Что называется базой данных
Что такое База Данных (БД)
База данных — это место для хранения данных. Используется в том числе в клиент-серверной архитектуре. Это все интернет-магазины, сайты кинотеатров или авиабилетов. Вы делаете заказ, а система сохраняет ваши данные в базе.
В этот статье я на простых примерах расскажу, что такое база данных и как она выглядит. А потом поясню некоторые термины из конкретной (реляционной) базы. Те, с которыми вы почти наверняка столкнетесь на работе.
Статья рассчитана на начинающих тестировщиков или аналитиков, то есть тех, кто будет работать с базой, но не на супер-глубоком уровне. Она для тех, кто только входит в мир ИТ, и многого не знает. Она объясняет, что это за звено в клиент-серверной архитектуре такое, и зачем оно нужно.
Содержание
Что такое база данных
База данных — хранилище, куда приложение складывает свои данные. Если приложение небольшое, отдельная база не нужна. Но потом это становится удобнее и выгоднее с точки зрения памяти.
Катя решила открыть свой магазинчик. Она нашла хорошую марку обуви, которую «днем с огнем» не сыскать в ее городе. Заказала оптовую партию и стала потихоньку распродавать через знакомых. Пришлось освободить половину шкафа под коробки, но вроде всё поместилось.
Обувь хорошая, в розницу заказывать в других местах невыгодно — и вот уже у Кати есть постоянные клиенты, которые приводят друзей. Как только какая-то пара заканчивается, Катя делает новый заказ.
Но покупатели хотят новинок, разных размеров. Да и самих покупателей становится все больше и больше. В шкаф коробки уже не влезают!
Теперь, если покупатель просит определенную пару, Катьке сложно её найти. Пока коробок было мало, она помнила наизусть, где что лежит. А теперь уже нет, да и все попытки организовать систему провалились. Места мало, да и детки любят с коробками поиграть.
Тогда Катька решила арендовать складское помещение. И вот теперь красота! Не надо теснить своих домашних, дома чисто и свободно! И на складе место есть, появилась система — тут босоножки, тут сапоги.
Чем больше объемы производства, тем больше нужно места. Если в начале пути склад не нужен, всё поместится дома, то потом это будет оправданно.
То же самое и в приложениях. Если приложение маленькое, то все данные можно хранить в памяти. Но учтите, что это память на вашем компьютере, вашем телефоне. И чем больше данных туда пихать, тем медленнее будет работать программа.
Место в памяти ограничено. Поэтому когда данных много, их нужно куда-то сложить. Можно писать в файлики, а можно сохранять информацию в базу данных (сокращенно БД). Выбор за вами. А точнее, за вашим разработчиком.
Как она выглядит
Да примерно как excel-табличка! Есть колонки с заголовками, и информация внутри:
Это называется реляционная база данных — набор таблиц, хранящихся в одном пространстве.
Что за пространство? Ну вот представьте, что вы храните все данные в excel. Можно запихать всю-всю-всю информацию в одну огро-о-о-о-мную таблицу, но это неудобно. Обычно табличек несколько: тут информация по клиентам, там по заказам, а тут по адресам. Эти таблицы удобно хранить в одном месте, поэтому кладем их в отдельную папочку:
Так вот пространство внутри базы данных — это та же самая папочка в винде. Место, куда мы сложили свои таблички, чтобы они все были в одном месте.
Пример базы Oracle
Цель та же — выделить отдельное место, чтобы у вас не была одна большая свалка:
заходишь в папку в винде → видишь файлики только из этой папки
заходишь в пространство → видишь только те таблицы, которые в нем есть
Хранение данных в виде табличек — это не единственно возможный вариант. Вот вам для примера запись из таблицы в системе Users. Там используется MongoDB база данных, она не реляционная. Поэтому вместо таблички «словно в excel» каждая запись хранится в виде объекта, вот так:
А еще есть файловые базы — когда у вас вся информация хранится в файликах. Да-да, простых текстовых файликах!
Почитать о разных видах баз данных можно в википедии. Я не буду в этой статье углубляться в эту тему, потому что моя задача — объяснить «что это вообще такое» для ребят, которые базу в глаза не видели. А на работе они скорее всего столкнутся именно с реляционной базой данных, поэтому о ней и речь.
