Разное

Как правильно делать базу данных: Основы правильного проектирования баз данных в веб-разработке / Хабр

Содержание

Основы правильного проектирования баз данных в веб-разработке / Хабр

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 DBDesigner4. 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.
Реляционные базы данных

Большинство баз данных являются
реляционными базами данных
. Это означает, что таблицы в базе данных связаны между собой каким-либо образом. Например, если существует «пользователь» на сайте интертнет-магазина, то он наверняка может быть связан с определенными продуктами, на основании информации об их заказах либо указании желаемых продуктах. Для базы данных блога авторы должны быть как-то связаны с записями, которые они написали, а авторизованные пользователи должны быть связаны с оставленными ими комментариями.
С помощью определенных методов реляционных баз данных мы можем хранить огромное количество информации в организованном виде в отдельных таблицах: одна для пользователей, одна для записей, одна для комментариев, для продуктов и т.д. Теперь мы можем связать данные в разных таблицах, использую уникальные ключи.

Любая запись в каждой таблице должна иметь уникальный ключ. Это типа «номера социального страхования» или «штрих-кода» для записи. Он является уникальным для каждой записи. И никакая другая записи не может иметь такой же идентификатор в той же таблице. Наличие уникальных имен или названий продуктов в базе данных не достаточно. Гораздо более эффективным является использование уникальных первичных ключей. Даже несколько уникальных полей в базе данных не защищают ее от возможности дублирования данных, что впоследствии может негативно сказаться на работе сайта.
Для связи двух таблиц мы используем внешний ключ, который является всего лишь идентификатором, ссылающимся на уникальный ключ в другой таблице, обычно это первичный ключ. В примере ниже мы видим, что первая таблица содержит информацию о трех авторах с уникальным идентификатором (id). Во второй таблице мы связываем каждую запись о статье с автором через этот идентификатор. Теперь мы можем найти автора первой статьи, и наоборот, видеть, что Том написал две статьи, Мэри — одну, а Джейн еще ни одной.
Это простая модель отношения вида один-к-одному. Существую также модели один-ко-многим и многие-ко-многим.
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 Основы нормализации баз данных.
Заключение

Проектирование баз данных — обширная тема, но от вас не потребуется многого, чтобы изучить основы и иметь представление о правильной структуре баз данных. Может быть, наиболее важным этапом проектирования базы данных является само его начало и мозговой штурм. Это то, что позволяет любому разработчику получить всю необходимую информацию заранее и реализовывать задуманное по мере необходимости. Только имея всю необходимую информацию для проектирования, можно создать эффективную базу данных с правильно связанными таблицами.
Любая база данных должна быть эффективной и масштабируемой. Данные постоянно редактируются, добавляются, удаляются, поэтому важным будет содержать базу данных организованной таким образом, чтобы поддерживать этот постоянно изменяющийся набор данных. Убедитесь, чтобы в создаваемой базе данных удалялась только та информация, которая должна, не дублировались бы записи и можно было бы ссылаться на другие данных легко и просто.
Дополнительные ресурсы
p.s. Претензии по переводу в личку приветствуются. Спасибо всем, кто не мешал 🙂

Базы данных. Учебное пособие

1. Введение в базы данных. Основные понятия и определения

2. Реляционные базы данных. Ограничения целостности

3. Принципы построения баз данных. Жизненный цикл баз данных

4. Архитектуры баз данных

5. Организация процессов обработки данных в БД. Технология создания приложения в среде Delphi

6. Технология оперативной обработки транзакции

7. Реляционный способ доступа к базе данных. Основные сведения о языке SQL

8. Построение приложений баз данных в архитектуре «клиент-сервер». SQL-сервер Interbase

9. Информационные хранилища. OLAP-технология

10. Перспективы развития БД и СУБД

1. Введение в базы данных. Основные понятия и определения

В настоящее время успешное функционирование различных фирм, организаций и предприятий просто не возможно без развитой информационной системы, которая позволяет автоматизировать сбор и обработку данных. Обычно для хранения и доступа к данным, содержащим сведения о некоторой предметной области, создается база данных.

База данных (БД) — именованная совокупность данных, отражающая состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области.

Под предметной областью принято понимать некоторую область человеческой деятельности или область реального мира, подлежащих изучению для организации управления и автоматизации, например, предприятие, вуз и.т.д.

Система управления базами данных (СУБД) — совокупность языковых и программных средств, предназначенных для создания, наполнения, обновления и удаления баз данных.

Основополагающими понятиями в концепции баз данных являются обобщенные категории «данные» и «модель данных».

Понятие «данные» в концепции баз данных — это набор конкретных значений, параметров, характеризующих объект, условие, ситуацию или любые другие факторы, Примеры данных: Петров Николай Степанович, $30 и т. д. Данные не обладают определенной структурой, данные становятся информацией тогда, когда пользователь задает им определенную структуру, то есть осознает их смысловое содержание. Поэтому центральным понятием в области баз данных является понятие модели. Не существует однозначного определения этого термина, у разных авторов эта абстракция определяется с некоторыми различиями но, тем не менее, можно выделить нечто общее в этих определениях.

Модель данных это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

С помощью модели данных могут быть представлены объекты предметной области и взаимосвязи между ними. В зависимости от вида организации данных различают следующие важнейшие модели БД:

  • иерархическую
  • сетевую
  • реляционную
  • объектно-ориентированную

В иерархической БД данные представляются в виде древовидной структуры. Подобная структура БД удобна для работы с данными, упорядоченными иерархически. При оперировании данными со сложными логическими связями иерархическая модель оказывается слишком громоздкой.

В сетевой БД данные организуются в виде графа. Недостатком сетевой структуры является жесткость структуры и сложность ее организации.

Реляционная БД получила свое название от английского термина relation (отношение). Была предложена в 70-м году сотрудником фирмы IBM Эдгаром Коддом. Реляционная БД представляет собой совокупность таблиц, связанных отношениями. Достоинствами реляционной модели данных являются простота, гибкость структуры. Кроме того ее удобно реализовывать на компьютере. Большинство современных БД для персональных компьютеров являются реляционными.

Объектно-ориентированные БД объединяют сетевую и реляционную модели и используются для создания крупных БД с данными сложной структуры.

Базы данных можно разделить на базы данных первого поколения: иерархические, сетевые; второго поколения: реляционные; третьего поколения: объектно-ориентированные, обектно-реляционные.

Программы, с помощью которых пользователи работают с базой данных, называются приложениями. В общем случае с одной базой данных могут работать множество различных приложений. Например, если база данных моделирует некоторое предприятие, то для работы с ней может быть создано приложение, которое обслуживает подсистему учета кадров, другое приложение может быть посвящено работе подсистемы расчета заработной платы сотрудников, третье приложение работает как подсистемы складского учета, четвертое приложение посвящено планированию производственного процесса. При рассмотрении приложений, работающих с одной базой данных, предполагается, что они могут работать параллельно и независимо друг от друга, и именно СУБД призвана обеспечить работу множества приложений с единой базой данных таким образом, чтобы каждое из них выполнялось корректно, то учитывало все изменения в базе данных, вносимые другими приложениями.

Для поиска информации в базах данных используется информационно-поисковая система. Информационно-поисковая система опирается на базу данных, в которой осуществляется поиск нужных документов по заявкам пользователей.

Различают фактографические автоматизированные информационные системы (АИС), у которых базы данных составляются из форматированных (формализованных) записей, и документальные АИС, записями которых могут служить различные неформализованные документы (статьи, письма и т.п.). В фактографических АИС примером форматированных записей могут служить, скажем, записи об операциях по приему и выдаче денег в сберкассе; запись имеет четыре основных атрибута: дата, характер операции (принято, выдано), сумма, остаток вклада.

В качестве форматированной записи может рассматриваться кадровая анкета (личный листок по учету кадров). Правда, такие ее разделы, как «прежняя работа», «поездки за границу» и др. в обычной анкете не до конца формализованы и имеют переменную длину, поэтому при автоматизации этой задачи необходимы некоторые поправки. Обычно бывает целесообразно фиксировать максимальное количество позиций в каждом разделе и тем самым выравнивать длину записей (у многих записей при этом могут возникать позиции с пустым заполнением).

Основной задачей, решаемой в документальных АИС, является поиск документов по их содержанию. Документальная система по заданию пользователя выдает необходимые ему документы (книги, статьи, законы, патенты, отчеты и т.д.). В задании могут указываться сведения об искомых документах: автор, наименование, время издания, издательство и т.д.

2. Реляционные базы данных. Ограничения целостности

Американский математик Э.Ф.Кодд (E.F.Codd) в 1970 впервые сформулировал основные понятия и ограничения реляционной модели. Цели создания реляционной модели формулировались следующим образом:

  • обеспечение более высокой степени независимости от данных. Прикладные программы не должны зависеть от изменений внутреннего представления данных, в частности от изменений организации файлов, переупорядочивания записей и путей доступа;
  • создание прочного фундамента для решения семантических вопросов, а также проблем непротиворечивости и избыточности данных. В частности, в статье Кодда вводится понятие нормализованных отношений, т.е. отношений без повторяющихся групп;
  • расширение языков управления данными за счет включения операций над множествами.

Коммерческие системы на основе реляционной модели данных начали появляться в конце 70-х – начале 80-х годов. Благодаря популярности реляционной модели многие нереляционные системы теперь обеспечиваются реляционным пользовательским интерфейсом, независимо от используемой базовой модели.

Кроме того, позже были предложены некоторые расширения реляционной модели данных, предназначенные для наиболее полного и точного выражения смысла данных, для поддержки объектно-ориентированных, а также для поддержки дедуктивных возможностей.

Реляционная модель основана на математическом понятии отношения, физическим представлением которого является таблица. Дело в том, что Кодд, будучи опытным математиком, широко использовал математическую терминологию, особенно из теории множеств и логики предикатов.

Отношение – это плоская таблица, состоящая из столбцов и строк.

В любой реляционной СУБД предполагается, что пользователь воспринимает базу данных как набор таблиц. Однако следует подчеркнуть, что это восприятие относится только к логической структуре базы данных, т.е. ко внешнему и концептуальному уровням. Подобное восприятие не относится к физической структуре базы данных, которая может быть реализована с помощью различных структур.

