В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.
В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.
Что такое база данных
База данных — это набор сведений об объектах, структурированный определенным образом. Обычно базы данных управляются специальным ПО, или системами управления базами данных (СУБД).
В зависимости от вида логическая структура базы данных может иметь различное описание. Это различие влияет на то, какая именно БД используется в разработке конкретного продукта или технологии.
Простейшие типы баз данных
К таким базам данных относятся БД, где хранятся данные с простой структурой: например, список разрешенных IP-адресов для доступа к сети, настройки окружения проекта, список подписчиков на рассылку компании и прочее. Они все еще широко распространены.
Что такое SQL?
Текстовые файлы
Информация об объектах собирается в простых по структуре файлах различных форматов – txt, csv и др. Для разделения полей применяются пробелы, табуляция, запятые, точка с запятой и двоеточие.
Примеры: etc/passwd и etc/fstab в Unix-подобных системах, csv-файлы, ini-файлы и др.
Особенности:
- Просто использовать. Для работы с файлами достаточно примитивного текстового редактора.
- Удобно работать с конфигурационными данными приложений (учетные данные, настройки подключения к удаленным серверам и устройствам, порты и пр.).
Ограничения:
- Сложно установить связи между компонентами данных.
- Не для всех типов информации.
Иерархические базы данных
В отличие от текстовых файлов здесь между хранимыми объектами устанавливаются связи. Объекты делятся на родителей (основные классы или категории объектов) и потомков (экземпляры этих классов или категорий). При этом у каждого потомка может быть не более одного родителя.
Графическим представлением такой базы данных является древовидная структура.
Примеры: Организация файловых систем; DNS и LDAP-соединения.
Особенности:
- Отношения между объектами реализованы в виде физических указателей. Например, в файловой системе путь к папке или файлу строится из имен корневых и вложенных каталогов;
- Моделирование отношений вложенности и подчиненности.
Ограничения: Технология иерархической организации не предполагает связи «многие-ко-многим», а значит, система хранения данных довольно ограничена.
Сетевые базы данных
Эта технология развивает иерархический подход за счет моделирования сложных отношений между объектами. Здесь потомки могут иметь более одного родителя, однако ограничения иерархического подхода сохраняются.
Middleware. Что такое middleware? Теория простыми словами
Пример: IDMS — специализированная СУБД для мейнфреймов.
Реляционные базы данных
Обзор и сравнительный анализ промышленных хранилищ данных и баз данных
Коновалов, М. В. Обзор и сравнительный анализ промышленных хранилищ данных и баз данных / М. В. Коновалов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 24 (210). — С. 24-28. — URL: https://moluch.ru/archive/210/51452/ (дата обращения: 16.09.2023).
В статье рассматриваются такие понятия, как хранилище данных и база данных. Проводится сравнительный анализ рассматриваемых технологий, их назначение и ключевые отличия в промышленной эксплуатации. Также представлен краткий обзор современных решений от крупнейших мировых компаний-производителей, предлагающих системы для создания и развития промышленных хранилищ и баз данных.
Ключевые слова: база данных, хранилище данных, БД, ХД, СУБД, DWH, OLTP, OLAP, информационная система, анализ, фронт-офис, бизнес-приложение, ПО, ИС, ИТ.
Введение
С бурным развитием информационных систем и оснащением бизнеса и государственных структур средствами вычислительной техники, которое началось несколько десятилетий назад, активно развиваются технологии сбора и хранения больших массивов различного рода деловой и служебной информации. Средства, позволяющие создавать решения для накопления и управления большими объемами данных, называются системами управления базами данных. Наряду с базами данных существует и такой класс информационных систем, как хранилище данных, которое также предназначено для хранения и обработки больших массивов данных. В основном базы данных и хранилища данных используются в корпоративных системах, предназначенных для хранения и обработки информации, которые обслуживают бухгалтерию, информационные архивы, телефонные сети, регистрацию документов, банковские операции и т. д. На сегодняшний день многообразие подобных решений постоянно растет и без них уже невозможно представить ни одну промышленную информационную систему. Между тем базы данных и хранилища данных имеют ключевые различия, свои особенности и назначение, которым посвящена данная статья.