Как получить информацию из базы
Нужно записать свой запрос в понятном для базы виде — на SQL. SQL (Structured Query Language) — язык общения с базой данных. В нем есть ключевые слова, которые помогут вам сделать выборку:
select — выбери мне такие-то колонки.
from — из такой-то таблицы базы.
where — такую-то информацию.
Например, я хочу получить информацию по клиенту «Назина Ольга». Составляю в уме ТЗ:
В дословном переводе:
Комментарии в Oracle/PLSQL — мой перевод остается работающим запросом, потому что я убрала «лишнее» в комментарии
Если бы у меня была не база данных, а простые excel-файлики, то же действие было бы:
Открыть файл с нужными данными (clients)
Поставить фильтр на колонку «ФИО» — «Назина Ольга».
То есть нам в любом случае надо знать название таблицы, где лежат данные, и название колонки, по которой фильтруем. Это не что-то страшное, что есть только в базе данных. То же самое есть в простом экселе.
Бывают запросы и сложнее — когда надо достать данные не из одной таблицы, а из разных. В базе это будет выглядеть даже лучше, чем в эксельке. В экселе вам нужно открыть 1-2-3 таблицы и смотреть в каждую. Неудобно.
А в базе данных вы внутри запроса SQL указываете, какие колонки из каких таблиц вам нужны. И результат запроса их отрисовывает. Скажем, мы хотим увидеть заказ, который сделал клиент, ФИО клиента, и его номер телефона. И всё это в разных таблицах! А мы написали запрос и увидели то, что нам надо:
id_order
order (таблица order)
fio (таблица client)
phone (таблица contacts)
И пусть в таблице клиентов у нас будет 30 колонок, а в таблице заказов 50, в результате выборки мы видим ровно 4 запрошенные. Удобно, ничего лишнего!
Конечно, написать такой запрос будет немного сложнее обычного селекта. Это уже select join, почитать о нем можно тут. И я рекомендую вам его изучить, потому что он входит в «базовое знание sql», которое требуется на собеседованиях.
Результаты выборки можно группировать, сортировать — это следующий уровень сложности. См раздел «статьи и книги по теме» для получения большей информации.
Как связать данные между собой
Вот например, у нас есть интернет-магазин по доставке пиццы. Так выглядит его база данных:
В таблице «client» лежат данные по клиентам: ФИО, пол, дата рождения и т.д.
last_name
first_name
birthdate
В таблице «orders» лежат данные по заказам. Что заказали (пиццу, суши, роллы), когда, насколько довольны доставкой?
order
addr
date
time
Роллы «Филадельфия» и «Канада»
Пицца 35 см, роллы комбо 1
Пицца с сосиками по краям
Комбо набор 3, обед №4
Но как понять, где чей был заказ? Сколько раз заказывал Вася, а сколько Алина?
Тут есть несколько вариантов:
1. Запихать все данные в одну таблицу: тут и заказы, и информация по клиентам. В целом удобно, открыл табличку и сразу видишь — ага, это Васин заказ, а это Машин.
Таблица все растет и растет, в итоге получается просто огромной! А когда данных много, легкость чтения пропадает, придется листать до нужной колонки.
Поиск будет работать медленнее. Чем меньше информации в таблице, тем быстрее поиск. Когда у нас много строк, количество колонок становится существенным.
Много дублей — один человек может сделать хоть сотню заказов. И вся информация по нему будет продублирована сто раз. Неоптимальненько!
Чтобы избежать дублей, таблицы принято разделять:
Новые объекты отдельно
Но надо при этом их как-то связать между собой, мы ведь всё еще хотим знать, чей конкретно был заказ. Для связи таблиц используется foreign key, внешний ключ.
Нам надо у заказа сделать отметку о клиенте. Значит, таблица «orders» будет ссылаться на таблицу «clients». Ключ можно поставить на любую колонку таблицы (в некоторых базах колонка должна быть уникальной, сначала её нужно такой указать). Какую бы выбрать?
Можно ссылаться на имя. А что, миленько, в таблице заказов будем сразу имя видеть! Но минуточку. А если у нас два клиента Ивана? Или три Маши? Десять Саш. Ну вы поняли =) И как тогда разобраться, где какой клиент? Не подходит!
Можно вешать foreign key на несколько колонок. Например, на фамилию + имя, или фамилию + имя + отчество. Но ведь и ФИО бывают неуникальные! Что тогда? Можно добавить в связку дату рождения. Тогда шанс ошибиться будет минимален, хотя и такие ребята существуют. И чем больше клиентов у вас будет, тем больше шанс встретить дубликат.
А можно не усложнять! Вместо того, чтобы делать внешний ключ на 10 колонок, лучше создать в таблице клиентов primary key, первичный ключ. Первичный ключ отвечает за то, чтобы каждое значение в поле было уникальным, никаких дублей. При попытке добавить в таблицу запись с неуникальным первичным ключом получаешь ошибку:
Здесь ключ — «id_order»
Вот на него и нужно ссылаться! Обычно таким ключом является ID, идентификатор записи. Его можно сделать автоинкрементальным — это значит, что он генерируется сам по алгоритму «прошлое значение + 1».
Например, у нас гостиница для котиков. Это когда хозяева едут в отпуск, а котика оставить не с кем — оставляем в гостинице!
База данных
Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ) (Гражданский кодекс РФ, ст. 1260).
Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий. [1]
Содержание
Проблемы определения
В литературе предлагается множество определений понятия «база данных», отражающих скорее субъективное мнение тех или иных авторов, однако общепризнанная единая формулировка отсутствует.
Определения из международных стандартов:
Определения из авторитетных монографий:
В определениях наиболее часто (явно или неявно) присутствуют следующие отличительные признаки [7] :
Из перечисленных признаков только первый является строгим, а другие допускают различные трактовки и различные степени оценки. Можно лишь установить некоторую степень соответствия требованиям к БД.
В такой ситуации не последнюю роль играет общепринятая практика. В соответствии с ней, например, не называют базами данных файловые архивы, Интернет-порталы или электронные таблицы, несмотря на то, что они в некоторой степени обладают признаками БД. Принято считать, что эта степень в большинстве случаев недостаточна (хотя могут быть исключения).
История
История возникновения и развития технологий баз данных может рассматриваться как в широком, так и в узком аспекте.
В широком аспекте понятие истории баз данных обобщается до истории любых средств, с помощью которых человечество хранило и обрабатывало данные. В таком контексте упоминаются, например, средства учёта царской казны и налогов в древнем Шумере (4000 г. до н. э.), [9] узелковая письменность инков — кипу, клинописи, содержащие документы Ассирийского царства и т. п. Следует помнить, что недостатком этого подхода является размывание понятия «база данных» и фактическое его слияние с понятиями «архив» и даже «письменность».
История баз данных в узком аспекте рассматривает базы данных в традиционном (современном) понимании. Эта история начинается с 1955 года, когда появилось программируемое оборудование обработки записей. Программное обеспечение этого времени поддерживало модель обработки записей на основе файлов. Для хранения данных использовались перфокарты. [9]
Оперативные сетевые базы данных появились в середине 1960-х. Операции над оперативными базами данных обрабатывались в интерактивном режиме с помощью терминалов. Простые индексно-последовательные организации записей быстро развились к более мощной модели записей, ориентированной на наборы. За руководство работой Data Base Task Group (DBTG), разработавшей стандартный язык описания данных и манипулирования данными, Чарльз Бахман получил Тьюринговскую премию.
В это же время в сообществе баз данных COBOL была проработана концепция схем баз данных и концепция независимости данных.
Следующий важный этап связан с появлением в начале 1970-х реляционной модели данных, благодаря работам Эдгара Ф. Кодда. Работы Кодда открыли путь к тесной связи прикладной технологии баз данных с математикой и логикой. За свой вклад в теорию и практику Эдгар Ф. Кодд также получил премию Тьюринга.
Сам термин database (база данных) появился в начале 1960-х годов, и был введён в употребление на симпозиумах, организованных фирмой SDC (System Development Corporation) в 1964 и 1965 годах, хотя понимался сначала в довольно узком смысле, в контексте систем искусственного интеллекта. В широкое употребление в современном понимании термин вошёл лишь в 1970-е годы. [10]
Виды баз данных
Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Например, в «Энциклопедии технологий баз данных», [4] по материалам которой написан данный раздел, определяются свыше 50 видов БД.
Основные классификации приведены ниже.
