Что такое базы данных: Что такое база данных | Oracle Россия и СНГ

Базы данных MySQL: что такое и как с ними работать

1. Что такое MySQL?
2. Как создать базу данных?
3. Настройка и управление
4. Логин\пароль: где узнать и как восстановить?
5. Экспорт MySQL (Dump базы данных)
6. Импорт MySQL
7. Ограничения БД
8. Ошибки

Что такое MySQL?

MySQL представляет собой одну из самых распространенных сегодня систем управления базами данных в сети Интернет. Данная система используется для работы с достаточно большими объемами информации. Однако MySQL идеально подходит как для небольших, так и для крупных интернет-проектов. Немаловажной характеристикой системы является ее бесплатность.

Как работают базы данных MySQL?

Когда пользователь пытается открыть страницу сайта (page.php), то перед тем как он увидит сайт, на сервере хостинг-провайдера произойдет следующее:

1. Выполнится PHP-код из файла page.php
2. Из базы данных (database.sql) будет считан весь текстовый контент страницы
3. Из файла стилей (style.css) будут считаны стили (что, где и на каком месте находится, шрифты, размеры и т.д.)
4. Пользователю будет показана страница которую он хотел увидеть.

Также нужно понимать, что пользователь может оставлять комментарии на странице, добавлять посты (статьи) и многое другое. В это время, все изменения сохраняются в базу данных, и когда страница будет запрошена в следующий раз — она будет уже обновленной (т.к. из базы данных считывается обновленная информация).

Основные преимущества MySQL

Надежность, высокая скорость и гибкость – основные качества MySQL. Работа с данной системой не вызывает больших сложностей, а поддержка сервера MySQL автоматически включена в поставку РНР. MySQL предоставляется на условиях общей лицензии GNU (GNU Public License, GPL).

Ранее для долговременного и безопасного хранения информации использовали файлы: в них записывалось несколько строчек, которые затем извлекались для последующей работы. Проблема длительного хранения информации достаточно актуальна в процессе программирования интернет-приложений. К примеру, когда речь идет о подсчете числа посетителей сайта в счетчике, хранении сообщений в форуме, а если требуется удаленное управление данными на сайте без использования системы для длительного хранения информации не обойтись.

Однако профессиональные методы работы с файлами достаточно сложны и трудоемки, так как нужно тщательно заботиться о занесении в файлы информации, о сортировке данных и об этих извлечении. Но при этом необходимо помнить, что все перечисленные действия будут осуществляться на сервере хостинг-провайдера, где, вполне возможно, установлен один из вариантов Unix. В связи в этим необходимо также заботиться и о безопасности доступа к файлам. В этом случае объем кода существенно возрастает, и появляется большая вероятность совершить ошибку в программе.

Перечисленные выше задачи с успехом решает применение базы данных, которые сами координируют безопасность информации, ее сортировку, а также дают возможность извлечения и размещения данных с использованием одной строчки. Код с применением базы данных имеет более компактный вид, поэтому и отлаживать его гораздо проще. Помимо этого, не следует забывать и о показателях скорости: выборка информации из базы данных осуществляется более быстро, чем из файлов.

Примечание

Приложение на РНР, которое использует базу данных для надежного хранения информации, в любом случае функционирует более оперативно приложения, которое построено на файлах. Это легко объясняется тем, что для написания баз данных используется язык С++, а создать на РНР программу, которая бы работала с жестким диском качественнее базы данных – невозможно, так как программы на РНР априори работают медленнее, чем программы, написанные на С++. РНР является интерпретатором, а С++ компилятором.

И так, основное преимущество базы данных связано с тем, что она полностью отвечает за работу с жестким диском и выполняет свои функции качественно и эффективно. В нашем каталоге хостингов мы отметили большинство крупнейших хостинг провайдеров, которые предлагают хостинг с поддержкой MySQL. Кроме этого, на сайте Википедии, всем желающим, можно познакомиться с историей развития данной технологии и прочими особенностями.

Вам будет интересно

Смотрите также наш рейтинг хостинга с лучшей работой MySQL

7 основных типов баз данных — Джино • Журнал

В базах данных (БД) содержится упорядоченная информация, которой удобно пользоваться. Они делятся на разные типы — чтобы выбрать нужный, важно учесть, какие именно данные будут там храниться и по какому принципу будет удобнее всего работать с ними.

В целом нельзя сказать, что какие-то БД лучше других, — просто каждая из них подходит для решения каких-то определённых задач. Есть базы данных с открытым кодом, с возможностью масштабирования и с другими преимуществами. Лучше выбирать такие БД, которые вы сможете использовать именно так, как они задуманы.