Атрибут - это поименованный столбец отношения.

В реляционной модели отношения используются для хранения информации об объектах, представленных в базе данных. Отношение обычно имеет вид двумерной таблицы, в которой строки соответствуют отдельным записям, а столбцы - атрибутам. При этом атрибуты могут располагаться в любом порядке, независимо от их переупорядочивания, отношение будет оставаться одним и тем же, а потому иметь тот же смысл. Например, информация об отделениях компании может быть представлена отношением Branch, включающим столбцы с атрибутами Вno (Номер отделения), Street (Улица), City (Город), Postcode (Почтовый индекс), Tel_ No (Номер телефона) и Fax_ No (Номер факса). Аналогично, информация о работниках компании может быть представлена отношением Staff (Персонал), включающим столбцы с атрибутами Sno (Личный номер сотрудника), FName (Имя), LName (Фамилия), Address (Адрес), Tel_No (Номер телефона), Position (Должность), Sex (Пол), DOB (Дата рождения), Salary (Зарплата), INN (Личный номер социального страхования) и Вno (Номер отделения, в котором данный сотрудник работает). В табл. 1 и 2 показаны примеры отношений Branch и Staff. Каждый столбец содержит значения одного и того же атрибута, например столбец Вnо содержит только номера существующих отделений компании.

Элементами отношения являются кортежи, или строки, таблицы. Кортеж – это строка отношения. В отношении Branch каждая строка содержит 6 значений, по одному для каждого атрибута. Кортежи могут располагаться в любом порядке, при этом отношение будет оставаться тем же самым, а значит, и иметь тот же смысл.

Примеры отношений Branch и Staff.

Таблица 1. Отношение Branch

Bno

City

Postcode

Street

Tel_No

Fax_No

23

Москва

111111

Победы

1231112

1231113

24

Ростов

3334546

Октябрьская

Правильная организация баз данных | Трепачёв Дмитрий

Сейчас мы с вами поговорим о правильной организации баз данных.

Пусть у нас дана вот такая таблица users:

id
айди
name
имя
city
город
1 Коля Минск
2 Вася Минск
3 Петя Москва
4 Иван Москва
5 Богдан Киев

Недостатком этой таблицы является то, что один и тот же город повторяется несколько раз для разных юзеров. Это приводит к некоторым проблемам.

Во-первых, постоянное повторение приводит к тому, что база данных начинает занимать намного больше места.

Во-вторых, достаточно неудобно выполнять операции с городами. К примеру, мы хотим вывести на экран список все городов. Так просто это сделать не получится. Нам придется получить всех юзеров вместе с их городами, затем удалить дубли из полученных городов (чтобы, к примеру, Минск не встречался несколько раз в нашем списке) и только тогда мы получим этот список.

А теперь представим, что в базе 10000 юзеров из 10 городов - ради этих 10 городов нам придется достать всю таблицу из 10000 строк - получится очень медленная операция с бессмысленной тратой ресурсов.

Что же делать? Нужно разбить нашу таблицу на две: в одной будут хранится города, а во второй - юзеры. При этом в таблице с юзерами будет колонка city_id, которая будет ссылаться на город юзера.

Итак, давайте сделаем две таблицы - cities (города) и users (юзеры).

Таблица cities:

id
айди
name
название
1 Минск
2 Москва
3 Киев

Таблица users:

id
айди
name
имя
city_id
айди города
1 Коля 1
2 Вася 1
3 Петя 2
4 Иван 2
5 Богдан 3

Вот теперь наша база данных правильно организована или, по научному, нормализована.

Давайте сделаем запрос, который достанет всех юзеров вместе с их городами. Для этого нам понадобится команда LEFT JOIN:

SELECT *, cities.name as city_name
FROM users LEFT JOIN cities ON cities.id=users.city_id

В результате SQL запрос выберет следующие строки:

id
айди
name
имя
city_id
айди города
city_name
название города
1 Коля 1 Минск
2 Вася 1 Минск
3 Петя 2 Москва
4 Иван 2 Москва
5 Богдан 3 Киев

Такая связь, которая у нас получилась, называется многие к одному - много юзеров принадлежат одному городу.

А с точки зрения города это связь один ко многим - одному городу принадлежит много юзеров.

Пусть теперь юзер был в разных городах.

В этом случае таблица users могла бы иметь следующий вид:

id
айди
name
имя
cities
города
1 Коля Минск, Москва
2 Вася Минск, Киев
3 Петя Москва, Киев

Однако, эта таблица опять с теми же проблемами. Кроме того - добавляется еще проблема - очень тяжело выбрать всех юзеров, к примеру, из Минска (так как все города юзера хранятся в одном поле через запятую).

Чтобы исправить ситуацию, двух таблиц (с городами и юзерами) будет мало. Нужна будет так называемая таблица связи (назовем ее rel), которая будет хранить связь между юзером и его городами.

Таблица rel будет иметь колонку user_id и колонку city_id. Каждая запись в этой таблицы будет символизировать одну связь. То есть связь Коля-Минск - это одна запись, а связь Коля-Москва - это вторая запись.

Итак, вот наша таблица rel:

id
айди
user_id
айди юзера
city_id
айди города
1 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 3
4 3 2
5 3 3

Более понятно будет с пояснениями, где какой юзер и где какой город (это просто мои пояснения, в таблицы этого конечно же нет):

id
айди
user_id
айди юзера
city_id
айди города
1 1 Коля 1 Минск
1 1 Коля 2 Москва
2 2 Вася 1 Минск
3 2 Вася 3 Киев
4 3 Петя 2 Москва
5 3 Петя 3 Киев

Таблица с городами cities останется такой же, как и в предыдущей задачи:

id
айди
name
название
1 Минск
2 Москва
3 Киев

А таблица с юзерами users будет выглядеть так (обратите внимание - никаких связей нет, они все живут в таблице rel):

id
айди
name
имя
1 Коля
2 Вася
3 Петя

Давайте сделаем запрос, с помощью которого вытащим юзеров вместе с их городами. Для этого нам понадобится два LEFT JOIN:

SELECT *, cities.name as city_name
FROM users
LEFT JOIN rel ON rel.user_id=users.id
LEFT JOIN cities ON rel.city_id=cities.id

В результате SQL запрос выберет следующие строки (один юзер будет в нескольких строках таблицы - столько раз, сколько городов с ним связано):

id
айди
name
имя
city_name
название города
1 Коля Минск
1 Коля Москва
2 Вася Минск
2 Вася Киев
3 Петя Киев

Родственные связи

Давайте решим следующую задачу: отец имеет одного сына, сын тоже в свою очередь может иметь сына - и так далее. Нужно придумать таблицу, в которой будем хранить данные.

Первая идея, которая может прийти вам в голову - сделать 2 таблицы: первая - это parents (отцы), а вторая - sons - сыновья и связать их каким-нибудь полем.

Однако, это идея не очень хорошая - ведь один и тот же человек может быть одновременно и отцом и сыном - и придется хранить его в обоих таблицах (это неудобно, занимает больше место и легко приводит к ошибкам).

Более хороший вариант - связать таблицу саму с собой: сделаем таблицу users, в ней будем хранить все юзеров и каждому сделаем поле son_id, в котором будет храниться id сына из этой же таблицы:

id
айди
name
имя
son_id
айди сына
1 Коля 2
2 Вася 3
3 Петя null

Интересный подход и не зная его - тяжело догадаться так сделать, поэтому запоминайте:)

Давайте теперь сделаем запрос, с помощью которого вытянем юзеров вместе с их сыновьями. В этом случае в LEFT JOIN обязательно использовать as для переименования таблицы (так как запрос делается по одной и той же таблице):

SELECT *, sons.name as son_name
FROM users
LEFT JOIN users as sons ON sons.id=users.son_id

Отец имеет несколько сыновей

Пусть теперь отец имеет несколько сыновей. В этом случае мы по-прежнему можем сделать только одну таблицу, которая будет связана сама с собой. Только в поле связи будем хранить не id сына, а id отца. В этом случае несколько юзеров смогут сослаться на своего отца - и тем самым отец будет иметь несколько сыновей:

id
айди
name
имя
father_id
айди отца
1 Коля null
2 Вася 1
3 Петя 1

Двойная связь

Решим такую задачу: есть города (таблица cities) и маршруты между городами (таблица routes). Каждый маршрут имеет город начала и город конца:

id
айди
from_city_id
айди города отправления
to_city_id
айди города прибытия
1 1 2
2 3 4

Напомню таблицу cities с городами:

id
айди
name
название
1 Минск
2 Москва
3 Киев

Некоторую сложность здесь представляет SQL запрос на вытягивания маршрутов - в этом случае нам необходимо сделать два LEFT JOIN к одной и той же таблице cities - в этом случае эту таблицу необходимо два раза переименовать через as:

SELECT *, from_cities.name as from_city_name, to_cities.name as to_city_name
FROM routes
LEFT JOIN cities as from_cities ON from_cities.id=users.from_city_id
LEFT JOIN cities as to_cities ON to_cities.id=users.to_city_id

Связь один к одному

юзер - профиль

Денормализация

Нормальные формы

http://i-novice.net/6-normalnyx-form-bd/

Что вам делать дальше:

Приступайте к решению задач по следующей ссылке: задачи к уроку.

Когда все решите - переходите к изучению новой темы.

Виды и типы баз данных. Структура реляционных БД. Проектирование БД.

Здравствуйте, уважаемые посетители моего скромного блога для начинающих вебразработчиков и web мастеров ZametkiNaPolyah.ru. Продолжаем рубрику Заметки о MySQL, в которой я уже успел рассмотреть установку и настройку MySQL сервера баз данных, а также рассмотрел способы изменения кодировок сервера MySQL при помощи команды SET NAMES и файла конфигураций my.ini. Сегодня будет краткая и если можно так сказать теоретическая статья, посвященная вопросу — что такое базы данных и какие базы данных бывают.

В этой статье я постараюсь изложить кратко какие виды и типы баз данных бывают и остановлюсь на некоторых из них более подробно. Мы поговорим о структуре иерархических баз данных, уделим внимание структуре сетевых баз данных, и более подробно остановимся на структуре реляционных базах данных, рассмотрим особенности реляционных баз данных. И в конце статьи немного затронем тему проектирования баз данных, естественно реляционных, так сервер MySQL это по сути математическая модель реляционных баз данных. Проектирование баз данных и типы данных, с которыми может работать MySQL сервер — это темы для последующих публикаций.