Понятия база данных и хранилище данных
Когда возникает потребность хранить и обрабатывать большие объемы данных, как правило, в промышленных масштабах, встает вопрос о том, как эффективно организовать эти процессы? Каким образом и где хранить данные, чтобы их легко можно было записывать, изменять, удалять? Не стоит забывать и о масштабируемости, чтобы в будущем, когда потребности предприятия вырастут, не пришлось нести большие дополнительные расходы, или вовсе отказываться от текущего решения в пользу нового.
При накоплении больших объемов данных, необходимо задуматься об архитектуре решения, учитывая потребности предприятия. Данные, объединенные по каким-либо признакам, правилам и имеющие определенную структуру — это и есть база данных (БД). Потребности в БД возникают тогда, когда необходимо организовать значительный по объему набор каких-либо данных (от десятков, сотен мегабайт и больше), изменять их и использовать.
Чтобы лучше понять суть и особенности БД, хотелось бы остановиться на их назначении. Основные функции БД, это возможность оперативно сохранить новые данные, быстро найти существующую запись, изменить и сохранить или удалить ее. Но также часто возникают потребности выбрать значительные объемы данных, преобразовать их для дальнейших исследований и анализа.
Поскольку классические БД проектируются для оперативной работы одновременно с относительно небольшими объемами данных, для выполнения такой задачи необходима другая архитектура и организация данных. Именно для этого и существуют хранилища данных (ХД). Автор концепции ХД — Ralph Kimball описывал ХД, как «место, где люди могут получить доступ к своим данным».
Более подробное определение ХД можно сформулировать следующим образом. ХД — это предметно-ориентированный, привязанный ко времени, не корректируемый, интегрированный, набор данных, собранный из других систем, для представления информации пользователям, статистического и бизнес-анализа, отчетов и для принятия стратегических и тактических решении в организации. Понятие «предметно-ориентированный» означает, что данные объединяются в категории и хранятся в соответствии с областями, которые они описывают, а не с приложениями, которые они используют. Понятие «интегрированный» означает, что данные объединены так, чтобы они удовлетворяли всем требованиям предприятия в целом, а не единственной функции бизнеса.
Рассмотрим свойства, основные характеристики БД и ХД, а также их назначение и различия.
Сравнительный анализ БД и ХД
Современные БД, как упоминалось выше, должны оперативно обрабатывать небольшие объемы данных и ключевым фактором является скорость обработки. Такие оперативные промышленные БД обрабатывают большой поток записей относительно небольшого размера. Подобного рода системы называются транзакционными или OLTP-системы (Online Transaction Processing) — системы обработки транзакций в реальном времени, когда небольшие по размерам транзакции идут большим потоком. Источником таких записей или инициатором запроса к системе могут быть, к примеру, операторы фронт-офисной системы или клиенты, проводящие операции через терминальные устройства.
Для ХД источниками, как правило, являются другие системы, в том числе OLTP-системы (см. Рис.1). «Сырые» данные собираются из не интегрированных, оперативных и унаследованных систем, очищаются от ошибок, агрегируются и загружаются в хранилища, например, для построения моделей (рисковых, скоринговых), для подготовки отчетности или передачи данных в другие системы. В ХД данные представляются в понятном бизнес-пользователям виде. Такие системы относятся к типу OLAP (Online analytical processing). OLAP — это технология комплексного многомерного анализа данных, назначение которой предоставить пользователям понятный и простой доступ к данным.