Реляционные базы данных

Примеры — MySQL, Oracle DB, PostgreSQL. Это самый популярный тип БД, в которых информация хранится в виде таблиц. В строках находится описание каждого отдельного свойства объекта, а столбцы нужны для извлечения определённых свойств из строки. Таблицы могут быть взаимосвязаны.

Реляционная модель проста, но позволяет выполнить множество разных задач. Ею удобно пользоваться, если нужно связать элементы данных между собой и безопасно и надёжно управлять ими. Такие таблицы можно создать для хранения и обработки телефонных номеров пациентов, логинов и паролей пользователей, для отслеживания товарных запасов. При этом БД обеспечивает целостность данных в различных экземплярах базы в одно и то же время.

В реляционных БД есть поддержка SQL, а также индексация, которая позволяет быстрее находить нужные данные. Особый плюс таких баз — нормализация данных: они делятся на разные таблицы, поэтому исключены повторяющиеся или пустые ячейки. Транзакции реляционных БД соответствуют ACID — набору свойств, который гарантирует их надёжную обработку. Из минусов баз можно отметить относительно низкую скорость доступа к данным, плохую поддержку неструктурированных данных, сложность масштабирования и образование большого количества таблиц, из-за чего бывает трудно понять структуру данных.

Резидентные базы данных

Примеры — Redis, Apache Ignite, Tarantool. Сведения хранятся в оперативной памяти. Данные обрабатываются быстро, поэтому резидентные БД популярны там, где нужно обеспечить максимально короткое время отклика. Они помогают управлять телекоммуникационным оборудованием, проводить торги в онлайн-режиме или Real-Time обслуживание. Базы in-memory поддерживают и быстрое написание, и быстрое чтение. В основном они работают с записями «ключ-значение», но также могут работать со столбцами.

Чтобы при неожиданной перезагрузке не потерять данные, нужно сделать запись с предварительным журналированием на энергонезависимом устройстве. Это можно отнести к минусам базы in-memory — приходится вкладываться в дорогостоящие инфраструктурные решения, чтобы обеспечить бесперебойное питание. Также нужно постоянно копировать информацию на твёрдые носители. Ещё один недостаток БД — дорогое масштабирование.

Поисковые базы данных

Пример — Elastic. Этот тип БД нужен для получения сведений через фильтр. Искать можно по любому введённому значению, в том числе по отдельным словам. Можно пользоваться полнотекстовым поиском. Поисковые базы данных хорошо масштабируются и удобны для хранения журналов, объёмных текстовых значений.

Можно использовать поисковые БД для мониторинга оптимизации цен, обнаружения ошибок в приложении по бронированию билетов и решения множества других задач. В базе могут хранится миллиарды документов. Поиск осуществляется быстро. Минусы системы — плохая аналитическая поддержка и ограниченная возможность применения БД (можно использовать только для пакетных вставок).

Базы данных с широкими столбцами

Примеры — Cassandra, Google BigTable, HBase. БД с широкими столбцами могут запрашивать большие объёмы данных быстрее, чем обычные реляционные. Сведения хранятся в виде записей «‎ключ-значение»‎ на жёстком диске или твёрдотельном накопителе. Базы данных с широкими столбцами позволяют выполнять быструю запись построчно и быстрое чтение по ключу.

БД хорошо масштабируются и подходят для организации магазинных каталогов, механизмов обнаружения мошенничества. Их удобно использовать для управления огромными объёмами информации на множестве общих серверов в распределённой системе. Недостатками базы данных считается то, что она работает в формате «ключ-значение» и не имеет поддержки аналитики.

Столбчатые базы данных

Примеры — Clickhouse, Vertica. В БД такого типа данные хранятся в столбцах, а не в строках. Получение доступа к содержимому осуществляется без помощи ключей. При использовании столбчатых баз данных используют пакетную вставку, чтобы можно было готовить информацию для быстрого чтения по столбцам. В столбчатых БД есть поддержка аналитики и возможность удобного масштабирования.

Такие базы данных используют там, где нужно запрашивать информацию по определёным столбцам, — в системах розничных продаж и финансовых транзакций. Основный минус у БД только один: она подходит только для пакетных вставок.

Документоориентированные базы данных

Примеры — CouchDB, Couchbase, MongoDB. Если в реляционных БД для извлечения данных нужно объединять таблицы, то в этих базах отлично хранится несвязанная информация в больших объёмах. Они поддерживают JSON. Для любого ключа можно создать сложное значение и сразу включить всю структуру данных в одну запись. Выборка по запросу может содержать части множества документов без их полной загрузки в оперативную память.

