ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 22.11.2023
Просмотров: 78
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
, которые могут иметь любое количество связанных с ними свойств.
Следствия:
выглядят аналогично сетевым;
фокусируются на связях между элементами;
явно отображает связи между типами данных;
не требуют пошагового обхода для перемещения между элементами;
нет ограничений в типах представляемых связей.
Примеры:
Neo4j
JanusGraph
Dgraph
8. Колоночные базы данных
Колоночные базы данных (также нереляционные колоночные хранилища или базы данных с широкими столбцами) принадлежат к семейству NoSQL БД, но внешне похож на реляционные БД. Как и реляционные, колоночные БД хранят данные, используя строки и столбцы, но с иной связью между элементами.
В
реляционных БД все строки должны соответствовать фиксированной схеме. Схема определяет, какие столбцы будут в таблице, типы данных и другие критерии. В колоночных базах вместо таблиц имеются структуры – «колоночные семейства». Семейства содержат строки, каждая из которых определяет собственный формат. Строка состоит из уникального идентификатора, используемого для поиска, за которым следуют наборы имён и значений столбцов.
Следствия:
БД удобны при работе с приложениями, требующими высокой производительности;
данные и метаданные записи доступны по одному идентификатору;
гарантировано размещение всех данных из строки в одном кластере, что упрощает сегментацию и масштабирование данных.
Примеры:
Cassandra
HBase
9. Базы данных временных рядов
Б
азы данных временны́х рядов созданы для сбора и управления элементами, меняющимися с течением времени. Большинство таких БД организованы в структуры, которые записывают значения для одного элемента. Например, можно создать таблицу для отслеживания температуры процессора. Внутри каждое значение будет состоять из временной метки и показателя температуры. В таблице может быть несколько метрик.
Следствия:
ориентированы на запись;
предназначены для обработки постоянного потока входных данных;
производительность зависит от количества отслеживаемых элементов, интервала опроса между записью новых значений и фактической полезной нагрузки данных.
Примеры:
OpenTSDB
Prometheus
InfluxDB
TimescaleDB
IV. Комбинированные типы
NewSQL и многомодельные БД являются разными типами баз данных, но решают одну группу проблем, вызванных полярными подходами SQL или NoSQL-стратегии. Почему бы не объединить преимущества обеих групп?
10. NewSQL базы данных
NewSQL базы данных наследуют реляционную структуру и семантику, но построены с использованием более современных, масштабируемых конструкций. Цель – обеспечить большую масштабируемость, нежели реляционные БД, и более высокие гарантии согласованности, чем в NoSQL. Компромисс между согласованностью и доступностью является фундаментальной проблемой распределённых баз данных, описываемой теоремой CAP.
Следствия:
возможность горизонтального масштабирования;
высокая доступность;
большая производительность и репликация;
небольшой функционал и гибкость;
немалое потребление ресурсов и необходимость специализированных знаний для работы с базой данных.
Примеры:
MemSQL
VoltDB
Spanner
Calvin
CockroachDB
FaunaDB
yugabyteDB
11. Многомодельные базы данных
Многомодельные базы данных – базы, объединяющие функциональные возможности нескольких видов БД. Преимущества такого подхода очевидны – одна и та же система может использовать различные представления для разных типов данных.
Совместное размещение данных из нескольких типов БД в одной системе позволяет выполнять новые операции, которые в противном случае были бы затруднены или невозможны. Например, многомодельные базы могут позволить юзерам получить доступ к данным, хранящимся в разных типах БД, и управлять ими в рамках одного запроса, а также поддерживают согласованность данных при выполнении операций, изменяющих информацию сразу в нескольких системах.
Следствия:
помогают уменьшить нагрузку на СУБД;
позволяют расширяться до новых моделей по мере изменения потребностей без внесения изменений в базовую инфраструктуру;
обеспечивают непрерывный доступ и простое распределение данных;
имеют линейную масштабируемость и просты для разработки.
Примеры:
ArangoDB
OrientDB
Couchbase
Заключение
Изменение типов хранимых данных, требования к скорости и производительности привели и к продолжающемуся расширению типов баз данных. При этом каждый из них продолжает быть нужным в своей нише, где взаимосвязи между данными ассоциируются с определенной схемой строения базы данных.