Рис. 1. Источники и потребители ХД
Может возникнуть вопрос: Почему нельзя использовать традиционные БД для тех же целей, что и ХД, т. е. для анализа данных и принятия решений? На самом деле можно использовать. Но ХД специально предназначено для поддержки принятия решений, а значит гораздо больше подходит для этих целей, чем БД. Т. е. требования к хранящейся информации в ХД и в БД имеют принципиальные отличия.
Рассмотрим подробнее требования к ХД и БД.
БД содержат огромное количество информации, не нужной для анализа. ХД должно быть предметно-ориентированным, т. е. загружать в него следует не все подряд, а максимально сокращенный спектр выбираемой информации, и использовать только те данные, которые необходимы для решения поставленной задачи.
ХД должно быть интегрированным. Из-за большого количества различных источников, одни и те же данные, показатели могут храниться по-разному и иметь различные форматы и значения. Подобные несоответствия должны устраняться программными средствами автоматически. Данные должны быть обработаны и унифицированы таким образом, чтобы удовлетворять требованиям всего предприятия. Это может быть одной из самых трудоемких задач при проектировании ХД.
Для ХД должна быть обеспечена высокая скорость извлечения большого объема данных. Оно должно представлять собой среду, оптимизированную таким образом, чтобы максимально быстро получать готовые срезы или массивы данных из очень больших объемов, при этом выполняя сложные, произвольные, не стандартизованные запросы, индивидуальные для каждой организации, отдела или даже аналитика. Для этого необходимо отказаться от главного принципа — нормализации, т. е. от дробления таблиц на мельчайшие элементы с тем, чтобы каждое значение встречалось в ХД только один раз. Таким образом, ХД — денормализовано, и одно и то же значение можно встретить как в детализированном виде, так и в агрегированном виде. В отличие от нормализованной БД, для которой принципиально важно оперативно выбирать лишь небольшие по объему порции данных, используя стандартизованные запросы.
В ХД необходима поддержка внутренней непротиворечивости данных. Это требование следует из предыдущих пунктов, т. к. обилие источников данных и денормализованная структура могут угрожать непротиворечивости внутри ХД, а этого допускать нельзя. Для обеспечения непротиворечивости данных существуют специальные механизмы. В БД их использование не требуются, т. к. непротиворечивость данных обеспечивается нормализацией.
В оперативных БД данные обрабатываются за относительно небольшой период времени, например, 1 месяц, и поддержка историчности не предусмотрена. Остальные данные, как правило, архивируются, переносятся на другой сервер и в дальнейшем не используются для расчетов. В ХД поддерживается привязка ко времени. Данные никогда не удаляются, а сохраняются в течение 5–7 и более лет. Это необходимо для построения закономерностей и прогнозов.
Как отмечалось ранее, в БД данные изменяются, а в ХД — нет. В случае изменения объекта/показателя, появляется дополнительная запись. Для каждого момента времени существует актуальная версия записи объекта/показателя. Данные не модифицируются, т. к. это может привезти к нарушению их целостности. Это требование также называется — неразрушаемая целостность данных, полнота и достоверность.
Подводя итоги сравнительного анализа, рассмотрим различия между БД и ХД. Кратко различия приведены ниже в Таблица 1.
- Детализация. БД предназначены, прежде всего, для быстрого извлечения одной записи, обработки и отправки для дальнейшего расчета. Поэтому данные детализированы. ХД предназначены для принятия стратегических решений, прогнозирования. Для этого необходимы агрегированные, обобщенные данные. Поэтому результаты агрегации из разных источников БД хранятся уже в готовом виде.
- Обновление. БД отражают состояние на текущий момент времени и могут изменяться в любой момент времени. В ХД интервалы загрузки и обновления данных регламентированы. Например, ежесуточно или несколько раз в сутки.
- Зависимость от времени. В БД нет зависимости от времени. Данные актуальны на текущий момент времени. В ХД обеспечивается поддержка историчности. Например, для возможности построения модели в зависимости от времени. Не только на конкретную дату, но и за период.