В документоориентированных базах нет привязки к схеме. Они подходят для OLTP и поддерживают сложные типы. Такие БД предпочитают использовать в системах управления содержимым, для поиска документов, в издательском деле. Три недостатка базы данных — отсутствие хорошей аналитической поддержки и поддержки транзакций, а также сложности с масштабированием.

Графовые базы данных

Примеры — OrientDB, Neo4j. Данные хранятся в виде графов, то есть моделей с узлами и связями. Они достаточно гибкие, с логичной структурой. Узлы служат для хранения сущностей данных, а рёбра — для хранения взаимосвязей между сущностями, которыми можно управлять.

Графовые БД применяют для решения задач в биоинформатике, а также для моделирования социальных сетей, чтобы хранить взаимосвязанную информацию о людях. Базы данных такого типа плохо поддаются масштабированию, а второй их недостаток — необходимость использовать особый язык запросов SPARQL, который отличается от SQL.

Определяем базу данных под свои задачи

Как мы уже говорили, всё зависит от задач, которые вы будете выполнять. Нужно определить, какими особенностями должна обладать ваша БД.

Отталкиваться нужно от следующих факторов:

• наличие аналитического доступа к БД;
• количество таблиц или записей, которые вы планируете хранить;
• необходимость использования столбцов;
• наличие возможности получить доступ к таблицам, которые отфильтрованы по столбцам или по строкам;
• необходимость писать или читать в режиме онлайн.

НОУ ИНТУИТ | Базы данных

Форма обучения:

дистанционная

Стоимость самостоятельного обучения:

бесплатно

Доступ:

свободный

Документ об окончании:

Уровень:

Специалист

Длительность:

14:55:00

Студентов:

14941

Выпускников:

4333

Качество курса:

4.34 | 4.09

Университетский курс, формирующий концептуальные представления о принципах построения БД и СУБД, представляющий фундаментальные понятия и математические модели, лежащие в основе БД и СУБД, принципы проектирования БД, а также технологии реализации БД и иллюстрирующий вышеуказанные понятия на примере ACCESS и MS SQL-Server.

Учебное пособие посвящено важнейшей составляющей широко разрабатываемых и используемых информационных систем организационного управления – базам данных (БД), создаваемым и функционирующим на основе систем управления базами данных (СУБД). Главной целью пособия является формирование концептуальных представлений об основных принципах построения БД и СУБД, принципах проектирования БД, а также анализ основных технологий реализации БД. Особое внимание уделяется представлению фундаментальных понятий и математических моделей, лежащих в основе баз данных и систем управления базами данных. Изучение курса включает усвоение ряда фундаментальных понятий и теоретических основ организации баз данных и систем управления базами данных.

Дополнительные курсы

2 часа 30 минут

—

Введение в базы данных. Общая характеристика основных понятий

—

Формализация реляционной модели

—

Использование формального аппарата для оптимизации схем отношений

—

Физические модели данных (внутренний уровень)

—

Программное обеспечение работы с современными базами данных

—

Основные операторы языка SQL. Интерактивный SQL

—

Использование языка SQL в прикладных программах

—

Направления развития баз данных

—

Зачем нужны базы данных — Журнал «Код»: программирование без снобизма

Если вы будете делать веб-приложение — например интернет-магазин, блог или игры, — почти наверняка вы столкнётесь с базой данных. Вот что это такое с точки зрения программирования, какие тут основные понятия и что с ними делать.

Данные

Вокруг нас всегда много разных данных, например:

• телефонные номера;
• дела на день;
• записи на бумажках, стикерах и в блокнотах;
• опубликованные мысли разных людей;
• фотографии в смартфоне;
• и всё остальное, что можно прочитать, увидеть или услышать.

Если это компьютерная игра, то данными будут типы и местоположения врагов, их уровень здоровья, уровень здоровья героя, тип героя, его положение, характеристики карты.

Если это приложение для работы с клиентом, то там будут храниться имя клиента, его заказы, номер телефона, уровень в программе лояльности.

Если это служба слежения за гражданами — фотография, имя, посещённые станции метро и улицы, место работы.

База данных и СУБД

Есть понятие базы данных — это набор данных, организованных каким-то способом. Например, если у вас в квартире есть гардеробная или кладовка, то всё это помещение со всем её содержимым может считаться базой (но не данных, а вещей или банок с огурцами, что не меняет сути).

Есть понятие системы управления базой данных (СУБД) — это когда семья села за стол и самого младшего отправляют в кладовку за огурцами, он приносит её и не разбивает по дороге. То есть СУБД — это какое-то средство для манипуляции данными в базе, например программа.