 

База данных. Математические модели, структура, определение.

Содержание статьи:

Я хоть и не собираюсь на своем блоге подробно рассказывать про математические законы и теории описывающие реляционные базы данных, но принцип того, как они устроены я рассказать должен, если вас заинтересует данная тема, то вы всегда можете посетить специализированный математический ресурс или почитать соответствующую литературу, а можете всегда задать вопрос в комментариях к данной публикации, и я по мере своих возможностей постараюсь вам ответить. Как я уже говорил, тема данной статьи – реляционные базы данных. Я постараюсь ответить на вопрос, что такое реляционные базы данных простым и понятным языком. Затрону основные понятия, относящиеся к реляционным базам данных, терминологию, историю возникновения баз данных вообще и реляционных в частности.

Наверное, самое простое определения баз данных, база данных – это упорядоченное хранение какой-либо информации. То есть, информация хранится в упорядоченном или систематизированном виде. Видов систематизации, упорядочивания и хранения информации может быть множество. Каждый из способов хранения информации отвечает каким-либо специфическим требованиям или предназначен для выполнения каких-либо определенных действий. На страницах своего блога я уже писал, про язык XML, данные в XML структурируются в виде дерева с разветвлениями, узлами и корнем. Но это лишь один из множества способов хранения информации. Более подробно обо всем этом читайте в рубрике Заметки о XML и XLST.

Виды и типы баз данных

Как я уже говорил, видов и типов баз данных очень и очень много и описать их все в данной публикации я просто не смогу, но самые распространенные виды хранения информации или виды баз данных я постараюсь описать. Понятно, что база данных хранит в себе информацию о каких-то объектах, например, информацию о товаре в интернет-магазине. Любой товар в базе данных – это объект с какими-то определенными параметрами и свойствами. Перейдем к конкретным примерам.

Иерархическая база данных, структура иерархических баз данных

Иерархическая база данных – каждый объект при таком хранение информации представляется в виде определенной сущности, то есть, у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть, документ в формате XML или файловая система компьютера, пример с файловой системой компьютера я приводил, когда рассматривал структуру XML документа, в рубрике Заметки о XML.

Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации, то есть, базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать, запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию, тут можно привести пример из жизни, компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути являются объектами иерархической структуры) но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.

На рисунке вы можете увидеть структуру иерархической базы данных, в самом верху находится родитель или корневой элемент, ниже находятся дочерние элементы, элементы, находящиеся на одном уровне называются братьями, ну или соседними элементами.  Соответственно чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.

Сетевая база данных, структура сетевых баз данных

Сетевые базы данных, являются своеобразной модификацией иерархических баз данных. Если вы внимательно смотрели на рисунок выше, то наверное обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть, элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на рисунок:

Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но, в данной рубрике нас не сильно интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML, и возможно в рубрике посвященной языку расширяемой разметки, я постараюсь более подробно рассмотреть эту тему. А в рубрике посвященной MySQL нас интересуют реляционные базы данных, на которых мы и остановимся более подробно.

Реляционные базы данных, структура реляционных баз данных

Реляционные базы данных получили очень широкое распространение и многие пытаются писать огромные статьи, посвященные вопросу – почему реляционные базы данных получили такое широкое распространение, делают глубокомысленные выводы и замечания. Но на самом деле все очень просто – реляционные базы данных очень легко описываются в математике, то есть, под них очень хорошо написана математика.

Был когда-то такой математик – Эдгар Франк Кодд, умерший в 2003 году, который в восьмидесятых годах очень подробно описал структуру реляционных баз данных математическим языком. А если есть хорошо написанная математика, то соответственно есть и программная реализация. Останавливаться на биографии Э.Ф. Кодда я не буду, для этого есть различные энциклопедии. Именно благодаря Кодду реляционные базы данных стали активно развиваться. Поэтому-то, когда мы говорим базы данных, чаще всего мы подразумеваем именно реляционные базы данных.

Особенности реляционных баз данных

Главной особенностью реляционных баз данных является, то, что объекты внутри таких баз данных хранятся в виде набора двумерных таблиц. То есть, таблица состоит из набора столбцов, в котором может указываться: название, тип данных(дата, число, строка, текст и т.д.). Еще одной важной особенность реляционных БД является, то, что число столбцов фиксировано, то есть, структура базы данных известна заранее, а вот число строк или рядов в реляционных базах данных ничем не ограничено, если говорить грубо, то строки в реляционных базах данных и есть объекты, которые хранятся в базе данных.

На самом деле, базы данных – это абстрактное понятие, таблица – это всего лишь способ хранения информации, набор таблиц может быть связан логически и этот набор называют база данных. Поэтому неправильно говорить, что MySQL это база данных, база данных – это хранящаяся информация. А вот такое понятие, как СУБД – система управления базами данных, это и есть MySQL сервер, именно при помощи него мы управляем хранящимися данными. Или иначе MySQL – это программное воплощение математических идей.

Самой трудной задачей при работе с реляционными базами данных, является проектирование структуры баз данных. Проектирование структуры базы данных, заключается не только в том, чтобы создать таблицу и указать тип данных и наименование столбцов. На самом деле проектирование – это самый сложный этап при работе с базами данных. Потому что мощности ваших компьютеров ограничены. Пока данных мало, мало таблиц и строк в этих таблицах, машина будет их обрабатывать очень и очень быстро. Но, со временем количество информации будет увеличиваться, и мы получим замедление, которое будет увеличиваться, поскольку машине необходимо время на обработку тех или иных запросов(обработка информации). В прошлой статье я уже писал, что реляционные БД прежде всего ориентированы на модификацию(OLTP), то есть, добавить новую запись в таблицу – это очень простая операция для реляционной СУБД, а вот сделать выборку данных, это уже трудоемкая операция. Также есть и изменение данных, это как бы промежуточное звено между чтением и добавлением. Хотя MySQL сервер всегда можно настроить.

Проектирование базы данных

Ну что же, мы немного поговорили о достоинствах и недостатках реляционных баз данных. И теперь, вкратце, я затрону вопрос проектирования баз данных. Под проектированием я понимаю следующее: садится человек за стол, берет бумагу и ручку, и исходя из поставленной задачи, а также, исходя из достоинств и недостатков той или иной системы, в нашем случае СУБД MySQL начинает составлять структуру будущей базы данных. Требование к проектируемой базе данных обычно ставятся следующее:

  1. База данных должна быть как можно более компактна, то есть, неизыбыточна.
  2. База данных должна быть простой с точки зрения обработки.

И как вы, наверное, поняли, данные требования противоречат друг другу. Проектирование — это самый важный аспект при работе с базами данных. Обычно, проектировщик – это опытный администратор сервера баз данных, либо архитектор баз данных, с большим опытом работы. В серьезных проектах может быть несколько десятков, а то и сотен таблиц, которые связаны между собой самыми замысловатыми способами связи. Конечно, я не собираюсь углубляться в проектирование баз данных, да и не смогу это сделать, но, кое какие основы проектирования баз данных я попытаюсь осветить на страницах своего блога. Прежде чем приступить к проектированию базы данных, нужно понять, а что мы вообще собираемся проектировать. То есть, должны понять, что у нас должно получиться на выходе.

А на выходе мы должны получить так называемую диаграмму или как ее еще называют схема. Диаграмма – это определение: какая информация будет храниться, в какой таблице она будет храниться, в каком столбце какой тип данных, как называется таблица, сколько столбцов в таблице и их тип, как связаны между собой таблицы. Да, типы данных в столбцах могут быть разными, например, номер телефона или индекс можно записать, как с помощью символов, так и с помощью числового типа данных. Но появляется вопрос: какой тип данных лучше для хранения номера телефона или почтового индекса? Чисто интуитивно на этот вопрос чаще всего отвечают правильно – номер телефона в базе данных должен иметь символьный тип, а вот объяснить, почему именно символьный тип могут немногие. Объяснение очень простое, например, нам потребовались все почтовые индексы, начинающиеся на 637 или номера телефонов начинающиеся на 952, так вот, сделать такую выборку из данных имеющих числовой тип задача довольно проблематичная, а сделать такую же выборку из данных символьного типа довольно легко.

При проектировании баз данных очень часто встречаются такие задачи и поверьте, от того, как вы будете их решать, будет зависеть, то, насколько быстро будет работать ваша система, в следующей статье я продолжу вопрос проектирования баз данных.

На этом всё, спасибо за внимание, надеюсь, что был хоть чем-то полезен и до скорых встреч на страницах блога для начинающих вебразработчиков и вебмастеров ZametkiNaPolyah.ru 

ТОП-10 систем управления базами данных в 2019 году

Умение выбрать СУБД важно при разработке любого ПО. Мы собрали 10 систем управления базами данных и разобрались в их преимуществах.

Популярные системы управления базами данных

Разработчик Лицензия Написана на
Oracle Oracle Corporation  Проприетарная Assembly, C, C++
MySQL Oracle Corporation GPL v2 или проприетарная C, C++
Microsoft SQL Server Microsoft Corporation  Проприетарная C, C++
PostgreSQL PostgreSQL Global Development Group Лицензия PostgreSQL (бесплатное ПО с открытым исходным кодом, либеральная лицензия) C
MongoDB MongoDB Inc. Различные варианты лицензирования C++, C, JavaScript
DB2  IBM Проприетарная EULA Assembly, C, C++
Microsoft Access Microsoft Corporation Пробное ПО
Redis Salvatore Sanfilippo Лицензия BSD ANSI C
Рейтинг СУБД

SQL-базы данных

1. Oracle

Oracle RDBMS (она же Oracle Database) на первом месте среди СУБД. Система популярна у разработчиков, проста в использовании, у нее понятная документация, поддержка длинных наименований, JSON, улучшенный тег списка и Oracle Cloud.

  • Разработчик: Oracle Corporation
  • Написана на:Assembly, C, C++
  • Блог: Oracle NoSQL
  • Скачать: Oracle NoSQL
  • Последняя версия: 18.3

Особенности

  • Обрабатывает большие данные.
  • Поддерживает SQL, к нему можно получить доступ из реляционных БД Oracle.
  • Oracle NoSQL Database с Java/C API для чтения и записи данных.