Целостность и достоверность базы данных
Целостность данных - это процесс точной записи, сохранения, извлечения и обмена информацией в машиночитаемой и воспроизводимой форме, что упрощает поиск и анализ данных на протяжении всего их жизненного цикла.
Целостность данных жизненно важна для защиты информации от кражи или коррупции. Это гарантирует, что данные не были повреждены или повреждены каким-либо образом, и что информация не была изменена или удалена без необходимости. Он также проверяет отсутствие повторяющихся записей данных и правильность их привязки для повышения качества данных. Методы обеспечения целостности данных также гарантируют, что зашифрованные данные не будут повреждены при передаче по незащищенным сетям (например, через Интернет).
Данные в целом могут находиться в недопустимом состоянии или могут отсутствовать их важные компоненты. Когда требуемая информация не является точной или полной, на нее нельзя полагаться. Когда организации добиваются точности данных, они могут принимать обоснованные решения, которые способствуют их общему успеху.
Четыре столпа целостности данных
Когда дело доходит до целостности данных, оно должно учитывать четыре ключевых столпа. Понимая, что данные являются важнейшим корпоративным активом, умные руководители бизнеса разрабатывают четкие рамки для применения этих четырех столпов целостности.
Интеграция данных: данные должны быть интегрированы независимо от того, откуда они были получены – из устаревших систем, реляционных баз данных или облачных хранилищ, чтобы обеспечить единую перспективу, которая может мгновенно дать организациям более глубокое понимание.
Качество данных: данные должны быть полными, уникальными, достоверными, последовательными и своевременными для принятия соответствующих бизнес-решений. Неточные или неполные данные могут привести к неверным результатам.
Обогащение данных: дополняя внутренние данные внешними данными, предприятия могут придать своим данным больше контекста, смысла и нюансов. Добавление соответствующей информации, такой как данные о клиентах или информация о местоположении, обогащает и контекстуализирует ваши данные, позволяя проводить более сложный анализ.
Анализ местоположения: анализ местоположения и аналитика обеспечивают уровень глубины и сложности данных, делая их гораздо более действенными в масштабах всей компании.
Типы целостности данных
В общем смысле целостность данных - это набор процедур, необходимых для поддержания работоспособности и обслуживания цифровой информации. Целостность данных подразделяется на два типа: физическая целостность и логическая целостность. Многие люди связывают категории с управлением базами данных.
Физическая целостность
Физическая целостность связана с обеспечением полноты и точности данных и связана с тем, как они хранятся и доступны в рамках организации. Физическая целостность находится под угрозой во время стихийных бедствий, взлома оборудования или кибератак, которые нарушают функциональность базы данных.
Менеджеры по обработке данных, программисты и внутренние аудиторы могут быть не в состоянии получить доступ к правильным данным из-за ошибок передачи, ухудшения качества хранения и множества других трудностей. Обеспечение физической безопасности оборудования и разработка стратегии аварийного восстановления могут помочь руководителям компаний решить проблемы с физической целостностью.
Логическая целостность
В реляционной базе данных логическая целостность гарантирует, что данные остаются нетронутыми при использовании в организации. Логическая целостность, в отличие от физической целостности, защищает данные от человеческих ошибок и хакеров со злонамеренными намерениями.
Логическую целостность можно разделить на четыре категории:
Целостность сущности: целостность сущности требует, чтобы каждая строка таблицы базы данных могла содержать только уникальные данные. Создание первичных ключей гарантирует, что ни одно поле в таблице не имеет значения null и не происходит дублирования данных. Это характеристика реляционных систем, которые хранят данные различными способами в таблицах, к которым можно обращаться и которые можно использовать вместе. Например, учащимся часто выдаются уникальные идентификационные номера (ID), а всем взрослым выдаются предоставленные правительством и глобально уникальные номера социального страхования.
Ссылочная целостность: Ссылочная целостность - это процесс обеспечения согласованности и точности сохраняемых и используемых данных во всей организации. Ссылочная целостность достигается с помощью правил внешнего ключа, которые гарантируют, что происходят только правильные добавления, удаления или изменения данных. Внешний ключ - это вторая таблица в базе данных, которая может ссылаться на таблицу первичных ключей. Внешние ключи помогают соединять данные, которые могут совместно использоваться таблицами. Бизнес-правила могут предотвращать дублирование данных или запрещать изменение данных в связанных таблицах. Например, таблица базы данных с именем employee содержит столбец первичного ключа с именем employee_id . Внешний ключ в другой таблице базы данных с именем employee details может ссылаться на employee_id в первой таблице, чтобы однозначно идентифицировать связь между двумя таблицами.
Целостность домена: процесс проверки достоверности каждой части данных в домене известен как целостность домена. Домен здесь относится к набору допустимых значений, которые столбец может иметь в таблице. Первым шагом в обеспечении целостности домена является выбор подходящего типа данных для столбца. Установка надлежащих ограничений целостности и правил для определения формата данных и ограничения диапазона допустимых значений являются примерами целостности домена.
Определяемая пользователем целостность: определяемая пользователем целостность включает правила и ограничения, которые пользователи устанавливают для удовлетворения своих требований. Определяемая пользователем целостность позволяет пользователям внедрять индивидуальные правила в базе данных, не охватываемые тремя другими формами целостности данных.
Почему важна целостность данных?
Вероятность ошибок возрастает с увеличением объема данных. Незначительная потеря данных из-за повреждения может иметь серьезные последствия, например, с клиента может взиматься двойная плата за одну и ту же покупку или фармацевт может дать пациенту неправильное лекарство.
Приложения и компоненты базы данных
Приложения БД включают такие объекты для работы с базой данных как формы, отчеты, Web-страницы и прикладные программы. Формы, отчеты и Web-страницы можно создать с помощью средств, поставляемых в комплекте с СУБД. Прикладные программы должны быть написаны либо на входном языке СУБД (например, модули в Access), либо на одном из стандартных языков программирования и затем с помощью СУБД соединены с базой данных.
Формы являются основным средством создания диалогового интерфейса приложения пользователя. Формы могут служить удобным средством для экранного представления данных, использоваться для ввода данных, а также для создания панелей управления в приложениях.
Отчеты - это форматированное отображение информации из базы данных при выводе на печать.
Web-страницы используются для просмотра, редактирования, обновления, удаления, отбора, группировки и сортировки изменяющихся данных базы данных в Microsoft Internet Explorer .
Следствия:
выглядят аналогично сетевым;
фокусируются на связях между элементами;
явно отображает связи между типами данных;
не требуют пошагового обхода для перемещения между элементами;
нет ограничений в типах представляемых связей.
Примеры:
Neo4j
JanusGraph
Dgraph
8. Колоночные базы данных
Колоночные базы данных (также нереляционные колоночные хранилища или базы данных с широкими столбцами) принадлежат к семейству NoSQL БД, но внешне похож на реляционные БД. Как и реляционные, колоночные БД хранят данные, используя строки и столбцы, но с иной связью между элементами.
В
реляционных БД все строки должны соответствовать фиксированной схеме. Схема определяет, какие столбцы будут в таблице, типы данных и другие критерии. В колоночных базах вместо таблиц имеются структуры – «колоночные семейства». Семейства содержат строки, каждая из которых определяет собственный формат. Строка состоит из уникального идентификатора, используемого для поиска, за которым следуют наборы имён и значений столбцов.
Следствия:
БД удобны при работе с приложениями, требующими высокой производительности;
данные и метаданные записи доступны по одному идентификатору;
гарантировано размещение всех данных из строки в одном кластере, что упрощает сегментацию и масштабирование данных.
Примеры:
Cassandra
HBase
9. Базы данных временных рядов
Б
азы данных временны́х рядов созданы для сбора и управления элементами, меняющимися с течением времени. Большинство таких БД организованы в структуры, которые записывают значения для одного элемента. Например, можно создать таблицу для отслеживания температуры процессора. Внутри каждое значение будет состоять из временной метки и показателя температуры. В таблице может быть несколько метрик.
Следствия:
ориентированы на запись;
предназначены для обработки постоянного потока входных данных;
производительность зависит от количества отслеживаемых элементов, интервала опроса между записью новых значений и фактической полезной нагрузки данных.
Примеры:
OpenTSDB
Prometheus
InfluxDB
TimescaleDB
IV. Комбинированные типы
NewSQL и многомодельные БД являются разными типами баз данных, но решают одну группу проблем, вызванных полярными подходами SQL или NoSQL-стратегии. Почему бы не объединить преимущества обеих групп?
10. NewSQL базы данных
NewSQL базы данных наследуют реляционную структуру и семантику, но построены с использованием более современных, масштабируемых конструкций. Цель – обеспечить большую масштабируемость, нежели реляционные БД, и более высокие гарантии согласованности, чем в NoSQL. Компромисс между согласованностью и доступностью является фундаментальной проблемой распределённых баз данных, описываемой теоремой CAP.
Следствия:
возможность горизонтального масштабирования;
высокая доступность;
большая производительность и репликация;
небольшой функционал и гибкость;
немалое потребление ресурсов и необходимость специализированных знаний для работы с базой данных.
Примеры:
MemSQL
VoltDB
Spanner
Calvin
CockroachDB
FaunaDB
yugabyteDB
11. Многомодельные базы данных
Многомодельные базы данных – базы, объединяющие функциональные возможности нескольких видов БД. Преимущества такого подхода очевидны – одна и та же система может использовать различные представления для разных типов данных.
Совместное размещение данных из нескольких типов БД в одной системе позволяет выполнять новые операции, которые в противном случае были бы затруднены или невозможны. Например, многомодельные базы могут позволить юзерам получить доступ к данным, хранящимся в разных типах БД, и управлять ими в рамках одного запроса, а также поддерживают согласованность данных при выполнении операций, изменяющих информацию сразу в нескольких системах.
Следствия:
помогают уменьшить нагрузку на СУБД;
позволяют расширяться до новых моделей по мере изменения потребностей без внесения изменений в базовую инфраструктуру;
обеспечивают непрерывный доступ и простое распределение данных;
имеют линейную масштабируемость и просты для разработки.
Примеры:
ArangoDB
OrientDB
Couchbase
Заключение
Изменение типов хранимых данных, требования к скорости и производительности привели и к продолжающемуся расширению типов баз данных. При этом каждый из них продолжает быть нужным в своей нише, где взаимосвязи между данными ассоциируются с определенной схемой строения базы данных.
Целостность и достоверность базы данных
Целостность данных - это процесс точной записи, сохранения, извлечения и обмена информацией в машиночитаемой и воспроизводимой форме, что упрощает поиск и анализ данных на протяжении всего их жизненного цикла.
Целостность данных жизненно важна для защиты информации от кражи или коррупции. Это гарантирует, что данные не были повреждены или повреждены каким-либо образом, и что информация не была изменена или удалена без необходимости. Он также проверяет отсутствие повторяющихся записей данных и правильность их привязки для повышения качества данных. Методы обеспечения целостности данных также гарантируют, что зашифрованные данные не будут повреждены при передаче по незащищенным сетям (например, через Интернет).
Данные в целом могут находиться в недопустимом состоянии или могут отсутствовать их важные компоненты. Когда требуемая информация не является точной или полной, на нее нельзя полагаться. Когда организации добиваются точности данных, они могут принимать обоснованные решения, которые способствуют их общему успеху.
Четыре столпа целостности данных
Когда дело доходит до целостности данных, оно должно учитывать четыре ключевых столпа. Понимая, что данные являются важнейшим корпоративным активом, умные руководители бизнеса разрабатывают четкие рамки для применения этих четырех столпов целостности.
Интеграция данных: данные должны быть интегрированы независимо от того, откуда они были получены – из устаревших систем, реляционных баз данных или облачных хранилищ, чтобы обеспечить единую перспективу, которая может мгновенно дать организациям более глубокое понимание.
Качество данных: данные должны быть полными, уникальными, достоверными, последовательными и своевременными для принятия соответствующих бизнес-решений. Неточные или неполные данные могут привести к неверным результатам.
Обогащение данных: дополняя внутренние данные внешними данными, предприятия могут придать своим данным больше контекста, смысла и нюансов. Добавление соответствующей информации, такой как данные о клиентах или информация о местоположении, обогащает и контекстуализирует ваши данные, позволяя проводить более сложный анализ.
Анализ местоположения: анализ местоположения и аналитика обеспечивают уровень глубины и сложности данных, делая их гораздо более действенными в масштабах всей компании.
Типы целостности данных
В общем смысле целостность данных - это набор процедур, необходимых для поддержания работоспособности и обслуживания цифровой информации. Целостность данных подразделяется на два типа: физическая целостность и логическая целостность. Многие люди связывают категории с управлением базами данных.
Физическая целостность
Физическая целостность связана с обеспечением полноты и точности данных и связана с тем, как они хранятся и доступны в рамках организации. Физическая целостность находится под угрозой во время стихийных бедствий, взлома оборудования или кибератак, которые нарушают функциональность базы данных.
Менеджеры по обработке данных, программисты и внутренние аудиторы могут быть не в состоянии получить доступ к правильным данным из-за ошибок передачи, ухудшения качества хранения и множества других трудностей. Обеспечение физической безопасности оборудования и разработка стратегии аварийного восстановления могут помочь руководителям компаний решить проблемы с физической целостностью.
Логическая целостность
В реляционной базе данных логическая целостность гарантирует, что данные остаются нетронутыми при использовании в организации. Логическая целостность, в отличие от физической целостности, защищает данные от человеческих ошибок и хакеров со злонамеренными намерениями.
Логическую целостность можно разделить на четыре категории:
Целостность сущности: целостность сущности требует, чтобы каждая строка таблицы базы данных могла содержать только уникальные данные. Создание первичных ключей гарантирует, что ни одно поле в таблице не имеет значения null и не происходит дублирования данных. Это характеристика реляционных систем, которые хранят данные различными способами в таблицах, к которым можно обращаться и которые можно использовать вместе. Например, учащимся часто выдаются уникальные идентификационные номера (ID), а всем взрослым выдаются предоставленные правительством и глобально уникальные номера социального страхования.
Ссылочная целостность: Ссылочная целостность - это процесс обеспечения согласованности и точности сохраняемых и используемых данных во всей организации. Ссылочная целостность достигается с помощью правил внешнего ключа, которые гарантируют, что происходят только правильные добавления, удаления или изменения данных. Внешний ключ - это вторая таблица в базе данных, которая может ссылаться на таблицу первичных ключей. Внешние ключи помогают соединять данные, которые могут совместно использоваться таблицами. Бизнес-правила могут предотвращать дублирование данных или запрещать изменение данных в связанных таблицах. Например, таблица базы данных с именем employee содержит столбец первичного ключа с именем employee_id . Внешний ключ в другой таблице базы данных с именем employee details может ссылаться на employee_id в первой таблице, чтобы однозначно идентифицировать связь между двумя таблицами.
Целостность домена: процесс проверки достоверности каждой части данных в домене известен как целостность домена. Домен здесь относится к набору допустимых значений, которые столбец может иметь в таблице. Первым шагом в обеспечении целостности домена является выбор подходящего типа данных для столбца. Установка надлежащих ограничений целостности и правил для определения формата данных и ограничения диапазона допустимых значений являются примерами целостности домена.
Определяемая пользователем целостность: определяемая пользователем целостность включает правила и ограничения, которые пользователи устанавливают для удовлетворения своих требований. Определяемая пользователем целостность позволяет пользователям внедрять индивидуальные правила в базе данных, не охватываемые тремя другими формами целостности данных.
Почему важна целостность данных?
Вероятность ошибок возрастает с увеличением объема данных. Незначительная потеря данных из-за повреждения может иметь серьезные последствия, например, с клиента может взиматься двойная плата за одну и ту же покупку или фармацевт может дать пациенту неправильное лекарство.
Приложения и компоненты базы данных
Приложения БД включают такие объекты для работы с базой данных как формы, отчеты, Web-страницы и прикладные программы. Формы, отчеты и Web-страницы можно создать с помощью средств, поставляемых в комплекте с СУБД. Прикладные программы должны быть написаны либо на входном языке СУБД (например, модули в Access), либо на одном из стандартных языков программирования и затем с помощью СУБД соединены с базой данных.
Формы являются основным средством создания диалогового интерфейса приложения пользователя. Формы могут служить удобным средством для экранного представления данных, использоваться для ввода данных, а также для создания панелей управления в приложениях.
Отчеты - это форматированное отображение информации из базы данных при выводе на печать.
Web-страницы используются для просмотра, редактирования, обновления, удаления, отбора, группировки и сортировки изменяющихся данных базы данных в Microsoft Internet Explorer .