Для чего нужны

Вот основные задачи БД на примере гардеробной:

• Сохранить наши данные по запросу — чтобы вы могли открыть дверь, повесить куртку, закрыть дверь и больше не думать ни о куртке, ни о гардеробной.
• Изменить наши данные по запросу — чтобы можно было легко извлечь из гардеробной все дырявые носки и положить на их место целые.
• Найти эти данные по запросу — чтобы быстро найти приличный пиджак или парный носок.
• Не дать прочитать эти данные тем, кому не следует, а кому надо — дать. Например, младший брат может смотреть на ваши кроссовки, но не может их брать. А девушка (или парень) может положить свои вещи, но только на определённую полку.
• Поддерживать порядок и не дать захламиться — если вам было лень и вы просто кинули толстовку куда попало, чтобы гардеробная либо сама нашла, куда эту толстовку правильно положить, либо сказала: «Э БРАТ ЗАЧЕМ ЗАХЛАМЛЯЕШЬ ПОЛОЖИ НОРМАЛЬНО ДАВАЙ»
• Масштабироваться — чтобы вы могли просто вешать в гардеробную вещи и не думать об объёме полок.
• Не потерять данные — если квартира будет гореть, приличная гардеробная не должна даже нагреться. Или, если она всё-таки горит, чтобы где-то в защищённом подземном гараже была точная копия этой гардеробной со всеми актуальными вещами.

В чём преимущества

Базы данных и их системы управления заточены на работу с большим объёмом данных и от лица большого числа пользователей. Сейчас вы поймёте.

🤔 Представьте, что у вас есть экселька со списком клиентов. Это не база данных, это просто таблица. Чтобы прочитать или записать что-то в эту эксельку, вам нужно её открыть, сделать дело, сохранить.

❌ Допустим, экселька с клиентами лежит на сетевом диске. Вы открыли её и ковыряетесь в данных, вносите изменения. Пока вы это делаете, ваш коллега тоже её открыл и тоже вносит изменения. Потом вы сохранились и закрыли эксельку. Экселька перезаписалась вашими данными. Но у вашего коллеги эти данные не отобразились, он-то открыл её раньше. Теперь, когда он сохранит свою эксельку, его данные перезапишутся поверх ваших, а ваши данные пропадут. Это полный ахтунг: вся ваша работа потеряна.

❌ Или у вас в компании правило: экселька всегда на одной флешке, работаем только с неё. Сейчас флешка в вашем компьютере, вы с ней работаете. А вашему коллеге нужно с ней тоже поработать. Он говорит: «Дай». Вы ему «Отстань». Ну и слово за слово…

✅ Но можно организовать своего рода СУБД. Один ответственный сотрудник назначается главным по эксельке. Она открыта на его компьютере, а вы ему говорите: «Петруха, добавь в клиента такого-то вот такие данные». «Петруха, а шо, когда дедлайн по поставке для этих ребят из Воронежа?», «Петруха, питерские отказались, поставь там отказ».

Петруха — ваша система управления базой данных. А экселька — это его база данных.

Понятно, что Петруха медленный и не всегда многозадачный, но хотя бы он избавляет от проблемы рассинхрона версий и потери данных.

Скорость — ещё одно преимущество базы данных. База данных устроена так, что она легко и быстро находит, записывает, переписывает и снова находит данные. Всё потому, что СУБД всегда знает, что где лежит и по какому критерию искать. Там не будет случайных данных в случайном месте.

Скорость важна ещё и потому, что СУБД обычно обслуживает сразу много потоков: одновременно ей могут пользоваться десятки и сотни тысяч человек, поэтому ей некогда копаться. В хорошо сделанных БД всё молниеносно.

Сложность. Базы данных нужны в числе прочего для хранения сложно структурированных данных. Мы привыкли думать, что база данных — это такая таблица, где есть строки и столбцы. Но база данных при правильной организации может намного больше:

• Связывать одну единицу данных с множеством других. Например, если один человек совершил много заказов со множеством товаров внутри каждого, база данных способна хранить и обрабатывать такие связи.
• База может хранить дерево данных — вроде того, о котором мы писали недавно. Попробуй в реальной жизни похранить дерево!
• В базах могут жить ссылки на другие фрагменты и отделы базы.

Базу можно представить как таблицу, но лишь в самом упрощённом виде. Для более сложных задач базу можно представить как очень сложное дерево, или огромный склад упорядоченных коробок, или даже как огромный завод по фасовке данных.

База данных — это отдельный файл?

Чаще всего да, все данные СУБД хранит внутри одного большого файла. Но если данных много или сама база так устроена, то она может разбиваться на несколько файлов поменьше.

Но для пользователей нет разницы, как физически хранится база, это забота СУБД. Главное — уметь общаться с базой через СУБД.

Где их используют

Базы данных сейчас используются почти везде:

• На сайтах, чтобы хранить контент для страниц. Все статьи в «Коде» на самом деле хранятся в базе данных и извлекаются оттуда по вашему запросу.
• В смартфонах, чтобы хранить все ваши данные — фото, сообщения, заметки, контакты и музыку. Так как всего этого много, а доступ к этому должен быть молниеносный, используют разные виды СУБД.
• В почтовых сервисах, чтобы можно было найти нужное письмо. Там строятся сложные индексные массивы, по которым ваш почтовый клиент ищет данные.
• Везде, где есть личные кабинеты и регистрация, — чтобы запоминать пользователей и отличать их друг от друга.
• В соцсетях и блогах почти всё хранится в базах данных.

Если у вас в работе появляется много одинаковых или похожих данных, то самый надёжный способ не потерять ничего из них — поместить их в базу данных.

Как это работает

Возьмём простой пример реляционной базы данных (можно упрощённо сказать, что это база данных в виде таблицы).

Каждая запись в реляционной базе данных раскладывается в одну или несколько ячеек. Например, запись в телефонной книге может выглядеть так:

В нашем примере у базы есть поля — Имя, Фамилия, Телефон и Фото, в которых могут храниться данные. Одна строчка — одна запись с данными.

Если пользователю нужно будет найти телефон Михаила Максимова по фамилии, происходит следующее:

Запрос от пользователя: Выдай мне из базы «Контакты» все записи, где поле «Фамилия» равно «Максимов»

Ответ от базы данных: ЛОЛ КЕК Ты кто такой

Запрос пользователя: Я хозяин этой базы Админ Админыч, пароль •••••. Выдай мне из базы «Контакты» все записи, где поле «Фамилия» равно «Максимов»

Ответ от базы данных: Найдена одна запись: [Михаил, Максимов, +79057362163, вот фото]

Разные базы — разные правила

Внутри каждой базы данных и её управляющей системы свои строгие правила:

• какие данные могут храниться: текст, цифры, фото, видео или всё вместе;
• какие свойства есть у этих данных: дата записи, кто записал, кто может прочитать;
• что делать, если с базой хотят работать одновременно несколько человек: разрешать только одному или пусть все вместе работают.

Рабочая ситуация: допустим, вы работаете в банке и открыли карточку клиента, чтобы поменять ему кредитный лимит. В этот же момент другой сотрудник из соседнего офиса тоже хочет поменять лимит этому же клиенту, но уже на другую сумму. Как база отреагирует на такое? Должна ли она разрешать второму сотруднику открывать карточку или её нужно заблокировать, пока первый не закончит? А если она разрешит открыть карточку, то что будет, если двое сотрудников напишут там разный лимит — какой из них сохранять в итоге? СУБД задаёт эти правила и следит за их выполнением.

Что дальше

В следующей статье поговорим про MySQL — бурерождённую мать всех баз. Если разобраться, как она работает, то можно творить чудеса.

Текст и последняя схема

Михаил Полянин

Редактура и остальные схемы

Максим Ильяхов

Художник

Даня Берковский

Корректор

Ирина Михеева

Вёрстка

Мария Дронова

Соцсети

Олег Вешкурцев

База данных IBM Cloud — Российская Федерация

Управление данными приложений в крупных сетях мобильных пользователей или удаленных устройств может быть настоящим кошмаром с точки зрения масштабируемости и готовности.

Проблема в том, что для большинства баз данных изменения необходимо вносить в центральную, главную, базу данных. Это приводит к появлению узких мест, ограничивающих производительность, а также не позволяет приложениям работать, когда отсутствует связь с главной базой данных.

Облачная база данных, такая как IBM Cloudant®, позволяет предоставить доступ к базе данных самой удаленной периферии сети: мобильным устройствам, удаленным объектам, датчикам и вещам с поддержкой Интернета, — что улучшает масштабирование и дает возможность приложениям работать без подключения к сети.

Гибридные базы данных создают облако распределенных гибридных данных с целью повысить производительность, охват, время непрерывной работы, мобильность и снизить расходы:

• Можно начать с малого и наращивать мощность.
• Эластичное масштабирование по требованию.
• Кластеры не ограничены одним центром обработки данных.
• Пользователь может управлять облаком самостоятельно или воспользоваться соответствующими услугами поставщика.
• Сочетание нескольких поставщиков облачных услуг для оптимизации географического охвата, соглашений об уровне обслуживания и нормативных требований.

Это — путь к гибридному облаку, которое удовлетворяет растущие потребности в управлении данными, а не инфраструктурные потребности. Организации могут непрерывно оптимизировать уровень данных по затратам, производительности, безопасности и охвату. Они могут разбивать свои данные, распределять их и перемещать ближе к своим пользователям.

Например, финансовые организации применяют гибридную модель путем использования базы данных в качестве центрального хранилища для всех своих разнородных источников данных и последующей доставки этих финансовых данных в формате JSON. Данные затем передаются в DBaaS и реплицируются в различные регионы мира.

Если клиент из Сингапура вынужден ждать получения данных для своего мобильного приложения из базы данных в Нью Джерси более 4 секунд, то вряд ли он захочет воспользоваться таким приложением еще раз. DBaaS (база данных как услуга) может мгновенно реплицировать и распределять данные и обеспечить доступ к ним почти в реальном времени из любой точки земного шара.

Благодаря новой концепции гибридного облака облачные базы данных могут собирать, доставлять, реплицировать и передавать все данные на периферию сети. Пользователям больше не нужно развертывать соответствующее промежуточное ПО для доставки запросов к базе данных в любое место. Они могут подключать приложения прямо к базе данных.

О данных в реляционных базах данных—ArcGIS Insights

Реляционные базы данных

Данные реляционных баз данных хранятся в таблицах. Каждая таблица – набор строк и столбцов. У каждого столбца есть тип, причем многие базы данных поддерживают один или даже несколько собственных пространственных типов данных.

Этот тип данных определяет следующее:

• Какие значения можно хранить в столбце
• Какие операции можно применять к данным этого столбца
• Как данные этого столбца физически хранятся в базе данных

ArcGIS Insights поддерживает прямой доступ к определенным типам данных из списка поддерживаемых систем управления базами данных (СУБД). При осуществлении непосредственного доступа к таблице базы данных через рабочий процесс добавить данные Insights отфильтровывает любые неподдерживаемые типы данных.

Таблицы базы данных, доступные с помощью Insights, доступны только для чтения и на редактируются. Это включает случаи, когда набор данных был опубликован для других пользователей вашей организации как векторный слой, и изменения вносятся через клиентское приложение, отличное от Insights.

Подсказка:

Если при работе с данными базы данных возникает ошибка Insights in ArcGIS Enterprise, подробная информация о ней содержится в журналах ArcGIS Server сайта хост-сервера вашего портала. Обратитесь к администратору ArcGIS Server, чтобы зафиксировать и решить все возникшие у вас проблемы.

Подключение к базе данных

Перед тем как вы сможете использовать данные базы данных в Insights, вам нужно создать подключение к базе данных. Для создания подключения к базе данных должны быть выполнены определенные условия.

Процесс установки подключения к базе данных в Insights in ArcGIS Enterprise создает элемент Подключение к реляционной базе данных во вкладке портала Ресурсы и вкладке Подключения на домашней странице Insights. Этот элемент может впоследствии быть опубликован для других пользователей. Публикация элемента подключения к базе данных публикует возможность только просмотра ресурсов базы данных. Учетные данные, использующиеся при установке подключения, не относятся к опубликовавшим элемент пользователям.

Если при создании подключения к базе данных возникает проблема, см. раздел Поиск и устранение проблем в подключениях к базам данных.

Внимание:

Если вы испытываете затруднения при использовании подключения к базе данных, с которой ранее работали в Insights, может потребоваться обновить это подключение. При удалении подключения к базе данных перестанут отображаться все зависимые от него наборы данных. Когда вы будете уверены в отсутствии зависимых наборов данных, или если вы специально захотите отключить исходящие наборы данных, только тогда вы можете удалить подключение к реляционной базе данных.

В то время как подключения к базе данных обновляются, что позволяет отразить текущий статус базы данных, наборы данных отражают схему таблицы или представления при создании набора данных. Наборы данных, созданные из подключения к базе данных, зависят от схемы, соглашений об именах и существующих объектов пространственных данных (типов геометрии и идентификаторов пространственной привязки) базы данных. Переименование или удаление таблиц и видов, на которые ссылается набор данных, приведет к нарушению набора данных. Подобным образом имена полей и типы данных должны оставаться статическими для набора данных.