2. MySQL

MySQL работает на Linux, Windows, OSX, FreeBSD и Solaris. Можно начать работать с бесплатным сервером, а затем перейти на коммерческую версию. Лицензия GPL с открытым исходным кодом позволяет модифицировать ПО MySQL.

Эта система управления базами данных использует стандартную форму SQL. Утилиты для проектирования таблиц имеют интуитивно понятный интерфейс. MySQL поддерживает до 50 миллионов строк в таблице. Предельный размер файла для таблицы по умолчанию 4 ГБ, но его можно увеличить. Поддерживает секционирование и репликацию, а также Xpath и хранимые процедуры, триггеры и представления.

  • Разработчик: Oracle Corporation
  • Написана на C, C++
  • Последняя версия: 8.0.16
  • Скачать: MySql

Особенности

  • Масштабируемость.
  • Лёгкость использования.
  • Безопасность.
  • Поддержка Novell Cluster.
  • Скорость.
  • Поддержка многих операционных систем.

3. Microsoft SQL Server

Самая популярная коммерческая СУБД. Она привя

Получение информации о структуре хранения базы данных в терминах 1С:Предприятие и СУБД

Часто возникает необходимость определить в какой таблице СУБД хранится тот или иной объект метаданных. Или наоборот, какой объект метаданных соответствует определенной таблице СУБД. Здесь стоит упомянуть, что имена таблиц и полей СУБД, в которых хранятся объекты метаданных 1С:Предприятия, не соответствуют именам объектов метаданных, их реквизитам, измерениям, ресурсам. Получение такой информации не представляет особой сложности, тем не менее, если Вы никогда этого не делали, данная статья будет Вам полезна.

Получение структуры хранения базы данных

В целом, эту статью можно было бы изложить в одном коротком предложении: для получения информации о структуре хранения базы данных, а также соответствие имен объектов в терминах 1С:Предприятие и СУБД необходимо воспользоваться методом ПолучитьСтруктуруХраненияБазыДанных(). Но мы пойдем дальше и попробуем разобраться с областью применимости этого метода, а также организуем удобную работу с возвращаемыми методом данными.

Давайте, для начала, посмотрим что же возвращает данный метод. Результатом вычисления данной функции будет таблица значений, в которой каждая строка таблицы определяет одну таблицу СУБД. В первых двух колонках указано имя таблицы в терминах СУБД и в терминах 1С:Предприятия. Далее идут колонки описывающие к какому метаданному относится таблица и назначение этой таблицы СУБД. Последние две колонки содержат вложенные таблицы значений полей и индексов таблицы СУБД. В таблице полей содержится соответствие имен полей в терминах СУБД и терминах 1С:Предприятие, а так же связь поля с объектом метаданного (какой реквизит/ресурс/измерение). Таблица индексов содержит набор имен индексов, а так же вложенную таблицу значений, содержащую поля таблицы СУБД, включенные в состав индекса, и соответствие их имен в терминах СУБД и 1С:Предприятие.

Структура хранения базы данных

Как мы видим, структура, возвращенная методом, включает несколько уровней вложенности и требует создания инструмента для удобного использования. Мы не будем рассматривать как его сделать, поскольку, эта задача с одной стороны простая, с другой каждый может привнести в нее свои «фишки». Пример такого инструмента (обработки) вы можете найти во вложении к статье. Ниже приведен скриншот обработки.

Обработка «Структура хранения базы данных»

Область применимости

Давайте попробуем проанализировать ту информацию, которую нам предоставляет платформа с помощью метода ПолучитьСтруктуруХраненияБазыДанных() и сопоставим ее с реальной структурой СУБД (рассмотрим на примере MS SQL Server). Сразу оговорюсь что метод имеет 2 параметра: первый устанавливает отбор на метаданные по которым необходимо получить информацию; второй устанавливает режим вывода информации: «В терминах СУБД» или «В терминах 1С:Предприятие» (данная опция так же присутствует в обработке). Представленный ниже текст относится к режиму вывода «В терминах 1С:Предприятие» если не указано иного.

Подготовка базы

Давайте создадим пустую информационную базу в режиме совместимости с 8.2.16, основной режим запуска установим «обычное приложение». В конфигурацию добавим 2 документа (со значениями по умолчанию) и регистр сведений «АнализСтруктурыХранения» (периодичность в пределах дня). У регистра добавим реквизиты:

  1. «Число»: тип число
  2. «Строка»: тип строка
  3. «ДокументСсылка»: тип ДокументСсылка1
  4. «СоставнойЧислоСтрока»: составной тип Число и Строка
  5. «СоставнойДокументСсылка»: составной тип ДокументСсылка1 и ДокументСсылка2
  6. «СоставнойЧислоСтрокаДокументСсылки»: составной тип Число, Строка, ДокументСсылка1, ДокументСсылка2

Далее добавим общий реквизит «Разделитель» (тип Число), в состав включим наши документы и регистр сведений. Установим «Разделение данных» в «разделять» и разрешим создать параметры сеансов, «Использование разделяемых данных» установим в значение «независимо и совместно». Обновим конфигурацию.

Набор таблиц базы данных в СУБД и методе платформы

Откроем обработку в 1С:Предприятие, а также откроем список таблиц базы данных в СУБД и сравним их. Как видно, метод ПолучитьСтруктуруХраненияБазыДанных() вернул не полный список таблиц базы, который мы можем увидеть на уровне СУБД, а набор таблиц за исключением системных таблиц, таких как Config, ConfigSave, v8users и другие.

Структура базы данных на уровне СУБД и платформы

Набор полей (колонок) в таблице

Перейдем теперь к нашему регистру сведений. Получим набор полей таблицы регистра с помощью обработки, а так же получим набор колонок в СУБД и сравним их. Как видно, для не составных типов (вне зависимости от типа) в СУБД используется 1 колонка таблицы, структура хранения 1С:Предприятия отражает аналогичную информацию. Если же мы перейдем к полям составного типа, то в обработке все так же выводится информация только об 1 поле, как мы его и задавали в конфигурации, а в СУБД это поле хранится в нескольких колонках и их количество может быть различно в зависимости от состава типа поля, определенного в конфигурации. Это связано со способом хранения информации платформой и более подробно можно прочесть на сайте ИТС. Замечу, что при анализе запроса в СУБД или анализе плана запроса необходимо учитывать этот факт и правильно интерпретировать имена колонок.
Структура полей (колонок) в таблице базы данных

Состав индексов

Проведем аналогичное сравнение индексов и их состава, полученных обработкой и реально существующих в СУБД. Первое что бросается в глаза, это 12 индексов в таблице СУБД, в то время как обработка выводит только 2. По своей сути все верно, если индексы разделить по «назначению» («ByDims» — по измерениям, и «ByPeriod» — по периоду). Размножение произошло по причине того что в составных типах включено более 1 примитивного типа или примитивный тип включен вместе с ссылочным — в этом случае платформа создает для каждой комбинации свой индекс. Так, в нашем примере реквизит «СоставнойЧислоСтрока» включает 2 примитивных типа, а «СоставнойЧислоСтрокаДокументСсылки» включает 2 примитивных типа и ссылочные (их количество не важно, важно наличие хотя бы одного). Таким образом, платформа создала комбинации индексов: ЧислоЧисло, ЧислоСтрока, ЧислоСсылка, СтрокаЧисло, СтрокаСтрока, СтрокаСсылка.

Откроем состав одного из индексов и сопоставим поля. Как видно, в СУБД первым полем индекса стоит «Fld12», (по таблице полей можно определить что это «Разделитель«) и оно отсутствует составе индекса, выведенного в обработке.

Структура и состав индексов на уровне СУБД и платформы

Продолжаем эксперименты

Давайте продолжим наши эксперименты и (в исследовательских целях) нарушим лицензионное соглашение. Для того чтобы быть уверенными что не сломаем нашу базу данных, сделаем ее резервное копирование средствами СУБД.

Сделаем следующие вещи:

  1. Откроем в СУБД индекс «ByDocNum» объекта Документ1 и поменяем порядок следования полей Number и IDRRef
  2. Удалим в СУБД индекс «ByDocDate» объекта Документ1
  3. Добавим в СУБД колонку, например, «MyColumn» с числовым типом в таблицу регистра сведений
  4. Добавим в СУБД в нашу базу данных новую таблицу, например, «MyTable»

Откроем нашу обработку и проверим что получилось:

  1. Платформа не знает о том что порядок полей в индексе был изменен
  2. Платформа не знает о том что индекс удален
  3. Платформа не видит добавленную колонку
  4. Платформа не видит добавленную таблицу

Задание для самостоятельной работы

Как ранее было сказано, вышеприведенное исследование выполнено для режима «В терминах 1С:Предприятие». Предлагаю проделать всю вышеприведенную работу для режима «В терминах СУБД» самостоятельно и сделать соответствующие выводы. Оговорюсь лишь о том, что большая часть расхождений между реальной структурой в СУБД и структурой возвращенной методом платформы — исчезают.

Выводы

Метод ПолучитьСтруктуруХраненияБазыДанных() предоставляет достаточно полную и корректную информацию о структуре хранения базы данных, а так же выводит соответствия имен таблиц, их колонок, и индексов в терминах СУБД и 1С:Предприятие. Но, при этом есть некоторые ограничения при работе с этим методом:

  1. Нет информации о системных таблицах (но она особо и не нужна)
  2. Состав полей отражается с точки зрения 1С, а не с точки зрения хранения в СУБД (только в терминах 1С:Предприятие)
  3. Набор индексов так же отражается с точки хранения 1С, а не с точки зрения СУБД (только в терминах 1С:Предприятие)
  4. Некоторые существующие поля индекса могут быть не отражены в составе индекса на уровне платформы (только в терминах 1С:Предприятие)
  5. Информация, видимо, строится не по структуре базы данных, а по некому представлению платформы о структуре базы на основании метаданных конфигурации и их свойств
  6. Необходимо иметь ввиду что механизм работы метода может быть изменен в другой версии платформы

Таким образом, если необходимо получить точную информацию о структуре базы данных, необходимо получать эту информацию с помощью СУБД, а при получении данных методом ПолучитьСтруктуруХраненияБазыДанных() лучше использовать режим «В терминах СУБД»

Как выбрать правильную базу данных NoSQL для вашего приложения?

