Базы Данных Майл

Очередной пост в рамках нашей постоянной рубрики «Лекции Технопарка». В этот раз предлагаем вашему вниманию лекции, посвящённые базам данных. Цель курса — получение студентами знаний в области проектирования реляционных баз данных, эффективной работы с базами данных, оптимизации запросов и схем данных, изучение особенностей использования баз данных в проектах с высокой нагрузкой и/или использующих большие массивы данных, noSQL и его применение для решения прикладных задач в WWW. Введение и начало проектирования В лекции обсуждаются значение и роли баз данных в IT, даются определения БД и СУБД. Затем рассказывается о реляционной модели данных, об основах реляционной алгебры.

Создание Базы Данных

Далее говорится непосредственно о проектировании БД: каковы критерии оценки модели данных, особенности концептуального проектирования, этапы проектирования, что такое логическое проектирование. Остальная часть лекции посвящена типам данных MySQL: NULL, целые числа, числа с плавающей точкой, бинарные, строки, дата и время. Модификация данных. Выборка данных (начало) Сначала завершается рассмотрение типа данных MySQL «Дата и время». Затем рассказывается о создании таблиц (CREATE TABLE): createdefinition, columndefinition, referencedefenition, обновление кортежа в родительском отношении. Далее обсуждается процедура изменения таблицы (ALTER TABLE), выборка данных и оператор SELECT, а также фильтрация (формирование групп, агрегаторы).

ВВЕДЕНИЕ И НАЧАЛО ПРОЕКТИРОВАНИЯ. Обзор и структура курса. Основные задачи курса, требования. Необходимые инструменты, ресурсы, рекомендации, литература. Роли баз данных в современном WWW. Понятия БД и СУБД. Проектирование БД. Полезность хорошей схемы данных. База данных компаний России и СНГ. Работаем с физ.лицами и юридическими лицами. Концепция и принципы реляционной модели данных. - Методы проектирования баз данных. – Методику построения запросов. - Подходы к профилированию.

Выборка данных (продолжение). Транзакции Лекция начинается с рассказа о добавлении данных и операторе INSERT, о модификации данных и операторе UPDATE, об удалении данных и операторе DELETE. Затем небольшая часть лекции посвящена пользовательским переменным. После этого даётся информация о подзапросах: SUBQUERIES, ROW SUBQUERIES, SUBQUERIES in FROM.

Далее говорится об агрегации (UNION), о семействе функций JOIN и соединении таблиц, а в завершение лекции — о понятии VIEW (каковы преимущества, ограничения и особенности, алгоритмы использования и изменение). Расширенные возможности работы с базами данных. Триггеры и хранимые процедуры Первая часть лекции посвящена хранимым процедурам (использование, примеры кода, аспекты безопасности при использовании хранимых процедур): LOOP, REPEAT, WHILE, HANDLER, курсоры, EXECUTE. Во второй части рассказывается о триггерах: BEFORE, AFTER, INSTEAD OF, о специальных таблицах inserted, updated и deleted, об использовании триггеров для поддержания целостности и бизнес-логики, о проблемах при использовании триггеров, а также приводятся примеры кода. В завершающей части лекции обсуждаются вопросы, связанные с транзакциями: концепция A.C.I.D.; уровни изоляции ANSI/ISO (SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL); взаимовлияние транзакций и проблемы lost update, dirty read, non-repeatable read и phantom read; технология MVCC (контроль версионирования конкуренции); конкуренция; параллельность и согласованность. Определение узких мест Вначале рассказывается о подсистемах хранения: MyISAM, InnoDB, Memory, о критериях выбора подсистем хранения, приводятся практические примеры.

Затем обсуждается тема индексирования (B-tree, хеш-индексы) и EXPLAIN (столбцы id, table, possiblekeys, key, keylen). Профилирование запросов. Сложноструктурированные SQL-запросы Лекция открывается рассказом о том, что такое профилирование запроса, каковы этапы его выполнения в MySQL. Рассказывается о том, как планировать запрос, как осуществляется протоколирование запросов, как собирается статистика. Объясняются основы индексирования, подробно обсуждаются стратегии индексирования для достижения высокой производительности: изоляция столбца, кластерные индексы (преимущества и недостатки), размещение данных в MyISAM и InnoDB, покрывающие индексы. Далее затрагивается тема нормализации и денормализации, а также таблиц счётчиков. В завершении рассказывается о версионировании схемы БД: о методах инкрементных изменений, идемпотентных изменений, уподобления структуры БД исходному коду.

