Какой тип подключения соответствует базе данных, представленной двумерным файлом

Обновлено: 04.07.2024

Последние два года продемонстрировали жизненно важную роль аналитики, и даже несмотря на ослабление некоторых ограничений, связанных с COVID-19, многие организации сейчас .

Организации внедряют модель совместной аналитики, чтобы задействовать весь потенциал своих сотрудников и увеличить объем данных.

Обновление платформы поставщика подчеркивает его внимание к приложениям как способу расширения аналитики для большего числа бизнес-пользователей.

Считаете, что готовы к сертификационному экзамену AWS Certified Solutions Architect? Проверьте свои знания, ответив на эти 12 вопросов и.

Amazon заявила, что ее система мониторинга микроавтобусов предназначена исключительно для обеспечения безопасности водителей. Но многие отраслевые эксперты обеспокоены этим.

Amazon хотела бы укрепить свое глобальное присутствие, но гигант электронной коммерции сегодня сталкивается с препятствиями и проблемами, которых не было.

Генеральный директор Sitecore Стив Цикакис вступил во владение во время пандемии — на фоне стремительного роста — и переосмыслил компанию как цифровую.

Организации, планирующие миграцию контента, должны проверить целостность файлов и убедиться, что файлы не были повреждены при перемещении. Файл .

Успешное развертывание ECM требует планирования. Менеджеры контента должны учитывать жизненный цикл контента своей организации, безопасность .

Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 млрд долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь .

Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве.

В этом руководстве рассматриваются возможности Oracle Autonomous Database для пользователей Oracle и вопросы, которые следует учитывать организациям.

Поскольку настройки имеют долгосрочные последствия, организации, использующие SAP ECC в качестве основной ERP-системы, должны предоставить .

Многие компании могут извлечь выгоду из возможностей аналитики, а организации, использующие SAP ECC, по-прежнему могут создавать эффективные .

Внедрение S/4HANA сопряжено со значительным риском, но также предлагает реальную возможность цифровой трансформации. Вот .

Хороший дизайн базы данных необходим для удовлетворения потребностей обработки в системах SQL Server. На вебинаре консультант Коэн Вербек предложил .

Базы данных SQL Server можно переместить в облако Azure несколькими способами. Вот что вы получите от каждого из вариантов .

В отрывке из этой книги вы познакомитесь с методами LEFT OUTER JOIN и RIGHT OUTER JOIN и найдете различные примеры создания SQL.

Реляционная модель данных была введена Э. Ф. Коддом в 1970 году. В настоящее время это наиболее широко используемая модель данных.

Реляционная модель послужила основой для:

• Исследования по теории данных/отношений/ограничений
• Многочисленные методологии проектирования баз данных
• Стандартный язык доступа к базе данных, который называется sязык структурированных запросов (SQL)
• Почти все современные коммерческие системы управления базами данных

Реляционная модель данных описывает мир как «набор взаимосвязанных отношений (или таблиц)».

Основные понятия реляционной модели данных

Отношения

отношение, также известное как таблица или файл, представляет собой подмножество декартова произведения списка доменов, характеризующееся имя. А в таблице каждая строка представляет группу связанных значений данных. строка или запись также известна как кортеж. Столбцы в таблице являются полем и также называются атрибутом. Вы также можете думать об этом так: атрибут используется для определения записи, а запись содержит набор атрибутов.

Приведенные ниже шаги описывают логику между отношением и его доменами.

1. Данные домены n обозначаются D1, D2, … Dn
2. И r — это отношение, определенное в этих доменах
3. Тогда r ⊆ D1×D2×…×Dn

Таблица

База данных состоит из нескольких таблиц, каждая из которых содержит данные. На рис. 7.1 показана база данных, содержащая три таблицы.

<р> Рисунок 7.1. База данных с тремя таблицами.

Столбец

База данных хранит фрагменты информации или факты в упорядоченном виде. Понимание того, как использовать базы данных и получать от них максимальную отдачу, требует от нас понимания этого метода организации.

Основные единицы хранения называются столбцами, полями или атрибутами. В них хранятся основные компоненты данных, на которые можно разбить ваш контент.При принятии решения о том, какие поля создавать, вам нужно думать о своей информации в общем, например, выделяя общие компоненты информации, которую вы будете хранить в базе данных, и избегая специфики, которая отличает один элемент от другого.

Рассмотрите пример удостоверения личности на рис. 7.2, чтобы увидеть взаимосвязь между полями и их данными.

<р> Рисунок 7.2. Пример удостоверения личности А. Ватта.