Нажмите, чтобы узнать больше об авторе Акшай Поре .

Это вторая часть текущей серии статей о базах данных NoSQL, первая часть - Архитектура данных NoSQL и управление данными: все, что вам нужно знать. В первой части я объяснил различные типы баз данных NoSQL и представил несколько вариантов использования, подходящих для каждого типа. Но этого недостаточно, если вы планируете новое приложение и хотите выбрать базу данных для своего варианта использования.Принять решение еще труднее, если сегодня на рынке присутствует множество поставщиков баз данных.

В этой статье я опишу структуру для выполнения анализа соответствия, который поможет вам выбрать правильную базу данных NoSQL для вашего приложения. Анализ соответствия состоит из четырех этапов, которые помогут вам сузить выбор и прийти к решению. Но сначала убедитесь, что по крайней мере требования высокого уровня, пути доступа и шаблоны запросов извлечены, проанализированы и завершены для вашего приложения.Это очень важно, поскольку типы баз данных NoSQL разработаны для конкретного случая использования, и их конструкция основана на путях доступа вашего приложения и шаблонах запросов.

СУБД или NoSQL?

Первый этап - определить, действительно ли вам нужна база данных NoSQL или достаточно СУБД, уже используемой в вашей организации. Понимание свойств ACID и BASE поможет вам в этом решении.

Как вы, возможно, знаете, СУБД характеризуется следующими свойствами ACID:

  • Томик : каждая задача в транзакции завершается успешно или откат всей транзакции.
  • C onsistent: транзакция поддерживает действительное состояние для базы данных до и после ее завершения и не может оставить базу данных в несогласованном состоянии.
  • I solated: еще не зафиксированная транзакция не должна мешать другой транзакции и должна оставаться изолированной.
  • D Возможно: подтвержденные транзакции сохраняются в базе данных и могут быть восстановлены в случае сбоя базы данных.

Хотя эти характеристики кажутся очевидными для большинства приложений, они не подходят для горизонтального масштабирования, высокой доступности, производительности и отказоустойчивости.

Альтернативой ACID является BASE, которой следуют базы данных NoSQL:

  • B как обычно A доступно: система гарантированно будет доступна в случае сбоя.
  • S oft State: Состояние данных может измениться без взаимодействия с приложением из-за возможной согласованности.
  • E ventual Согласованность: система в конечном итоге станет согласованной после ввода приложения. Данные будут реплицированы на разные узлы и в конечном итоге достигнут согласованного состояния.Но согласованность не гарантируется на уровне транзакции.

Системы BASE обеспечивают горизонтальное масштабирование, отказоустойчивость и высокую доступность за счет согласованности. Итак, если вашему приложению требуется высокая доступность и масштабируемость, может подойти база данных NoSQL, построенная на свойствах BASE.

Другие факторы, которые следует учитывать при выборе между NoSQL и СУБД

Выберите NoSQL, если у вас есть или вам нужно:

  1. Полуструктурированные или неструктурированные данные / гибкая схема
  2. Ограниченные предопределенные пути доступа и шаблоны запросов
  3. Нет сложных запросов, хранимых процедур или представлений
  4. Высокоскоростные транзакции
  5. Большой объем данных (в диапазоне терабайт), требующий быстрой и дешевой масштабируемости
  6. Требуются распределенные вычисления и хранилище
  7. Нет сценариев использования хранилища данных, аналитики или бизнес-аналитики

Выберите и СУБД, если у вас есть или нужно:

  1. Согласованные данные / транзакции ACID
  2. Сложные динамические запросы, требующие хранимых процедур, или просмотр
  3. Возможность перехода на другую базу данных без значительных изменений в путях доступа или логике существующих приложений
  4. Вариант использования хранилища данных, аналитики или бизнес-аналитики

Исходя из приведенных выше соображений, если ваше приложение лучше согласуется со свойствами BASE NoSQL и другими указанными выше факторами выбора, мы можем перейти к этапу 2 и сузить выбор NoSQL с помощью теоремы CAP.

Сузьте выбор NoSQL с помощью теоремы CAP

Теорема CAP количественно определяет компромиссы между ACID и BASE и утверждает, что в распределенной системе вы можете иметь только две из трех следующих гарантий: согласованность, доступность и допуск на разделы, одна из которых не будет поддерживаться.

  • C согласованность: все узлы в кластере имеют согласованные данные, и запрос чтения возвращает самую последнюю запись с любого узла.
  • A vailability : Исправный узел всегда должен отвечать на запросы в разумные сроки
  • P Допуск : Система продолжает работать при сбоях сети или узла.

Согласно теореме CAP, мы должны выбрать одну из характеристик CA, AP или CP для данной системы. Это предлагает способ категоризации баз данных и дает рекомендации по определению того, какая база данных лучше всего подходит для вашего приложения.

  • C onsistent и A vailable Система: если ваше приложение требует высокой согласованности и доступности без допуска разделов, система CA является хорошим выбором.Большинство традиционных СУБД являются системами CA, но мы исключили их из нашего анализа соответствия на этапе 1. База данных Graph, такая как Neo4j, также является системой CA и будет проанализирована на этапе 3 анализа соответствия.
  • C onsistent и P artition Tolerant System: Если ваше приложение требует высокой согласованности и устойчивости к разделению, система CP подойдет. Системы CP не могут гарантировать доступность, поскольку система возвращает ошибку до тех пор, пока не будет разрешено разделенное состояние.Redis (K: V), MongoDB (Doc Store) и HBase (Col Oriented) являются примерами.
  • A vailable и P artition Толерантная система: если ваше приложение требует высокой доступности и устойчивости к разделам, система AP подойдет. Системы AP не могут гарантировать согласованность, так как записи / обновления могут выполняться на любой стороне раздела. Такие системы обычно обеспечивают GDHA (географически распределенную высокую доступность), когда данные двунаправленно реплицируются в двух центрах обработки данных, и оба находятся в конфигурации «активный-активный» i.е. приложение может писать / читать в / из любого центра обработки данных. Riak (K: V), Couchbase (Doc Store) и Cassandra (Col Oriented) являются примерами.

Проанализировав требования CAP для вашего приложения, вы можете сузить круг до набора баз данных NoSQL из выбранной категории CAP для дальнейшего рассмотрения на этапе 3.

Определить тип базы данных NoSQL

Как вы могли заметить на этапе 2, каждая категория CAP содержит более одного типа базы данных NoSQL (K: V / Document Store / Column Oriented / Graph).На этом этапе мы дополнительно анализируем цель приложения и вариант использования, чтобы определить, какой тип базы данных NoSQL следует рассматривать из категории CAP, выбранной для вашего приложения.

Типы баз данных NoSQL предназначены для определенной группы случаев использования. Я перечислил некоторые ключевые варианты использования для каждого типа базы данных NoSQL. Вы можете использовать этот список как отправную точку для анализа требований вашего приложения.

Выберите магазины K: V, если:

  1. Простая схема
  2. Высокая скорость чтения / записи без частых обновлений
  3. Высокая производительность и масштабируемость
  4. Никаких сложных запросов, включающих несколько ключей или объединений

Выберите магазины документов, если:

  1. Гибкая схема со сложными запросами
  2. Форматы данных JSON / BSON или XML
  3. Использование сложных индексов (многоключевой, геопространственный, полнотекстовый поиск и т.д.)
  4. Высокая производительность и сбалансированное соотношение R: W

Выберите базу данных, ориентированную на столбцы, если:

  1. Большой объем данных
  2. Экстремальная скорость записи при относительно меньшей скорости чтения
  3. Извлечение данных по столбцам с использованием ключей строк
  4. Нет специальных шаблонов запросов, сложных индексов или высокого уровня агрегирования

Выберите базу данных графиков, если:

  1. Приложения, требующие обхода между точками данных
  2. Возможность хранить свойства каждой точки данных, а также отношения между ними
  3. Сложные запросы для определения отношений между точками данных
  4. Необходимость обнаружения закономерностей между точками данных

Теперь вы определились с категорией CAP и типом NoSQL для вашего приложения.На этом этапе, если мы выполним анализ соответствия на основе выбранных баз данных NoSQL, показанных на рисунке 1, наша матрица решений будет выглядеть следующим образом:

Но в качестве последнего шага нам также необходимо рассмотреть характеристики базы данных и технологии каждой базы данных NoSQL, а также требования приложения и организации, чтобы завершить выбор. Они подробно описаны в шаге 4.

Выберите базу данных NoSQL (поставщик)

Даже после выбора категории CAP и типа базы данных NoSQL анализ соответствия не завершен.Выбор базы данных NoSQL также зависит от технологии базы данных, ее конфигурации и доступной инфраструктуры, предлагаемой архитектуры вашего приложения, бюджета, а также набора навыков, имеющихся в вашей организации и т. Д.

Рекомендации по базе данных:

  1. Конфигурации резервного копирования и восстановления
  2. Топология кластера: GDHA / HADR, активный-активный / активный-пассивный
  3. Репликация: синхронная, асинхронная или кворум
  4. Проблемы чтения / записи и стратегии индексирования
  5. Управление параллелизмом: блокировки, MVCC (Multi Version Concurrency Control), чтение вашей собственной записи (RYOW)
  6. Безопасность, контроль доступа и шифрование в состоянии покоя
  7. Доступные API и методы запросов: JSON, XML, REST, Thrift, CQL, MapReduce, SPARQL, Cypher, Gremlin и т. Д.
  8. Инфраструктура
  9. : локальная или облачная / выделенная или общая
  10. Категоризация времени работоспособности базы данных (от 99,9% до 99,999%)

Рекомендации по архитектуре / применению:

  1. Требования к приложениям: сценарии использования, шаблоны R: W, ожидаемая производительность / SLA, восходящие / нисходящие системы, критичность для бизнеса и т. Д.
  2. Язык реализации и SDK: C / C ++, Java, Python, Node.Js и т. Д.
  3. Архитектура приложения
  4. : веб-приложение, микросервисы, мобильные устройства и т. Д.
  5. Интеграция данных: пакетная обработка, ETL, потоковая передача, брокер сообщений, ESB и т. Д.
  6. Дополнительные технологии: Spark, Storm, Kafka, ELK, Solr, Splunk и т. Д.

Соображения организации:

  1. Бюджет и затраты
  2. Набор навыков команды
  3. Предпочтительные поставщики / существующий стек технологий
  4. Мотивация к NoSQL / большим данным
  5. Спонсорство и поддержка лидерства в сфере бизнеса / технологий

После получения ответов на все такие вопросы группа разработчиков приложений и данных должна составить список нескольких поставщиков баз данных NoSQL и выполнить Proof of Concept, чтобы оценить технологию и измерить производительность, чтобы окончательно сделать выбор.

Как создать базу данных для малого бизнеса

Чтобы создать базу данных для своей организации, вам необходимо знать , как организовать , использовать и управлять информацией о своем малом бизнесе. База данных, созданная и адаптированная к вашим конкретным потребностям, позволяет вам максимально увеличить ценность вашего бизнеса за счет интеграции данных и доступа. Все деловые операции могут быть интегрированы и записаны в единую базу данных: платежи, продажи, результаты, проекты и другие важные детали вашей фирмы.

Преимущества создания базы данных для бизнеса

Если вы когда-нибудь захотите создать клиентскую базу, архив документов, каталог статей или другой вид цифрового репозитория, в котором бизнес-информация структурирована и проиндексирована, вам необходимо знать об управлении бизнес-деятельностью, основанной на базе данных. Базы данных служат основным инструментом для сбора, хранения, обновления и извлечения бизнес-данных. Например, база данных клиентов позволяет вам делать записи о своих клиентах, создавать профили клиентов, сохранять деловые контакты, сохранять историю учетных записей и получать информацию о последних действиях клиента.

Как сделать базу данных ?

Создание базы данных и управление ею на первый взгляд может показаться сложной и дорогостоящей задачей, если вы никогда не делали этого раньше. Тем не менее, когда вы знаете, какие преимущества дает вашей компании хорошо сделанная база данных, вы, вероятно, будете готовы вложить свои деньги и время в превращение деятельности малого бизнеса в задачи, связанные с базами данных.

Вот главные преимущества, которые может получить ваш бизнес:
  • Введите и сохраните большой объем информации о ваших товарах или услугах
  • Извлекайте данные с легкостью и при необходимости
  • Отделите бизнес-операции друг от друга, чтобы вы могли сосредоточиться на деталях того или иного вида деятельности
  • Вести и обновлять бизнес-записи о вашем персонале, клиентах, поставщиках, партнерах и т. Д.
  • Отслеживать историю изменений в базе данных
  • Защитите и обезопасьте свои бизнес-данные
  • Организация и поиск записей
  • Повышение интерактивности и совместной работы пользователей

Какой из двух типов баз данных использовать

Как правило, существует двух типов базы данных , включая плоскую и реляционную. Для обоих типов таблицы служат строительными блоками для организации и индексации информации. Ваша конечная задача - понять преимущества каждого типа базы данных и выбрать лучшую для вашего бизнеса.

Плоский дизайн базы данных

Плоская база данных имеет простой дизайн, состоящий из одной большой таблицы с двумя измерениями (поля и записи). Прекрасным примером этого типа является электронная таблица Excel, в которой данные вводятся в ячейки, состоящие из строк и столбцов. MS Excel и другие приложения для работы с электронными таблицами представляют простые взаимосвязи между данными, поэтому плоские базы данных лучше всего подходят для простых манипуляций с данными, например, вы можете выполнять вычисления и визуализацию данных в электронной таблице Excel.

Проектирование реляционной базы данных

Реляционная база данных представляет собой сложную структуру, в которой все данные хранятся во взаимосвязях и организованы по множеству таблиц. Эти отношения позволяют пользователям базы данных получать доступ к данным практически любым способом и использовать таблицы и их записи, поля и значения для создания и настройки больших баз данных. Например, Access, Oracle, CentriQS и другие системы реляционных баз данных позволяют создавать базы данных для хранения огромных объемов бизнес-данных, организованных в виде нескольких таблиц с множеством записей и полей.Итак, если вы хотите, чтобы все ваши бизнес-данные хранились и организовывались в одном месте, вам следует выбрать систему реляционной базы данных. Ниже вы можете увидеть, как создать свою базу данных в программном обеспечении для управления реляционными базами данных CentriQS.

Создание базы данных в CentriQS

Как сделать базу данных в CentriQS? Чтобы ответить на этот вопрос, в первую очередь вам нужно выбрать решение для настройки базы данных, а затем выполнить определенные процедуры. Например, вы можете выбрать программное обеспечение CentriQS, которое позволяет создавать и настраивать базы данных для малого бизнеса.В конструкторе баз данных CentriQS вы можете создавать настраиваемые объекты, свойства, рабочие процессы и таблицы, чтобы ваша база данных соответствовала требованиям вашей компании.

Чтобы создать базу данных в средстве проектирования баз данных CentriQS, выполните следующие пять шагов:

1. Добавьте настраиваемые объекты

Любая база данных, созданная в CentriQS Configurator, состоит из сущностей (или объектов) по умолчанию, которые помогают пользователям управлять типичными бизнес-действиями.В частности, сущностями по умолчанию являются Задача, Проект, Встреча, Папка, Файл, Пользователь и другие. Если вы хотите адаптировать свои бизнес-данные к вашим конкретным потребностям, вам необходимо добавить настраиваемые сущности. Например, вы можете создавать такие сущности, как «Клиент», «Расчет заработной платы», «Счет-фактура» и другие. Эти объекты позволят добавлять клиентов, данные о заработной плате и платежах в вашу базу данных.

2. Задайте свойства для настраиваемых объектов

Каждая из настраиваемых сущностей, добавленных вами в базу данных, включает ряд свойств по умолчанию, таких как Название, Код, Примечание, История и т. Д.Создание настраиваемых свойств поможет вам указать каждую настраиваемую сущность с помощью определенных деталей; например, сущность «Счет-фактура» может включать следующие настраиваемые свойства: Дата платежа, Сумма, Налог, Плательщик и Номер ссылки.

3. Создание отношений между объектами базы данных

Все стандартные и настраиваемые сущности могут быть связаны друг с другом. Например, сущность по умолчанию «Задача» может быть связана с настраиваемой сущностью «Клиент».Эта связь между сущностями позволяет вам видеть, какие задачи относятся к тому или иному клиенту в вашей базе данных. По сути, отношения сущностей делают вашу базу данных индивидуальной и адаптированной к уникальным потребностям вашего малого бизнеса.

4. Настройка рабочих процессов сущностей

Когда вы создаете базу данных, вы можете установить один рабочий процесс для объекта по умолчанию или для настраиваемой сущности. Рабочий процесс сущности создает последовательность шагов, которые составляют процесс и относятся к определенному бизнес-объекту.Например, процесс продажи включает несколько шагов и относится к настраиваемому объекту «Клиент». Добавляя рабочий процесс, вы можете адаптировать свою базу данных к бизнес-процессам вашей компании.

5. Упорядочить данные сущностей по таблицам

Чтобы программировать вашу базу данных более полно и всесторонне, вы можете использовать таблицы, которые упорядочивают количественные данные сущностей в строках и столбцах. В частности, таблицы позволяют производить расчеты для одной или нескольких сущностей или их свойств.Например, для объекта «Счет-фактура» вы можете создать таблицу «Покупки», в которой отображаются списки всех покупок, относящихся к данному образцу счета-фактуры. Эта таблица поможет вам быстро подсчитать суммы покупок в ваших счетах.

Как разработать реляционную базу данных с ERD?

История базы данных восходит к самым ранним дням электронных вычислений. За прошедшие годы появилось несколько типов баз данных, таких как иерархическая база данных, реляционная база данных, объектная база данных, база данных XML и т. Д.Они различаются требованиями к оборудованию, эффективностью и способами хранения, организации и доступа к данным.

Реляционные базы данных хранят данные в наборах таблиц. Между таблицами определены отношения для перекрестных ссылок. Способ хранения данных позволяет пользователям легко понять структуру и содержание данных. Разработчики могут использовать язык структурированных запросов (SQL) для запроса данных и добавлять индексы в базу данных для более быстрого выполнения запросов, благодаря чему реляционная база данных работает хорошо, даже когда объем данных увеличивается со временем.Таким образом, несмотря на то, что объектная база данных в течение многих лет бросала вызов, реляционная база данных по-прежнему остается наиболее распространенным способом хранения корпоративных данных на сегодняшний день. Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL и PostgreSQL - одни из самых популярных систем управления реляционными базами данных.

Как работает реляционная база данных

Реляционная база данных хранит данные в виде наборов таблиц. Каждая таблица содержит набор столбцов, которые представляют собой полезные свойства таблицы, которые необходимо сохранить.Взаимосвязи, критические элементы в реляционной базе данных могут быть добавлены между таблицами, чтобы указать, что два набора данных взаимосвязаны.

Стол

Реляционная база данных состоит из набора таблиц (т.е. сущностей), из которых мы хотим искать информацию. Таблица состоит из столбцов, которые представляют собой свойства таблицы, и строк, которые представляют собой записи для хранения и извлечения.

Колонна

Столбцы относятся к набору полей в таблицах. Столбец описывает свойство, которое мы хотим сохранить для таблицы, к которой он принадлежит.

Отношения

Отношение - это связь между двумя объектами. Он соединяет данные (в таблицах) вместе значимым образом. Например, знание информации о транзакции бессмысленно без знания клиента, выполнившего транзакцию. Следовательно, мы свяжем таблицы клиентов и транзакций, чтобы получить полную информацию о транзакции.

Пример: Школа

Диаграмма отношений сущностей (ERD) - это визуальная форма реляционных баз данных.Люди используют ERD для моделирования и проектирования реляционных баз данных. Ниже приводится ERD, в котором изображены таблицы для простой школьной системы.