Оптимизация запросов и индексирование Вначале рассказывается об оптимизации доступа к данным, о декомпозиции соединения и состоянии запроса. Далее идёт большой блок, посвящённый оптимизатору запросов (изменение порядка соединения, применение алгебраических правил эквивалентности, оптимизации COUNT, MIN, MAX, вычисление и свертка константных выражений, покрывающие индексы, оптимизация подзапросов, раннее завершение, сравнение по списку IN и распространение равенства). Затем последовательно рассматриваются такие аспекты, как соединение (JOIN) в MySQL, оптимизатор сортировки, коррелированные подзапросы, слияние и непоследовательный просмотр индексов, функции SELECT & UPDATE, COUNT. После этого рассказывается об оптимизации запросов с помощью JOIN, GROUP BY, DISTINCT и LIMIT со смещением.

В конце лекции даётся информация о кэшировании запросов, объединённых таблицах и секционировании. Конфигурирование базы данных Сначала объясняются основы конфигурирования и общие принципы настройки. Далее рассказывается об области видимости, о настройке использования памяти, обсуждается размер блока ключей keycacheblocksize. Рассматривается устройство и использование кэша InnoDB, а также кэшей потоков и таблиц. Затем говорится об особенностях ввода/вывода в InnoDB. Далее рассказывается о табличном пространстве, оптимизации файловой сортировки, переменных состояния. Финальная часть лекции посвящена репликации: настройка, синхронизация, топология, планирование пропускной способности, администрирование и обслуживание, проблемы и их решения.

Безопасность баз данных Открывается лекция рассказом о резервном копировании (о логических и физических резервных копиях, о выборе данных для копирования). Затем определяется терминология для обсуждения дальнейших вопросов. После этого рассматриваются основы учётных записей: таблицы доступа, привилегии, виды записей. Обсуждаются SQL-injection, список смежных вершин (Adjacency Set), вложенное множество (Nested Set), материализованный путь (Materialized Path) и комбинированный подход. Нереляционное решение в области баз данных — NoSQL Вводная часть посвящена определению и истории развития концепции NoSQL. Даются характеристики, рассказывается о способах использования.

Рассматриваются виды NoSQL БД, теоретические основы NoSQL, а в конце лекции обсуждаются недостатки NoSQL-решений, а также проводится сравнение разных NoSQL-решений. Предыдущие выпуски:. Подписывайтесь на Технопарка! Метки:. Добавить метки Пометьте публикацию своими метками Метки лучше разделять запятой. Например: программирование, алгоритмы.

Содержание. Проблемы определения В литературе предлагается множество определений понятия «база данных», отражающих скорее мнение тех или иных авторов, однако общепризнанная единая формулировка отсутствует. Определения из международных:. База данных — совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных. База данных — совокупность данных, организованных в соответствии с концептуальной структурой, описывающей характеристики этих данных и взаимоотношения между ними, причём такое собрание данных, которое поддерживает одну или более областей применения. Определения из авторитетных:. База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность, характеризующая актуальное состояние некоторой и используемая для удовлетворения пользователей.

База данных — некоторый набор перманентных (постоянно хранимых) данных, используемых прикладными программными системами какого-либо предприятия. База данных — совместно используемый набор логически связанных данных (и описание этих данных), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей организации. В определениях наиболее часто (явно или неявно) присутствуют следующие отличительные:. БД хранится и обрабатывается. Майл агент 5.5. Таким образом, любые внекомпьютерные хранилища информации (, и т. п.) базами данных не являются. Данные в БД логически структурированы с целью обеспечения возможности их эффективного поиска и обработки в вычислительной системе.

