Цели использования баз данных

Использование БД в основном обеспечивает:

1. независимость данных и программ;

2. реализацию отношений между данными;

3. совместимость компонентов БД;

4. простоту изменения логической и физической структур БД;

5. целостность, восстановление и защиту БД и др.

Большинство существующих приложений зависит от данных. Это означает, что способ организации данных и способ доступа к ним диктуются требованиями конкретного применения (т.е. приложений). Например, пусть в приложении используется индексно-последовательный набор данных. Различные процедуры доступа к этому набору данных и его обработка будут зависеть от особенностей программ индексно-последовательного метода доступа.

Будем говорить, что приложение, подобное этому, зависит от данных, если невозможно заменить структуру хранения набора данных (организацию) или стратегию доступа (способ доступа), не изменяя приложения. Например, невозможно заменить индексно-последовательную организацию набора данных прямой без изменения приложения.

Независимость данных и программ объясняется двумя основными причинами.

1. В разных приложениях одни и те же данные могут понадобиться в различной форме. Например, значения некоторой переменной в программе А нужны в десятичной, а в программе В - в двоичной форме. Эти две формы представления данных могут быть интегрированы, т.е. объединены в одном файле, а существующая избыточность устранена, если программное обеспечение системы данных выполняет необходимые преобразования данных.

2. В целях эффективности работы в СУБД должна существовать возможность изменения структуры хранения данных и стратегии доступа к ним без модификации приложений.

Отношения между данными . Данные об объектах в БД связаны между собой отношениями (связями). Отношение между объектами А и В обозначим следующим образом:

где F(х) - вид связи объекта А с объектом В; G(х) - вид связи объекта В с объектом А. Функции F(х) и G(х) могут принимать значения U и N - единичная и множественная связи соответственно. Обычно рассматривают четыре типа отношений.

1. Отношение

(один к одному) означает, что каждому экземпляру объ­екта А В и, наоборот, любому экземпляру объекта В может соответствовать только один экземпляр объекта А. Например:

ПРЕДПРИЯТИЕ -- ДИРЕКТОР

2. Отношение

A -- B (1: N )

(один ко многим) означает, что могут существовать экземпляры объекта А, которым соответствует более одного экземпляра объекта В, но каждому экземпляру объекта В может соответствовать только один экземпляр объекта А. Например:

ОРГАНИЗАЦИЯ -- ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ (1:N)

3. Отношение

A -- B (1:N )

(многие к одному) означает, что каждому экземпляру объекта А может соответствовать только один экземпляр объекта В и среди экземпляров объекта В могут быть такие, которым соответствует несколько экземпляров объекта А. Очевидно, что если 1: N - тип отношения между А и В, то N : 1 - тип отношения между В и A . Например:

РАБОЧИЙ -- ПРЕДПРИЯТИЕ

4. Отношение

A -- B (M: N )

(многие ко многим, или групповое) означает, что может существовать экземпляр объекта А, которому соответст­вует несколько экземпляров объекта В, и, наоборот, од­ному экземпляру объекта В может соответствовать не­сколько экземпляров объекта А. Очевидно, что если М: N А и В, то N:М - тип отношения между объектами В и А. Например:

ПОСТАВЩИК -- ПРОДУКТ

Иногда применяют условное отношение С, которое означает, что каждый экземпляр объекта А может иметь один или не иметь ни одного экземпляра объекта В.

Совместимость компонентов БД. Проектирование БД должно осуществляться с учетом некоторой независимости от используемого оборудования и возможного появления изменений содержания и структуры БД.

Программное обеспечение СУБД обычно является надстройкой, расширением возможностей ОС в части управления данными.

Перечислим основные компоненты БД, которые должны быть совместимы, начиная с уровня представления данных: данные, техническое обеспечение, ОС, программное обеспечение методов доступа к данным, СУБД, приложения. Изменение в любом компоненте не должно влиять на последующие компоненты. Так, замена версии ОС не должна повлечь за собой замены СУБД или изменения в приложении.

Простота изменения логической и физической структур БД. База данных должна допускать изменение своих логической и физической структур с минимальными затратами и последствиями для связанных с нею программ.

Логическая структура БД отражает состояние некоторого объекта, явлений в реальном мире. Она достаточно стабильна, но в связи с переменами в реальном мире может изменяться. В связи с этим требуется модификация соответствующих логических схем, существующих элементов и их характеристик, суть которой заключается в появлении новых элементов и связей.

Изменение физической структуры БД необходимо для повышения эффективности процесса обработки информации, а это связано с реорганизацией БД, заменой устройств хранения данных и т. п. Так, добавление новых записей в БД может привести к разрастанию областей переполнения, что повлечет за собой увеличение времени доступа к данным. Когда это время превосходит интервал времени, установленный администратором, происходит физическая реорганизация БД. Такая же реорганизация требуется и для удаления записей, которые располагаются в БД, но не участвуют в обработке.

Добиться оптимальной физической структуры БД очень трудно, поскольку, во-первых, сложно предвидеть многие обстоятельства будущего реального процесса обработки информации и, во-вторых, динамика функционирования объекта может потребовать многочисленных изменений. Именно поэтому более целесообразно обеспечить гибкость изменения структуры и содержимого БД, что и позволяют СУБД. Данная проблема особенно важна при адаптации типовых логических и физических структур БД на различных объектах. Сложность широкого внедрения типовых проектных решений в индустриальную разработку информационных систем связана главным образом со слабыми возможностями систем программного обеспечения, допускающих лишь незначительные изменения логической и физической структур информации об объекте. Поскольку СУБД позволяют с небольшими затратами изменять логическую и физическую структуры БД объекта, появляется возможность использования типовых проектных решений в разрабатываемых информационных системах.

1. Понятие СУБД.

2. Реляционные базы данных.

3. Виды баз данных.

