Какая разновидность хранения данных основана на специализированных многомерных субд
Перейти к содержимому

Какая разновидность хранения данных основана на специализированных многомерных субд

  • автор:

Модели баз данных — шпаргалка для начинающих

СУБД используют различные модели баз данных . Самые старые системы можно разделить на иерархические и сетевые базы данных — это пререляционные модели.

Модели баз данных — иерархическая база данных

Иерархическая модель базы данных подразумевает, что элементы организованы в структуры, связанные между собой иерархическими или древовидными связями. Родительский элемент может иметь несколько дочерних элементов. Но у дочернего элемента может быть только один предок.

« Система управления информацией » ( Information Management System ) компании IMB — пример иерархической СУБД.

Иерархическая модель данных организует их в форме дерева с иерархией родительских и дочерних сегментов. Такая модель подразумевает возможность существования одинаковых ( преимущественно дочерних ) элементов. Данные здесь хранятся в серии записей с прикреплёнными к ним полями значений. Модель собирает вместе все экземпляры определённой записи в виде « типов записей » — они эквивалентны таблицам в реляционной модели, а отдельные записи — столбцам таблицы. Для создания связей между типами записей иерархическая модель использует отношения типа « родитель-потомок » вида 1:N . Это достигается путём использования древовидной структуры — она « позаимствована » из математики, как и теория множеств, используемая в реляционной модели.

Иерархическая база данных — пример

Будем считать, что в рамках данной статьи примером иерархической базы данных является организация, хранящая информацию о своём работнике: имя, номер сотрудника, отдел и зарплату. Организация также может хранить информацию о его детях, их имена и даты рождения.

Данные о сотруднике и его детях формируют иерархическую структуру, где информация о сотруднике – это родительский элемент, а информация о детях — дочерний элемент. Если у сотрудника три ребёнка, то с родительским элементом будут связаны три дочерних. Иерархическая база данных подразумевает, что отношение « родитель-потомок » — это отношение « один ко многим ». То есть у дочернего элемента не может быть больше одного предка.

Иерархические БД были популярны, начиная с конца 1960-х годов, когда компания IBM представила свою СУБД «Система управления информацией. Иерархическая схема состоит из типов записей и типов « родитель-потомок »:

  • Запись — это набор значений полей.
  • Записи одного типа группируются в типы записей.
  • Отношения «родитель-потомок» — это отношения вида 1:N между двумя типами записей.
  • Иерархическая база данных данных состоит из нескольких иерархических схем.

Сетевая модель базы данных

Сетевая модель базы данных подразумевает, что у родительского элемента может быть несколько потомков, а у дочернего элемента — несколько предков. Записи в такой модели связаны списками с указателями. IDMS (« Интегрированная система управления данными ») от компании Computer Associates international Inc. — пример сетевой СУБД.

Иерархическая модель данных структурирует данные в виде древа записей, где есть один родительский элемент и несколько дочерних. Сетевая модель позволяет иметь несколько предков и потомков, формирующих решётчатую структуру.

Сетевая модель позволяет более естественно моделировать отношения между элементами. И хотя эта модель широко применялась на практике, она так и не стала доминантной по двум основным причинам. Во-первых, компания IBM решила не отказываться от иерархической модели в расширениях для своих продуктов, таких как IMS и DL/I . Во-вторых, через некоторое время её сменила реляционная модель, предлагавшая более высокоуровневый, декларативный интерфейс.

Популярность сетевой модели совпала с популярностью иерархической модели. Некоторые данные намного естественнее моделировать с несколькими предками для одного дочернего элемента. Сетевая модель как раз и позволяла моделировать отношения «многие ко многим». Её стандарты были формально определены в 1971 году на конференции по языкам систем обработки данных ( CODASYL ).

Основной элемент сетевой модели данных — набор, который состоит из типа « запись-владелец », имени набора и типа « запись-член ». Запись подчинённого уровня (« запись-член ») может выполнять свою роль в нескольких наборах. Соответственно, поддерживается концепция нескольких родительских элементов.

Запись старшего уровня (« запись-владелец ») также может быть « членом » или « владельцем » в других наборах. Модель данных — это простая сеть, связи, типы пересечения записей ( в IDMS они называются junction records , то есть «перекрёстные записи ). А также наборы, которые могут их объединять. Таким образом, полная сеть представлена несколькими парными наборами.

В каждом из них один тип записи является « владельцем » ( от него отходит «стрелка» связи ), и один или более типов записи являются « членами » ( на них указывает «стрелка» ). Обычно в наборе существует отношение 1:М , но разрешено и отношение 1:1 . Сетевая модель данных CODASYL основана на математической теории множеств.

Известные сетевые базы данных:

  • TurboIMAGE;
  • IDMS;
  • Встроенная RDM;
  • Серверная RDM.

Реляционная модель базы данных

В реляционной модели, в отличие от иерархической или сетевой, не существует физических отношений. Вся информация хранится в виде таблиц ( отношений ) , состоящих из рядов и столбцов. А данные двух таблиц связаны общими столбцами, а не физическими ссылками или указателями. Для манипуляций с рядами данных существуют специальные операторы.

В отличие от двух других типов СУБД, в реляционных моделях данных нет необходимости просматривать все указатели, что облегчает выполнение запросов на выборку информации по сравнению с сетевыми и иерархическими СУБД. Это одна из основных причин, почему реляционная модель оказалась более удобна. Распространённые реляционные СУБД: Oracle , Sybase , DB2 , Ingres , Informix и MS-SQL Server .

« В реляционной модели, как объекты, так и их отношения представлены только таблицами, и ничем более ».

РСУБД — реляционная система управления базами данных, основанная на реляционной модели Э. Ф. Кодда. Она позволяет определять структурные аспекты данных, обработки отношений и их целостности. В такой базе информационное наполнение и отношения внутри него представлены в виде таблиц — наборов записей с общими полями.

Реляционные таблицы обладают следующими свойствами:

  • Все значения атомарны.
  • Каждый ряд уникален.
  • Порядок столбцов не важен.
  • Порядок рядов не важен.
  • У каждого столбца есть своё уникальное имя.

Некоторые поля могут быть определены как ключевые. Это значит, что для ускорения поиска конкретных значений будет использоваться индексация. Когда поля двух различных таблиц получают данные из одного набора, можно использовать оператор JOIN для выбора связанных записей двух таблиц, сопоставив значения полей.

Часто у полей будет одно и то же имя в обеих таблицах. Например, таблица « Заказы » может содержать пары « ID-покупателя » и « код-товара ». А в таблице « Товар » могут быть пары « код-товара » и « цена ». Поэтому чтобы рассчитать чек для определённого покупателя, необходимо суммировать цену всех купленных им товаров, использовав JOIN в полях « код-товара » этих двух таблиц. Такие действия можно расширить до объединения нескольких полей в нескольких таблицах.

Поскольку отношения здесь определяются только временем поиска, реляционные базы данных классифицируются как динамические системы.

Сравниваем три модели баз данных

Первая, иерархическая модель данных, имеет древовидную структуру (« родитель-потомок »), и поддерживает только отношения типа « один к одному » или « один ко многим ». Эта модель позволяет быстро получать данные, но не отличается гибкостью. Иногда роль элемента ( родителя или потомка ) неясна и не подходит для иерархической модели.

Вторая, сетевая модель данных , имеет более гибкую структуру, чем иерархическая модель данных, и поддерживает отношения « многие ко многим ». Но быстро становится слишком сложной и неудобной для управления.

Третья модель — реляционная — более гибкая, чем иерархическая и проще для управления, чем сетевая. Реляционная модель сегодня используется чаще всего.