Структурированность подразумевает явное выделение составных частей , связей между ними, а также элементов и связей, при которой с типом элемента (связи) соотносится определённая и допустимые операции. БД включает схему, или, описывающие логическую структуру БД в формальном виде (в соответствии с некоторой ). В соответствии с ГОСТ Р ИСО МЭК ТО, «постоянные данные в среде базы данных включают в себя и базу данных.

Схема включает в себя описания содержания, структуры и ограничений, используемые для создания и поддержки базы данных. База данных включает в себя набор постоянных данных, определённых с помощью схемы. Система управления данными использует определения данных в схеме для обеспечения доступа и управления доступом к данным в базе данных».

Из перечисленных признаков только первый является строгим, а другие допускают различные трактовки и различные степени оценки. Можно лишь установить некоторую степень соответствия требованиям к БД. В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы, или, несмотря на то, что они в некоторой степени обладают признаками БД. Принято считать, что эта степень в большинстве случаев недостаточна (хотя могут быть исключения). История История возникновения и развития технологий баз данных может рассматриваться как в широком, так и в узком аспекте.

В широком смысле 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 (4000 г. До ), узелковая письменность —, содержащие документы и т. п. Следует помнить, что недостатком этого подхода является размывание понятия «база данных» и фактическое его слияние с понятиями «» и даже «». История баз данных в узком смысле рассматривает базы данных в традиционном (современном) понимании. Эта история начинается с, когда появилось программируемое оборудование обработки записей.

Этого времени поддерживало модель обработки записей на основе файлов. Для хранения данных использовались. Оперативные появились в середине. 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 (DBTG), разработавшей стандартный и, получил.

В это же время в сообществе баз данных была проработана концепция и концепция независимости данных. Следующий важный этап связан с появлением в начале, благодаря работам. 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. Сам термин база данных ( database) появился в начале 1960-х годов, и был введён в употребление на симпозиумах, организованных компанией в и, хотя понимался сначала в довольно узком смысле, в контексте систем. В широкое употребление в современном понимании термин вошёл лишь в 1970-е годы.

База данных это майл

Виды баз данных Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным. Например, в «Энциклопедии технологий баз данных», по материалам которой написан данный раздел, определяются свыше 50 видов БД. Основные классификации приведены ниже. Классификация по Примеры:. и. Классификация по среде постоянного хранения. Во вторичной памяти, или традиционная ( conventional database): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило.

В оперативную память помещает лишь и данные для текущей обработки. В оперативной памяти ( in-memory database, memory-resident database, main memory database): все данные на стадии исполнения находятся. В третичной памяти ( tertiary database): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе. Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

Классификация по содержимому Примеры:. Географическая. Историческая. Научная.

Классификация по степени распределённости. Централизованная, или сосредоточенная ( centralized database): БД, полностью поддерживаемая на одном компьютере. ( distributed database) — составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием. Неоднородная ( heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД. Однородная ( homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.

Веселые мелодии без слов

Фрагментированная, или секционированная ( partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, ), вертикальное или горизонтальное. Тиражированная ( replicated database): методом распределения данных является тиражирование.

Другие виды БД. ( spatial database): БД, в которой поддерживаются пространственные свойства сущностей предметной области. Такие БД широко используются., или темпоральная ( temporal database): БД, в которой поддерживается какой-либо аспект времени, не считая времени, определяемого пользователем.

Пространственно-временная ( spatial-temporal database) БД: БД, в которой одновременно поддерживается одно или более измерений в аспектах как пространства, так и времени. ( round-robin database): БД, объём хранимых данных которой не меняется со временем, поскольку в процессе сохранения новых данных они заменяют более старые данные. Одни и те же ячейки для данных используются циклически. Сверхбольшие базы данных Сверхбольшая база данных ( Very Large Database, VLDB) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём. Термин подразумевает максимально возможные объёмы БД, которые определяются последними достижениями в технологиях физического хранения данных и в технологиях программного оперирования данными. Количественное определение понятия «чрезвычайно большой объём» меняется во времени.

Так, в 1997 году самой большой в мире была текстовая база данных Knight Ridder's DIALOG объёмом 7. В 2001 году самой большой считалась база данных объёмом 10,5 терабайт, в 2003 году — объёмом 25 терабайт. В 2005 году самыми крупными в мире считались базы данных с объёмом хранилища порядка сотни терабайт. В 2006 году использовала базу данных объёмом 850 терабайт. К 2010 году считалось, что объём сверхбольшой базы данных должен измеряться по меньшей мере. К 2014 году по косвенным оценкам компания хранила на своих серверах до 10—15 данных в совокупности. По некоторым оценкам, к 2025 году генетики будут располагать данными о от 100 миллионов до 2 миллиардов человек, и для хранения подобного объёма данных потребуется от 2 до 40 эксабайт.

Специалисты отмечают необходимость особых подходов к сверхбольших БД. Для их создания нередко выполняются специальные с целью поиска таких решений, которые позволили бы хоть как-то работать с такими большими объёмами данных. Как правило, необходимы специальные решения для дисковой подсистемы, специальные версии операционной среды и специальные механизмы обращения к данным.

Базы Данных Sql

Исследования в области хранения и обработки сверхбольших баз данных VLDB всегда находятся на острие теории и практики баз данных. В частности, с проходит ежегодная конференция International Conference on Very Large Data Bases («Международная конференция по сверхбольшим базам данных»). Большинство исследований проводится под эгидой некоммерческой организации VLDB Endowment (Фонд целевого капитала «VLDB»), которая обеспечивает продвижение научных работ и обмен информацией в области сверхбольших БД и смежных областях. Также. Примечания.

Базы Данных Майл

База данных это майл ру

База Данных Mail.ru С Паролями

«Следует отметить, что термин база данных часто используется даже тогда, когда на самом деле подразумевается СУБД. Такое обращение с терминами предосудительно». — К. Введение в системы баз данных. — 8-е изд. — М.: «Вильямс», 2006, стр. «Этот термин (база данных) часто ошибочно используется вместо термина ‘система управления базами данных’». — Когаловский М. Р. Энциклопедия технологий баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2002., стр.

База Данных Mail.ru Скачать

«Среди непрофессионалов путаница возникает при использовании терминов „база данных“ и „система управления базами данных“. Мы будем строго разделять эти термины». — Кузнецов С. Д. Основы баз данных: учебное пособие. — 2-е издание, испр. — М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007, стр. ↑ ГОСТ Р ИСО МЭК ТО: Эталонная модель управления данными (идентичен ISO/IEC TR Information technology — Reference model of data management). ↑. Мирошниченко Е. А.

Важно понимать, что структурированность базы данных оценивается не на уровне физического хранения (на котором все данные представлены совокупностями или ), а на уровне некоторой логической. ↑.

Riedewald M., Agrawal D., Abbadi A. Dynamic Multidimensional Data Cubes for Interactive Analysis of Massive Datasets // In: Encyclopedia of Information Science and Technology, First Edition, Idea Group Inc., 2005. Alex Chitu., 2006. Colin Carson., 2014. Ася Горина. Литература.

Энциклопедия технологий баз данных. — М.:, 2002. — 800 с. —. Кузнецов С. Основы баз данных. — 2-е изд. — М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 484 с. —.

= Introduction to Database Systems. — 8-е изд. — М.:, 2005. — 1328 с. — (рус.) 0-321-19784-4 (англ.). Коннолли Т., Бегг К.

Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика = Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. — 3-е изд. — М.:, 2003. — 1436 с. —. Гарсиа-Молина Г., Уидом Дж.

Системы баз данных. Полный курс = Database Systems: The Complete Book. —, 2003. — 1088 с. —. Date on Database: Writings 2000–2006. —, 2006. — 566 с. —, 1-59059-746-X. Database in Depth. — O'Reilly, 2005. — 240 с. —.

Beynon-Davies P. Database Systems 3rd Edition. Palgrave, Basingstoke, UK. Ссылки.

Обустраивать свое жилище покупкой мебели, подбирать своему персонажу одежду и многое другое. Код активации skype breaker.