4. Виды структур баз

Потребность хранения данных в виде некоторых структур, то есть упорядочения информации о некоторых объектах окружающего мира, была ощутимой для человечества всегда. В этом случае под объектом понимается или какой-либо предмет, или более абстрактное понятие (например, процесс производства чего-нибудь).

Внесение объекта в базу – только полдела. Его еще нужно как-то характеризовать, связать с ним определенное значение. И тут нужно ввести понятие "данное". Данное – это определенный показатель, характеризующий объект и наделяющий его определенным значением. Причем не обязательно, чтобы объект был определен одним данным – их может быть много. Представь, что ты имеешь дело с хакерской структурой. Хакерство – это объект. А вот данные - это уже хакерские течения, стаж незаконной деятельности, количество написанных эксплойтов и взломанных машин и т.п. Другими словами, данные – это характеристики определенного объекта. Именно это больше всего интересует клиента, обратившегося к пока еще будущей БД.

Создать многомегабайтный файл с тоннами информации (которая, кстати, вполне может быть избыточной) – это не решение проблемы. Человек любит комфорт, поэтому, чтобы, например, пробить информацию на крупного хакера, от клиента потребуется предоставить только ник взломщика, и тогда исчерпывающая информация о киберпреступнике станет оружием справедливости. Организовать такую систему очень непросто, прошел не один десяток лет, прежде чем отдельные файлы стали достойными базами данных (база данных в ini-файле – это тоже стильно – прим. Dr.). Теперь все стало намного проще благодаря существованию структурированных файлов – баз данных и различных моделей организации данных.

Собственно, модель – это основа, на которую опирается та или иная база данных. В той или иной модели определяются связи между данными, типы вводимых данных, методы хранения, управления и т.п. Связь данных с прикладными программами обеспечивается посредством СУБД или с помощью систем управления базами данных.

Итак, СУБД – это совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями. Иными словами, с помощью СУБД любой желающий (при наличии определенных прав, конечно) сможет обратиться к базе и достать оттуда интересующую его информацию.

Реляционные базы данных.

Та или иная СУБД зависит от модели, которая положена в основу базы. В наше время стали наиболее распространенными две модели: реляционная (модель отношений) и объектно-ориентированная (модель объектов).

Начнем с реляционной модели. В далеком 1969 году американский математик доктор Э.Ф. Кодд (Е.F. Codd) проанализировал сложившуюся к тому времени ситуацию по базам данных и пришел к выводу, что дело плохо. Во всех имевшихся в то время моделях были существенные недостатки: избыточность данных, сложность обработки и отсутствие безопасности хранения информации и т.п. После тягостных раздумий Кодд решил создать свою модель - реляционную. Для тех, кто злостно прогуливал английский, напомню, что relation переводится как "отношение" или просто "таблица". Гениальный доктор просто реализовал хранение данных в табличной форме, то есть организовал такие "хранилища" в виде логических структур (физические методы хранения могут быть любыми). Тем самым Кодд сумел добиться наглядности представления информации и удобства ее обработки. Благодаря достижению этого гения для формирования таблицы данных стало достаточно выполнить определенный логический запрос, подчиняющийся законам булевой алгебры. Среди операторов манипуляции данными существуют минимум три операции: извлечение строк (SELECT), извлечение столбцов (PROJECT) и объединение таблиц (JOIN). В результате этих действий мы получаем таблицу. И простой вывод из всего этого: результатом любой операции в реляционной модели является объект того же рода, что и объект, над которым осуществлялось действие.

Это и есть основное свойство описываемой модели.

Кроме базовых знаний, нам понадобятся основные определения, применимые к этой модели: тип данных, атрибут, кортеж, отношение и первичный ключ.

Тип данных – определение, которое соответствует понятию типа в языках программирования. Другими словами, для реляционной модели можно отметить такие основные типы, как "целые числа", "строки", "символы", "числа с плавающей запятой", "дата" и "деньги" (куда в наше время без денег:)).

Атрибут – это столбец в таблице с данными. Например, если на экране имеется информация о хакерских течениях, эксплойтах и стаже деятельности, то все эти столбцы являются атрибутами.

Кортеж – строка в таблице с данными. Таким образом, исчерпывающая информация на определенного хакера является кортежем.

Отношение – таблица в целом. Описание типов данных, применяемых в табличке, называется заголовком отношения, а все остальное (собственно данные) – телом отношения.

Первичный ключ – минимальный набор атрибутов (столбцов), которые будут определять однозначную уникальность каждого кортежа (строки) в отношении (таблице). При создании базы следует очень внимательно отнестись к заданию первичного ключа – в нашем примере ника хакера будет недостаточно (вдруг кто-нибудь захочет взять себе кличку своего кумира? :)). Бывает, что для аутентификации вводится дополнительное поле с порядковым номером, который будет однозначно разным для каждой строки. Но никто не запрещает выбирать для первичного ключа два или три атрибута: все как ты пожелаешь, лишь бы это действие было логически обоснованным (подобный ряд атрибутов будет называться составным первичным ключом).

Чтобы добиться эффективного управления базой, необходимо обеспечить связанность данных. Проще говоря, нужно уметь связывать две или более таблицы в БД (если они, конечно, там есть). Для этого был придуман так называемый "внешний ключ", который представляет собой атрибут (или набор атрибутов) в одной таблице, совпадающий по типу с первичным ключом другой. Но также следует соблюдать условие, согласно которому каждое значение в столбце одной таблицы должно совпадать с каким-либо значением в другой. Суть этого определения лови после моего разъяснения о возможных связях данных.

В теории СУБД выделяется три вида связей: один-к-одному, один-ко-мно-гим и многие-ко-многим. Расскажу подробно о каждом виде.

