19. Многомерные субд

А) Многомерная СУБД - одна из моделей организации системы управления БД, основанная на многомерном представлении данных

Особенности

В СУБД, основанных на многомерном представлении данных, данные организованы не в форме реляционных таблиц, а в виде упорядоченных многомерных массивов: гиперкубов (все хранимые в базе данных ячейки должны иметь одинаковую мерность, то есть находиться в максимально полном базисе измерений) и/или витрин данных, представляющих собой предметно-ориентированные подмножества хранилища данных, спроектированные для удовлетворения нужд отдельной группы (сообщества) пользователей и удовлетворяющие требованиям защиты от несанкционированного доступа в организации; они обеспечивают более быструю реакцию на запросы сведений за счет того, что обращения поступают к относительно небольшим блокам данных, необходимых для конкретной группы пользователей. Для достижения сравнимой производительности реляционные системы требуют тщательной проработки схемы базы данных, определения способов индексации и специальной настройки. В случае многомерных баз данных, как правило, не требуется даже указание на то, по каким реквизитам (группам реквизитов) требуется индексация данных. Ограничения SQL остаются реальностью, что не позволяет реализовать в реляционных СУБД многие встроенные функции, легко обеспечиваемые в системах основанных на многомерном представлении данных. Вместе с тем, реляционные СУБД обеспечивают качественно более высокий уровень защиты данных и разграничения прав доступа, а также имеют более развитые средства администрирования и реальный опыт работы с большими и сверхбольшими базами данных. В то время, как для многомерных баз данных, в настоящее время отсутствуют единые стандарты на интерфейс, языки описания и манипулирования данными. Многомерные СУБД не поддерживают репликацию данных, наиболее часто используемую в качестве механизма загрузки.

Подробности организации

Многомерные базы, в силу чисто исторических причин, “не умеют” работать с большими объемами данных. На сегодняшний день, их реальный предел - база объемом в 10-20 гигабайт. И хотя это ограничение не связано с какими-либо внутренними объективными недостатками многомерного подхода и, скорее всего, является временным, сегодня это так. С этим нельзя не считаться. К тому же, за счет денормализации и предварительно выполненной агрегации, 20 гигабайт в многомерной базе, в лучшем случае эквивалентны не более чем 1 гигабайту исходных данных. По оценкам Кодда, для систем основанных на многомерном представлении данных, это соотношение лежит в диапазоне от 2.5 до 100. Здесь необходимо остановиться на основном недостатке многомерных баз данных - неэффективному, по сравнению с реляционными базами данных, использованию внешней памяти. В основе многомерного подхода лежит представление данных в виде многомерных гиперкубов, при этом обычно предполагается, что внутри такого гиперкуба нет пустот. То есть все ячейки куба всегда заполнены. Это связано с тем, что данные в них обычно хранятся в виде множества логически упорядоченных блоков (массивов), имеющих фиксированную длину, причем именно блок является минимальной индексируемой единицей. В многомерных СУБД обычно предполагается, что блоки, полностью заполненные неопределенными значениями, не хранятся, это обеспечивает лишь частичное решение проблемы. Данные в таких системах хранятся в упорядоченном виде. Неопределенные значения устраняются, и то частично, только в том случае, если мы за счет выбора порядка сортировки сгруппируем их в максимально большие непрерывные группы. Следовательно, использование многомерных СУБД оправдано только при следующих условиях:

• Объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), то есть уровень агрегации данных достаточно высок;

• Набор информационных измерений стабилен (поскольку любое изменение в их структуре почти всегда требует полной перестройки гиперкуба);

• Время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром;

• Требуется широкое использование сложных встроенных функций для выполнения кроссмерных вычислений над ячейками гиперкуба, в том числе возможность написания пользовательских функций.

Однако неверно было бы противопоставлять или говорить о какой либо конкуренции реляционного и многомерного подходов. Эти два подхода взаимно дополняют друг друга. Реляционный подход никогда не предназначался для решения на его основе задач, требующих синтеза, анализа и консолидации данных. Предполагалось, что такого рода функции, должны реализовываться с помощью внешних по отношению к реляционным СУБД инструментальных средств. В настоящее время, многомерные СУБД всё чаще используются не только как самостоятельный программный продукт, но и как аналитические средства в хранилищах данных или традиционных оперативных системам, реализуемых средствами реляционных СУБД. Такое решение позволяет наиболее полно реализовать и использовать достоинства каждого из подходов: компактное хранение детализированных данных и поддержка очень больших баз данных, обеспечиваемые реляционными СУБД и простота настройки и хорошие времена отклика, при работе с агрегированными данными, обеспечиваемые многомерными СУБД.

Достоинства

• В случае использования многомерных СУБД поиск и выборка данных осуществляется значительно быстрее, чем при многомерном концептуальном взгляде на реляционную базу данных, так как многомерная база данных денормализована, содержит заранее агрегированные показатели и обеспечивает оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам.

• Многомерные СУБД легко справляются с задачами включения в информационную модель разнообразных встроенных функций, тогда как объективно существующие ограничения языка SQL делают выполнение этих задач на основе реляционных СУБД достаточно сложным, а иногда и невозможным.

Недостатки

• Необходимость привлечения высококвалифицированных программистов для малейших изменений структуры базы данных.

• Невозможность для конечного пользователя самостоятельно анализировать данные в порядке, не предусмотренном программистами.

Реляционные СУБД предназначались для информационных систем оперативной обработки информации и в этой области весьма эффективны. В системах аналитической обработки они показали себя несколько неповоротливыми и недостаточно гибкими. Более эффективными здесь оказываются многомерные СУБД.

Многомерные СУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации.

Основные понятия, используемые в этих СУБД: агрегируемость , историчность и прогнозируемость.

Агрегируемость данных означает рассмотрение информации на различных уровнях ее обобщения. В информационных системах степень детальности представления информации для пользователя зависит от его уровня: аналитик, пользователь, управляющий, руководитель.

Историчность данных предполагает обеспечение высокого уровня статичности собственно данных и их взаимосвязей, а также обязательность привязки данных ко времени.

Прогнозируемость данных подразумевает задание функций прогнозирования и применение их к различным временным интервалам .

Многомерность модели данных означает не многомерность визуализации цифровых данных, а многомерное логическое представление структуры информации при описании и в операциях манипулирования данными.

По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наглядностью и информативностью.

Измерение – это множество однотипных данных, образующих одну из граней гиперкуба. В многомерной модели измерения играют роль индексов, служащих для идентификации конкретных значений в ячейках гиперкуба.

Ячейка – это поле, значение которого однозначно определяется фиксированным набором измерений. Тип поля чаще всего определен как цифровой. В зависимости от того, как формируются значения некоторой ячейки, она может быть переменной (значения изменяются и могут быть загружены из внешнего источника данных или сформированы программно) либо формулой (значения, подобно формульным ячейкам электронных таблиц, вычисляются по заранее заданным формулам).

Основным достоинством многомерной модели данных является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем.

Недостатком многомерной модели данных является ее громоздкость для простейших задач обычной оперативной обработки информации.

Б) Примерами систем, поддерживающими многомерные модели данных, является Essbase , Media Multi — matrix , Oracle Express Server , Cache . Существуют программные продукты, например Media / MR , позволяющие одновременно работать с многомерными и с реляционными БД.

20ВОПРОС

Объектно-ориентированные СУБД

Систе́ма управле́ния ба́зами да́нных (СУБД) — совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

Объектно-ориентированная (объектная) СУБД — система управления базами данных, основанная на объектной модели данных.

Эта система управления обрабатывает данные как абстрактные объекты, наделённые свойствами, в виде неструктурированных данных, и использующие методы взаимодействия с другими объектами окружающего мира.

Модель данных - интегрированный набор понятий для описания и обработки данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные в некоторой организации.

Объектные модели данных

При создании объектных моделей данных используются следующие понятия:

• Сущность — это отдельный элемент деятельности организации (сотрудник или клиент, место или вещь, понятие или событие), который должен быть представлен в базе данных.

• Атрибут — это свойство, которое описывает некоторый аспект объекта и значение которого следует зафиксировать.

• Связь — это ассоциативное отношение между сущностями.

Ниже перечислены некоторые наиболее общие типы объектных моделей данных.

• Модель типа "сущность-связь", или ER-модель (Entity-Relationship model).

В настоящее время ER-модель стала одним из основных методов концептуального проектирования баз данных.

• Семантическая модель.

• Функциональная модель.

• Объектно-ориентированная модель.

Объектно-ориентированная модель расширяет определение сущности с целью включения в него не только атрибутов, которые описывают состояние объекта, но и действий, которые с ним связаны, т.е. его поведение. В таком случае говорят, что объект инкапсулирует состояние и поведение.

абстрактные объекты

Абстра́кция — в объектно-ориентированном программировании это придание объекту характеристик, которые четко определяют его концептуальные границы, отличая от всех других объектов. Основная идея состоит в том, чтобы отделить способ использования составных объектов данных от деталей их реализации в виде более простых объектов, подобно тому, как функциональная абстракция разделяет способ использования функции и деталей её реализации в терминах более примитивных функций, таким образом, данные обрабатываются функцией высокого уровня с помощью вызова функций низкого уровня.

Такой подход является основой объектно-ориентированного программирования. Это позволяет работать с объектами, не вдаваясь в особенности их реализации.

Абстракция данных — популярная и в общем неверно определяемая техника программирования. Фундаментальная идея состоит в разделении несущественных деталей реализации подпрограммы и характеристик существенных для корректного ее использования.

Консорциум ODMG был образован в 1991 г. (тогда эта аббревиатура раскрывалась как Object Database Management Group, но впоследствии приобрела более широкую трактовку – Object Data Management Group).

Модель ODMG является объектной моделью данных, включающей возможность описания как объектов, так и литеральных значений. На разработку модели повлиял тот факт, что она предназначена для поддержки работы с базами данных, так что особо важной является эффективность доступа к данным. Модель ODMG подстраивается под специфику систем баз данных следующим образом:

• для баз данных, схем и подсхем обеспечивается набор встроенных объектных типов;

• модель включает ряд встроенных структурных типов, позволяющих применять традиционные методы моделирования баз данных;

• модель одновременно включает понятия объектов и литералов⁶;

в модели связи между объектами отличаются от атрибутов объектов.

В модели ODMG UDT можно определить с помощью двух разных синтаксических конструкций языка ODL – interface и class. В обоих случаях в интерфейсной части определения UDT¹⁴ присутствуют следующие компоненты (некоторые из них не являются обязательными):

• имя;

• набор супертипов;

• набор атрибутов, каждый из которых может быть объектом или литеральным значением;

• набор связей, каждая из которых указывает на некоторый другой объект (или коллекцию объектов);

• набор сигнатур операций.

Объектно-ориентированная модель

В объектно-ориентированной модели при представлении данных имеется возможность идентифицировать отдельные записи базы данных. Между записями и функциями их обработки устанавливаются взаимосвязи с помощью механизмов, подобных соответствующим средствам в объектно-ориентированных языках программирования.

Стандартизированная объектно-ориентированная модель описана в рекомендациях стандарта ODMG -93 ( Object Database Management Group – группа управления объектно-ориентированными базами данных).

Рассмотрим упрощенную модель объектно-ориентированной БД. Структура объектно-ориентированной БД графически представима в виде дерева, узлами которого являются объекты. Свойства объектов описываются некоторым стандартным типом или типом, конструируемым пользователем (определяется как class ). Значение свойства типа class есть объект, являющийся экземпляром соответствующего класса. Каждый объект-экземпляр класса считается потомком объекта, в котором он определен как свойство. Объект-экземпляр класса принадлежит своему классу и имеет одного родителя. Родовые отношения в БД образуют связн ую ие рархию объектов. Пример логической структуры объектно-ориентированной БД библиотечного дела приведен на рис. 2.9. Здесь объект типа Библиотека является родительским для объектов-экземпляров классов Абонент , Каталог и Выдача . Различные объекты типа Книг а могут иметь одного или разных родителей. Объекты типа Книга , имеющие одного и того же родителя, должны различаться, по крайней мере, инвентарным номером (уникален для каждого экземпляра книги), но имеют одинаковые значения свойств isb n , удк , названи е и автор .

Логическая структура объектно-ориентированной БД внешне похожа на структуру иерархической БД. Основное различие между ними состоит в методах манипулирования данными.

Для выполнения действий над данными в рассматриваемой модели БД применяются логические операции, усиленные объектно-ориентированными механизмами инкапсуляции, наследования и полиморфизма.

Инкапсуляция ограничивает область видимости имени свойства пределами того объекта, в котором оно определено. Так, если в объект типа Каталог добавить свойство, задающее телефон автора книги и имеющее название телефон , то мы получим одноименные свойства у объектов Абонент и Каталог . Смысл такого свойства будет определяться тем объектом, в который оно инкапсулировано.

Наследование , наоборот, распространяет область видимости свойства на всех потомков объекта. Так, всем объектам типа Книга , являющимся потомками объекта типа Каталог , можно приписать свойства объекта-родителя: isbn , удк , название и автор . Если необходимо расширить действие механизма наследования на объекты, не являющиеся непосредственными родственниками (например, между двумя потомками одного родителя), то в их общем предке определяется абстрактное свойство типа abs . Так, определение абстрактных свойств билет и номер в объекте Библиотека приводит к наследованию этих свой ств вс еми дочерними объектами Абонент , Книга и Выдач а. Не случайно, поэтому значения свойства билет классов Абонент и Выдача , показанных на рис. 2.9, являются одинаковыми – 00015.

Полиморфизм в объектно-ориентированных языках программирования означает способность одного и того же программного кода работать с разнотипными данными. Другими словами, он означает допустимость в объектах разных типов иметь методы (процедуры или функции) с одинаковыми именами. Во время выполнения объектной программы одни и те же методы оперируют с разными объектами в зависимости от типа аргумента. Применительно к рассматриваемому примеру полиморфизм означает, что объекты класса Книга , имеющие разных родителей из класса Каталог , могут иметь разный набор свойств. Следовательно, программы работы с объектами класса Книга могут содержать полиморфный код.

Поиск в объектно-ориентированной БД состоит в выяснении сходства между объектом, задаваемым пользователем, и объектами, хранящимися в БД.

 

Рис. 2.9. Логическая структура БД библиотечного дела

Основным достоинством объектно-ориентированной модели данных в сравнении с реляционной является возможность отображения информации о сложных взаимосвязях объектов. Объектно-ориентированная модель данных позволяет идентифицировать отдельную запись базы данных и определять функции их обработки.

Недостатками объектно-ориентированной модели являются высокая понятийная сложность, неудобство обработки данных и низкая скорость выполнения запросов.

К объектно-ориентированным СУБД относятся POET , Jasmine , Versant , O 2, ODB - Jupiter , Iris , Orion , Postgres .

21вопрос

Реляционная модель данных.

Реляционная модель данных – логическая модель данных. Впервые была предложена британским учёным сотрудником компании IBM Эдгаром Франком Коддом (E. F. Codd) В настоящее время эта модель является фактическим стандартом, на который ориентируются практически все современные коммерческие СУБД.

В реляционной модели достигается гораздо более высокий уровень абстракции данных, чем в иерархической или сетевой. В упомянутой статье Е.Ф. Кодда утверждается, что "реляционная модель предоставляет средства описания данных на основе только их естественной структуры, т.е. без потребности введения какой-либо дополнительной структуры для целей машинного представления". Другими словами, представление данных не зависит от способа их физической организации. Это обеспечивается за счет использования математической теории отношений (само название "реляционная" происходит от английского relation – "отношение").

В состав реляционной модели данных обычно включают теорию нормализации

Состав реляционной модели данных

Кристофер Дейт определил три составные части реляционной модели данных:

• структурная

• манипуляционная

• целостная

Структурная часть модели определяет, что единственной структурой данных является нормализованное n-арное отношение. Отношения удобно представлять в форме таблиц, где каждая строка есть кортеж, а каждый столбец – атрибут, определенный на некотором домене. Данный неформальный подход к понятию отношения дает более привычную для разработчиков и пользователей форму представления, где реляционная база данных представляет собой конечный набор таблиц.

Манипуляционная часть модели определяет два фундаментальных механизма манипулирования данными – реляционная алгебра и реляционное исчисление. Основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.

Целостная часть модели определяет требования целостности сущностей и целостности ссылок. Первое требование состоит в том, что любой кортеж любого отношения отличим от любого другого кортежа этого отношения, т.е. другими словами, любое отношение должно обладать первичным ключом. Требование целостности по ссылкам, или требование внешнего ключа состоит в том, что для каждого значения внешнего ключа, появляющегося в ссылающемся отношении, в отношении, на которое ведет ссылка, должен найтись кортеж с таким же значением первичного ключа, либо значение внешнего ключа должно быть неопределенным (т.е. ни на что не указывать).

первичный ключ обозначает поле (столбец) или группу полей таблицы базы данных, значение которого (или комбинация значений которых) используется в качестве уникального идентификатора записи (строки) этой таблицы

Внешним ключом называется поле таблицы, предназначенное для хранения значения первичного ключа другой таблицы с целью организации связи между этими таблицами.

Можно провести аналогию между элементами реляционной модели данных и элементами модели "сущность-связь". Реляционные отношения соответствуют наборам сущностей, а кортежи – сущностям. Поэтому, также как и в модели "сущность-связь" столбцы в таблице, представляющей реляционное отношение, называют атрибутами.

Каждый атрибут определен на домене, поэтому домен можно рассматривать как множество допустимых значений данного атрибута. Несколько атрибутов одного отношения и даже атрибуты разных отношений могут быть определены на одном и том же домене.

В примере, показанном на рисунке, атрибуты "Оклад" и "Премия" определены на домене "Деньги". Поэтому, понятие домена имеет семантическую нагрузку: данные можно считать сравнимыми только тогда, когда они относятся к одному домену. Таким образом, в рассматриваемом нами примере сравнение атрибутов "Табельный номер" и "Оклад" является семантически некорректным, хотя они и содержат данные одного типа.

Именованное множество пар "имя атрибута – имя домена" называется схемой отношения. Мощность этого множества - называют степенью или "арностью" отношения. Набор именованных схем отношений представляет из себя схему базы данных.

Атрибут, значение которого однозначно идентифицирует кортежи, называется ключевым (или просто ключом). В нашем случае ключом является атрибут "Табельный номер", поскольку его значение уникально для каждого работника предприятия. Если кортежи идентифицируются только сцеплением значений нескольких атрибутов, то говорят, что отношение имеет составной ключ. Отношение может содержать несколько ключей. Всегда один из ключей объявляется первичным, его значения не могут обновляться. Все остальные ключи отношения называются возможными ключами.

В отличие от иерархической и сетевой моделей данных в реляционной отсутствует понятие группового отношения. Для отражения ассоциаций между кортежами разных отношений используется дублирование их ключей.

Достоинства реляционной модели:

• простота и доступность для понимания пользователем. Единственной используемой информационной конструкцией является "таблица";

• строгие правила проектирования, базирующиеся на математическом аппарате;

• полная независимость данных. Изменения в прикладной программе при изменении реляционной БД минимальны;

• для организации запросов и написания прикладного ПО нет необходимости знать конкретную организацию БД во внешней памяти.

Недостатки реляционной модели:

• далеко не всегда предметная область может быть представлена в виде "таблиц";

• в результате логического проектирования появляется множество "таблиц". Это приводит к трудности понимания структуры данных;

• БД занимает относительно много внешней памяти;

• относительно низкая скорость доступа к данным.

22 ВОПРОС