Домен

домен — это исходные наборы атомарных значений, используемых для моделирования данных. Под атомарным значением мы подразумеваем, что каждое значение в домене неделимо с точки зрения реляционной модели. Например:

• Домен семейного положения имеет набор возможностей: Женат, Холост, Разведен.
• Домен Shift имеет набор всех возможных дней: .
• Домен Salary — это набор всех чисел с плавающей запятой от 0 до 200 000.
• Домен имени — это набор строк символов, представляющих имена людей.

Подводя итог, можно сказать, что домен — это набор допустимых значений, которые может содержать столбец. Это основано на различных свойствах и типе данных для столбца. Мы обсудим типы данных в другой главе.

Записи

Подобно тому, как содержимое любого документа или элемента необходимо разбить на составляющие его биты данных для хранения в полях, связь между ними также должна быть доступна, чтобы их можно было воссоздать в целостной форме. Записи позволяют нам это сделать. Записи содержат связанные поля, такие как клиент или сотрудник. Как отмечалось ранее, кортеж — это еще один термин, используемый для записи.

Записи и поля составляют основу всех баз данных. Простая таблица дает нам наиболее четкое представление о том, как записи и поля работают вместе в проекте хранения базы данных.

<р> Рисунок 7.3. Пример простой таблицы А. Ватта.

Пример простой таблицы на рис. 7.3 показывает, как поля могут содержать данные разных типов. У этого есть:

• Поле идентификатора записи: это порядковый номер; его тип данных — целое число.
• Поле PubDate: отображается как день/месяц/год; его тип данных — дата.
• Поле "Автор": оно отображается как Исходное. Фамилия; его тип данных — текст.
• Текст поля заголовка: здесь можно ввести произвольный текст.

Вы можете дать команду базе данных просеять данные и упорядочить их определенным образом. Например, вы можете запросить, чтобы выбор записей был ограничен по дате: 1. все до указанной даты, 2. все после указанной даты или 3. все между двумя заданными датами. Точно так же вы можете выбрать сортировку записей по дате. Поскольку поле или запись, содержащая данные, настроена как поле «Дата», база данных считывает информацию в поле «Дата» не только как числа, разделенные косой чертой, но и как даты, которые должны быть упорядочены в соответствии с календарной системой.

Степень

степень – это количество атрибутов в таблице. В нашем примере на рис. 7.3 степень равна 4.

Свойства таблицы

• Имя таблицы отличается от имени всех других таблиц в базе данных.
• Повторяющихся строк нет; каждая строка отличается.
• Записи в столбцах являются атомарными. Таблица не содержит повторяющихся групп или многозначных атрибутов.
• Записи из столбцов относятся к одному и тому же домену в зависимости от их типа данных, включая:
  • число (числовое, целое, с плавающей запятой, smallint,…)
  • символ (строка)
  • дата
  • логический (истина или ложь)

  атомарное значение: каждое значение в домене неделимо с точки зрения реляционной модели. атрибут: основная единица хранения в базе данных

  столбец: см. атрибут

  степень: количество атрибутов в таблице

  домен: исходные наборы атомарных значений, используемые для моделирования данных; набор допустимых значений, которые может содержать столбец

  поле: см. атрибут

  файл: см. связь

  запись: содержит связанные поля; см. кортеж

  отношение: подмножество декартова произведения списка доменов, характеризуемое именем; технический термин для таблицы или файла

  строка: см. кортеж

  язык структурированных запросов (SQL): стандартный язык доступа к базе данных

  таблица: см. связь

  кортеж: технический термин для строки или записи

  Терминологический ключ

  Некоторые термины, используемые в этой главе, являются синонимами.В дополнение к приведенным выше ключевым терминам см. Таблицу 7.1 ниже. Чаще всего используются термины из столбца «Альтернатива 1».

  
  

  Таблица 7.1. Термины и их синонимы А. Ватта.

  Используйте таблицу 7.2, чтобы ответить на вопросы 1–4.

  1. Используя правильную терминологию, определите и опишите все компоненты в таблице 7.2.
  2. Каков возможный домен для поля EmpJobCode?
  3. Сколько записей отображается?
  4. Сколько атрибутов отображается?
  5. Список свойств таблицы.

  Атрибуция

  Эта глава Проектирование базы данных (включая изображения, если не указано иное) является производной копией книги Нгуен Ким Ань "Теория реляционного проектирования" под лицензией Creative Commons Attribution License 3.0

  
  < /p>

  База данных. База данных — это организованный набор взаимосвязанных данных, хранящихся на компьютере.