Базы геоданных

Insights позволяет создавать подключение к поддерживаемым Microsoft SQL Server, Oracle, SAP HANA или PostgreSQL базам данных с установленной не версионной многопользовательской базой геоданных. Если база геоданных является версионной, для данных необходимо Отменить регистрацию данных, как версионных, чтобы работать в Insights. В настоящее время для просмотра и работы из Insights доступны только пользовательские таблицы баз геоданных, которые не были созданы в рамках пользовательской схемы sde. Insights не работает напрямую с файлом и персональными базами данных.

Наборы пространственных данных

Таблицы базы данных не обязательно должны иметь пространственную информацию, чтобы использоваться в Insights. Таблица с пространственной информацией содержит поле, которое Insights воспринимает как поле местоположения. При обнаружении поля местоположения в таблице Insights делает ряд предположений, описанных в следующих разделах.

Один пространственный столбец

Insights поддерживает только один пространственный столбец в одной таблице базы данных. Вы можете выбирать, какое пространственное поле использовать в качестве поля местоположения. Для этого необходимо щелкнуть значок поля местоположения напротив имени таблицы в разделе Выбранные данные и затем выбрать поле из списка пространственных полей.

Поддерживаемые типы геометрии

Базы данных, которые поддерживаются в Insights, совместимы со стандартами Open Geospatial Consortium (OGC) и International Organization for Standardization (ISO) для доступа к простым объектам. В следующей таблице перечислены типы геометрии, поддерживаемые OGC/ISO, а также их интерпретация в Insights:

Insights не обеспечивает соблюдение стандартов OGC/ISO. Если появляется не поддерживаемый тип геометрии, возникнет ошибка.

Такой же тип геометрии

Предполагается, что все геометрические объекты в пространственном столбце имеют одинаковый тип; например, это могут быть все точки, все полилинии или все полигоны. Тип геометрии набора данных определяется запросом первой строки таблицы, в которой пространственный столбец содержит непустое значение.

Insights не проверяет идентичность типа геометрии. В случае, если в наборе данных не соблюдается это правило, могут возникнуть ошибки.

Одинаковая пространственная привязка.

Предполагается, что у всех геометрических объектов пространственного столбца один и тот же идентификатор пространственной привязки (SRID). Пространственная привязка набора данных определяется запросом первой строки таблицы, в которой пространственный столбец содержит непустое значение.

Insights не проверяет идентичность пространственной привязки. В случае, если в базе данных не соблюдается это правило, могут возникнуть ошибки.

Проецирование «на лету»

Insights отображает пространственные данные в системе пространственной привязки базовой карты по умолчанию. Используется только в целях отображения и запросов; базовые данные не изменяются. Если базовые географические системы координат обеих систем пространственной привязки несовместимы, могут наблюдаться проблемы совместимости и точности. Для обеспечения высокой производительности и точного отображения пространственных данных пространственная привязка наборов данных должна соответствовать пространственной привязке базовой карты по умолчанию.

Если ваши данные из базы геоданных SAP HANA и пространственная привязка ваших наборов пространственных данных не может совмещаться с пространственной привязки базовой карты по умолчанию, рекомендуется чтобы для наборов пространственных данных использовались не привязанные SRID-ы. Работа с не содержащими границ SRID позволит убедиться в том, что ваши пространственные данные будут отображаться даже в случае, если экстент базовой карты вашей организации по умолчанию превышает экстент пространственной привязки ваших пространственных данных.

Пространственные операции

При выполнении пространственного агрегирования или фильтрации с использованием двух наборов данных из подключения к базе, пространственные данные обоих наборов должны находиться в одной и той же системе координат. Подключения к базам данных из SQL Server должны быть одного типа (либо география, либо геометрия).

Размерность координат

Размерность координат задается как координаты x, y, z и m для каждой вершины геометрии. Insights игнорирует все координаты z и m, возвращенные базой данных.

Оптимизация содержимого баз данных для улучшения производительности

Правильно настроенные базы данных всегда работают лучше. Далее описаны некоторые моменты, о которых должны помнить администраторы баз данных для принятия оптимальных решений в Insights:

• Обновленная статистика базы геоданных

  Статистика базы данных используется оптимизатором системы управления базами данных для выбора оптимального варианта запуска запроса. Обновленная статистика всегда способствует поддержанию высокой производительности запросов.

• Ограничения первичного ключа

  Ограничение первичного ключа позволяет уникально идентифицировать каждую строку таблицы базы данных. Хотя это и необязательно, рекомендуем вам задавать первичный ключ в таблицах базы данных. Кроме того, в качестве первичного ключа рекомендуем использовать одно целочисленное поле.

• Применяйте как атрибутивные, так и пространственные индексы

  Если ваша база данных это поддерживает, индексируйте все файлы, использующиеся при запрашивании или отрисовке ваших данных.

• Общая пространственная привязка

  При возможности старайтесь хранить данные в одной системе координат. Идеальный вариант – использовать проекцию базовой карты вашей организации. Это предотвратит вычисления проецирования данных «на лету» при отрисовке данных карты и уменьшит вероятность возникновения ошибок пространственного анализа.

• Упрощенные данные

  Работайте с максимально упрощенными и генерализованными пространственными данными, соответствующими требованиям вашей организации, касающимся визуализации и анализа данных. Упрощенные данные имеют меньше вершин и сегментов линий, чем сложные наборы данных, поэтому они будут быстрее отображаться и меньше времени будет затрачиваться на возвращение результатов анализа.

• Пространственные соединения в момент ETL

  Выполнение пространственных соединений во время работы может оказаться слишком затратным. Поскольку пространственные данные меняются не часто, имеет смысл осуществить однократное выполнение пространственного соединения с данными в базе данных, а во время работы выполнять атрибутивные соединения для получения тех же результатов.

Что такое базы данных. Этапы создания баз данных.

База данных — совокупность связанных данных, организованных по определенным правилам, предусматривающим общие принципы описания, хранения и манипулирования, независимая от прикладных программ.

Для понятия «база данных» существует несколько классификаций. По модели представления данных БД можно классифицировать следующим образом: картотеки, иерархические, сетевые, многомерные, объектно-ориентированные, дедуктивные и реляционные. Далее речь пойдет о реляционной модели. Эта модель баз данных не была хронологически первой, но первой получила математическое описание, и, будучи экономной по части базовых понятий (что сделало ее невероятно привлекательной для программистов и пользователей), в основном используется в web-приложениях.

Так что же такое «реляционная модель БД»? В реляционных базах данных вся информация заключена в таблицы. Столбцы в такой таблице имеют конкретный тип и размер; все содержимое ячеек столбца должно соответствовать их типу. Строки представляют собой набор неструктурированных данных и образуют математическое отношение. Таким образом, вся база данных – это множество таблиц-отношений, отсюда и название модели (от англ. relation – отношение).

Один из главных принципов организации данных – построение взаимосвязей между всеми элементами, что и отличает базу данных от простого набора таблиц. Т.е. информация в таблицах реляционной базы данных должна быть соответствующим образом организована. Еще один важнейший принцип — нормализация таблиц, которая сводится к устранению недостатков структуры базы данных, приводящих к различным аномалиям и нарушениям целостности данных. Недостатками структуры можно назвать, например, противоречивость данных, а аномалией – возникновение случайных ошибок в процессе эксплуатации БД. Проще говоря, нормализация – разбиение таблицы на две или более для исключения повторения (избыточности) информации.

Разработка базы данных – сложный длительный процесс, который можно разделить на 3 этапа:

• концептуальное проектирование — сбор, анализ и редактирование требований к данным;
• логическое проектирование — преобразование требований к данным в структуры данных;
• физическое проектирование — определение особенностей хранения данных, методов доступа и т. д.

На уровне физической модели электронная БД представляет собой файл или их набор в формате TXT, CSV, Excel, DBF, XML либо в специализированном формате конкретной СУБД (системы управления базами данных).

Примеры наших работ по 

Что такое база данных? — Определение от WhatIs.com

База данных — это набор информации, организованный таким образом, чтобы к ней можно было легко получить доступ, управлять и обновлять. Компьютерные базы данных обычно содержат совокупность записей или файлов данных, содержащих информацию о транзакциях продаж или взаимодействиях с конкретными клиентами.

В реляционной базе данных цифровая информация о конкретном клиенте организована в строки, столбцы и таблицы, которые индексируются, чтобы упростить поиск соответствующей информации с помощью запросов SQL или NoSQL.Напротив, база данных графа использует узлы и ребра для определения отношений между записями данных, а запросы требуют особого синтаксиса семантического поиска. На момент написания этой статьи SPARQL — единственный язык семантических запросов, одобренный Консорциумом World Wide Web (W3C).

Обычно менеджер баз данных предоставляет пользователям возможность управлять доступом для чтения / записи, указывать создание отчетов и анализировать использование. Некоторые базы данных предлагают соответствие ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность), чтобы гарантировать согласованность данных и выполнение транзакций.

никто: *: - 2: -2: непривилегированный пользователь: / var / empty: / usr / bin / false

корень: *: 0: 0: Системный администратор: / var / root: / bin / sh

демон: *: 1: 1: Системные службы: / var / root: / usr / bin / false

 

 CREATE DATABASE имя базы данных; 

 СОЗДАТЬ БАЗУ ДАННЫХ Колледж