- Корректировка. Это свойство является следствием предыдущего. В БД запись изменяется, а предыдущее значение не сохраняется. В ХД запись не может быть изменена, а создается новая версия записи с актуальными значениями.
- Обработка. В БД, как уже упоминалось, обрабатывается одна запись за один запрос. В ХД выполняется работа с множеством записей. Составляются сложные запросы для построения моделей, нахождения закономерностей.
- Ориентированность. БД ориентированы на приложение, какую-то конкретную область. Архитектура ХД ориентирована на анализ и принятие решений, и все подчинено этим аспектам без привязки к какой-либо конкретной области.
- Избыточность. Основной принцип построения БД — нормализация и не избыточность. Любой показатель информации должен храниться в единственном экземпляре. Не должно быть дублирования, противоречий. В ХД данные избыточны. Т. е. одни и те же показатели/объекты могут храниться несколько раз, причем в разном виде. В разных представлениях, степенях детализации, агрегации и т. д. В данном случае свойством не избыточности пожертвовали ради скорости сбора и анализа.
Различия между базами и хранилищами данных
Данные в БД
Данные в ХД
Точны в момент обращения
Зависимы от времени
Обрабатывается одна запись
Ориентированы на приложения
Ориентированы на анализ
Крупнейшие мировые производители программного обеспечения для СУБД и ХД
На сегодняшний день можно выделить несколько широко известных компаний, чьи решения в области СУБД и ХД занимают лидирующие позиции и используются по всему миру. Крупнейшими среди них являются:
Остановимся на каждом из них и кратко рассмотрим плюсы и минусы предлагаемых на сегодняшний день решений.
У компании Oracle лидирующие позиции в области СУБД, которой принадлежит около 30 % мирового рынка. А на российском рынке компании принадлежит более 60 % рынка.
Поддержка Oracle всех возможных вариантов архитектур, в том числе кластеров, симметричных многопроцессорных систем и свыше 80 вариантов операционной среды, включая мэйнфреймы IBM, мини-компьютеры DEC VAX, UNIX, Windows и множество других платформ — являются одними из важнейших характеристик. Их значимость очевидна для крупномасштабных организаций, где множество компьютеров различных моделей.
Oracle предлагает решения от начального уровня, до высокопроизводительных систем, масштабируемых и безопасных, что также является критичным для бизнес-приложений. Среди плюсов Oracle также поддержка совместимости со старыми решениями (три четверти клиентов Oracle работают с Oracle Database более 10 лет) и высокие показатели удовлетворенности продуктами.
К минусам Oracle можно отнести высокую стоимость и сложность лицензирования, а также проблемы, связанные с выпуском обновлений. При разработке ХД Oracle предлагает широкий спектр продуктов, от использования сертифицированной конфигурации до устройства, готового к настройке ХД и нагрузке. Также предлагаются фирменные решения Exadata: Oracle Exadata X2–2 для ХД и смешанных рабочих нагрузок, Oracle Exadata X2–8 для облачных решений и Oracle Exadata Storage Expansion Rack X2–2 для увеличения ёмкости ХД. Oracle сообщает о наличии более 300 тыс. клиентов по всему миру.
Компания Microsoft занимает прочные позиции на рынке CУБД, предлагая такие решения, как SQL Server DBMS и облачный сервис Azure SQL DATABASE. Компания получила самую высокую оценку от клиентов за удовлетворение потребностей заказчиков, соотношение цены и качества, обслуживание, поддержку и общий опыт.
Также конкурентоспособность Microsoft повысила, запустив бесплатные инструменты Developer Edition of SQL Server и Database Migration Service для миграции баз данных SQL Server и Oracle в среду Azure SQL Database. Продукт SQL Server используется для работы с небольшими и средними по размеру БД, а также для крупных БД масштаба предприятия.
Но, несмотря на сильные стороны, многие корпоративные заказчики по-прежнему не считают эту СУБД подходящей для критически важных приложений. По опыту использования стоит отметить, что если количество пользователей превышает 2000, то требуется переходить на СУБД более высокого уровня, например, от компании Oracle. На рынке ХД Microsoft предлагает свои решения SQL Server 2008 DBMS (Release 2) Business Data Warehouse и Fast Track Data Warehouse для обеспечения ХД клиентов, которым не требуется СУБД массово-параллельной архитектуры. Microsoft выпустила собственное устройство ХД массово-параллельной архитектуры — SQL Server 2008 R2 Parallel Data Warehouse (Microsoft) в ноябре 2010 года.
Корпорация IBM предлагает, как автономные решения СУБД, так и устройства для ХД. В настоящее время на рынке представлено семейство IBM Smart Analytics System (ISAS), ПО для ХД IBM — InfoSphere Warehouse доступно для Unix, Linux, Windows и z/OS. IBM имеет тысячи клиентов баз данных по всему миру.
Стоит отметить богатую функциональность решений, в том числе облачные и гибридные возможности, которыми обладают продукты компании, а также активное использование популярных решений с открытым исходным кодом (Hadoop, Kafka, Parquet,Spark и др.) и функций резервного копирования и восстановления данных в/из Swift и AWS S3. Однако, выручка и доля IBM на рынке операционных СУБД сокращается уже несколько лет. СУБД DB2 проигрывает большинству конкурентов по скорости обработки транзакций и загрузки данных. Также существуют трудности с ценообразованием и лицензированием.
Компания Teradata существует более 30 лет на рынке ХД в сочетании с подготовленным оборудованием и специализированным ПО БД аналитики. Teradata имеет более 1 тыс. организаций-заказчиков по всему миру. Продукты Teradata включают решения для интеллектуального анализа данных, ведомственные решения, ориентированные на поиск данных и корпоративные решения, а также облачные решения и продукты для работы с большими данными. Aster Data добавила новые возможности в линейку продуктов Teradata (такие как MapReduce, неструктурированные данные и графический анализ).
Заключение
На сегодняшний день БД и ХД — это не только системы для надежного хранения и обработки служебной информации. ИС такого класса помогают обеспечивать целые спектры задач и услуг от проведения клиентских транзакций до планирования, прогнозирования и принятия тактических и стратегических решений на уровне крупнейших предприятий. На развитие ИТ-инфраструктуры компании готовы тратить огромные средства, понимая всю важность этой составляющей не только для повышения эффективности и получения прибыли, но и для повышения конкурентоспособности на рынке. Поэтому при выборе ИС крайне важно не только понимать цели компании, прогнозировать возможные изменения в будущем, но и хорошо ориентироваться в постоянно изменяющемся мире ИТ-технологий, предлагаемых решениях, их назначении, и политике работы и взаимодействия с клиентами компаний-разработчиков ИС, которые в свою очередь постоянно стремятся совершенствоваться и предлагают клиентам свои лучшие продукты.
Основные термины (генерируются автоматически): SQL, IBM, данные, хранилище данных, решение, OLAP, баз данных, DBMS, база данных, объем данных.
Источник: moluch.ru
Что такое база данных?
База данных (БД) — это организованная коллекция структурированной информации, или данных, обычно хранящихся в электронном виде в компьютерной системе. База данных обычно управляется системой управления базами данных (СУБД). Вместе данные и СУБД, а также приложения, связанные с ними, называются системой баз данных, часто сокращенно просто базой данных.
Данные в наиболее распространенных типах баз данных, используемых сегодня, обычно моделируются в виде строк и столбцов в ряде таблиц, чтобы сделать обработку и запрос данных эффективными. Затем к данным можно легко получить доступ, управлять ими, изменять, обновлять, контролировать и организовывать. Большинство баз данных используют структурированный язык запросов (SQL) для записи и запроса данных.
Советуем подписаться на телегам канал Базы данных (Data Base)
Что такое язык структурированных запросов (SQL)?
SQL — это язык программирования, используемый почти всеми реляционными базами данных для запросов, манипулирования и определения данных, а также для обеспечения контроля доступа. SQL был впервые разработан в IBM в 1970-х годах при участии Oracle, что привело к внедрению стандарта SQL ANSI, SQL послужил толчком к появлению множества расширений от таких компаний, как IBM, Oracle и Microsoft. Хотя SQL широко используется и сегодня, начинают появляться новые языки программирования.
Эволюция базы данных
С момента своего появления в начале 1960-х годов базы данных претерпели значительную эволюцию. Навигационные базы данных, такие как иерархическая база данных (которая опиралась на древовидную модель и допускала только отношения «один ко многим») и сетевая база данных (более гибкая модель, допускающая множественные отношения), были первоначальными системами, используемыми для хранения и управления данными.
Несмотря на свою простоту, эти ранние системы были негибкими. В 1980-х годах стали популярны реляционные базы данных, за которыми в 1990-х годах последовали объектно-ориентированные базы данных. Совсем недавно появились базы данных NoSQL как ответ на рост Интернета и потребность в более высокой скорости и обработке неструктурированных данных. Сегодня облачные базы данных и автономные базы данных открывают новые возможности в области сбора, хранения, управления и использования данных.
В чем разница между базой данных и электронной таблицей?
Базы данных и электронные таблицы (например, Microsoft Excel) — это удобные способы хранения информации. Основными различиями между ними являются:
- Как хранятся данные и как ими управляют
- Кто может получить доступ к данным
- Какой объем данных может быть сохранен
Электронные таблицы изначально разрабатывались для одного пользователя, и их характеристики отражают это. Они отлично подходят для одного пользователя или небольшого числа пользователей, которым не нужно выполнять множество невероятно сложных манипуляций с данными. Базы данных, с другой стороны, предназначены для хранения гораздо больших коллекций организованной информации — иногда огромных объемов. Базы данных позволяют нескольким пользователям одновременно быстро и безопасно получать доступ к данным и запрашивать их, используя очень сложную логику и язык.
Типы баз данных
Существует множество различных типов баз данных. Выбор лучшей базы данных для конкретной организации зависит от того, как организация намерена использовать данные.
Реляционные базы данных
Реляционные базы данных стали доминировать в 1980-х годах. Элементы в реляционной базе данных организованы в виде набора таблиц со столбцами и строками. Технология реляционных баз данных обеспечивает наиболее эффективный и гибкий способ доступа к структурированной информации.
Объектно-ориентированные базы данных
Информация в объектно-ориентированной базе данных представлена в виде объектов, как и в объектно-ориентированном программировании.
Распределенные базы данных
Распределенная база данных состоит из двух или более файлов, расположенных в разных местах. База данных может храниться на нескольких компьютерах, расположенных в одном физическом месте или разбросанных по разным сетям.
Хранилища данных
Центральное хранилище данных, хранилище данных — это тип базы данных, специально разработанный для быстрого выполнения запросов и анализа.
Базы данных NoSQL
NoSQL, или нереляционная база данных, позволяет хранить и управлять неструктурированными и полуструктурированными данными (в отличие от реляционной базы данных, которая определяет, как должны быть составлены все данные, вводимые в базу данных). Базы данных NoSQL стали популярны по мере того, как веб-приложения становились все более распространенными и сложными.
Графовые базы данных
- Графовая база данных хранит данные в форме сущностей и отношений между ними.
- Базы данных OLTP. База данных OLTP — это быстрая аналитическая база данных, предназначенная для большого количества транзакций, выполняемых несколькими пользователями.
Это лишь некоторые из нескольких десятков типов баз данных, используемых сегодня. Другие, менее распространенные базы данных предназначены для выполнения очень специфических научных, финансовых или других функций. Помимо различных типов баз данных, изменения в подходах к разработке технологий и такие кардинальные достижения, как облако и автоматизация, продвигают базы данных в совершенно новых направлениях. Некоторые из новейших баз данных включают.
Базы данных с открытым исходным кодом
Система баз данных с открытым исходным кодом — это система, исходный код которой является открытым; такие базы данных могут быть базами данных SQL или NoSQL.
Облачные базы данных
Облачная база данных — это совокупность структурированных или неструктурированных данных, размещенных на частной, публичной или гибридной облачной вычислительной платформе. Существует два типа моделей облачных баз данных: традиционная и база данных как услуга (DBaaS). При использовании DBaaS административные задачи и обслуживание выполняются поставщиком услуг.
Многомодельная база данных
Многомодельные базы данных объединяют различные типы моделей баз данных в единую интегрированную СУБД. Это означает, что они могут работать с различными типами данных.
База данных документов/JSON
Созданные для хранения, поиска и управления информацией, ориентированной на документы, базы данных документов — это современный способ хранения данных в формате JSON, а не в строках и столбцах.
Автономные базы данных
Самый новый и революционный тип баз данных — автономные базы данных базируются в облаке и используют машинное обучение для автоматизации настройки баз данных, обеспечения безопасности, резервного копирования, обновления и других рутинных задач управления, традиционно выполняемых администраторами баз данных.
Что такое программное обеспечение для баз данных?
Программное обеспечение баз данных используется для создания, редактирования и обслуживания файлов и записей баз данных, что позволяет упростить создание файлов и записей, ввод данных, их редактирование, обновление и составление отчетов. Программное обеспечение также обеспечивает хранение данных, резервное копирование и отчетность, управление множественным доступом и безопасность. Надежная защита баз данных особенно важна сегодня, поскольку кража данных становится все более частой. Программное обеспечение баз данных иногда также называют «системой управления базами данных» (СУБД).
Программное обеспечение баз данных упрощает управление данными, позволяя пользователям хранить данные в структурированной форме и затем получать к ним доступ. Обычно оно имеет графический интерфейс, помогающий создавать данные и управлять ими, а в некоторых случаях пользователи могут создавать собственные базы данных с помощью программного обеспечения баз данных.
Что такое система управления базой данных (СУБД)?
Для работы с базой данных обычно требуется комплексное программное обеспечение базы данных, известное как система управления базой данных (СУБД). СУБД служит интерфейсом между базой данных и ее конечными пользователями или программами, позволяя пользователям получать, обновлять и управлять организацией и оптимизацией информации. СУБД также облегчает надзор и контроль над базами данных, позволяя выполнять различные административные операции, такие как мониторинг производительности, настройка, резервное копирование и восстановление.
Некоторые примеры популярного программного обеспечения для баз данных или СУБД включают MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, Oracle Database и dBASE.
Что такое база данных MySQL?
MySQL — это реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом, основанная на SQL. Она была разработана и оптимизирована для веб-приложений и может работать на любой платформе. Поскольку с появлением Интернета возникли новые и различные требования, MySQL стала предпочтительной платформой для веб-разработчиков и веб-приложений. Поскольку она рассчитана на обработку миллионов запросов и тысяч транзакций, MySQL является популярным выбором для предприятий электронной коммерции, которым необходимо управлять многочисленными денежными переводами. Гибкость по требованию — главная особенность MySQL.
MySQL является СУБД, стоящей за некоторыми из лучших веб-сайтов и веб-приложений в мире, включая Airbnb, Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter и YouTube.
