Типы баз данных, их преимущества и недостатки

Информация - удивительный и многогранный объект исследования. Предметные области понимания и применения феномена информации стремительно растут, как и объем исследований этого объекта, применение знаний на практике.

В современных представлениях о системах управления базами данных власть идеи реляционных отношений столь велика и непоколебима, что все прочие модели представления информации по-прежнему описываются одинаково.

Статичность - основание динамики знания

Классификация по модели данных - это статика. Для построения любой модели специалисты обобщают накопленный потенциал, рисуют картинки, связи между данными и определяют (пример, предметная область - обработка текста):

• текст - это абзац или много абзацев;
• всякий абзац построен из предложений;
• не всякий абзац имеет одно предложение;
• любое предложение может содержать несколько фраз или слов;
• почти все фразы состоят из слов;
• слова - это буквы.

Получается, что структура базы данных и спектр, заложенный изначально, противоречивы. Такая модель формальная, она зависима от области применения, всегда является предметом для развития представлений. Но как только картинки нарисованы, а связи построены, выясняется, что слова могут содержать цифры, быть аббревиатурой, названием страны и словом, которое вовсе не имеет значения, а иной абзац может содержать ссылку на веб-ресурс или троеточие. В любом случае, это будет новый смысл.

Неопределенность смысла

Есть данное: название страны. Его предполагаемое значение - РФ = Россия = Российская Федерация. Но это также ассоциация с СССР и 15 республиками. Есть и другие варианты по названиям разных стран. Индия = колония = связь с Англией. Америка = США = штаты = территория, открытая Колумбом = территория, где собрались представители других стран и образовали новую нацию, что спорно по многим причинам.

Слово, которое вовсе не имеет значения, может быть «адресом» в конкретное информационное пространство. Это повод для развития технологий баз данных. Одно данное, но у него так много смысла, что касается всей технологии и обязывает пересмотреть принципиальные моменты.

Формально тип, который указан в модели данных, не может быть строкой символов, числом или структурой данных. Если в нем сидит реальное значение, значит, в нем определяется смысл, а смысл - это динамика, а не фиксированная строка символов. Это фактор неопределенности, который обуславливает развитие каждой модели данных.

Понятие базы данных

Построение статической модели важно. Это этап формирования представлений о том, что актуально в области применения и понимания, что может в ней развиваться дальше.

На современном уровне знаний динамика - это дискретная последовательность статических моделей, а точнее - серии воплощений представлений в форме доступной для понимания не только автором, то есть вне его сознания, в модели, в графике, в связях, в программных описаниях.

По общему мнению, «база данных - это информационная модель, позволяющая упорядоченно хранить данные о группе объектов, обладающих одинаковым набором свойств. Информация в базах хранится в упорядоченном виде».

Энциклопедическое «знание» обычно гласит: «База данных - представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины».

Некоторые авторы по старинке (до того, как компьютеры стали персональными, переносными и карманными) выделяют особую когорту: настольные базы данных к которым относят все, что меньше одного терабайта, а также не имеет отношения к Oracle.

Типы баз данных

Практически общепринято определять три направления, типа и существенных отличия.

Это:

1. Иерархическая база данных.
2. Сетевая (распределенная) база данных.
3. Реляционная база данных.

Практически все ученые и специалисты сходятся в одном: реляционные отношения - основа. Все типы баз данных - это совокупность отношений между данными.

Достаточно давно в иерархических базах в деревьях отношений была замечена динамика: что поначалу было обозначено вершиной - стало основанием, а иная ветка обрела статус вершины.

Практика применения сетевых баз данных обусловила реальную потребность не только расписать одну базу данных по многим серверам, кластерам и локальным машинам, но и выполнить обратную проекцию: на множестве компьютеров разные картины (модели) от одной базы данных на одном сервере.

Область применения также определяет, какие типы баз данных допустимы в информационном пространстве задачи. Вне всякого сомнения, в большинстве случаев будет и иерархическая, и распределенная составляющие. Как именовать конкретные реляционные отношения - не суть важно.

Представления о преимуществах и недостатках

Аппаратная составляющая вышла на уровень гарантированной надежности, скорости и эффективности. Дело стало за малым: программная составляющая должна обеспечить свой уровень компетенции.

Одни авторы относят к преимуществам:

• контроль, избыточность, непротиворечивость данных;
• совместное использование, обеспечение их целостности;
• безопасность, стандарты, эффективность;
• компромисс при противоречивых требованиях;
• доступность, производительность работы;
• простота сопровождения, параллельная работа;
• службы резервного копирования и восстановления.

Другие смотрят на преимущества иначе:

• эффективное использование памяти и отличные показатели временных затрат на выполнение операций;
• эффективное манипулирование данными;
• одни и те же модели можно использовать для решения многих задач;
• простота моделирования и физическая реализация;
• высокая эффективность обработки.

Недостатки определяют обычно так:

• сложность, размер, стоимость;
• затраты на аппаратное обеспечение (финансы);
• затраты на преобразование (вычислительные и временные);
• серьезные последствия при выходе системы из строя;
• в контексте сетевых БД: сложность физической реализации, жесткость связи между элементами данных, ограничения на удобство манипуляции данными;
• иерархические БД: громоздкость, сложность физической реализации для больших древовидных структур;
• реляционные БД: отсутствие стандартных средств идентификации каждой записи.

Фактически области применения обуславливают различные объекты базы данных, что формирует отличия в критериях оценки преимуществ и недостатков. То что не имеет значения в одной области применения, крайне актуально в другой. Одна и та же база данных может стать причиной успеха или испортить все дело.

Организация информации и данных

По общему правилу, информация - это естественное явление, а данные - это сфера компетенции алгоритма, программы или разработчика. Часто не делают особого различия между терминами информация, данные и объекты базы данных.

Формализация области применения - это модель: реальный объект и предмет в этом объекте. Например, компания и ее финансовая составляющая, или компания и планирование производства. В каждой из этих двух задач отличаются не только данные, но и условия их использования.

1. В бухгалтерии время и дата имеет одно значение и не может трансформироваться за пределы конкретных условий (дата сдачи отчетов в налоговую, даты платежей в бюджет, даты оплаты коммунальных услуг, выплата зарплаты...).
2. В планово-производственном отделе время и дата имеет совершенно другой смысл, но она здесь никак не привязана ни к месяцу, ни к кварталу, зато имеет существенное отличие - дата может быть началом и концом периода.

Даже формат представления числовой информации может иметь важное значение и на него влияет внешнее обстоятельство. Вчера деньги измерялись тысячами и миллионами, сегодня это рубли и копейки. Вчера требовалось двадцать цифр в целой части и ноль в дробной, сегодня достаточно пяти цифр в целой части, но обязательно две цифры - в дробной. Это частности, но их в реальности возникает множество.

Беспристрастный анализ баз данных и их применений позволяет определить основной критерий для формирования правильной их организации: реально функциональная база данных - это такая система управления информацией, которая отражает ее динамику и может подстраиваться без участия программиста.

Динамика организации данных

Жесткая модель данных существует до того момента, пока не изменились внешние обстоятельства. В начале 90-х никто не думал, что две цифры в поле даты, отведенные под год - достаточны. Сколько паники и проблем вызвал барьер 640 Кб памяти на заре компьютеростроения.

Насколько ужасно выглядит сегодня способ доступа к данным в dBase, Clarion, FoxPro, в то время как в начале 90-х всех все устраивало. Довольны были и разработчики, и пользователи. Но тогда информации было мало, да и алгоритмы были примитивные.

Что станет, если сегодня выйдет из строя хотя бы одна сверхбольшая база данных? Oracle и другие лидеры отрасли со знанием дела и ответственно подходят к проектированию организации данных. Это даже не уровень таблиц или отдельных баз, а реальные информационные потоки и системы, отражающие глобальные трансформации по широкому спектру задач.

Сегодня иерархическая база данных - это не только вариант реляционных отношений, учитывающий неравноправие данных, подчиненность одного другому или зависимость чего-либо от события, объекта или действия потребителя. Иерархия дополняет реляционную концепцию в том смысле, что разграничивает работу на уровне базы данных, таблицы, запросов и собственно информации.

Но не только иерархию можно применить в ее однозначном и естественном значении, но и сетевая база данных может существовать на одном компьютере, не отличаясь по функциональности и возможностям от себе подобной, работающей на сотне серверов по всему миру.

Пример: слежение за почтовыми отправлениями

Реализация - это сетевая база данных. Но не просто база или система, а разные страны и компании, которые предоставляют услугу, накапливают и обрабатывают информацию.

Это иерархическая база данных на уровне отдельно взятой компании, причем в каждой реализации будет подобная иерархия отношений. Внутри страны есть своя сетевая инфраструктура.

В каждом конкретном применении, когда посетитель веб-ресурса ищет почтовое отправление, срабатывает вся сетевая база данных, которая не была спроектирована как единое целое, но образовалась «сама по себе» вследствие области применения.

Фактор множественности реализаций и вполне конкретный запрос с ответом на него. Подобие по составляющим элементам и функциональности, а также существуют только конкретные способы предоставления почтового отправления для отправки. Есть идентичные по странам способы доставки и пересечения таможни. Результатом становится структура базы данных на местах. Это обуславливает доступность и возможность реализации «автоматического» механизма обмена данными. Но линии связи не всегда работают корректно. Сервера могут становиться и на техобслуживание.

Локальный кэш распределенной информации

В системе слежения за почтовыми отправлениями никогда не требуется доступ ко всей информации сразу. Это обычное явление во всех областях применения: есть вся накопленная и доступная информация, а есть та ее маленькая часть, которая актуальна на конкретный момент времени.

Ничто не мешает веб-ресурсу создать локальный образ распределенной базы данных. Например, пришел посетитель. Еще до того, как он сформулирует запрос, можно подгрузить варианты ответа.

Если есть опыт работы с посетителями из конкретной страны, то может быть известно, из каких стран ожидаются данные.

В некоторых странах система слежения загружена, в основном, локальными запросами (внутри страны), ничто не мешает оптимизировать этот момент, а внешние отправления отдать на откуп другим веб-ресурсам. В некоторых случаях необходимо не только предоставить посетителю внешнюю информацию, но и сопоставить сведения по ответу на один и тот же запрос от разных систем слежения.

Сказать, что в таком случае получится объектно-реляционная модель информации и доступа к ней в определенном смысле возможно, но для реализации этой модели потребуется представить инструмент моделирования действий компаний, работающих в области слежения, то есть развивающих свой функционал.

Системы распределенной обработки информации

Есть только два варианта, когда типы базы данных могут существенно отличаться. Разработчик сам строит модель распределенной обработки, моделирует процессы, формулирует алгоритмы диалога и выполняет все смежные действия.

Второй вариант: множество разработчиков выполняет свою работу, накапливает и предоставляет информацию, что обуславливает появление возможности использования распределенной обработки информации. Совсем не обязательно для этого создавать собственный ресурс. Любая поисковая система - это пример управления через ключевые слова доступом к распределенным данным.

Если формулировать правильные запросы, можно получать адекватные ответы. Не имеет значение мнение всех тех ресурсов Сети, разработчиков и владельцев баз данных, которые предоставляют информацию. Важно, что на ключевое слово работает поисковый движок, в компетенции которого находится уже собранная информация или собираемая вновь.

Слово, которое вовсе не имеет значения

Главная проблема в области информации - стремительно растущая динамика, к которой пользователь не только привык, он сам ее формирует и заинтересован в адекватности используемых им инструментов.

Базы данных - не самый мобильный и динамичный инструмент. Хочет того разработчик или нет, но он всегда в плену технологий. Он не может создать базу данных, которая не поддерживается существующими СУБД, а создавать собственный вариант в 99 % случаев нет возможности и реальной необходимости.

Между тем, есть и отчасти реализуется иной подход к созданию современных информационных систем. Абстракция, которую принесло с собой объектно-ориентированное программирование и облачные технологии, позволяет определить слово, которое поначалу вовсе не имеет значения, но приобретает его с течением времени.

Каждый занимается своим делом. Базы данных работают в штатном режиме, появляются новые, модернизируются старые. Веб-ресурсы берут на себя функции систем управления базами данных на пользовательском уровне. Поисковые системы ассоциируют ключевые слова и запросы с пространством доступной информации, собранной по их уникальным критериям.

В этих двух примерах и веб-ресурсы - окошки в базы данных и поисковики, в собранную по критериям информацию, представляют собой реально работающую идею динамического использования информации.

Динамичные базы данных

Проблема безопасности привела к проблеме ограничения доступа. Много имен и паролей, много сотрудников и рост числа потерь информации, доступа, персональных данных. Работа ради работы - не самое лучшее решение.

Компания стремится к выполнению своей миссии, а не к тому, чтобы ее служба безопасности поддерживала нормальную работу ее забывчивых сотрудников. Человеческий фактор здесь важно учитывать.

Адекватный и востребованный ответ динамичные базы данных, которые моментально захватывают всю инфраструктуру компании и ее сотрудников, автоматом предоставляют каждому, согласно его полномочиям, с любого устройства.

Службы технической поддержки, абонентский сервис, колл-центры - надлежащий ответ разнообразные системы тикетов соединяют в единую базу данных, но не только голосовые и электронные сообщения от клиентов, а также события, вытекающие из работы компании.

Характерная черта современной обработки информации: специалисты научились работать в динамике и использовать статичный потенциал громоздких баз данных в условиях изменчивой потребности.

Мир объектов, систем и решений

Реальные объекты и действующие системы объединяются в области применения человеком, принимающим решения. Сам факт посещения ресурса, обращения к объекту, использование системы имеет цель и полученный результат.

Нет необходимости фантазировать об искусственном интеллекте, когда вполне достаточно накапливать практику принятия решений человеком и использовать ее. Совершенно не обязательно привязывать решения, принятые сотрудниками одной компании к работе этой структуры.

Сфера антивирусной защиты уже давно собирает вирусные угрозы со всех возможных направлений и обобщает их для использования в каждом конкретном случае. Чем выше объем захвата растущих угроз, тем эффективнее борьба с ними на конкретных рабочих местах.

Когда информационная система способна накапливать опыт принятия решений, это хорошее начало и свидетельство компетентности разработчиков, гарантия стабильности развития потребителей и общего успеха.