система:

    Пример модели реляционной базы данных

    А реляционная база данных — это та, в которой данные хранятся в виде таблиц, используя строки и столбцы.Такое расположение позволяет легко найти и получить доступ конкретные данные в базе данных. Это реляционный потому что данные в каждой таблице связаны друг с другом. Таблицы также могут относиться к другим таблицам. В реляционных базах данных, таблицах или файлах содержащие данные, называются отношениями (кортежи) и определяются строками (или записями ), а столбцы (или атрибутами ) называются полями. Каждая таблица имеет ключевое поле, которое в основном идентифицирует каждую запись (строку), и на основе какие записи в разных таблицах связаны (или связаны).

    Это своего рода реляционная структура позволяет выполнять запросы, которые необходимо получать данные из нескольких таблиц одновременно. РСУБД также может предоставлять визуальное представление данных. Например, он может отображать данные в таблица в виде электронной таблицы, позволяющая просматривать и даже редактировать отдельные данные элементы в таблице. Некоторые программы RDMBS позволяют создавать формы, которые могут упростить ввод, редактирование и удаление данных. Наиболее известное управление базами данных системы попадают в категорию РСУБД.Примеры включают Oracle Database, MySQL, Microsoft SQL Server и IBM DB2. Некоторые из этих программ поддерживают нереляционные базы данных, но они в основном используются для реляционных баз данных управление.

    В настоящее время, подход реляционной базы данных является наиболее популярным. Старые иерархические системы управления данными заменяются управлением реляционными базами данных. Программное обеспечение реляционных СУБД доступно для больших систем мэйнфреймов, а также для рабочие станции и персональные компьютеры.Потребность в более мощных и гибких модели данных для поддержки научных и бизнес-приложений привели к расширенные реляционные модели данных, в которых записи в таблицах перестают быть простыми значения, но могут быть программы, текст, неструктурированные данные в виде больших двоичный или в любом другом формате, который нужен конечному пользователю.

    Преимущества: Любые данные, организованные в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов, намного проще понимать. Данные могут храниться в отдельных таблицах или файлах, содержащих логически связанные атрибуты, так что огромные объемы данных сегментируются, упрощая и ускоряя управление и поиск.Различные таблицы из какая информация должна быть связана и извлечена, можно легко управлять. Контроль безопасности и авторизации также можно упростить, если: перемещение конфиденциальных данных в данной базе данных в отдельное отношение со своей собственной контроль авторизации. Независимость данных легко достигается в реляционной базы данных, чем в более сложном дереве или сетевой структуре. Резервирование и репликация данных может быть сведена к минимуму. СУБД предлагает возможность отвечать на запросы с помощью языка, основанного на реляционной алгебре и реляционное исчисление.Он предлагает логическую независимость от базы данных, т.е. данные могут быть просматриваются разными пользователями по-разному. Несколько пользователей могут получить доступ базу данных одновременно, что невозможно в других типах базы данных. РСУБД также предлагает лучшие варианты резервного копирования и восстановления.

    Недостатки: A основным ограничением и, следовательно, недостатком РСУБД является то, что она полагается на производительность машины. Если количество таблиц, между которыми установлены отношения должна быть установлена ​​большая, тогда производительность при ответе на SQL запросы затронуты.Требуемое оборудование сложное, а программное обеспечение дорогое, увеличение общей стоимости внедрения СУБД.

    Объектно-ориентированное управление базами данных Система:

    Пример модели объектно-ориентированной базы данных

    Недавняя разработка в технологии баз данных — это включение концепции объекта это стало важным в языках программирования.В объектно-ориентированном базы данных, все данные являются объектами. Объекты могут быть связаны друг с другом является частью отношения для представления более крупных составных объектов. Для Например, данные, описывающие грузовик, могут быть сохранены в виде конкретный двигатель, шасси, коробка передач, рулевое управление и т. д. Классы объекты могут образовывать иерархию, в которой отдельные объекты могут наследовать свойства от объектов выше в иерархия. Например, объекты класса моторизованный транспорт будут все иметь двигатель (грузовик, автомобиль или самолет).Точно так же и двигатели объекты данных, а атрибут двигателя конкретного транспортного средства будет ссылкой к конкретному объекту двигателя. Мультимедийные базы данных, в котором голос, музыка и видео хранятся вместе с традиционными текстовая информация, обеспечивает обоснование для просмотра данных как объектов. Такие объектно-ориентированные базы данных становятся все более важными, поскольку их структура наиболее гибкая и адаптируемая. То же самое и с базами данных картинок, изображений, фотографий или карт.Будущее технологии баз данных обычно воспринимается как интеграция реляционные и объектно-ориентированные модели баз данных.

    Преимущества: объектно-ориентированные базы данных сочетают в себе объектно-ориентированный принцип. с принципом управления базой данных, чтобы создать гибридную систему, которая мощнее, чем обычная система управления реляционными базами данных. В принципы объектной ориентации, такие как последовательность, изоляция, долговечность и атомарность поддерживаются вместе с принципами базы данных системы.В OODBMS работа с объектами на языке программирования аналогично работе с объектами в базе данных. Каждый объект — это база данных идентифицируется идентификатором объекта, называемым OID, который генерируется система. OODBMS более мощная, чем RDBMS, если вы привыкли объектно-ориентированное программирование. Еще одно преимущество использования OODBMS состоит в том, что когда ваше приложение запрашивает объект, он отправляется базой данных в память, и вы работаете с объектом в памяти.Любое обновление или удаление сделано для объекта в памяти, и эти изменения позже могут быть сохранены в база данных. Это помогает избежать частого доступа к базе данных во время обновление, удаление и т. д.

    Недостатки: существенным недостатком OODBMS является отсутствие теоретическая основа, которая делает его сопоставимым с дореляционными системами. Использование OODBMS относительно ограничено, потому что у нас еще нет опыта работы с традиционные системы.Есть сопротивление принятию этой технологии. потому что OODBMS все еще очень ориентированы на программистов, скорее чем конечный пользователь нефа. Хотя OODBMS ограничена небольшим нишевым рынком, эта проблема будет существовать и дальше. Расширенный функционал, предоставляемый OODBMS делает систему более сложной, чем традиционные СУБД. В настоящее время OODBMS не обеспечивают адекватных механизмов безопасности базы данных. manager не может предоставить права доступа к отдельным объектам или классам.

    Иерархических данных | DynamoDB, объяснил.

    В этом примере мы покажем, как моделировать иерархические данные с помощью DynamoDB. Мы вставим реальный набор данных из 25 000 локаций Starbucks в DynamoDB. Вы можете следовать вместе с некоторыми реальными примерами кода из каталога примеров в репозитории этого сайта.

    Иерархические данные — это общий шаблон реляционных данных для представления древовидных структур данных, таких как организационная структура, структурный список проекта или даже семейное дерево.В реляционной базе данных для получения ответа часто используется довольно много JOIN. Здесь мы увидим, как мы можем смоделировать эти данные с помощью единой таблицы, чтобы обеспечить быстрый и точный поиск.

    Этот пример вдохновлен выступлением Рика Хулихана на reInvent 2017. Соответствующий раздел можно найти здесь.

    Пример фона

    Представьте, что мы Starbucks, многонациональная корпорация с офисами по всему миру. Мы хотим сохранить расположение наших магазинов в DynamoDB, и у нас есть пять основных шаблонов доступа:

    • Получить отдельный магазин по его номеру магазина;
    • Соберите все магазины в конкретной стране;
    • Соберите все магазины в определенном штате или провинции;
    • Собрать все магазины в конкретном городе; и
    • Соберите все магазины с определенным почтовым индексом.

    Первый шаблон запроса прост — это отношение 1: 1 с использованием простой структуры ключей. Следующие четыре сложнее. Для каждого из этих отдельных атрибутов может потребоваться четыре разных глобальных вторичных индекса. В качестве альтернативы мы могли бы использовать фильтрацию, чтобы сузить наш желаемый запрос, но это потребует больше возможностей чтения, чем необходимо.

    Вместо этого мы можем использовать иерархическую природу данных о местоположении, чтобы ответить на все четыре запроса «сбора» с использованием единого глобального вторичного индекса 💥!

    Удивительно, но существует набор данных Kaggle со всеми точками Starbucks по всему миру — более 25 000 точек! Это означает, что мы действительно можем загрузить данные в таблицу DynamoDB и протестировать ее сами.

    Каталог примеров репозитория включает фрагменты кода, описанные ниже.

    Перед тем, как начать

    Чтобы запустить этот пример, вам необходимо загрузить набор данных местоположений Starbucks с Kaggle. Разархивируйте его и переместите CSV-файл в рабочий каталог под именем directory.csv .

    Вам также понадобятся Python и Boto3, AWS SDK для Python. Вы можете установить boto3 с помощью pip через pip install boto3 . Если у вас нет Python или pip, вам нужно будет поискать его в Google.

    Наконец, в некоторых примерах используется Click, инструмент Python для быстрого создания интерфейсов CLI. Вы можете установить его с помощью pip install click .

    Разработка схемы и загрузка таблицы

    После того, как мы загрузили наш набор данных и установили наши требования, пришло время создать и загрузить нашу таблицу.

    Во-первых, давайте подумаем о структуре нашей таблицы, которая означает выбор первичного ключа. Хороший первичный ключ выполняет как минимум две функции:

    .
    • позволяет однозначно идентифицировать каждый элемент для записи и обновления, а
    • он равномерно распределяет ваши данные по ключу раздела.

    В идеале ваш первичный ключ также будет удовлетворять по крайней мере одному из ваших шаблонов доступа для чтения.

    Для нас мы будем использовать номер магазина в качестве простого первичного ключа. Если бы мы обновляли информацию о местонахождении определенного магазина, мы наверняка знали бы его номер. Это удовлетворило бы первое требование. Номер магазина также должен хорошо распределять данные. Более того, он даже удовлетворяет нашему первому шаблону чтения для получения магазина по его номеру магазина. Это довольно хороший первичный ключ.

    Затем нам нужно подумать о наших других четырех шаблонах доступа для чтения — собрать все магазины по странам, штатам, городам и почтовым индексам. Мы обсудим этот шаблон более подробно в разделе «Сбор запросов», а пока мы собираемся создать глобальный вторичный индекс с именем «StoreLocationIndex» со следующей ключевой структурой:

    • HASH-ключ страны, указывающий страну, где расположен магазин, и
    • ключ RANGE с именем StateCityPostcode, который представляет собой строку, объединяющую штат, город и почтовый индекс с каждым элементом, разделенным знаком фунта ( # # ).Например, магазин в Омахе, штат Нью-Йорк, будет храниться как NE # OMAHA # 68144 .

    Чтобы создать эту таблицу, запустите сценарий для создания таблицы. Если это сработает, вы должны получить сообщение об успешном завершении:

    .
      $ python create_table.py
    Таблица успешно создана!
      

    Затем загрузим наши элементы в DynamoDB. Сценарий insert_items.py в каталоге примеров открывает наш CSV-файл с местоположениями Starbucks, выполняет итерацию по строкам и сохраняет их в нашей таблице DynamoDB с заданной структурой. Примечание: это может занять некоторое время, так как имеется 25 000 элементов. На моем Macbook Pro это заняло 2 минуты.

      $ python insert_items.py
    Написано 1000 мест ...
    Написано 2000 локаций ...
    ...  ...
    Написано 24000 локаций ...
    Написано 25000 локаций ...
      

    Давайте проведем быстрое сканирование с COUNT, чтобы убедиться, что у нас есть все наши предметы:

      $ aws сканирование Dynamodb \
        --table-name StarbucksLocations \
        - выберите COUNT \
        $ LOCAL
      

    Он должен вернуться с 25,599 единицами:

      {
        «Счетчик»: 25599,
        «ScannedCount»: 25599,
        "ConsumedCapacity": нуль
    }
      

    Давайте начнем запрашивать наши данные!

    Получить предмет

    Нашим первым шаблоном запроса было «Получить отдельное хранилище по его номеру хранилища.»В качестве примера мы будем использовать номер магазина» 5860-29255 «.

    Поскольку первичным ключом нашей таблицы является номер магазина, мы можем использовать знакомый вызов API GetItem для получения одного элемента на основе его первичного ключа.

    Запустите сценарий get_store_location , предоставленный в репо. По умолчанию он будет использовать наш номер магазина по умолчанию:

    .

    Он должен распечатать детали для нашего полученного предмета:

      $ python get_store_location.py
    Попытка получить номер магазина 5860-29255...
    
    Номер магазина найден! Вот ваш магазин:
    
    {'Город': {'S': 'Пасадена'},
     'Country': {'S': 'US'},
     'Широта': {'S': '34 .16 '},
     'Долгота': {'S': '-118.15'},
     'PhoneNumber': {'S': '626-440-9962'},
     'Почтовый индекс': {'S': '911033383'},
     'State': {'S': 'CA'},
     'StateCityPostcode': {'S': 'CA
     'StoreName': {'S': 'Fair Oaks & Orange Grove, Pasadena'},
     'StoreNumber': {'S': '5860-29255'},
     'StreetAddress': {'S': '671 N. Fair Oaks Avenue'}}
      

    Отлично! Обратите внимание, что он соответствует нашему запрошенному StoreNumber.Это удовлетворит наш первый шаблон доступа.

    Если вы хотите использовать сценарий для получения других хранилищ, просто передайте опцию --store-number :

      $ python get_store_location.py - номер магазина 3513-125945
    Попытка получить номер магазина 3513-125945 ...
    
    Номер магазина найден! Вот ваш магазин:
    
    {'Город': {'S': 'Анкоридж'},
     'Country': {'S': 'US'},
     'Широта': {'S': '61 .21 '},
     'Долгота': {'S': '-149,78'},
     'PhoneNumber': {'S': '907-339-0900'},
     'Почтовый индекс': {'S': '995042300'},
     'Состояние': {'S': 'AK'},
     'StateCityPostcode': {'S': 'AK
     'StoreName': {'S': 'Safeway-Anchorage # 1809'},
     'StoreNumber': {'S': '3513-125945'},
     'StreetAddress': {'S': '5600 Debarr Rd Ste 9'}}
      

    Сбор запросов

    Пора перейти к интересной части.У нас есть четыре дополнительных запроса, которые мы хотим использовать, и мы собираемся обработать их с помощью одного глобального вторичного индекса.

    Здесь важна иерархическая структура данных. Магазины в одном штате находятся в одной стране, магазины в одном городе находятся в одном штате, а магазины с одним и тем же почтовым индексом находятся в одном городе (ssh, по-видимому, это не совсем так).

    Из-за этой иерархической структуры мы можем использовать наш вычисленный ключ SORT плюс функцию begin_with () , чтобы найти все хранилища на определенном уровне.

    Рассмотрим пример. Подумайте о двух разных магазинах Starbucks — нашем примере в Пасадене из предыдущего раздела, а также о магазине в Сан-Франциско.

    Наш ключ StateCityPostcode RANGE для первого магазина — CA # PASADENA # 911033383 . StateCityPostcode для второго магазина: CA # SAN FRANCISCO # 94158 . Обратите внимание, как они оба начинаются с «CA», а затем добавляют свой город и почтовые индексы.

    Если бы я хотел запросить всех магазинов в Калифорнии, я бы сделал ключевое выражение, которое выглядит так:

      Country = "US" И начинается с (StateCityPostcode, "CA")  

    Примечание. Это упрощено, поскольку мне действительно нужно использовать значения атрибутов выражения для представления «США» и «CA».

    Что делать, если я хочу получить еще более подробную информацию и запросить все магазины в Сан-Франциско ? Теперь мое ключевое выражение выглядит так:

      Country = "US" И начинается_с (StateCityPostcode, "CA # SAN FRANCISCO")  

    Наконец, я смог полностью перейти на уровень почтового индекса, используя:

      Country = "US" И начинается_с (StateCityPostcode, "CA # SAN FRANCISCO # 94158")  

    Вы можете увидеть это в действии, используя query_store_locations.py в примере репо.

    Во-первых, давайте запросим все магазины в США. Я использую флаг --count , чтобы возвращать только количество хранилищ, а не полный элемент, чтобы не испортить мой терминал:

      $ python query_store_locations.py --country 'US' --count
    Запрос местоположения в стране США.
    Почтовый индекс города не указан. Получение всех результатов в стране.
    
    Получено 4648 локаций.
      

    Обратите внимание, что в нем написано «Почтовый индекс штата и города не указан», поэтому он вернул результаты для США.Это было 4648 мест. Американцы любят свой Starbucks.

    Сузим до государственного уровня. Мы попробуем один и тот же запрос для всех Starbucks Небраски:

      $ python query_store_locations.py --country 'US' --state 'NE' --count
    Запрос местоположения в стране США, штат NE.
    Ключевое выражение включает функцию begin_with () с вводом 'NE'.
    
    Получено 58 локаций.
      

    В этом примере показано, что мы действительно использовали ключевое выражение с функцией begin_with () , которая использовала «NE».Было возвращено 58 локаций.

    Мы можем перейти на другой уровень, указав город Омаха:

      $ python query_store_locations.py --country 'US' --state 'NE' --city 'Omaha' --count
    Запрашиваем местоположения в стране США, штате NE, городе Омаха.
    Ключевое выражение включает функцию begin_with () с вводом NE # OMAHA.
    
    Получено 30 локаций.
      

    Теперь в нашем ключевом выражении используется NE # OMAHA для проверки начала ключа SORT, и у нас осталось 30 местоположений.

    Наконец, давайте проверим это на уровне почтового индекса. Поскольку это дает меньше результатов, я удалю флаг --count , чтобы мы могли видеть полные элементы:

      $ python query_store_locations.py - страна 'США' - состояние 'NE' - город 'Омаха' - почтовый индекс '68144'
    Запрос местоположения в стране США, штате NE, городе Омаха, почтовый индекс 68144.
    Ключевое выражение включает функцию begin_with () с вводом 'NE # OMAHA # 68144'
    
    {'Count': 2,
     'Items': [{'City': {'S': 'OMAHA'},
                'Country': {'S': 'US'},
                'Широта': {'S': '41.23 '},
                'Долгота': {'S': '-96,14'},
                'PhoneNumber': {'S': '402-334-1415'},
                'Почтовый индекс': {'S': '68144'},
                'Состояние': {'S': 'NE'},
                'StateCityPostcode': {'S': 'NE # OMAHA # 68144'},
                'StoreName': {'S': 'Family Fare 3784 Omaha'},
                'StoreNumber': {'S': '48135-261124'},
                'StreetAddress': {'S': '14444 W. CENTER RD., Westwood Plaza'}},
               {'City': {'S': 'Omaha'},
                'Country': {'S': 'US'},
                'Широта': {'S': '41.23 '},
                'Долгота': {'S': '-96,1'},
                'PhoneNumber': {'S': '4027785900'},
                'Почтовый индекс': {'S': '681443957'},
                'Состояние': {'S': 'NE'},
                'StateCityPostcode': {'S': 'NE # OMAHA # 681443957'},
                'StoreName': {'S': '125th & W. Center Rd.'},
                'StoreNumber': {'S': '2651-53179'},
                'StreetAddress': {'S': '12245 West Center Rd.'}}],
     'ResponseMetadata': {'HTTPHeaders': {'content-length': '738',
                                          'тип содержимого': 'приложение / x-amz-json-1.0 ',
                                          'server': 'Причал (8.1.12.v20130726)',
                                          'x-amz-crc32': '2237738683',
                                          'x-amzn-Requestid': '5acf463b-6341-45b7-a485-dd2860845d97'},
                          'HTTPStatusCode': 200,
                          'RequestId': '5acf463b-6341-45b7-a485-dd2860845d97',
                          'RetryAttempts': 0},
     'ScannedCount': 2}
      

    В нашем ключевом выражении использовалось NE # OMAHA # 68144 , и мы сузили его до двух результатов.Он вернул полные элементы, которые, вероятно, мы использовали бы в нашем приложении, если бы выполняли этот запрос.

    Продолжайте и поиграйте со сценарием query_store_locations.py , используя ваши собственные местоположения. Если вам нужна помощь по доступным командам, используйте флаг --help :

      $ python query_store_locations.py --help
    Использование: query_store_locations.py [ОПЦИИ]
    
    Параметры:
      --country ТЕКСТ Страна магазинов для запроса. По умолчанию - «США».
      --state ТЕКСТ Аббревиатура состояния хранилищ для запроса.Например: «NE»
      --city ТЕКСТ Город для магазинов для запроса. Например: «Омаха».
      --postcode ТЕКСТ Почтовый индекс магазинов для запроса. Например: '68144'
      --default-state Использовать значения по умолчанию для запроса на уровне состояния.
      --default-city Использовать значения по умолчанию для запроса на уровне города.
      --default-postcode Использовать значения по умолчанию для запроса на уровне почтового индекса.