Школа и Студент - это сущности (примечание: в ERD термин «сущность» часто используется вместо «таблица». На самом деле это одно и то же). В таблице School есть два столбца - id и name. id - это столбец первичного ключа (PK), который выделен жирным шрифтом и имеет символ ключа рядом с ним. Первичный ключ позволяет однозначно определять записи в таблице. Другими словами, не должно быть двух (или более) школьных записей с одинаковым идентификатором.В другой таблице Student есть столбец внешнего ключа, а именно SchoolId. Это ссылка на идентификатор первичного ключа в таблице School. Обратите внимание, что внешние ключи не обязательно должны быть уникальными. Один и тот же идентификатор школы может иметь несколько записей об учащихся. В реальном сценарии в одной школе могут учиться несколько учеников, и, следовательно, иметь одинаковый идентификатор школы.

Между объектами "Школа" и "Студент" имеется соединитель. Мы называем это отношениями. В данном случае это отношения «один ко многим».Это означает, что сущность с первичным ключом (например, School) содержит только одну запись, которая ассоциируется с нулем, одной или несколькими записями в указанной сущности (например, Student). Мы можем описать эти отношения повседневным языком, сказав: «В школу набирается много учеников.

Дизайн реляционной базы данных с ERD

Если база данных, которую вы собираетесь построить, состоит только из нескольких таблиц, вам вообще не нужно ее проектировать. Вы можете просто использовать инструменты управления, предоставляемые системой управления базами данных, или запустить несколько операторов SQL, чтобы построить базу данных.Однако в реальном мире это вряд ли произойдет.


Если вы планируете базу данных с более чем 10 таблицами или даже с сотнями таблиц, было бы лучше подумать о разработке базы данных до ее создания. Вот некоторые из преимуществ дизайна базы данных:

  1. Он предоставляет вам возможность изучить структуру данных, чтобы убедиться, что необходимые таблицы и взаимосвязи включены. Кроме того, хорошо продуманная база данных позволяет эффективно добавлять и извлекать данные.
  2. В процессе проектирования вы можете понять не только структуру данных, но и улучшить целевую систему. Это поможет вашей команде разработать остальную часть системы.
  3. Предположим, вы недавно разработали систему. Три года спустя ваш клиент обновил бизнес-планы и стратегии и попросил вас обновить существующую базу данных для выполнения новых требований. Было бы сложно планировать и выполнять изменения, заглядывая в базу данных для изучения определений таблиц.Дизайн базы данных всегда дает вам четкое представление о том, что вы сделали.
  4. Дизайн базы данных - это не только для вас. Это также позволяет вашим клиентам просматривать и комментировать вашу работу. Маловероятно, что клиенты обладают техническими знаниями, чтобы точно понимать, как работает база данных. Но визуальный дизайн высокого уровня может помочь им понять, соответствует ли ваш дизайн их потребностям или нет.

Чертеж ERD с помощью Visual Paradigm

Хороший дизайн базы данных требует времени и усилий для разработки и осмысления.Полезное программное обеспечение для проектирования баз данных может помочь вам сократить затраты времени и усилий. Visual Paradigm предоставляет вам не только инструмент ERD, но и набор функций визуального моделирования, которые помогут вам легче и быстрее выражать свои дизайнерские идеи. Он поддерживает большинство популярных сегодня на рынке систем управления реляционными базами данных. Вот список поддерживаемых баз данных:

  1. Оракул
  2. MS SQL Server
  3. MySQL
  4. PostgreSQL
  5. Sybase
  6. HSQL
  7. Cloudscape / Derby
  8. DB2
  1. Энгр
  2. OpenEdge
  3. Informix
  4. Firebird
  5. FrontBase
  6. Кэш
  7. Slite
  8. ч3

В этом разделе мы собираемся разработать реляционную базу данных для системы управления автобусными маршрутами с использованием ERD в Visual Paradigm.

Для начала нам нужно принять решение о том, какие объекты должны быть созданы. В процессе вы можете найти много кандидатов. Вот некоторые рекомендации, которые помогут вам идентифицировать сущности:

  1. Сущность должна быть существительным (например, транзакция) или существительной фразой (например, PurchaseOrder)
  2. Принимать только те существительные, которые имеют значение для системы («Пассажир» дисквалифицируется, поскольку система управления автобусными маршрутами не записывает никакой информации о пассажирах).
  3. Принимать только те существительные, у которых есть свойства для хранения ("Fare" не принимается во внимание, потому что у него нет никаких значимых свойств для хранения.Однако «Тариф» может быть столбцом потенциального объекта «Маршрут»)

В итоге получены следующие сущности:

  1. Автобус
  2. График
  3. Маршрут
  4. Драйвер
  5. Остановка
  6. (автобусная остановка)

А теперь приступим к процессу проектирования.

  1. Создайте новый проект в Visual Paradigm, выбрав «Проект »> «Новый » на панели инструментов. В окне New Project назовите проект Bus Route Management System и нажмите Create Blank Project внизу.
  2. Чтобы создать ERD, выберите «Диаграмма »> «Новый » на панели инструментов. В окне New Diagram выберите Entity Relationship Diagram и нажмите Next . Введите First Draft в качестве имени диаграммы и нажмите OK .
  3. Выберите Entity на панели инструментов диаграммы.
  4. Щелкните диаграмму, чтобы создать объект. Введите Bus в качестве имени объекта. Обратите внимание, что мы обычно используем единственное имя для сущности, независимо от того, сколько экземпляров сущность может иметь в реальном мире.
  5. Нажмите Введите . Это дает вам первую сущность.
  6. Создайте другие объекты для создания такой диаграммы:

Теперь мы можем указать столбцы для сущностей. Как и при идентификации сущности, вам нужно тщательно продумать, какие столбцы нужно хранить в каждой сущности. Не добавляйте столбцы для данных, которые не имеют значения для системы.

  1. Щелкните правой кнопкой мыши объектную шину, чтобы выбрать Новый столбец во всплывающем меню.
  2. Добавьте столбец первичного ключа, введя + vehicle_id: integer (10) и нажмите . Введите . Знак плюс - использовать

SQL Server: проектирование, создание и обслуживание базы данных - Статьи TechNet - США (английский)


Разработчики приложений, которые не знакомы с проектированием, внедрением или обслуживанием баз данных, но которым необходимо создать базу данных для использования со своими приложениями.

Ссылки ниже являются внешними ссылками и предоставляют информацию и рекомендации по пониманию того, как проектировать, создавать и поддерживать базы данных с использованием SQL Server, а также избегать типичных ошибок при проектировании базы данных.

В этой теме как сделать.

Делайте это как можно проще и понятнее. Избегайте спекулятивных дискуссий, а также углубляйтесь в основные механизмы или связанные технологии.


Хорошо продуманный дизайн базы данных снизит требования к хранению данных за счет нормализации данных, повысит производительность за счет организации и индексации данных и, как правило, поможет вам избежать повторного посещения и изменения вашей базы данных несколько раз в течение разработка приложения.Десять распространенных ошибок проектирования баз данных содержит список из десяти наиболее распространенных ошибок проектирования, а также последствий эти ошибки. Другие ссылки в этом разделе предоставляют дополнительные ресурсы, которые помогут вам успешно разработать базы данных, используемые вашим приложением.

Оптимизация дизайна

Техническое обслуживание

Transact-SQL (T-SQL)

T-SQL - это язык запросов, используемый для взаимодействия и обработки данных, содержащихся в базе данных SQL Server.Хотя есть и другие способы взаимодействия с этими данными из приложения, например LINQ, для большинства взаимодействий с базой данных вы потребуется использовать T-SQL.

Приложения уровня данных (DAC) - только SQL Server 2008R2

Приложение уровня данных (DAC) - это объект, который содержит все объекты базы данных и экземпляра, используемые приложением. DAC предоставляет единый модуль для создания, развертывания и управления объектами уровня данных вместо того, чтобы управлять ими по отдельности.

Образцы



Эта статья также доступна на следующих языках:

Итальянский (it-IT)

Português (pt-BR)

Японский (ja-JP)

Español (es-ES)


Как создать приложение базы данных без программирования

Создание приложения для базы данных может помочь вашим пользователям получать доступ к соответствующей информации и извлекать ее без особых усилий. Большинство баз данных имеют большой размер и содержат много информации, что затрудняет загрузку данных на обычную мобильную веб-страницу.Кроме того, загрузка базы данных на веб-страницу может привести к угрозам безопасности. Эта проблема решается приложением базы данных, которое может быстро и эффективно извлекать данные на ходу.

С Appy Pie легко создать приложение базы данных, используя функцию DB. Эта функция может быть использована для создания систем персонального управления людьми, специализированных баз данных для сотрудников компании и т. Д.

Чтобы создать свои собственные приложения для баз данных, выполните следующие простые шаги:

  1. Введите Имя приложения и выберите Категория приложения.

  2. Выберите дизайн своего приложения.

  3. Перетащите и отпустите нужные вам функции.

  4. Тщательно протестируйте свое приложение.

  5. Опубликуйте его в любом магазине по вашему выбору.

Перейдите по этой ссылке https://www.appypie.com/database-app-builder и создайте собственное приложение базы данных для Android уже сегодня!

Вот пошаговый пример создания собственного приложения базы данных на Appy Pie.

Шаг 1. Войдите в свою учетную запись Appy Pie и перейдите в Личный кабинет. Затем нажмите «Создать новое приложение».

Шаг 2: Введите имя приложения базы данных и нажмите Далее.

Шаг 3. Введите цель, для которой вы создаете это приложение, и нажмите Далее.

Шаг 4. В разделе «Мои функции» добавьте функцию БД в свое приложение.Щелкните значок БД, чтобы отредактировать его.

Шаг 5. Уникальные функции Appy Pie позволяют добавлять базы данных на основе Firebase. Дайте странице функции БД имя и добавьте URL-адрес Firebase, имя базы данных и URL-адрес. Они будут автоматически аутентифицированы сервером.

Шаг 6. Добавьте другие функции, которые вы хотите, и перейдите в раздел «Настройка дизайна» и создайте эстетику своего приложения.Попробуйте выбрать дизайн, который хорошо обслуживает базу данных. При необходимости добавьте дополнительные функции в базу данных. После этого нажмите «Сохранить и продолжить».

Шаг 7. Протестируйте свое приложение на подходящем устройстве и опубликуйте его.

Учебное пособие по диаграммам

ER | Полное руководство по диаграммам отношений между сущностями

Итак, вы хотите изучить диаграммы взаимоотношений сущностей? В этом руководстве по диаграмме ER будет рассказано об их использовании, истории, символах, обозначениях и о том, как использовать наше программное обеспечение для создания диаграмм ER для их рисования.Мы также добавили несколько шаблонов, чтобы вы могли быстро приступить к работе.

Что такое ER-диаграмма?

Диаграмма взаимосвязей сущностей (ERD) - это визуальное представление различных сущностей в системе и того, как они связаны друг с другом . Например, автор элементов, роман и потребитель могут быть описаны с помощью диаграмм ER следующим образом:

Диаграмма ER с основными объектами

Они также известны как модели ERD или ER. Нажмите на ссылки ниже, если вы хотите узнать что-то конкретное о диаграммах ER.

История диаграмм ER

Хотя моделирование данных стало необходимостью примерно в 1970-х годах, не существовало стандартного способа моделирования баз данных или бизнес-процессов. Хотя было предложено и обсуждено много решений, ни одно из них не получило широкого распространения.

Питеру Чену приписывают введение широко принятой модели ER в его статье «Модель взаимоотношений сущностей - к единому представлению данных». Основное внимание было уделено сущностям и отношениям, и он также представил схематическое представление для проектирования баз данных.

Его модель была вдохновлена ​​диаграммами структуры данных, представленными Чарльзом Бахманом. Одна из первых форм ER-диаграмм, диаграммы Бахмана, названы в его честь.

Подробную историю диаграмм ER и оценку моделирования данных см. В этой статье.

Использование диаграмм ER

Для чего нужны диаграммы ER? Где они используются? Хотя их можно использовать для моделирования практически любой системы, они в основном используются в следующих областях.

ER-модели в проектировании баз данных

Они широко используются для разработки реляционных баз данных.Сущности в схеме электронной отчетности становятся таблицами, атрибутами и преобразовывают схему базы данных. Поскольку их можно использовать для визуализации таблиц базы данных и их взаимосвязей, они также обычно используются для устранения неполадок с базами данных.

ER-диаграммы в программной инженерии

Диаграммы взаимосвязей сущностей используются в разработке программного обеспечения на этапах планирования программного проекта. Они помогают идентифицировать различные элементы системы и их отношения друг с другом. Он часто используется в качестве основы для диаграмм потоков данных или широко известных DFD.

Например, программное обеспечение инвентаризации, используемое в розничном магазине, будет иметь базу данных, которая отслеживает такие элементы, как покупки, товар, тип товара, источник товара и цена товара. Отображение этой информации через диаграмму ER будет примерно таким:

Пример диаграммы ER с сущностью, имеющей атрибуты

На схеме информация внутри овалов является атрибутами определенного объекта.

Символы и обозначения на диаграммах ER

Элементы в диаграммах ER

В ER-диаграмме есть три основных элемента: сущность, атрибут, связь.Есть еще элементы, основанные на основных элементах. Это слабая сущность, многозначный атрибут, производный атрибут, слабая связь и рекурсивная связь. Кардинальность и порядковость - это два других обозначения, которые используются в диаграммах ER для дальнейшего определения отношений.

Организация

Сущность может быть человеком, местом, событием или объектом, относящимся к данной системе. Например, школьная система может включать студентов, учителей, основные курсы, предметы, плату за обучение и другие предметы.Сущности представлены на диаграммах ER прямоугольником и названы с использованием существительных в единственном числе.

Слабая сущность

Слабый объект - это объект, который зависит от существования другого объекта. В более технических терминах его можно определить как объект, который нельзя идентифицировать по его собственным атрибутам. Он использует внешний ключ в сочетании с его атрибутами для формирования первичного ключа. Такой объект, как элемент заказа, является хорошим примером этого. Позиция заказа будет бессмысленной без заказа, поэтому это зависит от наличия заказа.

Пример слабой сущности на диаграммах ER
Атрибут

Атрибут - это свойство, признак или характеристика объекта, отношения или другого атрибута. Например, атрибут «Имя предмета инвентаризации» является атрибутом объекта «Предмет инвентаризации». У объекта может быть столько атрибутов, сколько необходимо. Между тем, атрибуты также могут иметь свои собственные специфические атрибуты. Например, атрибут «адрес покупателя» может иметь атрибуты номер, улица, город и штат. Они называются составными атрибутами.Обратите внимание, что некоторые диаграммы ER верхнего уровня не показывают атрибуты для простоты. Однако в тех, что есть, атрибуты представлены овальными формами.

Атрибуты в диаграммах ER, обратите внимание, что атрибут может иметь свои собственные атрибуты (составной атрибут)
Многозначный атрибут

Если атрибут может иметь более одного значения, он называется многозначным атрибутом. Важно отметить, что это отличается от атрибута, имеющего свои собственные атрибуты. Например, объект «учитель» может иметь несколько значений предмета.

Пример многозначного атрибута
Производный атрибут

Атрибут, основанный на другом атрибуте. Это редко встречается на диаграммах ER. Например, для круга площадь может быть получена из радиуса.

Производный атрибут в диаграммах ER
Отношения

Отношение описывает, как взаимодействуют сущности. Например, сущность «Плотник» может быть связана с сущностью «таблица» отношениями «строит» или «делает». Отношения представлены в виде ромбов и помечаются глаголами.

Использование отношений в диаграммах отношений сущностей
Рекурсивные отношения

Если одна и та же сущность участвует в отношении более одного раза, это называется рекурсивным отношением. В приведенном ниже примере сотрудник может быть супервизором и находиться под контролем, поэтому существует рекурсивная связь.

Пример рекурсивной связи в диаграммах ER
Мощность и порядочность

Эти два дополнительно определяют отношения между сущностями, помещая отношения в контекст чисел.В системе электронной почты, например, одна учетная запись может иметь несколько контактов. В данном случае отношения строятся по модели «один ко многим». Существует ряд обозначений, используемых для представления мощности на диаграммах ER. Chen, UML, Crow’s Foot, Bachman - вот некоторые из популярных обозначений. Creately поддерживает нотации Chen, UML и Crow’s Foot. В следующем примере используется UML для отображения количества элементов.

Количество элементов в диаграммах ER с использованием нотации UML

Как рисовать диаграммы ER

Пункты ниже показывают, как создать диаграмму ER.

  1. Определите все объекты в системе. Сущность должна появляться на конкретной диаграмме только один раз. Создайте прямоугольники для всех объектов и назовите их правильно.
  2. Определите отношения между объектами. Соедините их линией и добавьте ромб в середине, описывающий отношения.
  3. Добавьте атрибуты для сущностей. Дайте содержательные имена атрибутов, чтобы их можно было легко понять.

Звучит просто, правда? В сложной системе выяснение отношений может стать кошмаром.Вы сможете добиться совершенства только с практикой.

Рекомендации по диаграмме ER
  1. Укажите точное и подходящее имя для каждой сущности, атрибута и отношения на диаграмме. Простые и знакомые термины всегда лучше расплывчатых, технических слов. При именовании сущностей не забывайте использовать существительные в единственном числе. Однако прилагательные могут использоваться для различения сущностей, принадлежащих к одному и тому же классу (например, работающий неполный рабочий день и сотрудник, работающий полный рабочий день). Между тем имена атрибутов должны быть значимыми, уникальными, независимыми от системы и легко понятными.
  2. Удалите расплывчатые, повторяющиеся или ненужные отношения между объектами.
  3. Никогда не связывайте отношения с другими отношениями.
  4. Эффективно используйте цвета. Вы можете использовать цвета для классификации похожих объектов или для выделения ключевых областей на диаграммах.
Рисование диаграмм ER с использованием Creately

Вы можете рисовать диаграммы отношений сущностей вручную, особенно когда вы просто неформально показываете простые системы своим коллегам. Однако для более сложных систем и для внешней аудитории вам понадобится программное обеспечение для построения диаграмм, такое как Creately, чтобы создавать визуально привлекательные и точные ER-диаграммы.Программное обеспечение для построения диаграмм ER, предлагаемое Creately в качестве онлайн-сервиса, довольно просто в использовании и намного дешевле, чем покупка лицензионного программного обеспечения. Он также идеально подходит для команд разработчиков из-за сильной поддержки совместной работы.

Шаблоны схем ER

Ниже приведены несколько шаблонов диаграмм ER, чтобы вы могли быстро начать работу. Щелкните изображение и на открывшейся новой странице нажмите кнопку «Использовать как шаблон». Дополнительные шаблоны см. В разделе «Шаблоны диаграмм ER».

Шаблон ER Diagram базы данных экзаменов (щелкните изображение, чтобы использовать его в качестве шаблона)

Базовый шаблон ER-диаграммы для быстрого старта

Базовый шаблон ER-диаграммы (нажмите, чтобы использовать как шаблон)

Преимущества ER-диаграмм

Диаграммы

ER представляют собой очень полезную основу для создания и управления базами данных. Во-первых, диаграммы ER просты для понимания и не требуют от человека серьезного обучения, чтобы работать с ними эффективно и точно. Это означает, что дизайнеры могут использовать ER-диаграммы, чтобы легко общаться с разработчиками, клиентами и конечными пользователями, независимо от их ИТ-навыков.Во-вторых, диаграммы ER легко переводятся в реляционные таблицы, которые можно использовать для быстрого создания баз данных. Кроме того, ER-диаграммы могут напрямую использоваться разработчиками баз данных в качестве схемы для реализации данных в конкретных программных приложениях. Наконец, ER-диаграммы могут применяться в других контекстах, например, для описания различных отношений и операций внутри организации.

Отзыв о руководстве по ER-диаграмме

Я приложил все усилия, чтобы охватить все, что вам нужно знать об ER-диаграммах.Если вы думаете, что я пропустил какую-то часть, обязательно укажите это в комментариях. Это хорошее место, чтобы задавать вопросы. Если вопрос задают часто, я добавлю его в раздел часто задаваемых вопросов.

Список литературы

1. Модель сущности-отношения, опубликованная в Википедии.
2. Диаграмма взаимоотношений между сущностями Майка Чаппла, опубликованная на сайте About.com

Упростите процесс эффективного концептуального проектирования базы данных.Зарегистрируйте учетную запись Creately, чтобы создавать диаграммы электронной отчетности в Интернете.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *