Понятие реляционный (англ. relation -- отношение) связано с разработками известного американского специалиста в области систем баз данных, сотрудника фирмы IBM д-ра Е. Кодда (Codd E.F., A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. CACM 13: 6, June 1970), которым впервые был применен термин «реляционная модель данных».
В течение долгого времени реляционный подход рассматривался как удобный формальный аппарат анализа баз данных, не имеющий практических перспектив, так как его реализация требовала слишком больших машинных ресурсов. Только с появлением персональных ЭВМ реляционные и близкие к ним системы стали распространяться, практически не оставив места другим моделям.
Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.
Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:
База данных, построенная с помощью отношений, называется реляционной базой данных.
Отношения представлены в виде таблиц, строки которых соответствуют кортежам или записям, а столбцы - атрибутам отношений, доменам, полям.
Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, называется простым ключом (ключевым полем). Если записи однозначно определяются значениями нескольких полей, то такая таблица базы данных имеет составной ключ.
Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей); в противном случае нужно ввести в структуру первой таблицы внешний ключ - ключ второй таблицы.
Предложив реляционную модель данных, Э.Ф. Кодд создал и инструмент для удобной работы с отношениями - реляционную алгебру. Каждая операция этой алгебры использует одну или несколько таблиц (отношений) в качестве ее операндов и продуцирует в результате новую таблицу, т.е. позволяет "разрезать" или "склеивать" таблицы.
То, чем принципиально отличаются реляционные модели от сетевых и иерархических, на это можно сказать следующим образом: иерархические и сетевые модели данных - имеют связь по структуре, а реляционные - имеют связь по значению.
Проектирование баз данных традиционно считалось очень трудной задачей. Реляционная технология значительно упрощает эту задачу.
Разделением логического и физического уровней системы она упрощает процесс отображения "уровня реального мира", в структуру, которую система может прямо поддерживать. Поскольку реляционная структура сама по себе концептуально проста, она позволяет реализовывать небольшие и/или простые (и поэтому легкие для создания) базы данных, такие как персональные, сама возможность реализации которых никогда даже бы не рассматривалась в старых более сложных системах.
Теория и дисциплина нормализации может помочь, показывая, что случается, если отношения не структурированы естественным образом.
Реляционная модель данных особенно удобна для использования в базах данных распределенной архитектуры - она позволяет получать доступ к любым информационным элементам, хранящимся в узлах сети ЭВМ. Необходимо обратить особое внимание на высокоуровневый аспект реляционного подхода, который состоит во множественной обработке записей. Благодаря этому значительно возрастает потенциал реляционного подхода, который не может быть достигнут при обработке по одной записи и, прежде всего, это касается оптимизации.
Данная модель позволяет определять:
Для увеличения эффективности работы во многих СУБД реляционного типа приняты ограничения, соответствующие строгой реляционной модели.
Многие реляционные СУБД представляют файлы БД для пользователя в табличном формате -- с записями в качестве строк и их полями в качестве столбцов. В табличном виде информация воспринимается значительно легче. Однако в БД на физическом уровне данные хранятся, как правило, в файлах, содержащих последовательности записей.
Основным преимуществом реляционных СУБД является возможность связывания на основе определенных соотношений файлов БД.
Со структурной точки зрения реляционные модели являются более простыми и однородными, чем иерархические и сетевые. В реляционной модели каждому объекту предметной области соответствует одно или более отношений. При необходимости определить связь между объектами явно, она выражается в виде отношения, в котором в качестве атрибутов присутствуют идентификаторы взаимосвязанных объектов. В реляционной модели объекты предметной области и связи между ними представляются одинаковыми информационными конструкциями, существенно упрощая саму модель.
СУБД считается реляционной при выполнении следующих двух условий, предложенных еще Э. Коддом:
В последующем был создан целый ряд реляционных СУБД, в той или иной мере отвечающих данному определению. Многие СУБД представляют собой существенные расширения реляционной модели, другие являются смешанными, поддерживая несколько даталогических моделей.
На сегодняшний день реляционные базы данных остаются самыми распространенными, благодаря своей простоте и наглядности, как в процессе создания, так и на пользовательском уровне.
Основным достоинством реляционных баз данных является совместимость с самым популярным языком запросов SQL.
С помощью единственного запроса на этом языке можно соединить несколько таблиц во временную таблицу и вырезать из нее требуемые строки и столбцы (селекция и проекция). Так как табличная структура реляционной базы данных интуитивно понятна пользователям, то и язык SQL является простым и легким для изучения. Реляционная модель имеет солидный теоретический фундамент, на котором были основаны эволюция и реализация реляционных баз данных. На волне популярности, вызванной успехом реляционной модели, SQL стал основным языком для реляционных баз данных.
Но выявлены и недостатки рассмотренной модели баз данных:
Модель данных - совокупность структур данных и операций по их обработке. С помощью модели данных можно наглядно представить структуру объектов и установленные между ними связи. Для терминологии моделей данных характерны понятия «элемент данных» и «правила связывания». Элемент данных описывает любой набор данных, а правила связывания определяют алгоритмы взаимосвязи элементов данных. К настоящему времени разработано множество различных моделей данных, но на практике используется три основных. Выделяют иерархическую, сетевую и реляционную модели данных. Соответственно говорят об иерархических, сетевых и реляционных СУБД.
О Иерархическая модель данных. Иерархически организованные данные встречаются в повседневной жизни очень часто. Например, структура высшего учебного заведения - это многоуровневая иерархическая структура. Иерархическая (древовидная) БД состоит из упорядоченного набора элементов. В этой модели исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы. Каждый порожденный элемент имеет только один порождающий элемент.
Организационные структуры, списки материалов, оглавление в книгах, планы проектов и многие другие совокупности данных могут быть представлены в иерархическом виде. Автоматически поддерживается целостность ссылок между предками и потомками. Основное правило: никакой потомок не может существовать без своего родителя.
Основным недостатком данной модели является необходимость использования той иерархии, которая была заложена в основу БД при проектировании. Потребность в постоянной реорганизации данных (а часто невозможность этой реорганизации) привели к созданию более общей модели - сетевой.
О Сетевая модель данных. Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического подхода. Данная модель отличается от иерахической тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного порождающего элемента. ■
Поскольку сетевая БД может представлять непосредственно все виды связей, присущих данным соответствующей организации, по этим данным можно перемещаться, исследовать и запрашивать их всевозможными способами, то есть сетевая модель не связана всего лишь одной иерархией. Однако для того чтобы составить запрос к сетевой БД, необходимо достаточно глубоко вникнуть в ее структуру (иметь под рукой схему этой БД) и выработать механизм навигации по базе данных, что является существенным недостатком этой модели БД.
О Реляционная модель данных. Основная идея реляционной модели данных заключается в том, чтобы представить любой набор данных в виде двумерной таблицы. В простейшем случае реляционная модель описывает единственную двумерную таблицу, но чаще всего эта модель описывает структуру и взаимоотношения между несколькими различными таблицами.
Реляционная модель данных
Итак, целью информационной системы является обработка данных об объектах реального мира, с учетом связей между объектами. В теории БД данные часто называют атрибутами, а объекты - сущностями. Объект, атрибут и связь - фундаментальные понятия И.С.
Объект (или сущность) - это нечто существующее и различимое, то есть объектом можно назвать то «нечто», для которого существуют название и способ отличать один подобный объект от другого. Например, каждая школа - это объект. Объектами являются также человек, класс в школе, фирма, сплав, химическое соединение и т. д. Объектами могут быть не только материальные предметы, но и более абстрактные понятия, отражающие реальный мир. Например, события, регионы, произведения искусства; книги (не как полиграфическая продукция, а как произведения), театральные постановки, кинофильмы; правовые нормы, философские теории и проч.
Атрибут (или данное) - это некоторый показатель, который характеризует некий объект и принимает для конкретного экземпляра объекта некоторое числовое, текстовое или иное значение. Информационная система оперирует наборами объектов, спроектированными применительно к данной предметной области, используя при этом конкретные значения атрибутов (данных) тех или иных объектах. Например, возьмем в качестве набора объектов классы в школе. Число учеников в классе - это данное, которое принимает числовое значение (у одного класса 28, у другого- 32). Название класса - это данное, принимающее текстовое значение (у одного - 10А, у другого - 9Б и т. д.).
Развитие реляционных баз данных началось в конце 60-х годов, когда появились первые работы, в которых обсуждались; возможности использования при проектировании баз данных привычных и естественных способов представления данных - так называемых табличных даталогических моделей.
Основоположником теории реляционных баз данных считается сотрудник фирмы IBM доктор Э. Кодд, опубликовавший 6 (июня 1970 г. статью A Relational Model of Data for Large-Shared Data Banks (Реляционная модель данных для больших коллективных банков данных). В этой статье впервые был использован термин «реляционная модель данных. Теория реляционных баз данных, разработанная в 70-х годах в США доктором Э. Коддом, имеет под собой мощную математическую основу, описывающую правила эффективной организации данных. Разработанная Э. Коддом теоретическая база стала основой для разработки теории проектирования баз данных.
Э. Кодд, будучи математиком по образованию, предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств (объединение, пересечение, разность, декартово произведение). Он доказал, что любой набор данных можно представить в виде двумерных таблиц особого вида, известных в математике как «отношения».
Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представлены для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами.
Таблица состоит из столбцов (полей) и строк (записей); имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка- конкретный объект. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Значения выбираются из множества всех возможных значений атрибута объекта, которое называется доменом (domain) .
В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементам данных. Если при вычислении логического условия относительно элемента данных в результате получено значение «истина», то этот элемент принадлежит домену. В простейшем случае домен определяется как допустимое потенциальное множество значений одного типа. Например, совокупность дат рождения всех сотрудников составляет «домен дат рождения», а имена всех сотрудников составляют «домен имен сотрудников». Домен дат рождения имеет тип данных, позволяющий хранить информацию о моментах времени, а домен имен сотрудников должен иметь символьный тип данных.
Если два значения берутся из одного и того же домена, то можно выполнять сравнение этих двух значений. Например, если два значения взяты из домена дат рождения, то можно сравнить их и определить, кто из сотрудников старше. Если же значения берутся из разных доменов, то их сравнение не допускается, так как, по всей вероятности, оно не имеет смысла. Например, из сравнения имени и даты рождения сотрудника ничего определенного не выйдет.
Каждый столбец (поле) имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы. При проектировании таблиц в рамках конкретной СУБД имеется возможность выбрать для каждого поля его тип, то есть определить набор правил по его отображению, а также определить те операции, которые можно выполнять над данными, хранящимися в этом поле. Наборы типов могут различаться у разных СУБД.
Имя поля должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь поля с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь, по крайней мере, одно поле; поля расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от полей, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено.
Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует «первой», «второй», «последней». Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом (primary key) . Часто вводят искусственное поле, предназначенное для нумерации записей в таблице. Таким полем, например, может быть его порядковый, который сможет обеспечить уникальность каждой записи в таблице. Ключ должен обладать следующими свойствами.
Уникальностью. В каждый момент времени никакие два различных кортежа отношения не имеют одинакового значения для комбинации входящих в ключ атрибутов. То есть в таблице не может быть двух строк, имеющих одинаковый идентификационный номер или номер паспорта.
Минимальностью. Ни один из входящих в ключ атрибутов не может быть исключен из ключа без нарушения уникальности. Это означает, что не стоит создавать ключ, включающий и номер паспорта, и идентификационный номер. Достаточно использовать любой из этих атрибутов, чтобы однозначно идентифицировать кортеж. Не стоит также включать в ключ неуникальный атрибут, то есть запрещается использование в качестве ключа комбинации идентификационного номера и имени служащего. При исключении имени служащего из ключа все равно можно уникально идентифицировать каждую строку.
Каждое отношение имеет, по крайней мере, один возможный ключ, поскольку совокупность всех его атрибутов удовлетворяет условию уникальности - это следует из самого определения отношения.
Один из возможных ключей произвольно выбирается в качестве первичного ключа. Остальные возможные ключи, если они есть, принимаются за альтернативные ключи. Например, если в качестве первичного ключа выбрать идентификационный номер, то номер паспорта будет альтернативным ключом.
Взаимосвязь таблиц является важнейшим элементом реляционной модели данных. Она поддерживается внешними ключами (foreign key).
При описании модели реляционной базы данных для одного и того же понятия часто употребляют различные термины, что зависит от уровня описания (теория или практика) и системы (Access, SQL Server, dBase). В табл. 2.3 приведена сводная информация об используемых терминах.
Таблица 2.3. Терминология баз данных
Теория БД____________ Реляционные БД_________ SQL Server __________
Отношение (Relation) Таблица (Table) Таблица (Table)
Кортеж (Tuple) Запись (Record) Строка (Row)
Атрибут (Attribute)Поле (Field)_______________ Столбец или колонка (Column)
Реляционные базы данных
Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в базе данных. То есть база данных представляет набор таблиц, необходимых для хранения всех данных. Таблицы реляционной базы данных логически связаны между собой.Требования к проектированию реляционной базы данных в общем виде можно свести к нескольким правилам.
О Каждая таблица имеет уникальное в базе данных имя и состоит из однотипных строк.
О Каждая таблица состоит из фиксированного числа столбцов и значений. В одном столбце строки не может быть сохранено более одного значения. Например, если есть таблица с информацией об авторе, дате издания, тираже и т. д., то в столбце с именем автора не может храниться более одной фамилии. Если книга написана двумя и более авторами, придется использовать дополнительные таблицы.
О Ни в какой момент времени в таблице не найдется двух строк, дублирующих друг друга. Строки должны отличаться хотя бы одним значением, чтобы была возможность однозначно идентифицировать любую строку таблицы.
О Каждому столбцу присваивается уникальное в пределах таблицы имя; для него устанавливается конкретный тип данных, чтобы в этом столбце размещались однородные значения (даты, фамилии, телефоны, денежные суммы и т. д.).
О Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений самих данных, и такой метод представления является единственным. Например, связь между таблицами осуществляется на основе хранимых в соответствующих столбцах данных, а не на основе каких-либо указателей, искусственно определяющих связи.
О При обработке данных можно свободно обращаться к любой строке или любому столбцу таблицы. Значения, хранимые в таблице, не накладывают никаких ограничений на очередность обращения к данным. Описание столбцов,
База данных (БД) - это поименованная совокупность структурированных данных, относящихся к определенной предметной области и предназначенных для хранения, накопления и обработки с помощью ЭВМ.
Реляционная База Данных (РБД) - это набор отношений, имена которых совпадают с именами схемотношений в схеме БД.
Основные понятия реляционных баз данных:
· Тип данных – тип значений конкретного столбца.
· Домен (domain) – множество всех допустимых значений атрибута.
· Атрибут (attribute) – заголовок столбца таблицы, характеризующий поименованное свойство объекта, например, фамилия студента, дата оформления заказа, пол сотрудника и т.п.
· Кортеж – строка таблицы, представляющая собой совокупность значений логически связанных атрибутов.
· Отношение (relation) – таблица, отражающая информацию об объектах реального мира, например, о студентах, заказах, сотрудниках, жителях и т.д.
· Первичный ключ (primary key) – поле (или набор полей) таблицы, однозначно идентифицирующий каждую из ее записей.
· Альтернативный ключ – это поле (или набор полей), несовпадающее с первичным ключом и уникально идентифицирующий экземпляр записи.
· Внешний ключ – это поле (или набор полей), чьи значения совпадают с имеющимися значениями первичного ключа другой таблицы. При связи двух таблиц с первичным ключом первой таблицы связывается внешний ключ второй таблицы.
· Реляционная модель данных (РМД) - организация данных в виде двумерных таблиц.
Каждая реляционная таблица должна обладать следующими свойствами:
1. Каждая запись таблицы уникальна, т.е. совокупность значений по полям не повторяется.
2. Каждое значение, записывается на пересечении строки и столбца - является атомарным (неразделимым).
3. Значения каждого поля должны быть одного типа.
4. Каждое поле имеет уникальное имя.
5. Порядок расположения записей несущественен.
Основные элементы БД:
Поле - элементарная единица логической организации данных. Для описания поля используются следующие характеристики:
· имя, например, Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения;
· тип, например, строковый, символьный, числовой, датовый;
· длина, например, в байтах;
· точность для числовых данных, например, два десятичных знака для отображения дробной части числа.
Запись - совокупность значений логически связанных полей.