Объект в реляционной модели баз данных определяется как позиция информации, хранимой в базе данных. Объект может быть осязаемым или неосязаемым. Примером осязаемого объекта может быть сотрудник организации, а примером неосязаемой сущности — учётная запись покупателя. Объекты определяются атрибутами — информационным отображением свойств объекта. Эти атрибуты также известны как столбцы, а группа столбцов — как ряд. Ряд также можно определить как экземпляр объекта.

Объекты связываются отношениями, основные типы которых можно определить следующим образом:

«Один к одному»

В этом виде отношений один объект связан с другим. Например, Менеджер -> Отдел .

У каждого менеджера может быть только один отдел, и наоборот.

«Один ко многим»

В моделях данных отношение одного объекта с несколькими. Например, Сотрудник -> Отдел .

Каждый сотрудник может быть только в одном отделе, но в самом отделе может быть больше одного сотрудника.

«Многие ко многим»

В заданный момент времени объект может быть связан с любым другим. Например, Сотрудник -> Проект .

Сотрудник может участвовать в нескольких проектах, и каждый проект может объединять несколько сотрудников.

В реляционной модели объекты и их отношения представлены двухмерным массивом или таблицей.

Каждая таблица представляет объект.

Каждая таблица состоит из рядов и столбцов.

Отношения между объектами представлены столбцами.

Каждый столбец представляет атрибут объекта.

Значения столбцов выбираются из области или набора всех возможных значений.

Столбцы, которые используются для связи объектов, называются ключевыми. Есть два типа ключей — первичные и внешние.

Первичные служат для однозначного определения объекта. Внешний ключ — это первичный ключ одного объекта, существующий как атрибут в другой таблице.

Преимущества реляционной модели данных:

  1. Простота использования.
  2. Гибкость.
  3. Независимость данных.
  4. Безопасность.
  5. Простота практического применения.
  6. Слияние данных.
  7. Целостность данных.
  1. Избыточность данных.
  2. Низкая производительность.

Другие модели баз данных (ООСУБД)

В последнее время на рынке СУБД появились продукты, представленные объектными и объектно-ориентированной моделью данных, такие как Gem Stone и Versant ОСУБД. Также производятся исследования в области многомерных и логических моделей данных.

Особенности объектно-ориентированных систем управления базами данных (ООСУБД):

  • При интеграции возможностей базы данных с объектно-ориентированным языком программирования получается объектно-ориентированная СУБД.
  • ООСУБД представляет данные как объекты одного или нескольких языков программирования.
  • Такая система должна отвечать двум критериям: являться СУБД и должна быть объектно-ориентированной. То есть должна насколько это возможно соответствовать современным объектно-ориентированным языкам программирования. Первый критерий подразумевает: длительное хранение данных, управление вторичным хранилищем, параллельный доступ к данным, возможность восстановления, а также поддержку нерегламентированных запросов. Второй критерий подразумевает: сложные объекты, идентичность объектов, инкапсуляцию, типы или классы, механизм наследования, переопределение в сочетании с динамическим связыванием, расширяемость и вычислительную полноту.
  • ООСУБД дают возможность моделирования данных в виде объектов.

А также поддержку классов объектов и наследование свойств и методов классов подклассами и их объектами.

На данный момент не существует общепринятого стандарта ООСУБД. Считается, что подобные модели данных находится на ранней стадии развития.

  • В конструкторских и рассредоточенных базах данных, телекоммуникации, а также в таких научных областях, как физика высоких энергий и молекулярная биология.
  • Используются в специализированных областях финансового сектора.
  • Во встроенных системах, пакетном программном обеспечении и системах реального времени, чтобы у пользователей была возможность создавать объекты по своему выбору.

МК Михаил Кузнецов автор-переводчик статьи «

Как называется технология хранения данных, при которой одна часть данных хранится в многомерной базе, а другая часть — в реляционной?

Как называется технология, основанная на хранении многомерной информации в реляционных базах данных?

Как называются системы, которые позволяют создать единый взгляд на управленческую информацию и избежать проблем, связанных с различиями в формате хранения данных и разрозненности их хранения?

Каким термином называется процесс совершенствования средств сбора, хранения и распространения информации, в котором главным носителем информации и данных становится электронный носитель?

Как называется скорость передачи пользовательских данных, переносимых полем данных кадров?

Какая разновидность хранения данных основана на специализированных многомерных СУБД?

Разновидности многомерного хранения данных

Обсуждая тему OLAP, следует упомянуть и о разновидностях многомерного хранения данных. Дело в том, что информационные массивы, логически упорядоченные по аналитическим направлениям и, таким образом, являющиеся многомерными с точки зрения конечных пользователей, вовсе не обяза-тельно являются многомерными с точки зрения технологической реализации.

Как правило, выделяют три разновидности хранения данных:

многомерный OLAP (multidimensional OLAP, MOLAP) представляет собой «OLAP в чистом виде», то есть технологию, основанную на хранении данных под управлением специализированных многомерных СУБД;

реляционный OLAP (relational OLAP, ROLAP) — технология, основанная на хранении многомерной информации в реляционных базах данных, на основе одной или нескольких схем типа «звезда» или «снежинка»;

гибридный OLAP (hybrid OLAP, HOLAP) — технология, при которой одна часть данных хранится в многомерной базе, а другая часть — в реляционной. При этом инструментальные средства, поддерживающие эту технологию, обеспечивают прозрачность данных для пользователя, который на логическом уровне всегда работает с многомерными данными.

Разновидности многомерного хранения данных

Обсуждая тему OLAP, следует упомянуть и о разновидностях много­мерного хранения данных. Дело в том, что информационные массивы, логически упорядоченные по аналитическим направлениям и, таким образом, являющиеся многомерными с точки зрения конечных пользо­вателей, вовсе не обязательно являются многомерными с точки зрения технологической реализации. Как правило, выделяют три разновидно­сти хранения данных:

— реляционный OLAP (relational OLAP, ROLAP) — технология, основанная на хранении многомерной информации в реляци­онных базах данных, на основе одной или нескольких схем типа «звезда» или «снежинка»;

— гибридный OLAP (hybrid OLAP, HO LAP) — технология, при которой одна часть данных хранится в многомерной базе, а другая часть — в реляционной. При этом инструментальные средства, поддерживающие эту технологию, обеспечивают про­зрачность данных для пользователя, который на логическом уровне всегда работает с многомерными данными.

Одной из причин, которые объясняют необходимость различных под­ходов к хранению данных, является то, что в многомерных структурах хранятся довольно большие объемы агрегированных данных (напри­мер, данные продаж могут агрегироваться по временным интервалам, категориям товаров или регионам продаж). Эти данные очень важны, поскольку в большинстве случаев аналитика интересуют именно агре­гированные, а не детальные цифры. Любые данные (как исходные, так и агрегированные) могут храниться либо в реляционных, либо в мно­гомерных структурах, в зависимости от применяемой технологии. Например, MOLAP подразумевает хранение всей информации в мно­гомерной базе данных. Это позволяет манипулировать данными как многомерным массивом, но в этом случае многомерная база данных оказывается избыточной, поскольку и агрегированные показатели, и лежащие в их основе исходные данные хранятся вместе. При техноло­гии ROLAP исходные данные остаются в той же реляционной базе, где они изначально и находились, а агрегированные данные помеща­ются в специальные служебные таблицы в той же базе данных. Нако­нец, при гибридной технологии (HOLAP) исходные данные остаются в реляционной базе данных, а агрегированные показатели хранятся в многомерной базе данных.

Выбор способа хранения зависит от нескольких факторов, таких как объем и структура данных, скорость выполнения запросов, частота об­новления OLAP-кубов.

  • Как следует учиться управлять людьми?
  • ERP и ВРМ: соперники или партнеры?
  • Рекомендации по выбору бизнеса
  • Строительное оборудование МСД
  • Тепловые насосы

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *