Алексеенко Артёма Сергеевича

РЕФЕРАТ

 

студента 2 курса 202 группы

факультета нано- и биомедицинских технологий

Алексеенко Артёма Сергеевича

 

 

Саратов 2017

 

 

Оглавление

Оглавление. 2

Введение. 3

Основные принципы построения научных баз данных. 4

Принципы построения баз данных. 4

Проектирование баз данных. 6

Основные этапы проектирования баз данных. 6

Серверные базы данных. 8

Краткая характеристика распространенных клиент-серверных СУБД.. 12

Обработка баз данных, поиск в базах данных информации. 15

Построение форм запросов, методы сортировки. 17

Анализ СУБД Access, MySQL. 19

Заключение. 21

Список использованных источников. 22

 

 

 

Введение

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 понимается некоторая область человеческой деятельности или область реального мира, на основе которой создается БД и её структура.

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

 

Проектирование баз данных

Проектирование баз данных - процесс решения класса задач, связанных с созданием баз данных.

Основные задачи проектирования баз данных:

· Обеспечение хранения в БД всей необходимой информации.

· Обеспечение возможности получения данных по всем необходимым запросам.

· Сокращение избыточности и дублирования данных.

· Обеспечение целостности данных (правильности их содержания): исключение противоречий в содержании данных, исключение их потери и т.д.

Анализ СУБД Access, MySQL.

Сравнение СУБД ACCESS, MySQL, Oracle

· Объём памяти на жёстком диске необходимый для самой СУБД: ACCESS – 530 Мбайт, Oracle – >1 Гбайт, для работы с MySQL через Интернет необходим только браузер, а для работы локально нужен ещё web-сервер, поддерживающий MySQL и PHP (например, Apache – 8Мбайт).

· Размер БД в формате соответствующем каждой СУБД: ACCESS – 1,73 Мбайт, MySQL – 113 Кбайт, Oracle – размер определяется не содержанием самой базы, а задаваемым табличным пространством.

· Оперативная память, используемая СУБД при работе с той же БД: ACCESS – 4528 Кбайт, сервер Apache + Internet Explorer – 28612 Кбайт (из них Internet Explorer – 11660 Кбайт). Быстродействие: при работе локально разница между временем выполнения запроса в ACCESS и временем выполнения аналогичного запроса в MySQL практически неощутима (десятые доли секунды); при работе же с MySQL через Internet скорость зависит от таких параметров как трафик сети, удалённость и быстродействие сервера и прочее. Простота использования: Интерфейс СУБД ACCESS очень нагляден, содержит хорошую систему помощи и опции «мастеров» создания и заполнения, это всё в совокупности позволяет даже неопытному пользователю, не имеющему навыков работы с какими-либо СУБД, довольно таки быстро научиться создавать и управлять БД. В СУБД MySQL – не смотря на то, что приходится прописывать всё в ручную, особых трудностей тоже нет, особенно, если пользователь обладает хотя бы какими-то навыками программирования и работы с БД. СУБД Oracle требует ее изучения в течение большего, по сравнению с ACCESS и MySQL, времени.

 

Заключение

В последнее время всё чаще можно услышать про «NoSQL» (англ. not only SQL, не только SQL), в информатике — термин, обозначающий ряд подходов, направленных на реализацию хранилищ баз данных, имеющих существенные отличия от моделей, используемых в традиционных реляционных СУБД с доступом к данным средствами языка SQL. Применяется к базам данных, в которых делается попытка решить проблемы масштабируемости (англ. scalability) и доступности (англ. availability) за счёт атомарности (англ. atomicity) и согласованности данных (англ. consistency).

Так же в современном мире количество данных неуклонно растёт вверх, что привело к образованию нового течения «Большие данные» (англ. big data) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми (англ. scale-out) программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence.

В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий.

В качестве определяющих характеристик для больших данных традиционно выделяют «три V»: объём (англ. volume, в смысле величины физического объёма), скорость (velocity в смыслах как скорости прироста, так и необходимости высокоскоростной обработки и получения результатов), многообразие (variety, в смысле возможности одновременной обработки различных типов структурированных и полуструктурированных данных); в дальнейшем возникли различные вариации и интерпретации этого признака.

 

С точки зрения информационных технологий в совокупность подходов и инструментов изначально включались средства массово-параллельной обработки неопределённо структурированных данных, прежде всего, системами управления базами данных категории NoSQL, алгоритмами MapReduce и реализующими их программными каркасами и библиотеками проекта Hadoop. В дальнейшем к серии технологий больших данных стали относить разнообразные информационно-технологические решения, в той или иной степени обеспечивающие сходные по характеристикам возможности по обработке сверхбольших массивов данных. Существует ряд аппаратно-программных комплексов, предоставляющих предконфигурированные решения для обработки больших данных: Aster MapReduce appliance (корпорации Teradata), Oracle Big Data appliance, Greenplum appliance (корпорации EMC, на основе решений поглощённой компании Greenplum). Эти комплексы поставляются как готовые к установке в центры обработки данных телекоммуникационные шкафы, содержащие кластер серверов и управляющее программное обеспечение для массово-параллельной обработки.

Аппаратные решения для резидентных вычислений, прежде всего, для баз данных в оперативной памяти и аналитики в оперативной памяти, в частности, предлагаемой аппаратно-программными комплексами Hana (предконфигурированное аппаратно-программное решение компании SAP) и Exalytics (комплекс компании Oracle на основе реляционной системы Timesten (англ.) и многомерной Essbase), также иногда относят к решениям из области больших данных несмотря на то, что такая обработка изначально не является массово-параллельной, а объёмы оперативной памяти одного узла ограничиваются несколькими терабайтами.

Кроме того иногда к решениям для больших данных относят и аппаратно-программные комплексы на основе традиционных реляционных систем управления базами данных — Netezza, Teradata, Exadata, как способные эффективно обрабатывать терабайты и эксабайты структурированной информации, решая задачи быстрой поисковой и аналитической обработки огромных объёмов структурированных данных. Отмечается, что первыми массово-параллельными аппаратно-программными решениями для обработки сверхбольших объёмов данных были машины компаний Britton Lee (англ.), впервые выпущенные в 1983 году, и Teradata (начали выпускаться в 1984 году, притом в 1990 году Teradata поглотила Britton Lee).

Аппаратные решения DAS — систем хранения данных, напрямую присоединённых к узлам — в условиях независимости узлов обработки в SN-архитектуре также иногда относят к технологиям больших данных. Именно с появлением концепции больших данных связывают всплеск интереса к DAS-решениям в начале 2010-х годов, после вытеснения их в 2000-е годы сетевыми решениями классов NAS и SAN.

РЕФЕРАТ

 

студента 2 курса 202 группы

факультета нано- и биомедицинских технологий

Алексеенко Артёма Сергеевича

 

 

Саратов 2017

 

 

Оглавление

Оглавление. 2

Введение. 3

Основные принципы построения научных баз данных. 4

Принципы построения баз данных. 4

Проектирование баз данных. 6

Основные этапы проектирования баз данных. 6

Серверные базы данных. 8

Краткая характеристика распространенных клиент-серверных СУБД.. 12

Обработка баз данных, поиск в базах данных информации. 15

Построение форм запросов, методы сортировки. 17

Анализ СУБД Access, MySQL. 19

Заключение. 21

Список использованных источников. 22

 

 

 

Введение

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 понимается некоторая область человеческой деятельности или область реального мира, на основе которой создается БД и её структура.

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