Файл: Тема Введение в теорию баз данных Вопрос Основные понятия.pdf

Одним из примеров реализации такой модели может служить сеть Интернет: данные вводятся и хранятся на разных компьютерах по всему миру,
любой пользователь может получить доступ к этим данным, не задумываясь о том, где они физически расположены.
Рис. 57. Распределенная база данных
К.Дж. Дейт провозглашает следующий фундаментальный принцип распределенной базы данных. Для пользователя распределенная система должна выглядеть точно так же, как нераспределенная. Из этого принципа следует ряд правил:
·
Локальная автономия.
·
Независимость от центрального узла.
·
Непрерывное функционирование.
·
Независимость от расположения.
·
Независимость от фрагментации.
·
Независимость от репликации.
·
Обработка распределенных запросов.
·
Управление распределенными транзакциями.
·
Независимость от аппаратного обеспечения.
·
Независимость от операционной системы.
·
Независимость от сети.
·
Независимость от СУБД.
Заметим, что понятие распределенной базы данных можно интерпретировать как следующий шаг в развитии понятий о данных, обусловленный распределенностью данных в реальных предметных областях, а также новым этапом развития средств вычислительной техники – широким использованием вычислительных сетей.
В этой интерпретации распределенную базу данных можно понимать как совокупность логически взаимосвязанных распределенных по разным компьютерам баз данных.
Перечислим основные проблемы создания распределенной базы данных.
Фрагментация данных и распределение по компьютерам.
Составление глобального каталога, содержащего информацию о каждом фрагменте БД и его местоположении в сети. (Каталог может храниться на одном узле или быть распределенным)
Организация обработки запросов (синхронизация нескольких запросов к одним и тем же данным, исключение аномалий удаления и обновления одних и тех же данных, расположенных на различных узлах, оптимизация последовательности шагов при обработке запроса и т.д.).
Значительным достоинством этой модели является приближение данных к месту их порождения, что позволяет существенно повысить их достоверность, недостатком – достаточно высокая сложность управления данными как единым целым.
К сожалению, процесс создания и обслуживания распределенных баз данных связан и с техническими трудностями, среди которых можно выделить жесткие требования к пропускной способности каналов связи, а также низкую производительность, обусловленную значительными затратами коммуникационных и вычислительных ресурсов при их синхронизации во время выполнения транзакций (особенно при интенсивных обращениях из разных узлов к одному фрагменту).

---

Технология, связанная с использованием распределенных баз данных, в наибольшей степени соответствует организационной человеческой деятельности (информация распределена по месту деятельности людей, и они обмениваются ей в процессе работы) и позволяет наиболее успешно решать важнейшие проблемы, ведения баз данных:
·
повысить достоверность информации (информация вводится в месте ее порождения лицом, которое лучше всех понимает ее смысловое значение);
·
повысить оперативность локальной обработки информации (соответствующие вопросы решаются на локальном компьютере с фрагментом базы данных).
Поэтому очевидно, что задача проектирования, создания и функционирования распределенных баз данных является весьма существенной, активно изучается в настоящее время и будет решаться и далее.

---

Хранилища данных.
Как уже неоднократно отмечалось, технологии баз данных предназначены, как правило, для решения текущих задач обработки данных организации.
В базу данных постоянно вносятся изменения, то есть база данных отражает моментальный снимок определенной области деятельности предприятия. Для эффективного принятия решений руководством при управлении организацией важно не только знать текущее положение дел, но и иметь возможность анализировать динамику (изменение во времени) основных показателей, причем, зачастую из разных баз данных. Такую возможность дает технология так называемых хранилищ данных.
Приведем определение хранилища данных (Bill Inmon).
Хранилище данных – предметно-ориентированный, интегрированный, привязанный ко времени и неизменяемый набор данных, предназначенный для поддержки принятия решений.
Под предметной ориентированностью здесь понимается ориентированность на предметы (определенные группы данных), а не на конкретные приложения. Например, ориентация на данные о сотрудниках, а не только о расчете их заработной платы. Под интегрированностью здесь понимается возможное объединение данных из разных источников (баз данных), имеющих разный формат и несогласованных. Привязка ко времени предполагает, что для всех данных указан момент или промежуток времени, в который они корректны. Данные в хранилище не изменяются, они лишь регулярно пополняются из оперативных баз данных. Общая схема взаимодействия информационного хранилища и баз данных приводится на рис. 58.
Рис. 58. Схема организации работы хранилища данных
Еще раз подчеркнем, что основной целью хранилищ данных является бизнес-анализ или информационная поддержка принятия управленческих решений.
Для реализации всей необходимой обработки информации в соответствии с этой схемой необходимы следующие программные средства:
·
средства извлечения данных из баз данных;
·
средства управления данными хранилища (система управления базой данных хранилища);
·
средства анализа данных хранилища (используется OLAP-технология):
·
средства доставки данных;
·
средства визуализации результатов обработки для конечных пользователей.
Для работы соответствующих программных средств необходимо описание структуры содержимого информационного хранилища (метаописание).
Для самого общего случая, если данные берутся из баз данных, управляемых разными СУБД, из файлов разных типов, а данные разнородны, средства управления данными хранилища пока не созданы. Однако, если данные в информационное хранилище выбираются только из реляционных баз данных, то в качестве средств управления данными хранилища может быть взята мощная реляционная СУБД. Поэтому разработчики современных СУБД включают в состав программного обеспечения СУБД средства организации работы с хранилищами данных.

---

Рассмотрим в качестве примера возможности СУБД Microsoft SQL Server 2008 для организации хранилищ данных.
Microsoft SQL Server 2008 содержит в своем составе средства извлечения, преобразования и загрузки данных (SQL Server 2008 Integration Services),
способные интегрировать данные из различных источников, проверять данные на допустимость и преобразовывать перед загрузкой в хранилище. Эти средства также способствуют перемещению данных, поддерживают текстовый анализ и нечеткий поиск. Нужно отметить также среду визуальной разработки (Business Intelligence Development Studio) для создания многомерных кубов, отчетов, пакетов извлечения, преобразования и загрузки данных.
Существенной особенностью хранилищ данных является их очень большой объем. Microsoft SQL Server 2008 как средство управления данными хранилища позволяет работать с большими объемами данных, причем для сокращения времени обработки предусмотрена поддержка параллельных вычислений (путем разделения таблиц и индексов на секции о обеспечение параллельной обработки секций). В системе предусмотрена возможность сжатия данных (таблиц), что позволяет уменьшить физический размер таблиц и существенно сокращает время обмена между оперативной и внешней памятью.
В качестве средств анализа данных хранилища используется SQL Server 2008 Analysis Services, применяемый для построения многомерных кубов
(многомерных моделей данных). Это средство содержит семь эффективных алгоритмов анализа данных с целью поддержки принятия управленческих решений, в том числе анализ тенденций и статистический анализ данных.
В качестве средств представления аналитических данных пользователям предлагается использовать средство генерации отчетов SQL Server 2008
Reporting Services.
Таким образом, Microsoft SQL Server 2008 является эффективным средством реализации хранилищ данных на основе реляционных баз данных.
Литература
Основная литература:
1.
Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных – Москва – Санкт-Петербург - Киев: Вильямс, 2006 г. - 1328 с.
2.
Кузнецов С. Д. Базы данных.Модели и языки – М.: Бином-Пресс, 2008 г. - 720 с.
Дополнительная литература:
1.
Дженнифер Уидом, Гектор Гарсиа-Молина, Джеффри Ульман. Системы баз данных. Полный курс. (Database Systems. The Complete Book ). –
Москва – Санкт-Петербург - Киев: Вильямс, 2003 г. - 1088 с.
2.
Крейг С. Маллинс Администрирование баз данных. Полное справочное руководство по методам и процедурам / Пер. с англ. - М.: КУДИЦ-Образ,

---

2003.-752 с.
3.
Крёнке Д. Теория и практика построения баз данных (9-е издание). – СПб.: Питер, 2004 г. - 864 с.
4.
Кузнецов С. Д. Основы баз данных. – М.: Интернет-университет информационных технологий, 2007 г. - 488 с.
5.
Никандрова Ю.А. Основы SQL: Учебное пособие для студентов ВУЗов. - Саратов, «Наука», 2009. - 84с.
6.
Никандрова Ю.А. Основы семантического моделирования: Учебно-методическое пособие для студентов ВУЗов. - Саратов, «Наука», 2010. - 28с.
7.
Попов И. И., Максимов Н. В., Голицына О. Л. Базы данных. – М.: ФОРУМ: Инфра-М, 2006 г. - 352 с.
Интернет-ссылки:
№
Наименование портала (издания, курса,
документа)
ссылка
Основные учебные материалы
1.
Кузнецов С.Д. Информационно- аналитические материалы. «Основы современных баз данных»
http://citforum.ru/database/osbd/contents.shtml
2.
Кузнецов С.Д. «Базы данных. Вводный курс»
http://citforum.ru/database/advanced_intro/
3
Библиотека MSDN
http://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/
Контрольные вопросы и задания
Теоретические вопросы на знание базовых понятий предметной области курса.
Дать определение понятию:
·
«данные»;
·
«структура данных»;
·
«тип данных»;
·
«модель»;
·
«объект»;
·
«класс объектов»;
·
«сущность»;
·
«связь»;
·
«атрибут»;
·
«отношение»;
·
«предметная область»;
·
«база данных»;
·
«система управления базами данных»;
·
«атрибут»;
·
«домен»;
·
«кортеж»;
·
«кардинальное число отношения»;
·
«степени отношения»;
·
«первичный ключ»;
·
«внешний ключ»;
·
«репликация».
Теоретические вопросы, позволяющие оценить степень владения студента терминологией, основными понятиями и принципами предметной
области курса, понимание их особенностей и взаимосвязей между ними..
1.
Охарактеризовать...
·
объектные базы данных;
·
объектно-реляционные базы данных;
·
реляционные базы данных;
·
линейные структуры;
·
нелинейные структуры;
·
сетевые структуры;
·
логическую модель данных;
·
концептуальную модель данных;
·
физическую модель данных.
2.
Описать:
·
ER-модель, основные понятия и правила преобразования ER- диаграмм в реляционные таблицы;
·
основные требования к модели данных;
·
функциональную зависимость атрибутов;
·
неполную функциональную зависимость атрибутов;

---