1. Один -к-одному. Этот вид связи применяется в том случае, когда первичный ключ одной таблицы ссылается на ключ другой. Чтобы было понятнее, приведу пример: допустим, у нас имеется три таблицы хакерской БД. Первая – информация о хакере: дата рождения, пол (девушки тоже бывают взломщиками;)) и ICQ. Вторая – хакер-ские течения (тип течения, его сложность и начальные капиталовложения). Ну и третья – тип выхода в интернет (технология, скорость доступа, оценка безопасности). Все эти таблицы нельзя свести в одну, так как в результате отсутствия связи между данными о доступе в интернет и о хакерс-ких течениях (и не только о них) мы получим путаницу. А при реализации связи в виде трех разных таблиц (с помощью первичного ключа - порядкового номера) обеспечивается и высокая скорость обработки, и упорядоченность данных.

2. Один - ко - многим. Наиболее типичная связь. Реализуется при копировании первичного ключа одной таблицы в другую. В этом случае во второй таблице этот ключик называется уже внешним. Непонятно? Тогда опять обращусь к примеру. Возьмем две таблицы – с информацией о хакере (таблица "Хакеры") и об отношениях с характеристиками эксплойтов, которые он написал (таблица "Эксплойты"). По сути, они связаны механизмом один-ко-многим. Действительно, каждый хакер может быть автором нескольких эксплойтов (так часто и бывает), но каждый эксплойт может быть написан одним и только одним автором (даже при совместной работе в хак-группах определенным эксплойтом занимается один человек). Здесь в качестве внешнего ключа в таблице "Эксплойты" используется ник хакера, а в качестве первичного – название эксплойта. При этом внешний ключ "ник хакера" является первичным ключиком в таблице "Хакеры", а сюда введен намеренно для связи двух таблиц и организации поиска нужной информации. Кстати, отношение "Эксплойты" совсем не обязательно будет состоять лишь из одного атрибута – можно добавить характеристики операционок, к которым применим эксплойт, количество целей, тип (локальный или удаленный) и т.п.

3. Многие -ко -многим. Суть этого типа связи в том, что ключ в одной таблице связывается с ключом другой и наоборот. С этим типом в реляционной модели дела обстоят очень плохо. Точнее, эту связь напрямую вообще никак не реализовать. Чтобы обойти этот недостаток, используется классическое решение: добавляется промежуточное отношение, которое будет связано типом "один-ко-многим" как с первой, так и со второй таблицей. Опять наглядный пример. Имеем два отношения: информация о хакерах и данные о серверах, которые когда-то были взломаны. Если подумать, то мы владеем следующей структурой: одним злоумышленником могут быть хакнуты несколько серверов (так часто и бывает в жизни), а на один сер-вак могут поселиться несколько хакеров (одновременно или последовательно), если админ вовремя не про-патчил баг. Чтобы реализовать подобную схему в реляционной БД, мы добавим промежуточное отношение из двух полей: ник хакера и адрес сервера. Таким образом, эта вспомогательная таблица будет иметь связь "один-ко-многим" как с первым, так и со вторым отношением. Конечно, в этом случае повысится избыточность данных, поэтому эксперты рекомендуют избегать таких связей.

Для каждой модели БД существует свой язык управления. Для реляционной модели таким языком является SQL (Structured Query Language, или структурированный язык запросов). Создатели этого языка стремились максимально приблизить свое детище к человеческому (английскому) языку и при этом наполнить его логическим смыслом.

Язык SQL существенно облегчает работу тем, кто постоянно имеет дело с реляционными СУБД. Строго говоря, без этого структурированного языка многим несчастным пришлось бы писать программу, например, на С. Представь: чтобы полноценно работать с таблицей, сначала необходимо создать этот объект, потом запрограммировать процедуры обращения к ней (извлечение и добавление строк). Для избавления от подобного геморроя разработчики СУБД позаботились о создании языка SQL.

Все SQL-запросы очень похожи на логические условия булевой алгебры (кто не прогуливал матан, тот меня поймет:)). Ты сам в этом убедишься, если посмотришь на врезку с основными командами языка.

Как уже было сказано, существуют и другие виды, кроме реляционных. В частности, объектно-ориентированные. Естественно, что для таких баз данных будет применяться уже другой язык запросов.

В большинстве объектно-ориентированных баз данных существует простой графический интерфейс, позволяющий пользователю получить доступ к объектам в навигационном стиле. При этом игнорируется принцип инкапсуляции: никто не запретит тебе увидеть внутренности объектов напрямую. Но, как говорят эксперты, навигационный стиль в ООБД – это в некотором смысле "шаг назад" по сравнению с языками запросов в реляционных СУБД. И мучительные поиски лучшего языка запросов к ООБД идут до сих пор.

Основные языки обращений к БД все же основываются на простом SQL-синтаксисе и имеют своего рода расширение, применимое к объектам. Примерами таких языков служат ORION, Iris и O2 Reloop.

Как видишь, не одной реляционной моделью славится рынок баз данных. В наше время разработчики стараются расширять свои программные продукты различными нововведениями, добавляя объектно-ориентированные надстройки в уже существующее реляционное ядро СУБД. В дополнение к этому модифицируется и язык запросов SQL. В SQL3 уже существуют специфические методы для работы с ООБД, но их реализация пока оставляет желать лучшего.

Для нужд обычного человека (то есть тебя) вполне хватит реляционных СУБД, которые применяются повсеместно. Это и всенародно любимый MySQL, и менее любимый Access, и MSSQL. Подобных систем управления масса, определись и выбери ту, что тебе больше по сердцу. А сделать этот нелегкий выбор, как всегда, поможет этот уникальный СПЕЦвыпуск;).

Типы баз данных.

Какие бывают базы данных? В большинстве случаев решения программистов ограничиваются двумя типами: локальная и клиент-серверная. В первом случае получается шампунь "все-в-одном". Во втором мы разделяем данные и клиентское приложение и получаем два уровня.

Однако уже достаточно давно существует выделение третьего уровня, и именно трехуровневую модель все обходят, боясь ее сложности. В этой статье мы рассмотрим каждую модель отдельно со всеми их преимуществами и недостатками.

ЛОКАЛЬНАЯ БАЗА

Самая простая база данных – локальная. В этом случае база и программа расположены на одном компьютере. Соединение с файлом базы данных происходит через специальный драйвер или напрямую. Драйвер умеет обрабатывать только простые запросы SQL-стандарта 1992 года и предоставлять данные программе или сохранять изменения в таблице. Все остальные манипуляции могут выполняться только программой. Таким образом, логика, данные и приложение работают как единое целое и не могут быть разделены.

Яркими и наиболее распространенными представителями такого рода баз являются Dbase (файлы с расширением.dbf), Paradox (расширение.db) и Access (расширение.mdb). Форматы Dbase и Paradox - это даже не базы данных, а таблицы, потому что в одном файле может храниться только одна таблица данных. Индексы, ускоряющие поиск и осуществляющие сортировку, находятся в отдельных файлах. Таким образом, одна база данных может состоять из множества файлов, и это иногда приводит к определенным проблемам при поставке приложения конечному пользователю.

Файлы Access являются гибридом таблиц и баз данных. Здесь уже все таблицы и индексы хранятся в одном файле, что намного удобнее в управлении. К тому же среда управления базами Access наиболее удобна и доступна в любом офисном пакете от MS. В остальном MS Access обладает теми же недостатками, что и остальные представители этого сословия.

Самый главный недостаток локальных баз данных, как говорит юморист М. Задорнов, – "они тупые". Да-да. Качество и скорость доступа напрямую зависит от драйвера. В большинстве из них не было оптимизаторов SQL-запросов и какого-либо кеширо-вания. Возможности железа использовались минимально, поэтому на больших базах запросы выполняются крайне медленно.

Таблицы Dbase и Paradox были разработаны слишком давно, и их самое слабое звено - это индексы. В этих таблицах нет транзакций и соответствующего журнала. После добавления новой записи, если драйвер не успел обработать изменения в индексах и произошла ошибка (пропал свет или произошел зависон), то индекс рушится и для восстановления приходится использовать специальные утилиты или переформировывать индексы. В базах Access у меня таких проблем не было, потому что в них индексы защищены лучше.

Что такое разрушенный индекс? Индекс – это колонка, в которой все значения строк обязательно уникальны. Чаще всего для этих целей используется простой счетчик. Допустим, пользователь добавил запись и счетчик присвоил ей значение 195, но само значение счетчика не изменилось. При добавлении следующей записи счетчик снова пытается втулить нам число 195, но так как такая запись уже есть, происходит ошибка. Это и есть нарушение индекса, и лечить его достаточно просто (но нудно) – переформировать индекс.

СЕТЕВАЯ БАЗА ДАННЫХ

Почему локальные базы называют локальными? Да потому что с данными работает только один пользователь и потому что база данных и программа находятся на одном компьютере. В случае с небольшими проектами это нормально, но для больших объемов данных один оператор не справится с задачей и потребуется, чтобы несколько человек могли работать с общими данными.

Сетевые базы данных были призваны решить такие проблемы. В принципе, это те же локальные базы, только выложены они на сетевой диск сервера (это может быть простой файловый сервер или компьютер с шарами), и несколько клиентов обращаются к одной базе по сети.

Посмотрим, как происходит обращение к базе данных. Программа и драйвер находятся на клиенте, а данные находятся на сервере или просто на удаленном компьютере. Как программа получает данные? Клиент передает драйверу SQL-запрос, который должен быть выполнен, но данные-то находятся удаленно! Чтобы отработать запрос, вся нужная таблица (в случае с Access - вся база данных, потому что все в одном файле) выкачивается на компьютер клиента, где драйвер обрабатывает данные.

Я бы побил того, кто придумал такую технологию, потому что это самое настоящее издевательство над системой. Представляешь, что будет, если надо выполнить запрос на базе данных в 1 Гб с телефонным соединением в 34 Кб/с? Это то же самое, что заставить

добывать нефть через трубочку для молочных коктейлей.

А ведь некоторые российские компании (не будет показывать пальцем) предоставляли нам сетевые решения на основе dbf-файлов в области бухгалтерии, делопроизводства и экономики. Это уже издевательство. Меня несколько раз просили восстановить умершие базы складской программы, после того как встроенные в программу средства не справлялись с задачей.

Но страшнее всего начали вести себя индексы. У таблиц Paradox, если они находились на расшаренном диске Win95, мне приходилось ремонтировать индексы как минимум раз в неделю. Когда я убрал файлы базы данных на сетевой диск сервера NetWare 3.11 (это был где-то 1998 год), проблемы с нарушением индексации сразу исчезли (наверное, потому что это действительно сервер, а не корявый Windows 9x).

При сетевом соединении многополь-зование получалось неполное. Изменения одного пользователя не были видны другим, приходилось перезапускать программу или пересоединяться, потому что именно в момент коннекта программа сосет все данные

КЛИЕНТ-СЕРВЕР

Обломавшись с сетевыми базами, монотонную модель наконец-то решили разделить на два уровня – приложение и база данных. Теперь база данных – это не просто таблица с данными, а целый движок, в задачи которого входит не только хранение данных, но и обработка запросов.

В технологии клиент-сервер драйвер уже изменил свое назначение, и теперь он уже должен только знать, как подключится к серверу и передать ему запрос. Остальное перекладывается на плечи сервера. Такая технология намного сокращает трафик, особенно при хорошем программировании. Допустим, пользователю нужно увидеть все данные, в которых имя определенной колонки содержит слова на букву "А". Клиен ту достаточно направить серверу всего лишь такой текст:

FROM Имя таблицы

WHERE Колонка LIKE ‘А%’

Сервер базы данных, получив запрос, разбирает его и придумывает для себя оптимальный план выполнения, в данном случае - поиска нужных строк.

Получив нужные данные, сервер возвращает только их и ничего больше. Таким образом, клиент в любой момент может запросить у сервера нужные данные и не будет необходимости гонять по сети всю базу данных. При хорошо построенном приложении и оптимальных запросах клиент сможет работать с базой данных любого размера даже через модем в 56 Кбит/с. Неплохо? Главное - запрашивать только то, что нужно, и маленькими кусками.

ОСОБЕННОСТИ КЛИЕНТ-СЕРВЕРА

Возможности клиент-серверных баз данных зависят от производителя. Самые простые возможности предоставляют такие базы, как MySQL. В них сервер имеет встроенный движок обработки запросов и основные возможности по обеспечению безопасности и распределению прав.

В более солидных клиент-серверных базах (MS SQL Server, Oracle и т.д.)

есть следующие дополнительные возможности:

1. вьюшки – более подробно обсуДим в статье по безопасности;

2. триггеры – функции, которые могут вызываться на определенные события (вставка, изменение и удаление данных), в этих функциях может производиться какая-то логика по обеспечению целостности данных;

3. репликация – объединение баз данных (допустим, у фирмы есть два офиса и в каждом из них своя база; настроив репликацию, обе базы могут автоматически сливаться в одну в главном офисе или обмениваться изменениями по расписанию);

хранимые процедуры и функции, которые выполняются на сервере по мизерному запросу клиента и могут содержать целые подпрограммы с логикой, которые будут выполнять какие-либо действия; для написания таких программ используется уже не просто язык SQL, а его расширение – Transact-SQL (для MS баз) и PL/SQL (для Oracle и др.).

Список возможностей зависит от конкретной базы данных, ее наворо-ченности и может быть больше или меньше.

ИНДЕКСЫ НА СЕРВЕРЕ

Из-за наличия в серверных базах данных управления транзакциями, про проблемы с индексами можно забыть. Допустим, пользователь добавил запись. В этот момент начинается транзакция (неявная), в течение которой производятся все необходимые действия по сохранению данных. Если что-то пошло неправильно и сохранение не прошло до конца, все изменения откатываются и ничего в работе сервера не нарушается.

Транзакции могут быть и явными, если программист сам указывает, где начало и конец, и если в них может выполняться несколько операций изменения или добавления данных. В этом случае сервер при возникновении ошибки в указанном блоке откатит любые изменения всех операций, сделанные во время выполнения явной транзакции.

В локальных базах данных индексы хранятся линейно. Это как колонка из упорядоченных данных, и для строк это то же самое, что выстроить все слова по алфавиту. Конечно же, такой индекс упрощает поиск. Когда происходит сканирование по индексу и когда программа видит, что уже пошло слово больше, чем задано в условии поиска, сканирование может прекращаться и не придется просматривать всю базу данных. Например, поищем слово "Абажур". Оно будет где-то в начале, и чтобы его найти, нужно просканировать всего лишь начало таблицы, не дальше, чем все слова на букву А. За счет того, что данные упорядочены, мы можем быть уверенными, что все остальные слова будут на буквы Б, В и т.д.

В случае с серверной базой индексы чаще всего (в зависимости от базы и типа индекса) хранятся немного подругому – в виде дерева. Сколько слов надо проверить для поиска слова "якорь" в базе данных при линейном индексе? По сути, практически все. При древовидном хранении индекса - не более чем для слова "Абажур". Для пояснения древообразного индекса рассмотрим классическую задачу (в реальности все немного сложнее, но идея такая же). В самом верху дерева хранится алфавит. Программа находит букву А и спускается на уровень ниже. Здесь она находит все слова на буквы А, Б и двигается еще ниже. И так - пока не найдется нужное слово

Таким образом, даже если нужное слово находится в самом конце, его поиск будет ненамного дольше, чем поиск слова из начала таблицы.

ТРЕТИЙ УРОВЕНЬ

Многие программисты, которых я знаю, способны работать только с двухуровневой моделью, то есть с клиент-серверными приложениями. Не потому, что они больше ничего не знают, а потому, что просто не видят преимуществ трехуровневой модели и не хотят мучиться с лишними проблемами, а ведь в будущем, во время сопровождения программ, три уровня по идее могут спасти их от лишних болезней анального отверстия.

Я работал в одной фирме (не будем тыкать в нее вилами), у которой было несколько офисов по России, и в каждом из них - парк компьютеров из 20-30 штук. В московском офисе эта цифра превышала сотню. Корпоративные программы обновлялись каждые две недели (вносились изменения, добавления и т.д.). Бедные админы в момент обновлений работали по субботам, чтобы пропатчить софт на каждой машине и убедиться в функциональности. Как решить эту проблему?

Самое простое – использовать трехуровневую систему: клиент, сервер логики (умники любят говорить "бизнес-логика") и сервер приложения. В такой системе вся логика собрана в сервере приложений. Если что-то изменилось в базе данных или в логике обработки данных, достаточно обновить его, и все клиенты будут работать по-новому без каких-либо патчей.

Преимущество такой системы состоит еще и в том, что на клиентских машинах не нужно держать драйвера доступа к каким-либо базам. Клиенты должны только знать, где находится сервер приложений, уметь к нему подключится и правильно отобразить данные.

Представим себе классическую задачу – появление новой версии базы данных или переход на базу качественно более нового уровня. Ну не хватает нам уже возможностей MySQL, захотелось заполучить всю мощь Oracle. Для этого переустанавливается сервер баз данных, изменяется сервер приложений на подключение к новой базе - и клиенты готовы к работе. Их обновлять не надо!

Но самое интересное то, что клиентская программа может быть какой угодно. Можно написать сценарии, которые позволят работать с сервером приложении прямо из браузера. В этом случае с базой смогут работать пользователи на любой платформе (Windows, Linux и т.д.).

Виды структур баз

База данных (БД) – это электронное хранилище какой-либо информации, имеющее свою определенную, наиболее удобную и функциональную структуру. Для создания баз данных и работы с ними используют различные СУБД (системы управления базами данных). Базы данных различаются по своей структуре: дореляционные (на инвертированных списках, иерархические системы и сетевые СУБД), реляционные и постреляционные (например, объектные).

• Перевод

Базы данных используются повсюду, включая большую часть проектов в мире веб-разработки. Всё, начиная от простейших блогов и каталогов, до серьезных социальных веб-проектов. Независимо от сложности сайта и соответствующей базы данных, каждый из них требует тщательного проектирования, чтобы работать эффективно, а также надежно.


В этой статье мы рассмотрим основы разработки хорошего плана базы данных, независимо от ее окончательного предназначения. Для всех вариантов структуры баз данных есть набор стандартных правил и лучших практик, которыми следует пользоваться. Они будут способствовать базе данных оставаться организованной и сделает ее взаимодействие с сайтом более разумным и эффективным способом.

Какой функционал требуется от базы данных

Первый метод, используемый при планировании, это обычный мозговой штурм, делая записи на бумаге или как-то еще, в зависимости от того, что требуется хранить в базе данных, и что будет требоваться сайту. Старайтесь не думать об конкретных полях, таблицах, которые будут использоваться в конкретном случае - все специфичные моменты будут рассмотрены вами позже. Ваша цель на данном этапе состоит в том, чтобы получить общую и полную картину структуры базы данных, которую потом будете уточнять и делать более подробной. Зачастую в дальнейшем может быть более трудным добавить какие-то элементы в ваш план, нежели на первоначальном этапе.

Фото: binaryape

Отстранитесь от базы данных. Попытайтесь подумать, что будет требоваться от сайта? Например, если требуется сделать сайт, объединяющий людей, вы, возможно, сразу начнете думать о данных, которые будут хранить пользователи. Забудьте, отложите это на потом. Лучше запишите, что пользователи и информация о них должна храниться в базе данных. А что еще? Что пользователи будут делать на вашем сайте? Будут ли они публиковать записи, загружать файлы, фотографии, писать друг другу сообщения? Следовательно, база данных должна хранить всю эту информацию: записи, файлы, фотографии, сообщения и т. д.
Как будут взаимодействовать пользователи с вашим сайтом? Будет ли у них необходимость в поиске, например, их любимых рецептов, иметь доступ к записям, доступным конкретному сообществу, искать продукты или смотреть список недавно просмотренных и купленных продуктов? В базе данных должна быть предусмотрена возможность хранить рецепты, «закрытые» записи, доступные определенному кругу пользователей, информацию о продуктах, а также возможность связи определенного продукта и пользователя.

Определение необходимых таблиц и полей

Следующий этап заключается в том, чтобы определить, какие именно таблицы и поля потребуются в базе данных. Это ядро разработки и самая сложная её часть. Использование правильных методов связки таблиц, определение структуры данных в каждой таблице, выявление необходимости разброса этих данных по разным таблицам, - все эти проблемы всплывают при непосредственном проектировании базы данных. Теперь вам необходимо определить список очевидно необходимых таблиц и полей, будьте как можно более конкретным. В ходе этого процесса, какие-то элементы могут быть перестроены либо реорганизованы в целях повышения эффективности и безопасности базы данных.

Используйте инструмент моделирования данных

Теперь, когда вы знаете, что сайт должен будет делать, самое время определить, какую конкретно информацию нужно будет хранить. Очень уместным здесь окажется инструмент для проектирования баз данных, особенно имеющий возможность создавать визуальные модели базы данных, например, MySQL Workbench либо . Gliffy является отличным бесплатным он-лайн инструментом для создания различных блок-схем и моделей баз данных.

Есть также более известный, качественный, на мой взгляд, инструмент - Microsoft Visio (только под Windows, цена $249.99). Но не пугайтесь, есть более дешевые альтернативы, многие из которых являются open-source проектами, в том числе два, упомянутых выше.
Ознакомьтесь с общими графическими обозначениями и стандартными визуальными элементами, необходимым для создания модели базы данных, и начните предварительное планирование с помощью блок-схем и диаграмм. Это позволит избежать логических ошибок, прежде чем будет создана уже какая-нибудь конкретная база данных.

Группировка и разделение данных

Что касается полей, также важно знать, когда группировать определенную часть данных, а когда нет. Хороший способ определить, какая информация должна быть в одном поле или наоборот, подумать, будет ли необходимость изменять какую-либо её часть? Например, нужно ли хранить адрес, разбив его на составляющие: 1) улица, 2) город, 3) штат, 4) почтовый код, 5) страна?
Это неотъемлемая часть функционала сайта (возможно, пользователи или администраторы захотят искать других пользователей по адресу или штату), или просто увеличение места, занимаемого базой данных на диске? Если это не столь важно, зачем тогда нагружать базу данных на изменение 5 полей, когда можно обновить всего лишь одно строковое поле. Более удобным может быть вариант получения этих данных из HTML-формы, где поля разделены, а уже перед добавлением адреса в базу данных объединять значения из соответствующих полей в одну строку.
Это только один пример, но всегда имейте представление о наиболее эффективные способы организации полей таблицы, когда объединять их, когда содержать отдельно, ради поддержания функциональности сайта.

Нормализация базы данных

Нормализация представляет набор руководящих принципов, созданных для организации более эффективного хранения информации. Мы уже упоминали о некоторых важных основных практиках, которые входят в наиболее популярные нормальные формы. Есть пять нормальных форм. Было бы полезным ознакомиться с этими нормальными формами и разрабатывать базы данных в соответствии с их требованиями.
Нормализация базы данных большая тема, но уже понимание ее основ может вам чрезвычайно помочь. Чтобы иметь общее представление о каждой нормальной форме и нормализации в целом, не забудьте взглянуть на

База данных представляет собой хранилище данных, в которых данные хранятся в организованном порядке.

Это облегчает функции, такие как извлечение, обновление и добавление новых данных. Базы данных имеют многочисленные применения и преимущества, когда речь идет о больших объемах, данных.

Знаете ли вы что?
"База данных Интеграция" привела к революции в бизнесе, ИТ, и образовательном секторе, предоставляя широкий спектр возможностей для управления и анализа данных.

Структура базы данных

Система базы данных состоит из следующих элементов:

Таблицы: Данные хранятся в строках (записи) и столбцах (поля).

Формы: Формы разработаны с целью ввода новых данных. Чтобы можно было легче и без ошибок добавлять информацию в базу данных через форму, а не вводить данные непосредственно в таблицу.

Запросы: Запросы написаны для извлечения строк и / или столбцов на основе заранее определенного состояния.

Наиболее известные базы данных это: MySQL, SAP, Oracle, IBM DB2 и т.д. СУБД или "система управления базы данных» используется в качестве интерфейса для связи между пользователем и базой данных.

Что такое базы данных и для где они используются?

Хранение данных / Вставка: Начальная фаза (перед вводом данных) включает в себя создание структуры данных, таких как таблицы (с необходимым количеством строк и столбцов). Затем данные вносят в эту структуру.

Восстановление данных: Базы данных используются, когда данные, которые будут храниться в большом количестве нуждаются в постоянном поиске. Это делает процесс извлечения конкретной информации проще.

Данные модификации / Updation: Статические данные не нуждаются в обновлении. Тем не менее, динамические данные нуждаются в постоянной модификации. Рассмотрим возраст сотрудников в организации. Она должна обновляться каждый год (периодическое обновление).

Пример

Рассмотрим развлекательный клуб, который имеет большое количество зарегистрированных людей. Секретарь должен постоянно отслеживать контактные данные всех зарегистрированных пользователей. Если эти записи хранятся в ряде технических описаний или списках, изменение деталей является трудоемкой задачей. Потому что, извлечение и модификация данных должна быть сделана во всех листах, содержащих эти записи в целях сохранения согласованности. Таким образом, целесообразно использовать четко определенную базу данных.

Преимущества баз данных

Емкость хранения: Базы данных хранят большее количество данных по сравнению с другими хранилищами данных. Малогабаритные данные можно вписаться в электронные таблицы или документы. Однако, когда дело доходит до тяжелых данных, базы данных являются лучшим выбором.

Ассоциация данных: записи данных из отдельных таблиц могут быть связаны. Это необходимо, когда определенный фрагмент данных существует в более чем одной таблице. Например, идентификаторы работников могут существовать в таких данных как «Заработная плата», а также «сотрудники». Связь имеет важное значение для того, чтобы иметь единые изменения в нескольких местах и ​​тех же данных.

Несколько пользователей: Разрешения могут быть предоставлены для множественного доступа к базе данных. Это позволяет одновременно нескольким (более одного) пользователям, получить доступ и манипулировать данными.

Удаление данных: Нежелательные требования данных для удаления из базы данных. В таких случаях, записи должны быть удалены из всех связанных таблиц, чтобы избежать каких-либо нарушений данных. Это гораздо проще для удаления записей из базы данных с помощью запросов или форм, а не из других источников данных, таких как таблицы.

Безопасность данных: Файлы данных, хранятся в безопасности, в большинстве случаев. Эта особенность гарантирует, что злоумышленники не получит незаконный доступ к данным, и что их качество поддерживается.

Импорт: Это еще один важный момент в использование баз данных. Он позволяет импортировать внешние объекты (данные из других баз данных). Импорт в основном делается для таблицы или запроса. При вводе, база данных создает копию импортируемого объекта.

Экспорт: В данном случае, таблицы или запросы импортируются другими базами данных.

Связи данных: Это делается для того, чтобы избежать создание копии объекта в базе. Ссылка определяется до требуемого объекта исходной базы данных.

Сортировки данных / Фильтрация: Фильтры могут быть применены к данным, которые имеют одинаковые значения данных. Примером одинаковых данных могут быть имена сотрудников организации с аналогичными фамилиями или именами. Аналогичным образом данные могут быть отсортированы как по возрастанию, так и по убыванию. Это помогает в просмотре или распечатки результатов в требуемом порядке.

Индексация базы данных: Большинство баз данных содержат индекс для хранимых данных, что в конечном итоге повышает время доступа. Тот факт, что линейный поиск данных занимает много времени, делает эту особенность наиболее популярной.

Непрерывные связанные изменения данных: Таблицы с общими данными могут быть связаны с ключами (первичный, вторичный, и т.д.). Ключи очень полезны, потому что изменение общей организации в одной таблице отражается также в связанных таблицах.

Снижает накладные расходы: Передача данных отнимает много времени. Транзакции с помощью запросов очень быстры, таким образом производя более быстрые результаты.

Базы данных упрощают весь смысл хранения и доступа к информации. Тем не менее, предусмотрительность необходима со стороны создателя базы данных, так, чтобы иметь наиболее эффективную базу данных.

В современном мире нужны инструменты, которые бы позволяли хранить, систематизировать и обрабатывать большие объемы информации, с которыми сложно работать в Excel или Word. Подобные хранилища используются для разработки информационных сайтов, интернет-магазинов и бухгалтерских дополнений. Основными средствами, реализующими данный подход, являются MS SQL и MySQL. Продукт от Microsoft Office представляет собой упрощенную версию в функциональном плане и более понятную для неопытных пользователей. Давайте рассмотрим пошагово создание базы данных в Access 2007.

Описание MS Access

Microsoft Access 2007 – это система управления базами данных (СУБД), реализующая полноценный графический интерфейс пользователя, принцип создания сущностей и связей между ними, а также структурный язык запросов SQL. Единственный минус этой СУБД – невозможность работать в промышленных масштабах. Она не предназначена для хранения огромных объемов данных. Поэтому MS Access 2007 используется для небольших проектов и в личных некоммерческих целях.

Но прежде чем показывать пошагово создание БД, нужно ознакомиться с базовыми понятиями из теории баз данных.

Определения основных понятий

Без базовых знаний об элементах управления и объектах, использующихся при создании и конфигурации БД, нельзя успешно понять принцип и особенности настройки предметной области. Поэтому сейчас я постараюсь простым языком объяснить суть всех важных элементов. Итак, начнем:

1. Предметная область – множество созданных таблиц в базе данных, которые связаны между собой с помощью первичных и вторичных ключей.
2. Сущность – отдельная таблица базы данных.
3. Атрибут – заголовок отдельного столбца в таблице.
4. Кортеж – это строка, принимающая значение всех атрибутов.
5. Первичный ключ – это уникальное значение (id), которое присваивается каждому кортежу.
6. Вторичный ключ таблицы «Б» – это уникальное значение таблицы «А», использующееся в таблице «Б».
7. SQL запрос – это специальное выражение, выполняющее определенное действие с базой данных: добавление, редактирование, удаление полей, создание выборок.

Теперь, когда в общих чертах есть представление о том, с чем мы будем работать, можно приступить к созданию БД.

Создание БД

Для наглядности всей теории создадим тренировочную базу данных «Студенты-Экзамены», которая будет содержать 2 таблицы: «Студенты» и «Экзамены». Главным ключом будет поле «Номер зачетки», т.к. данный параметр является уникальным для каждого студента. Остальные поля предназначены для более полной информации об учащихся.

Итак, выполните следующее:

Все, теперь осталось только создать, заполнить и связать таблицы. Переходите к следующему пункту.

Создание и заполнение таблиц

После успешного создания БД на экране появится пустая таблица. Для формирования ее структуры и заполнения выполните следующее:

Совет! Для тонкой настройки формата данных перейдите на ленте во вкладку «Режим таблицы» и обратите внимание на блок «Форматирование и тип данных». Там можно кастомизировать формат отображаемых данных.

Создание и редактирование схем данных

Перед тем, как приступить к связыванию двух сущностей, по аналогии с предыдущим пунктом нужно создать и заполнить таблицу «Экзамены». Она имеет следующие атрибуты: «Номер зачетки», «Экзамен1», «Экзамен2», «Экзамен3».

Для выполнения запросов нужно связать наши таблицы. Иными словами, это некая зависимость, которая реализуется с помощью ключевых полей. Для этого нужно:

Конструктор должен автоматически создать связь, в зависимости от контекста. Если же этого не случилось, то:

Выполнение запросов

Что же делать, если нам нужны студенты, которые учатся только в Москве? Да, в нашей БД только 6 человек, но что, если их будет 6000? Без дополнительных инструментов узнать это будет сложно.

Именно в этой ситуации к нам на помощь приходят SQL запросы, которые помогают изъять лишь необходимую информацию.

Виды запросов

SQL синтаксис реализует принцип CRUD (сокр. от англ. create, read, update, delete - «создать, прочесть, обновить, удалить»). Т.е. с помощью запросов вы сможете реализовать все эти функции.

На выборку

В этом случае в ход вступает принцип «прочесть». Например, нам нужно найти всех студентов, которые учатся в Харькове. Для этого нужно:

А что делать, если нас интересуют студенты из Харькова, стипендии у которых больше 1000? Тогда наш запрос будет выглядеть следующим образом:

SELECT * FROM Студенты WHERE Адрес = «Харьков» AND Стипендия > 1000;

а результирующая таблица примет следующий вид:

На создание сущности

Кроме добавления таблицы с помощью встроенного конструктора, иногда может потребоваться выполнение этой операции с помощью SQL запроса. В большинстве случаев это нужно во время выполнения лабораторных или курсовых работ в рамках университетского курса, ведь в реальной жизни необходимости в этом нет. Если вы, конечно, не занимаетесь профессиональной разработкой приложений. Итак, для создания запроса нужно:

1. Перейти во вкладку «Создание».
2. Нажать кнопку «Конструктор запросов» в блоке «Другие».
3. В новом окне нажмите на кнопку SQL, после чего в текстовое поле введите команду:

CREATE TABLE Преподаватели
(КодПреподавателя INT PRIMARY KEY,
Фамилия CHAR(20),
Имя CHAR (15),
Отчество CHAR (15),
Пол CHAR (1),
Дата_рождения DATE,
Основной_предмет CHAR (200));

где «CREATE TABLE» означает создание таблицы «Преподаватели», а «CHAR», «DATE» и «INT» - типы данных для соответствующих значений.

Внимание! В конце каждого запроса должен стоять символ «;». Без него выполнение скрипта приведет к ошибке.

На добавление, удаление, редактирование

Здесь все гораздо проще. Снова перейдите в поле для создания запроса и введите следующие команды:

Создание формы

При огромном количестве полей в таблице заполнять базу данных становится сложно. Можно случайно пропустить значение, ввести неверное или другого типа. В данной ситуации на помощь приходят формы, с помощью которых можно быстро заполнять сущности, а вероятность допустить ошибку минимизируется. Для этого потребуются следующие действия:

Все базовые функции MS Access 2007 мы уже рассмотрели. Остался последний важный компонент – формирование отчета.

Формирование отчета

Отчет – это специальная функция MS Access, позволяющая оформить и подготовить для печати данные из базы данных. В основном это используется для создания товарных накладных, бухгалтерских отчетов и прочей офисной документации.

Если вы никогда не сталкивались с подобной функцией, рекомендуется воспользоваться встроенным «Мастером отчетов». Для этого сделайте следующее:

1. Перейдите во вкладку «Создание».
2. Нажмите на кнопку «Мастер отчетов» в блоке «Отчеты».
   
   
3. Выберите интересующую таблицу и поля, нужные для печати.
   
   
4. Добавьте необходимый уровень группировки.
   
   
5. Выберите тип сортировки каждого из полей.