Индекс – средство ускорения операции поиска записей, использующееся для установки связей между таблицами. Таблица, для которой используется индекс, называют индексированной. При работе с индексами необходимо обращать внимание на организацию индексов, являющуюся основой для классификации. Простой индекс представлен одним полем или логическим выражением, обрабатывающим одно поле. Составной индекс представлен несколькими полями с возможностью использования различных функций. Индексы таблицы хранятся в индексном файле.
Целостность данных – это средство защиты данных по полям связи, позволяющее поддерживать таблицы в согласованном (непротиворечивом) состоянии (то есть не допускающее существование в подчиненной таблице записей, не имеющих соответствующих записей в родительской таблице).
Запрос – сформулированный вопрос к одной или нескольким взаимосвязанным таблицам, содержащий критерии выборки данных. Запрос осуществляется с помощью структурированного языка запросов SQL (Srtructured Query Language). В результате выборки данных из одной или нескольких таблиц может быть получено множество записей, называемое представлением.
Представление данных – сохраняемый в базе данных именованный запрос на выборку данных (из одной или нескольких таблиц).
Представление, по существу, является временной таблицей, формируемой в результате выполнения запроса. Сам запрос может быть направлен в отдельный файл, отчет, временную таблицу, таблицу на диске и т.п.
Отчет – компонент системы, основное назначение которого – описание и вывод на печать документов на основе информации из БД.
Общая характеристика работы с РБД:
Наиболее распространенная трактовка реляционной модели данных, по-видимому, принадлежит Дейту, который воспроизводит ее (с различными уточнениями) практически во всех своих книгах. Согласно Дейту реляционная модель состоит из трех частей, описывающих разные аспекты реляционного подхода: структурной части, манипуляционной части и целостной части.
В структурной части модели фиксируется, что единственной структурой данных, используемой в реляционных БД, является нормализованное n-арное отношение.
В манипуляционной части модели утверждаются два фундаментальных механизма манипулирования реляционными БД - реляционная алгебра и реляционное исчисление. Первый механизм базируется в основном на классической теории множеств (с некоторыми уточнениями), а второй - на классическом логическом аппарате исчисления предикатов первого порядка. Заметим, что основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.
28. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ЯЗЫКИ. ТРАНСЛЯТОРЫ (ИНТЕРПРЕТАТОРЫ И КОМПИЛЯТОРЫ). АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ ЯЗЫК БЕЙСИК. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ. ИДЕНТИФИКАТОРЫ. ПЕРЕМЕННЫЕ. ОПЕРАТОРЫ. ОБРАБОТКА ОДНОМЕРНЫХ И ДВУХМЕРНЫХ МАССИВОВ. ФУНКЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ. ПОДПРОГРАММЫ. РАБОТА С ФАЙЛАМИ ДАННЫХ.
Язык высокого уровня - язык программирования, понятия и структура которого удобны для восприятия человеком.
Алгоритмический язык (Algorithmic language) - язык программирования - искусственный (формальный) язык, предназначенный для записи алгоритмов. Язык программирования задается своим описанием и реализуется в виде специальной программы: компилятора или интерпретатора. Примерами алгоритмических языков служат – Borland Pascal, C++, Basic и т.д.
Основные понятия алгоритмического языка:
Состав языка :
Обычный разговорный язык состоит из четырех основных элементов: символов, слов, словосочетаний и предложений. Алгоритмический язык содержит подобные элементы, только слова называют элементарными конструкциями, словосочетания - выражениями, предложения - операторами.
Символы , элементарные конструкции, выражения и операторы составляют иерархическую структуру, поскольку элементарные конструкции образуются из последовательности символов.
Выражения - это последовательность элементарных конструкций и символов,
Оператор - последовательность выражений, элементарных конструкций и символов.
Описание языка:
Описание символов заключается в перечислении допустимых символов языка. Под описанием элементарных конструкций понимают правила их образования. Описание выражений - это правила образования любых выражений, имеющих смысл в данном языке. Описание операторов состоит из рассмотрения всех типов операторов, допустимых в языке. Описание каждого элемента языка задается его СИНТАКСИСОМ и СЕМАНТИКОЙ.
Синтаксические определения устанавливают правила построения элементов языка.
Семантика определяет смысл и правила использования тех элементов языка, для которых были даны синтаксические определения.
Символы языка - это основные неделимые знаки, в терминах которых пишутся все тексты на языке.
Элементарные конструкции - это минимальные единицы языка, имеющие самостоятельный смысл. Они образуются из основных символов языка.
Выражение в алгоритмическом языке состоит из элементарных конструкций и символов, оно задает правило вычисления некоторого значения.
Оператор задает полное описание некоторого действия, которое необходимо выполнить. Для описания сложного действия может потребоваться группа операторов.
В этом случае операторы объединяются в Составной оператор или Блок. Действия , заданные операторами, выполняются над данными. Предложения алгоритмического языка, в которых даются сведения о типах данных, называются описаниями или неисполняемыми операторами. Объединенная единым алгоритмом совокупность описаний и операторов образует программу на алгоритмическом языке. В процессе изучения алгоритмического языка необходимо отличать алгоритмический язык от того языка, с помощью которого осуществляется описание изучаемого алгоритмического языка. Обычно изучаемый язык называют просто языком, а язык, в терминах которого дается описание изучаемого языка - Метаязыком .
Трансляторы - (англ. translator - переводчик) - это программа-переводчик. Она преобразует программу, написанную на одном из языков высокого уровня, в программу, состоящую из машинных команд.
Программа, написанная на каком-либо алгоритмическом языке высокого уровня, не может быть непосредственно выполнена на ЭВМ. ЭВМ понимает только язык машинных команд. Следовательно, программа на алгоритмическом языке должна быть переведена (транслирована) на язык команд конкретной ЭВМ. Такой перевод осуществляется автоматически специальными программами-трансляторами, создаваемыми для каждого алгоритмического языка и для каждого типа компьютеров.
Существуют два основных способа трансляции - компиляция и интерпретация.
1.Компиляция: Компилятор (англ. compiler - составитель, собиратель) читает всю программу целиком, делает ее перевод и создает законченный вариант программы на машинном языке, который затем и выполняется.
При компиляции вся исходная программа сразу превращается в последовательность машинных команд. После этого полученная результирующая программа выполняется ЭВМ с имеющимися исходными данными. Достоинство такого способа состоит в том, что трансляция выполняется один раз, а (многократное) выполнение результирующей программы может осуществляться с большой скоростью. Вместе с тем результирующая программа может занять в памяти ЭВМ очень много места, так как один оператор языка при трансляции заменяется сотнями или даже тысячами команд. Кроме того, отладка и видоизменения транслированной программы весьма затруднены.
2. Интерпретация: Интерпретатор (англ. interpreter - истолкователь, устный переводчик) переводит и выполняет программу строка за строкой.
При интерпретации исходная программа хранится в памяти ЭВМ почти в неизменном виде. Программа-интерпретатор декодирует операторы исходной программы по одному и тут же обеспечивает их выполнение с имеющимися данными. Интерпретируемая программа занимает в памяти компьютера мало места, ее легко отлаживать и видоизменять. Зато выполнение программы происходит достаточно медленно, поскольку при каждом исполнении заново осуществляется поочередная интерпретация всех операторов.
Откомпилированные программы работают быстрее, но интерпретируемые проще исправлять и изменять
Каждый конкретный язык ориентирован либо на компиляцию, либо на интерпретацию - в зависимости от того, для каких целей он создавался. Например, Паскаль обычно используется для решения довольно сложных задач, в которых важна скорость работы программ. Поэтому данный язык обычно реализуется с помощью компилятора.
С другой стороны, Бейсик создавался как язык для начинающих программистов, для которых построчное выполнение программы имеет неоспоримые преимущества.
Иногда для одного языка имеется и компилятор, и интерпретатор. В этом случае для разработки и тестирования программы можно воспользоваться интерпретатором, а затем откомпилировать отлаженную программу, чтобы повысить скорость ее выполнения.
Примечание переводчика: хоть статья довольно старая (опубликована 2 года назад) и носит громкое название, в ней все же дается хорошее представление о различиях реляционных БД и NoSQL БД, их преимуществах и недостатках, а также приводится краткий обзор нереляционных хранилищ.
В последнее время появилось много нереляционных баз данных. Это говорит о том, что если вам нужна практически неограниченная масштабируемость по требованию, вам нужна нереляционная БД.
Если это правда, значит ли это, что могучие реляционные БД стали уязвимы? Значит ли это, что дни реляционных БД проходят и скоро совсем пройдут? В этой статье мы рассмотрим популярное течение нереляционных баз данных применительно к различным ситуациям и посмотрим, повлияет ли это на будущее реляционных БД.
Реляционные базы данных существуют уже около 30 лет. За это время вспыхивало несколько революций, которые должны были положить конец реляционным хранилищам. Конечно, ни одна из этих революций не состоялась, и одна из них ни на йоту не поколебала позиции реляционных БД.
Причины такого доминирования неочевидны. На протяжении всего существования реляционных БД они постоянно предлагали наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости в сфере управлении данными.
Однако чтобы обеспечить все эти особенности, реляционные хранилища невероятно сложны внутри. Например, простой SELECT запрос может иметь сотни потенциальных путей выполнения, которые оптимизатор оценит непосредственно во время выполнения запроса. Все это скрыто от пользователей, однако внутри РСУБД создает план выполнения, основывающийся на вещах вроде алгоритмов оценки стоимости и наилучшим образом отвечающий запросу.
Сегодня ситуация немного другая. Разнообразие приложений растет, а с ним растет и важность перечисленных особенностей. И с ростом количества баз данных, одна особенность начинает затмевать все другие. Это масштабируемость. Поскольку все больше приложений работают в условиях высокой нагрузки, например, таких как веб-сервисы, их требования к масштабируемости могут очень быстро меняться и сильно расти. Первую проблему может быть очень сложно разрешить, если у вас есть реляционная БД, расположенная на собственном сервере. Предположим, нагрузка на сервер за ночь увеличилась втрое. Как быстро вы сможете проапгрейдить железо? Решение второй проблемы также вызывает трудности в случае использования реляционных БД.
Реляционные БД хорошо масштабируются только в том случае, если располагаются на единственном сервере. Когда ресурсы этого сервера закончатся, вам необходимо будет добавить больше машин и распределить нагрузку между ними. И вот тут сложность реляционных БД начинает играть против масштабируемости. Если вы попробуете увеличить количество серверов не до нескольких штук, а до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, и характеристики, которые делают реляционные БД такими привлекательными, стремительно снижают к нулю шансы использовать их в качестве платформы для больших распределенных систем.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, вендорам облачных сервисов приходится как-то бороться с этим ограничением, потому что какая ж это облачная платформа без масштабируемого хранилища данных. Поэтому у вендоров остается только один вариант, если они хотят предоставлять пользователям масштабируемое место для хранения данных. Нужно применять другие типы баз данных, которые обладают более высокой способностью к масштабированию, пусть и ценой других возможностей, доступных в реляционных БД.
Эти преимущества, а также существующий спрос на них, привел к волне новых систем управления базами данных.
Впрочем, как бы вы его не называли, этот «новый» тип баз данных не такой уж новый и всегда применялся в основном для приложений, для которых использование реляционных БД было бы непригодно. Однако без потребности веба и «облака» в масштабируемости, эти системы оставались не сильно востребованными. Теперь же задача состоит в том, чтобы определить, какой тип хранилища больше подходит для конкретной системы.
Реляционные БД и хранилища типа ключ-значение отличаются коренным образом и предназначены для решения разных задач. Сравнение характеристик позволит всего лишь понять разницу между ними, однако начнем с этого:
Характеристики хранилищ
| Реляционная БД | Хранилище типа ключ-значение |
|---|---|
| База данных состоит из таблиц, таблицы содержат колонки и строки, а строки состоят из значений колонок. Все строки одной таблицы имеют единую структуру. |
Для доменов можно провести аналогию с таблицами, однако в отличие от таблиц для доменов не определяется структура данных. Домен – это такая коробка, в которую вы можете складывать все что угодно. Записи внутри одного домена могут иметь разную структуру. |
| Модель данных 1 определена заранее. Является строго типизированной, содержит ограничения и отношения для обеспечения целостности данных. |
Записи идентифицируются по ключу, при этом каждая запись имеет динамический набор атрибутов, связанных с ней. |
| Модель данных основана на естественном представлении содержащихся данных, а не на функциональности приложения. |
В некоторых реализация атрибуты могут быть только строковыми. В других реализациях атрибуты имеют простые типы данных, которые отражают типы, использующиеся в программировании: целые числа, массива строк и списки. |
| Модель данных подвергается нормализации, чтобы избежать дублирования данных. Нормализация порождает отношения между таблицами. Отношения связывают данные разных таблиц. |
Между доменами, также как и внутри одного домена, отношения явно не определены. |
Доступ к данным
| Реляционная БД | Хранилище типа ключ-значение |
|---|---|
| Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием языка структурированных запросов (SQL). |
Данные создаются, обновляются, удаляются и запрашиваются с использованием вызова API методов. |
| SQL-запросы могут извлекать данные как из одиночной таблица, так и из нескольких таблиц, используя при этом соединения (join’ы). |
Некоторые реализации предоставляют SQL-подобный синтаксис для задания условий фильтрации. |
| SQL-запросы могут включать агрегации и сложные фильтры. |
Зачастую можно использовать только базовые операторы сравнений (=, !=, <, >, <= и =>). |
| Реляционная БД обычно содержит встроенную логику, такую как триггеры, хранимые процедуры и функции. |
Вся бизнес-логика и логика для поддержки целостности данных содержится в коде приложений. |
Благодаря тому, что такие хранилища легко и динамически расширяются, они также пригодятся вендорам, которые предоставляют многопользовательскую веб-платформу хранения данных. Такая база представляет относительно дешевое средство хранения данных с большим потенциалом к масштабируемости. Пользователи обычно платят только за то, что они используют, однако их потребности могут вырасти. Вендор сможет динамически и практически без ограничений увеличить размер платформы, исходя из нагрузки.
Другие аргументы в пользу использования хранилищ типа ключ-значение, наподобие «Реляционные базы могут стать неуклюжими» (кстати, я без понятия, что это значит), являются менее убедительными. Но прежде чем стать сторонником таких хранилищ, ознакомьтесь со следующим разделом.
Другое преимущество реляционных БД заключается в том, что они вынуждают вас пройти через процесс разработки модели данных. Если вы хорошо спроектировали модель, то база данных будет содержать логическую структуру, которая полностью отражает структуру хранимых данных, однако расходится со структурой приложения. Таким образом, данные становятся независимы от приложения. Это значит, что другое приложение сможет использовать те же самые данные и логика приложения может быть изменена без каких-либо изменений в модели базы. Чтобы проделать то же самое с хранилищем типа ключ-значение, попробуйте заменить процесс проектирования реляционной модели проектированием классов, при котором создаются общие классы, основанные на естественной структуре данных.
И не забудьте о совместимости. В отличие от реляционных БД, хранилища, ориентированные на использование в «облаке», имеют гораздо меньше общих стандартов. Хоть концептуально они и не отличаются, они все имеют разные API, интерфейсы запросов и свою специфику. Поэтому вам лучше доверять вашему вендору, потому что в случае чего, вы не сможете легко переключиться на другого поставщика услуг. А учитывая тот факт, что почти все современные хранилища типа ключ-значение находятся в стадии бета-версий 2 , доверять становится еще рискованнее, чем в случае использования реляционных БД.
Эти ограничения не страшны для простой логики (создание, обновление, удаление и извлечение небольшого количества записей). Но что если ваше приложение становится популярным? Вы получили много новых пользователей и много новых данных, и теперь хотите сделать новые возможности для пользователей или каким-то образом извлечь выгоду из данных. Тут вы можете жестко обломаться с выполнением даже простых запросов для анализа данных. Фичи наподобие отслеживания шаблонов использования приложения или системы рекомендаций, основанной на истории пользователя, в лучшем случае могут оказаться сложны в реализации. А в худшем - просто невозможны.
В таком случае для аналитики лучше сделать отдельную базу данных, которая будет заполняться данными из вашего хранилища типа ключ-значение. Продумайте заранее, каким образом это можно будет сделать. Будете ли вы размещать сервер в облаке или у себя? Не будет ли проблем из-за задержек сигнала между вами и вашим провайдером? Поддерживает ли ваше хранилище такой перенос данных? Если у вас 100 миллионов записей, а за один раз вы можете взять 1000 записей, сколько потребуется на перенос всех данных?
Однако не ставьте масштабируемость превыше всего. Она будет бесполезна, если ваши пользователи решат пользоваться услугами другого сервиса, потому что тот предоставляет больше возможностей и настроек.
Одной из ключевых особенностей SimpleDB является использование модели конечной констистенции (eventual consistency model). Эта модель подходит для многопоточной работы, однако следует иметь в виду, что после того, как вы изменили значение атрибута в какой-то записи, при последующих операциях чтения эти изменения могут быть не видны. Вероятность такого развития событий достаточно низкая, тем не менее, о ней нужно помнить. Вы же не хотите продать последний билет пяти покупателям только потому, что ваши данные были неконсистентны в момент продажи.
Скорее всего вы будете использовать именно это хранилище данных при разработке с помощью Google AppEngine. Однако в отличии от SimpleDB, вы не сможете использовать AppEngine Datastore (или BigTable) вне веб-сервисов Google.
Для всех остальных требований лучше выбрать старые добрые реляционные СУБД. Так обречены ли они? Конечно, нет. По крайней мере, пока.
1 - по моему мнению, здесь больше подходит термин «структура данных», однако оставил оригинальное data model.
2 - скорее всего, автор имел в виду, что по своим возможностям нереляционные БД уступают реляционным.
3 - возможно, данные уже устарели, статья датируется февралем 2009 года.
Системы управления базами данных и экспертные системы. Основные понятия реляционных БД. Работа с запросами. Формы. Отчеты. Создание базы данных.
Системы управления базами данных и их функции
В современной технологии баз данных для создания баз данных, их поддержки и обслуживания используется специализированное программное обеспечение - системы управления базами данных. СУБД - это комплекс программных и языковых средств, необходимых для создания и эксплуатации баз данных.
На этапе разработки баз данных СУБД служит для описания структуры базы данных: определения таблиц; определения количества полей; типа данных, отображающихся в них; размеров полей; определения связей между таблицами. Помимо таблиц большинство СУБД предусматривает создание специальных средств для работы с данными - форм, запросов.
Во время эксплуатации баз данных СУБД обеспечивает редактирование структуры базы данных, заполнение ее данными, поиск, сортировку, отбор данных по заданным критериям, формирование отчетов.
В информационных системах, которые работают на IBM-совместимых персональных компьютерах, большое распространение получили так называемые dBASE-подобные системы управления базами данных, например, dBASE, FoxPro и Clipper. Для пользователей существенным является то, что, отличаясь между собой командными языками и форматом индексных файлов, все эти СУБД используют одни и те же файлы баз данных с расширением.DBF, формат которых стал на некоторое время своеобразным стандартом баз данных.
В dBASE-подобных БД фактически использован реляционный подход к организации данных, т.е. каждый файл.DBF представляет собой двумерную таблицу, которая состоит из фиксированного числа столбцов и переменного числа строк (записей). В терминах, принятых в технической документации, каждому столбцу соответствует поле одного из пяти типов (N - числовое, С - символьное, D - дата, L -логическое, М - примечание), а каждой строке - запись фиксированной длины, состоящая из фиксированного числа полей. С помощью командных языков этих СУБД создаются и исправляются макеты файлов.DBF (описания таблиц), создаются индексные файлы, описываются процедуры работы с базами данных (чтение, поиск, модификация данных, составление отчетов и многое другое). Характерной особенностью файла.DBF является простота и наглядность: физическое представление данных на диске в точности соответствует представлению таблицы на бумаге. Однако в целом системы, построенные на основе файлов.DBF, следует считать устаревшими.
Большую популярность имеют и другие СУБД (с другим форматом файлов) - Paradox, Clarion и т.п. Следует подчеркнуть, что перечисленные системы ведут родословную от MS-DOS, однако ныне почти все они усовершенствованы и имеют версии для Windows.
Среди современных реляционных систем наиболее популярна СУБД для Windows - Access фирмы Microsoft, Approach фирмы Lotus, Paradox фирмы Borland. Многие из этих систем поддерживают технологию OLE и могут манипулировать не только числовой и текстовой информацией, но и графическими образами (рисунками, фотографиями) и даже звуковыми фрагментами и видеоклипами.
Перечисленные СУБД часто называют настольными, имея в виду сравнительно небольшой объем данных, обслуживаемых этими системами. Однако с ними часто работают не только индивидуальные пользователи, но и целые коллективы (особенно в локальных вычислительных сетях).
Вместе с тем в центр современной информационной технологии постепенно перемещаются более мощные реляционные СУБД с так называемым SQL-доступом. В основе этих СУБД лежит технология «клиент-сервер». Среди ведущих производителей таких систем - фирмы Oracle, Centura (Gupta), Sybase, Informix, Microsoft и другие.
Типы данных в базах данных
Информационные системы работают со следующими основными типами данных.
Текстовые данные . Значение каждого текстового (символьного) данного представлено совокупностью произвольных алфавитно-цифровых символов, длина которой чаще всего не превышает 255 (например, 5, 10, 140). Текстовыми данными представляют в ИС фамилии и должности людей, названия фирм, продуктов, приборов и т.д. В частном случае значение текстового данного может быть именем какого-то файла, который содержит неструктурированную информацию произвольной длины (например, биографию или фотографию объекта). Фактически это структурированная ссылка, позволяющая резко расширить информативность вашей таблицы.
Числовые данные . Данные этого типа обычно используются для представления атрибутов, со значениями которых нужно проводить арифметические операции (весов, цен, коэффициентов и т.п.). Числовое данное, как правило, имеет дополнительные характеристики, например: целое число длиной 2 байта, число с плавающей точкой (4 байта) в фиксированном формате и др. Разделителем целой и дробной части обычно служит точка.
Данные типа даты и (или) времени . Данные типа даты задаются в каком-то известном машине формате, например, - ДД.ММ.ГГ (день, месяц, год). С первого взгляда - это частный случай текстового данного. Однако использование в ИС особого типа для даты имеет следующие преимущества. Во-первых, система получает возможность вести жесткий контроль (например, значение месяца может быть только дискретным в диапазоне 01-12). Во-вторых, появляется возможность автоматизированного представления формата даты в зависимости от традиций той или иной страны (например, в США принят формат ММ-ДД-ГТ). В-третьих, при программировании значительно упрощаются арифметические операции с датами (попробуйте, например, вручную вычислить дату спустя 57 дней после заданного числа). Те же преимущества имеет использование данного типа времени.
Логические данные . Данное этого типа (иногда его называют булевым) может принимать только одно из двух взаимоисключающих значений - True или False (условно: 1 или 0). Фактически это переключатель, значение которого можно интерпретировать как «Да» и «Нет» или как «Истина» и «Ложь». Логический тип удобно использовать для тех атрибутов, которые могут принимать одно из двух взаимоисключающих значений, например, наличие водительских прав (да -нет), военнообязанный (да-нет) и т.п.
Поля объекта OLE . Значением таких данных может быть любой объект OLE, который имеется на компьютере (графика, звук, видео). В частности, в список учащихся можно включить не только статическую фотографию учащегося, но и его голос.
Пользовательские типы . Во многих системах пользователям предоставляется возможность создавать собственные типы данных, например: «День недели» (понедельник, вторник и т.д.), «Адрес» (почтовый индекс - город - ...) и др.
В частном случае значение текстового данного может быть совокупностью пробелов, а значение числового данного - нулем. Если же в таблицу вообще не введена информация, значение будет пустым (Null). He следует путать Null (отсутствие данных) с нулем или пробелами. Во многих системах пользователю важно зафиксировать отсутствие данных для каких-то экземпляров объекта (например, отсутствие адреса, «Адрес is Null»). Если случайно ввести в такую строку таблицы пробел, система сочтет, что адрес задан, и данный экземпляр не попадет в список объектов с отсутствующими адресами.
Реляционные базы данных
Наиболее удобным и для пользователя, и для компьютера является представление данных в виде двумерной таблицы - большинство современных информационных систем работает именно с такими таблицами. Базы данных, которые состоят из двумерных таблиц, называются реляционными , (по-английски «relation» - отношение). Основная идея реляционного подхода состоит в том, чтобы представить произвольную структуру данных в виде простой двумерной таблицы.
Примером реализации реляционной модели данных может быть таблица с информацией об учащихся.
Как видно из приведенного примера, реляционная таблица обладает следующими свойствами:
· каждая строка таблицы - один элемент данных (сведения об одном учащемся);
· все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип и длину (например, в столбце Имя отображаются имена учащихся символьного типа длиной не более 17 символов);
· каждый столбец имеет уникальное имя (например, в таблице нет двух столбцов Имя);
· одинаковые строки в таблице не допускаются (запись о каждом учащемся делается только один раз);
· порядок следования строк и столбцов в таблице может быть произвольным (запись об учащемся в таблицу делается при поступлении в школу, при этом порядок следования столбцов не имеет значения).
Структурные элементы реляционной базы данных
На примере реляционной таблицы рассмотрим основные структурные элементы базы данных.
1. В реляционных базах данных любые совокупности данных представляются в виде двумерных таблиц (отношений), подобных описанному выше списку учащихся. При этом каждая таблица состоит из фиксированного числа столбцов и некоторого (переменного) количества строк. Описание столбцов принято называть макетом таблицы.
2. Каждый столбец таблицы представляет поле – элементарную единицу логической организации данных, которая соответствует неделимой единице информации - реквизиту объекта данных (например, фамилия учащегося, адрес).
Для описания поля используются характеристики:
· имя поля (например, № личного дела, Фамилия);
· тип поля (например, символьный, дата);
· дополнительные характеристики (длина поля, формат, точность).
Например, поле Дата рождения может иметь тип «дата» и длину 8 (6 цифр и 2 точки, разделяющих в записи даты день, месяц и год).
3. Каждая строка таблицы называется записью. Запись логически объединяет все поля, описывающие один объект данных, например, все поля в первой строке вышеприведенной таблицы описывают данные об учащемся Петрове Иване Васильевиче 12.03.89 рождения, проживающем по адресу ул. Горького, 12-34, обучающемся в 4А классе, номер личного дела - П-69. Система нумерует записи по порядку: 1,2, ..., n, где n - общее число записей (строк) в таблице на данный момент. В отличие от количества полей (столбцов) в таблице количество записей в процессе эксплуатации БД может как угодно меняться (от нуля до миллионов). Количество полей, их имена и типы тоже можно изменить, но это уже особая операция, которая называется изменением макета таблицы .
4. В структуре записи файла указываются поля, значения которых являются простым ключом, которые идентифицируют экземпляр записи. Примером такого простого ключа в таблице Учащиеся является поле № личного дела, значение которого однозначно определяет один объект таблицы - одного учащегося, так как в таблице нет двух учащихся с одинаковым номером личного дела.
5. Каждое поле может входить в несколько таблиц (например, поле Фамилия может входить в таблицу Список занимающихся в театральном кружке).