Использование баз данных для повышения эффективности бизнеса и принятия решений
Благодаря массовому сбору данных с помощью Интернета вещей, преобразующего жизнь и промышленность по всему миру, предприятия сегодня имеют доступ к большему количеству данных, чем когда-либо прежде. Дальновидные организации теперь могут использовать базы данных, чтобы выйти за рамки базового хранения данных и транзакций и анализировать огромные объемы данных из различных систем. Используя базы данных и другие вычислительные инструменты и средства бизнес-анализа, организации могут использовать собранные данные для более эффективной работы, принятия решений, повышения гибкости и масштабируемости. Оптимизация доступа и пропускной способности к данным сегодня крайне важна для предприятий, поскольку необходимо отслеживать больший объем данных. Очень важно иметь платформу, способную обеспечить производительность, масштабируемость и гибкость, которые необходимы предприятиям по мере их роста.
Самоуправляемая база данных способна значительно расширить эти возможности. Поскольку самоуправляемые базы данных автоматизируют дорогостоящие и отнимающие много времени ручные процессы, они освобождают бизнес-пользователей для более активной работы с данными. Имея прямой контроль над возможностью создания и использования баз данных, пользователи получают контроль и автономию, сохраняя при этом важные стандарты безопасности.
Задачи баз данных
Современные крупные корпоративные базы данных часто поддерживают очень сложные запросы и должны практически мгновенно отвечать на них. В результате администраторам баз данных постоянно приходится использовать самые разные методы для повышения производительности. Некоторые общие проблемы, с которыми они сталкиваются, включают:
Значительного увеличения объема данных.
Огромное количество данных, поступающих от датчиков, подключенных машин и десятков других источников, заставляет администраторов баз данных ломать голову над тем, как эффективно управлять и организовывать данные своих компаний.
Обеспечение безопасности данных.
В наши дни утечки данных происходят повсеместно, и хакеры становятся все более изобретательными. Сейчас как никогда важно обеспечить безопасность данных, но при этом легкодоступность для пользователей.
Идти в ногу со временем.
В современной быстро меняющейся бизнес-среде компаниям необходим доступ к данным в режиме реального времени для своевременного принятия решений и использования новых возможностей.
Управление и обслуживание базы данных и инфраструктуры.
Администраторы баз данных должны постоянно следить за базой данных на предмет проблем и выполнять профилактическое обслуживание, а также обновлять и устанавливать исправления для программного обеспечения. По мере усложнения баз данных и роста объемов данных компании сталкиваются с необходимостью нанимать дополнительных специалистов для мониторинга и настройки баз данных.
Устранение ограничений на масштабируемость.
Чтобы выжить, бизнесу необходимо расти, и управление данными должно расти вместе с ним. Но администраторам баз данных очень сложно предсказать, сколько мощностей потребуется компании, особенно если речь идет о локальных базах данных.
Обеспечение резидентности данных, суверенитета данных или требований к времени ожидания.
В некоторых организациях есть сценарии использования, которые лучше выполнять на месте. В таких случаях идеальным вариантом являются инженерные системы, предварительно сконфигурированные и оптимизированные для работы базы данных.
Решение всех этих проблем может отнимать много времени и мешать администраторам баз данных выполнять более стратегические функции.
Как автономные технологии улучшают управление базами данных
Автономные базы данных — это технология будущего, которая предлагает интригующую возможность для организаций, желающих использовать лучшие доступные технологии баз данных без головной боли, связанной с управлением и эксплуатацией этой технологии.
Автономные базы данных используют облачные технологии и машинное обучение для автоматизации многих рутинных задач, необходимых для управления базами данных, таких как настройка, обеспечение безопасности, резервное копирование, обновление и другие рутинные задачи управления. Благодаря автоматизации этих утомительных задач администраторы баз данных освобождаются для выполнения более стратегической работы. Возможности самоуправления, самозащиты и самовосстановления автономных баз данных готовы произвести революцию в управлении и защите данных в компаниях, обеспечивая преимущества в производительности, снижении затрат и повышении безопасности.
Будущее баз данных и автономных баз данных
Первая автономная база данных была анонсирована в конце 2017 года, и множество независимых отраслевых аналитиков быстро оценили эту технологию и ее потенциальное влияние на вычисления.
Возможно будет интересно:
Источник: bookflow.ru