  Важность базы данных:
  • Она дает нам высокоэффективный метод для простой обработки больших объемов данных различных типов.

  • Он позволяет систематически хранить большие объемы данных и легко извлекать, фильтровать, сортировать и обновлять эти данные эффективно и точно.

  Типы модели базы данных

  Модель базы данных. Она определяет логическую структуру базы данных и принципиально определяет способ хранения, организации и управления данными.

  Существует четыре распространенных типа модели базы данных, которые подходят для разных типов данных или информации. В зависимости от ваших конкретных потребностей можно использовать одну из этих моделей.

  <р>1. Иерархические базы данных.
  2. Сетевые базы данных.
  3. Реляционные базы данных.
  4. Объектно-ориентированные базы данных.
  <р>1. Иерархические базы данных

  Это одна из старейших моделей баз данных, разработанных IBM для системы управления информацией. В иерархической модели базы данных данные организованы в виде древовидной структуры. Простым языком можно сказать, что это набор организованных данных в древовидной структуре.

  В настоящее время этот тип модели базы данных редко используется. Его структура похожа на дерево с узлами, представляющими записи, и ветвями, представляющими поля. Реестр Windows, используемый в Windows XP, является примером иерархической базы данных. Параметры конфигурации хранятся в виде древовидной структуры с узлами.

  На следующем рисунке показана обобщенная структура модели иерархической базы данных, в которой данные хранятся в виде древовидной структуры (данные представлены или хранятся в корневом узле, родительском узле и дочернем узле).

  
  

  На следующем рисунке показан пример иерархической модели базы данных для системы управления университетом. Этот тип базы данных использует отношения «родитель-потомок» для хранения данных.

  
  

  Преимущества
  

  • Модель позволяет легко добавлять и удалять новую информацию.
  • Доступ к данным в верхней части иерархии осуществляется очень быстро.
  • Он хорошо работал с линейными носителями данных, такими как ленты.
  • Это хорошо относится ко всему, что работает через отношение один ко многим. Например; есть президент со многими менеджерами ниже его, и у этих менеджеров есть много подчиненных им сотрудников, но у каждого сотрудника есть только один менеджер.

  Недостатки

  • Требуется повторное хранение данных во многих различных объектах.
  • Сегодня больше не используются линейные носители данных, такие как ленты.
  • Поиск данных требует от СУБД прохождения всей модели сверху вниз до тех пор, пока не будет найдена необходимая информация, что делает запросы очень медленными.
  • Эта модель поддерживает только отношения "один ко многим", отношения "многие ко многим" не поддерживаются.

  <р>2. Сетевые базы данных

  Это похоже на иерархическую модель базы данных, из-за чего ее часто называют модифицированной версией иерархической базы данных. Модель сетевой базы данных организует данные больше как граф и может иметь более одного родительского узла. Сетевая модель — это модель базы данных, задуманная как гибкий способ представления объектов и их взаимосвязей.

  
  

  Преимущество

  • Сетевая модель концептуально проста и легка в разработке.
  • Сетевая модель может отображать избыточность данных более эффективно, чем иерархическая модель.
  • Сетевая модель может обрабатывать отношения «один ко многим» и «многие ко многим», что очень помогает в моделировании реальных ситуаций.
  • Доступ к данным проще и гибче, чем в иерархической модели.
  • Сетевая модель лучше иерархической модели в плане изоляции программ от сложных деталей физического хранилища.

  Недостаток:

  • Все записи ведутся с помощью указателей, поэтому вся структура базы данных становится очень сложной.
  • Операции вставки, удаления и обновления любой записи требуют большого количества корректировок указателей.
  • Структурные изменения в базе данных очень сложны.

  <р>3. Реляционная база данных

  Реляционная база данных была разработана Э. Ф. Коддом в 1970 году. Различные программные системы, используемые для обслуживания реляционных баз данных, известны как система управления реляционными базами данных (СУБД). В этой модели данные организованы в виде строк и столбцов, т. е. представляют собой двумерные таблицы, а связь поддерживается за счет хранения общего поля. Он состоит из трех основных компонентов.

  В реляционной модели широко используются три ключевых термина, такие как отношения, атрибуты и домены. Отношение не что иное, как таблица со строками и столбцами. Именованные столбцы отношения называются атрибутами, и, наконец, домен — это не что иное, как набор значений, которые могут принимать атрибуты. На следующем рисунке представлен обзор рациональной модели базы данных.

  
  

  Терминология, используемая в реляционной модели

  • Кортеж: Каждая строка в таблице называется кортежем.
  • Мощность отношения. Количество кортежей в отношении определяет его мощность. В этом случае отношение имеет кардинальность 4.
  • Степень отношения: Каждый столбец в кортеже называется атрибутом. Количество атрибутов в отношении определяет его степень. Связь на рисунке имеет степень 3.

  Ключи отношения-

  • Первичный ключ — это ключ, который однозначно идентифицирует таблицу. Он не имеет нулевых значений.
  • Внешний ключ — относится к первичному ключу какой-либо другой таблицы. Он допускает только те значения, которые появляются в первичном ключе таблицы, на которую он ссылается.

  Некоторые примеры реляционной базы данных приведены ниже.

  Oracle: Oracle Database обычно называют Oracle RDBMS или просто Oracle. Это мультимодельная система управления базами данных, производимая и продаваемая корпорацией Oracle.

  MySQL: MySQL – это система управления реляционными базами данных (СУБД) с открытым исходным кодом, основанная на языке структурированных запросов (SQL). MySQL работает практически на всех платформах, включая Linux, UNIX и Windows.

  Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server — это СУБД, которая поддерживает широкий спектр приложений для обработки транзакций, бизнес-аналитики и аналитики в корпоративных ИТ-средах.

  PostgreSQL: PostgreSQL, часто просто Postgres, представляет собой объектно-реляционную систему управления базами данных (ORDBMS) с упором на расширяемость и соответствие стандартам.

  DB2: DB2 — это СУБД, предназначенная для эффективного хранения, анализа и извлечения данных.

  
  

  В следующих таблицах показан пример модели реляционной базы данных для банковской среды, в которой данные, связанные с банком, хранятся в виде двумерных таблиц.

  Преимущество

  • Реляционная модель — одна из самых популярных используемых моделей баз данных.
  • В реляционной модели изменения в структуре базы данных не влияют на доступ к данным.
  • Ревизия любой информации в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов, намного проще для понимания.
  • Реляционная база данных поддерживает как независимость данных, так и концепцию независимости структуры, что значительно упрощает проектирование, обслуживание, администрирование и использование базы данных по сравнению с другими моделями.
  • В этом мы можем написать сложный запрос для доступа или изменения данных из базы данных.
  • Легче поддерживать безопасность по сравнению с другими моделями.

  Недостатки

  • Отображение объектов в реляционной базе данных очень сложно.
  • В реляционной модели отсутствует объектно-ориентированная парадигма.
  • В реляционной базе данных сложно обеспечить целостность данных.
  • Реляционная модель не подходит для огромной базы данных, но подходит для небольшой базы данных.
  • Возникают накладные расходы на оборудование, что делает его дорогостоящим.
  • Простота дизайна может привести к плохому дизайну.
  • Система реляционных баз данных скрывает от пользователей сложности реализации и детали физического хранения данных.

  <р>4. Объектно-ориентированные базы данных

  База данных объектов – это система, в которой информация представлена ​​в виде объектов, используемых в объектно-ориентированном программировании. Объектно-ориентированные базы данных отличаются от реляционных баз данных, которые ориентированы на таблицы. Объектно-ориентированная модель данных основана на концепции объектно-ориентированного языка программирования, которая в настоящее время широко используется. Наследование, полиморфизм, перегрузка. идентификация объекта, инкапсуляция и сокрытие информации с помощью методов, обеспечивающих интерфейс к объектам, являются одними из ключевых концепций объектно-ориентированного программирования, которые нашли применение в моделировании данных. Объектно-ориентированная модель данных также поддерживает богатую систему типов, включая структурированные типы и типы коллекций.

  На следующем рисунке показана разница между реляционной и объектно-ориентированной моделью базы данных.

  
  

  
  

  На следующем рисунке показан пример объектно-ориентированной модели.
  

  Преимущества

  • Объектная база данных может обрабатывать различные типы данных, в то время как реляционная база данных обрабатывает отдельные данные. В отличие от традиционных баз данных, таких как иерархические, сетевые или реляционные, объектно-ориентированные базы данных могут обрабатывать различные типы данных, например, изображения, голосовое видео, включая текст, числа и так далее.
  • Объектно-ориентированные базы данных обеспечивают повторное использование кода, моделирование реального мира, а также повышенную надежность и гибкость.
  • Объектно-ориентированная база данных имеет низкие затраты на обслуживание по сравнению с другими моделями, поскольку большинство задач в системе инкапсулированы, их можно повторно использовать и включать в новые задачи.

  Недостатки

  • Для ООСУБД не существует универсально определенной модели данных, и большинству моделей не хватает теоретической основы.
  • По сравнению с РСУБД использование ООСУБД все еще относительно ограничено.
  • Отсутствие поддержки безопасности в ООСУБД, которые не обеспечивают адекватных механизмов безопасности.
  • Система более сложная, чем у традиционных СУБД.

  Системы многомерных баз данных обеспечивают многомерное представление данных. Для приложений прогнозирования, планирования и аналитики многомерная база данных обеспечивает значительные преимущества по сравнению с реляционной базой данных. Приложения, работающие на RPAS, используют многомерные базы данных для хранения записей данных в главной базе данных, а для представления этих данных используются многомерные рабочие листы. В этом разделе сравниваются многомерные и реляционные базы данных, а также описываются основные аспекты многомерных баз данных, такие как измерения и иерархии.

  Реляционные базы данных

  Реляционные базы данных хранят данные в двумерном формате, в котором таблицы данных представлены в виде строк и столбцов. В следующей таблице показана типичная реляционная база данных (объемы продаж полиграфической компании). Данные в реляционной таблице хранятся в записях (строках), и каждая запись делится на поля (столбцы).

  В этом примере это поля "Товар", "Магазин" и "Количество продаж". Например, в магазине Миннеаполиса за определенный период времени было продано 47 упаковок белой бумаги.

  Бумага для копирования, белая, 500 листов

  Бумага для копирования, белая, 500 листов

  Фотобумага, глянцевая, 25 листов

  Фотобумага, глянцевая, 25 листов

  Двумерный массив данных

  Данные из предыдущего примера представлены в матрице 2 x 2, показанной ниже. В этом представлении данные о продажах расположены на пересечении оси X (Магазин) и оси Y (Товар) в матрице.

  Приведенная ниже матрица является примером массива, содержащего два измерения (магазин и товар). Массивы — это основные компоненты многомерных баз данных.

  Пример: двумерный массив данных

  Размеры

  В RPAS каждая ось в многомерном массиве называется измерением, поэтому в приведенном выше примере размерами являются STORE и ITEM. Каждое из этих измерений содержит по две позиции:

  МАГАЗИН = Миннеаполис и Атланта

  ПУНКТ = Бумага для копирования и фотобумага

  Каждый из возможных объектов в измерении называется позицией. Информация о продажах (количество товаров в конкретном магазине в течение недели 1) располагается на пересечениях позиций в отдельных ячейках матрицы. Например, в магазине Атланты за первую неделю было продано 44 упаковки фотобумаги.

  Приложения, работающие на RPAS, идентифицируют данные с помощью пространственных отношений. Параметры – это качества элемента (например, продукта, местоположения или времени) или компоненты иерархии, которые определяют структуру и сводку в иерархии.

  Пример: двумерная база данных

  Многомерные данные легче распознать, если они представлены в виде массива, а не реляционной базы данных. В предыдущем примере с двумерной базой данных легко увидеть, что есть два измерения (элемент и магазин), и что каждое измерение содержит две позиции. Например, информация о продажах копировальной бумаги сгруппирована в одну строку, и ее можно легко суммировать.

  Формат массива отображает немедленную информацию о количестве измерений в данных и количестве позиций в каждом измерении. Таким образом, массивы гораздо лучше организованы, чем реляционные таблицы, и они упрощают анализ и извлечение данных, устраняя необходимость поиска отдельных записей.

  Храня данные в формате массива, системы могут быстро и эффективно импортировать и экспортировать данные в пакетном режиме каждую ночь, что позволяет очень быстро накапливать и распространять данные.

  Трехмерная реляционная таблица

  Пример реляционной базы данных можно расширить, добавив в набор данных третье измерение. В следующем примере в таблицу добавляется измерение «Тип клиента». Это измерение содержит две возможные позиции (Торговый бизнес и Общественный бизнес). Добавление одного измерения с двумя позициями фактически удваивает количество строк в таблице. Этот метод представления данных сложен в использовании, поскольку длина таблицы значительно увеличивается с добавлением каждого нового измерения. Вот почему RPAS использует многомерную структуру, которая объясняется в следующем разделе.

  Читайте также:

    
  • Как настроить горячие клавиши на ноутбуке
    
  • Как восстановить с помощью r studio restore
    
  • Как называется операционная система, используемая в вашем компьютерном классе
    
  • Какими руками нельзя касаться компьютерного теста
    
  • Обозреватель процессов, как использовать