Базы данных: какие бывают и в чем особенности каждого вида

Известные СУБД

Google – поисковая система, которая всегда придет на помощь и поможет обнаружить необходимые сведения/программы. Если попытаться найти СУБД, результат окажется ошеломительным. Систем управления базами данных очень много, причем их ассортимент расширяется. Далее будут приведены наиболее распространенные СУБД.

MySQL

Самый распространенный вариант управления. Используется крупными IT-компаниями. Здесь поддерживается работа с базами данных реляционного типа. MySQL – это программное обеспечение, которое распространяется свободно.

MySQL имеет следующие особенности:

поддержка разных типов таблиц;
высокая скорость работы;
простота;
поддержка SQL-запросов;
постоянное обновление и добавление новых типов поддерживаемых таблиц;
доступ не только к тестовым, но и графическим режимам.

MySQL – СУБД, которая является гибкой и качественной. Она подойдет для крупных и средних проектов.

Oracle

СУБД объектно-реляционного типа. В процессе работы с Oracle необходимо использовать язык Java и расширение PL/SQL. К особенностям этой СУБД относят:

быстрое восстановление после сбоев;
надежную защиту данных;
совместимость с Java.

Oracle – дорогое программное обеспечение. Из-за этого оно используется в основном крупными компаниями.

PostgreSQL

СУБД объектно-реляционного типа. Распространяется свободно и работает с SQL и MySQL. Обладает более широким функционалом, чем предыдущие СУБД.

Имеет такие особенности как:

наличие наследования и перегрузки функций;
поддержка большого количества типов данных;
расширяемость.

PostgreSQL не подойдет для работы с базами данных, где поддерживается горизонтальное масштабирование. Используется при хранении больших объемов данных. Эта СУБД дает возможность создания и обработки сложных запросов и встраивания небольших DWH (Data Warehouse).

Из чего состоит СУБД

СУБД — это набор инструментов, каждый из которых способен совершать с базой данных определённое действие: считывать её, удалять элементы или обрабатывать запросы от пользователя. И чтобы все эти инструменты правильно функционировали, у СУБД должна быть хорошо прописанная архитектура.

Главные элементы СУБД — ядро, процессор, программные средства и базы данных. Поговорим о каждом из них подробнее.

Примерное представление устройства СУБД изнутриИллюстрация: Оля Ежак для Skillbox Media

Ядро. Отвечает за работу всей системы в целом. Через него проходят все процессы обработки данных и их хранения. Ядро следит за всеми изменениями баз данных и фиксирует их.

Процессор, или компилятор. Занимается обработкой запросов от пользователей. Главная его задача — преобразовать SQL-запрос в понятные для компьютера команды, а затем вернуть результаты.

Программные средства, или утилиты. Нужны, чтобы пользователь мог вводить запросы, а администраторы могли настраивать доступ и другие необходимые параметры.

Требования и типы баз данных

Первые данные были простыми — табличными. Со временем, когда их стало очень много, человек стал использовать не одну табличную выборку, а несколько. В конечном итоге он изобрел иной подход к хранению и обработке информации — стал заботиться о том, чтобы табличные данные были связанными и логичными. Он начал выводить алгоритмы для устранения дубликатов и думать над тем, как избавиться от противоречивости при хранении данных в разных таблицах.

Правил, рекомендаций и вариантов решения проблем, возникающих при построении баз данных, очень много. Вот, например, элементарный случай неудачной записи базы данных: когда в одном из полей в «шапке» таблицы стоит «Адрес». Человек, заполняющий такую таблицу, нарушает одно из главных свойств реляционной базы данных — атомарность.

Он пишет в рамках одного поля и номер дома, и улицу, и город, и индекс. При этом запись одного и того же значения может выглядеть совершенно по-разному. Слово «проспект» можно писать как «п.», «пр.» или «пр-т» — это все приводит к путанице и неоднозначности.

На сегодняшний день насчитывается более 50 разных видов баз данных. Однако, несмотря на разнообразие, существует несколько категорий, на которые их можно разделить:

Иерархические базы данных. Такие БД имеют древовидную структуру. Объекты такой модели хранения представлены на разных уровнях. Есть корневой каталог, в нем — иерархия подкаталогов и файлов.

Объектные или объектно-ориентированные. Объектные БД предназначены для высокопроизводительной работы со сложными структурами данных. Элементы такой базы имеют свои атрибуты, методы и классы.

Реляционные. Реляционные базы данных — БД, которые используются для хранения и предоставления доступа к взаимосвязанным элементам информации. Ранние способы записи информации были очень неэффективны. Для того, чтобы найти необходимые данные, разработчик должен был хорошо понимать структуру БД и ориентироваться в ней. Поэтому на смену старому методу записи данных пришла реляционная модель.

Представьте себе две таблицы, которые используются небольшой фирмой, занимающейся продажами. В первой таблице содержатся данные о клиентах: адрес отправки товара, имя клиента, платежная информация, контактный телефон и пр. Каждый элемент такой информации — атрибут — записан в отдельный столбец и ему присвоен так называемый ключ — идентификатор строки.

Вторая таблица включает в себя информацию о заказе товара: название позиции, выбранный цвет, размер, количество и так далее, а также тот самый идентификатор заказчика.

Именно наличие общего столбца в двух таблицах позволяет установить взаимосвязь между группами данных. Когда приложение обрабатывает оформление заказа, оно обращается к базе данных, запрашивает информацию по заказу из таблицы, а затем по ключу (идентификатору) подгружает данные о заказчике — способ оплаты, адрес и пр.

ІЛЮСТРАЦІЯ. BASIS.
Курс для впевненого початку в ілюстраціях: навички, скіли та побудова портфоліо.
Записатися

Приложение передает эту информацию на склад, где уже и происходит факт покупки. Сегодня, когда говорят «база данных», с большой степенью вероятности, имеют в виду именно реляционную базу данных.

Объектно-реляционные. Объектно-реляционные — это базы данных, совмещающие в себе свойства объектных и реляционных БД.
Сетевые базы данных. Они являются более продвинутым вариантом иерархических БД. Отличие состоит только в структуре — в иерархических БД элемент-потомок может иметь только одного предка, а в сетевой структуре данных у потомка может быть любое число предков.

История[]

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

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

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

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

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

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

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

Виды баз данных и их структура, примеры

Выделяют несколько видов баз данных. Основными из них являются:

Фактографическая, с краткой информацией об объектах какой-то системы, формат которой строго фиксирован.
Документальная, включает документы разного вида, в том числе текстовые, графические, звуковые, мультимедийные.
Распределенная, является базой данных с разными частями, которые хранятся на различных компьютерах, объединенных в сеть.
Централизованная, представляет собой базу данных, местом хранения которой является один компьютер.
Реляционная, имеет табличную организацию данных.
Неструктурированная (NoSQL), является базой данных, в которой делается попытка решить проблемы масштабируемости и доступности с помощью атомарности и согласованности данных без четкой структуры.

Базы данных разных систем обладают неодинаковой структурой. Для ПЭВМ характерно использование реляционных баз данных с файлами в виде таблиц, в которых столбцы являются полями, а строки – записями. В базе данных находятся данные определенного множества объектов. Для каждой записи характерна информация по одному объекту. Такую базу определяют:

имя файла;
список полей;
ширина полей.

В качестве примера можно привести школьную базу с данными «Ученик», «Класс», «Адрес». Также базой данных является расписание движения поездов или автобусов. В этом случае каждой строке соответствует запись с данными конкретного объекта. Возможные поля: номер рейса, маршрут, время отправления и прибытия. Классической базой данных является телефонный справочник.

Определение

Запрос к базе данных – предписание с указанием на данные, которые необходимы пользователю.

Примечание

В случае некоторых запросов требуется составление сложной программы. К примеру, для выполнения запроса к базе в виде автобусного расписания необходимо вычислить разницу в среднем интервале отправления транспорта из одного города во второй и из второго пункта в третий.

Существует три звена для создания приложения, с помощью которого можно просматривать и редактировать базы данных:

набор данных;
источник информации;
визуальные компоненты управления.

В случае Access роль таких звеньев выполняют:

Table.
DataSource.
DBGrid.

Приложения базы данных является нитью, которая связывает базу и пользователя:

БД => набор данных –=> источник данных => визуальные компоненты => пользователь

Набор данных:

Table, в виде таблицы, навигационного доступа;
Query, включая запрос, реляционный доступ.

Визуальными компонентами являются:

Сетки DBGrid, DBCtrlGrid.
Навигатор DBNavigator.
Разные аналоги Lable, Edit.
Компоненты подстановки.

Access характеризуется наличием следующих типов полей:

текстовый, в виде текстовой строки с максимальной длиной до 255, заданной параметром «размер»;
поле МЕМО, является текстом длиной до 65535 символов;
числовой, в параметре «Размер поля» можно задать поле: байт, целое, действительное и другие;
дата/время, необходимо для записи данных о времени;
денежный, является специальным форматом для решения финансовых задач;
счетчик, в виде автоинкрементного поля, который предназначен для ключевого поля, увеличивается на единицу после добавления новой записи и сохраняется в данное поле новой записи, что гарантирует разные значения для неодинаковых записей;
логический, в виде «да или нет», «правда или ложь», «включен или выключен»;
объект OLE, предназначен для хранения документов, картинок, звуков и другой информации, представляет собой частный случай BLOB, то есть полей (Binary Large Object), которые можно встретить в разных базах данных;
гиперссылка, необходима для хранения ссылок на ресурсы в Интернете, характерна не для всех форматов баз данных, например, отсутствует в dBase и Paradox;
подстановка.

Благодаря связи с обеспечением целостности таблиц осуществляется контроль удаления и модификации данных. С помощью монопольного доступа к базам данных в них производят фундаментальные изменения.

Масштабируемость

Масштабируемость — способность системы адаптироваться к росту количества пользователей и объема базы данных при адекватном повышении производительности аппаратной платформы, без замены программного обеспечения.

Системы же на основе серверов баз данных могут поддерживать тысячи пользователей и сотни ГБ информации на соответствующей аппаратной платформе.

Безопасность

Сервер баз данных предоставляет мощные средства защиты данных от несанкционированного доступа, невозможные в настольных СУБД. При этом, права доступа администрируются очень гибко — до уровня полей таблиц. Кроме того, можно вообще запретить прямое обращение к таблицам, осуществляя взаимодействие пользователя с данными через промежуточные объекты — представления и хранимые процедуры. Так что администратор может быть уверен — никакой слишком умный пользователь не прочитает то, что ему читать неположено.

В файл-серверной системе мы «просто» вносим изменения в приложение и обновляем его версии на рабочих станциях. Но это «просто» влечет за собой максимальные трудозатраты.

В двухуровневой клиент-серверной системе, если алгоритм расчета зарплаты реализован на сервере в виде правила расчета зарплаты, его выполняет сервер бизнес-правил, выполненный, например, в виде OLE-сервера, и мы обновим один из его объектов, ничего не меняя ни в клиентском приложении, ни на сервере баз данных.

Пошаговая инструкция по созданию базы данных в Access

Существует два основных способа создания базы данных в Access: с использованием готового шаблона или вручную, «с нуля».

Примером создания базы данных с помощью шаблона может служить выбор одного из поставляемых вместе с программой Access шаблонов, доступных непосредственно из меню «создать».

Рисунок 10 – Предустановленные шаблоны баз данных

Выбрав один из предложенных шаблонов, мы получим простейшую базу, состоящую из одной-двух таблиц. Но это будут полноценные таблицы, с полями, ключами и связями. Например, схема данных для шаблона «учащиеся» выглядит так:

Рисунок 11 – Схема данных шаблонной базы «учащиеся»

Схема демонстрирует размещение в базе двух видов сущностей – «учащиеся» и «опекуны». Сущности эти связаны между собой по полю «учащийся» таблицы «опекуны», которое ссылается на ключ «ИД» таблицы «учащиеся». Тип связи «один ко многим».

Далее опишем порядок создания базы данных вручную, по шагам.

Обычно, первым шагом в разработке БД является создание сервера базы данных, но в нашем случае этого не требуется, так как Access, установленный в операционную систему, уже содержит в себе сервер файловых баз данных.

Шаг 1. Создание пустой базы

В меню «создать» выберите элемент «пустая база данных». Это инструментальное средство создания баз данных в виде заготовок с единственной пустой таблицей.

Рисунок 12 – Кнопка создания пустой базы

Укажите имя файла создаваемой базы и нажмите кнопку «создать»

Рисунок 13 – Окно ввода имени файла базы данных Access

Автоматически произойдет создание таблицы базы данных с названием «Таблица1», которую можно найти на вкладке «все объекты Access»

Рисунок 14 – Внешний вид вкладки «все объекты»

Шаг 2. Создание полей таблицы

В центральной части окна Access открыта активная таблица. Используя выпадающее меню «щелкните для добавления», добавьте поле с типом «Краткий текст».

Рисунок 15 – Меню выбора типов данных

Вам будет предложено отредактировать название поля, введите «Фамилия» и нажмите «Enter».

Рисунок 16 – Редактирование имени поля

Аналогичным образом добавьте еще два поля: «Начало урока» с типом «дата и время» и «Оценка» с типом «числовой».

Шаг 3. Наполнение таблицы данными

Создание информационной базы данных не может считаться выполненным, пока эта база не содержит информации. Наполним данными нашу таблицу.

Под созданными именами полей располагаются пустые строки – записи. Активная в данный момент запись отмечается цветным маркером.

Рисунок 17 – Заполнение таблицы

Заполните их случайными данными о гипотетических учениках так, чтобы у некоторых была оценка «5»

Обратите внимание, что для указания даты можно использовать кнопку «календарь», а числовое поле не может оставаться пустым, в нем должен быть хотя бы ноль. После заполнения вернитесь на одну из первых записей и внесите изменения в любое поле

Шаг 4. Создание запроса пользователя к базе данных

Создайте запрос, результатом которого станет список учеников, получивших оценку «отлично». Для этого в меню «создание» выберите «конструктор запросов» и перетащите в появившуюся пустую область таблицу «Таблица 1»

Рисунок 18 – Конструирование запроса

В нижней части окна в качестве первого поля укажите поле «Фамилия», в качестве второго – «Оценка». В столбце с оценкой укажите условие отбора «=5».

Рисунок 19 – Создание условия отбора

Запрос создан. Чтобы убедиться в корректности его работы, переключитесь в режим таблицы, нажав соответствующую кнопку в правом нижнем углу окна.

Рисунок 20 – Кнопки «режим таблицы», «режим SQL» и «конструктор»

Теперь вы видите не всю исходную таблицу, а только те поля, которые мы указали в запросе, причем записи взяты лишь содержащие оценку «отлично».

Рисунок 21 – Результат выполнения запроса

Если теперь вы выберете для запроса режим отображения «SQL», то увидите код запроса на том самом универсальном языке, который понятен всем базам данных.

Рисунок 22 – SQL-код запроса

Сохраните запрос, нажав кнопку сохранения, расположенную в левом верхнем углу окна программы. При сохранении укажите название «Отличники».

Рисунок 23 – Сохранение запроса

Шаг 5. Создание отчета

Теперь создадим отчет со списком отличников.

В меню «создание» выберите «мастер отчетов», на появившейся форме выберите запрос «Отличники», переместите оба поля в «выбранные поля» и нажмите кнопку «готово».

Рисунок 24 – Создание отчета

В результате должен появиться отчет, похожий на представленный на рисунке 25.

Рисунок 25 – Создание отчета

На этом процесс создания простейшей электронной базы данных завершен.

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.

БД по способу доступа к данным

БД также можно разделить по способу доступа к данным. Различают файл-серверную архитектуру СУБД и клиент-серверную архитектуру СУБД. В первом случае данные хранятся на файловом сервере, а сама СУБД развертывается на рабочей станции и обращается к БД через локальную сеть. При этом синхронизация доступа к данным и обновления информации синхронизируются файловыми блокировками.

Эта технология считается морально устаревшей, но до сих пор используется такими продуктами, как Microsoft Access, Paradox, dBase, FoxPro, Visual FoxPro. В случае клиент-серверной архитектуры СУБД и база данных, и само программное обеспечение находятся на сервере. При этом доступ к базе у программного обеспечения происходит в монопольном режиме, а клиентские запросы осуществляются централизованно.

По такому принципу работают все современные СУБД: Oracle Database, Firebird, Interbase, IBM DB2, Informix, MS SQL Server, Sybase Adaptive Server Enterprise, PostgreSQL, MySQL и прочие.

Классификация информационных систем

Различают автоматизированные и ручные информационные системы . Автоматизированные информационные системы (АИС) – это упорядоченная совокупность информации, экономико-математических моделей и методов, программных и технических средств, которые организованы на основе новой информационной технологии в решении экономических задач и информационного обслуживания специалистов служб управления.

Рисунок 1. Информационные системы

По сфере функционирования объекта бывают информационные системы :

финансовых органов банков;
банков;
фирм или организаций;
статистики и т.д.

По видам процессов управления выделяют следующие виды систем:

системы управления технологическими процессами;
системы организационного управления;
системы управления организационно-технологическими процессами;
системы научных исследований;
обучающие системы.

По уровню в системе государственного управления бывают: территориальные АИС; отраслевые АИС; межотраслевые АИС.

По участию в производстве различают производственные АИС, которые связаны с производством материальных благ, и непроизводственные АИС (например, в милиции, медицине и т.д.).

Рисунок 2. Классификация автоматизированных систем

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.

База данных – что это?

Можно встретить много определений БД. В основном все они сводятся к тому, что это упорядоченная совокупность связанных между собой данных. Сами данные могут быть разнообразной направленности, тематики и формата. Главное, что все эти сведения организованы по конкретным параметрам и хранятся в вычислительной системе.

База данных – набор структурированных данных. Что это значит? Возьмите 100 карточек с изображением автомобилей. Затем распределите их в несколько стопок, главным ориентиром при распределении будет, например, цвет кузова. У вас получится несколько стопок карточек: машины красного, черного, белого цвета и т.д. .

Нереляционные БД — NoSQL

Реляционные БД имеют недостатки. Это и сложность структуры, вызванная необходимостью проведения нормализации
уменьшение избыточности информации в БД посредством разделения ее на несколько связанных друг с другом таблиц, и низкая производительность из-за поиска по ключу, что в 3–5 раз увеличивает количество операций доступа, и ограниченный набор типов данных, и представление данных только в виде двумерных таблиц.

Резкий рост количества данных и появление технологий Big Data привели к тому, что новое поколение СУБД было вынуждено отходить от реляционных принципов в пользу больших объемов. Появилось много кластерных решений, которые были построены не на реляционной модели.

Для больших БД, которые выходят за рамки одного сервера, необходимо выполнять кластеризацию. Обеспечивать целостность данных на кластерах трудно, появляются задержки, что, понятное дело, нежелательно. Поэтому мы жертвуем возможностью составлять сложные запросы и рядом ограничений, накладываемых реляционной моделью, и получаем простое масштабирование.

Так появилась парадигма MapReduce — модель распределенных вычислений в компьютерных кластерах с очень большими (до нескольких петабайт) наборами данных. Появился целый класс СУБД, который назывался NoSQL
впоследствии стал расшифровываться как not only SQL — не только SQL. Сегодня эти технологии активно используются в IBM, Facebook, Netflix, eBay, Hulu, Yahoo! и других крупных компаниях.

Взамен требований ACID для нереляционных СУБД выдвигается набор свойств BASE:

базовая доступность (basic availability) — когда каждый запрос гарантированно завершается (успешно или безуспешно);
гибкое состояние (soft state) — состояние системы может изменяться со временем, даже без ввода новых данных, для достижения согласования данных;
согласованность в конечном счете (eventual consistency) — данные могут быть некоторое время рассогласованы, но приходят к согласованию через некоторое время.

Заключение

Все возрастающий спрос в условиях рыночных отношений на информацию и информационные услуги привел к тому, что современная технология обработки информации ориентирована на применение самого широкого спектра технических средств и, прежде всего ЭВМ и средств коммуникаций. На их основе создаются вычислительные системы различных конфигураций с целью не только накопления, хранения, переработки информации, но и максимального приближения терминальных устройств к рабочему месту специалиста или принимающего решения руководителя.

Разработка автоматизированных рабочих мест предполагает, что основные операции по накоплению, хранению и переработке информации возлагаются на вычислительную технику, а специалист выполняет часть ручных операций и операций, требующих творческого подхода при подготовке управленческих решений. Персональная техника применяется пользователем для контроля производственно-хозяйственной деятельности, изменения значений отдельных параметров в ходе решения задачи, а так же ввода исходных данных в автоматизированную информационную систему для решения текущих задач и анализа функций управления.

В ходе выполнения работы рассмотрены способы представления данных в информационных системах.

В первой главе рассмотрены информационные системы, понятие и классификация.

Во второй главе рассмотрены способы представления данных в ИС. Рассмотрены понятие и виды баз данных, модели, технологии. Проведен обзор СУБД.