Классификация по модели данных
Классификация по среде постоянного хранения
Классификация по содержимому
Классификация по степени распределённости
Другие виды БД
Сверхбольшие базы данных
Сверхбольшая база данных (англ. Very Large Database, VLDB ) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём на устройстве физического хранения. Термин подразумевает максимально возможные объёмы БД, которые определяются последними достижениями в технологиях физического хранения данных и в технологиях программного оперирования данными.
Количественное определение понятия «чрезвычайно большой объём» меняется во времени; в настоящее время считается, что это объём, измеряемый по меньшей мере петабайтами. Для сравнения, в 2005 г. самыми крупными в мире считались базы данных с объёмом хранилища порядка 100 терабайт. [11]
Специалисты отмечают необходимость особых подходов к проектированию сверхбольших БД. Для их создания нередко выполняются специальные проекты с целью поиска таких системотехнических решений, которые позволили бы хоть как-то работать с такими большими объёмами данных. Как правило необходимы специальные решения для дисковой подсистемы, специальные версии операционной среды и специальные механизмы обращения СУБД к данным. [12]
Исследования в области хранения и обработки сверхбольших баз данных VLDB всегда находятся на острие теории и практики баз данных. В частности, с 1975 года проходит ежегодная конференция International Conference on Very Large Data Bases («Международная конференция по сверхбольшим базам данных»). Большинство исследований проводится под эгидой некоммерческой организации VLDB Endowment (Фонд целевого капитала «VLDB»), которая обеспечивает продвижение научных работ и обмен информацией в области сверхбольших БД и смежных областях.
Примечания
Литература
Базы данных и их разновидности
База данных (БД) –это совокупность массивов и файлов данных, организованная по определённым правилам, предусматривающим стандартные принципы описания, хранения и обработки данных независимо от их вида.
Основные классификации баз данных
Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Основные из них:
Центральным понятием в области баз данных является понятие модели.
Модель данных — это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.
Виды:
1) Иерархическая база данных – каждый объект, при таком хранение информации, представляется в виде определенной сущности, то есть у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть документ в формате XML или файловая система компьютера.
Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации, то есть базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию. Здесь можно привести первый пример из жизни: компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути, являются объектами иерархической структуры), но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.
На изображении Вы можете увидеть структуру иерархической базы данных. В самом верху находится родитель или корневой элемент, ниже находятся дочерние элементы, элементы находящиеся на одном уровне называются братьями или соседними элементами. Соответственно, чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.
Объектные базы данных — это модель работы с объектными данными.
Такая модель баз данных, несмотря на то, что она существует уже много лет, считается новой. И её создание открывает большие перспективы, в связи с тем, что использование объектной модели баз данных легко воспринимается пользователем, так как создается высокий уровень абстракции. Объектная модель идеально подходит для трактовки такого рода объектных данных как изображение, музыка, видео, разного вида текст.
Объектно-ориентированная база данных (ООБД) — база данных, в которой данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.
Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру.
2) Объектно-реляционные СУБД объединяют в себе черты реляционной и объектной моделей. Их возникновение объясняется тем, что реляционные базы данных хорошо работают со встроенными типами данных и гораздо хуже — с пользовательскими, нестандартными. Когда появляется новый важный тип данных, приходится либо включать его поддержку в СУБД, либо заставлять программиста самостоятельно управлять данными в приложении.
Не всякую информацию имеет смысл интерпретировать в виде цепочек символов или цифр. Представим себе музыкальную базу данных. Песню, закодированную в виде аудиофайла, можно поместить в текстовое поле большого размера, но как в таком случае будет ли осуществляться текстовый поиск?
3) Реляционная(или табличная) БД содержит перечень объектов одного типа, т.е. объектов с одинаковым набором свойств.
Такую базу удобно представлять в виде двумерной таблицы (или, чаще всего, нескольких связанных между собой таблиц).
Примером такой таблицы может служить БД «Учащиеся», представляющая собой перечень объектов (учеников), каждый из которых имеет фамилию, имя, отчество, дату рождения, класс, номер личного дела и др.
Столбцы такой таблицы называют полями; каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства объекта) и типом данных, которые это поле может хранить. Каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и т. п.). Т. о., поле БД — это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства объектов.
Строки таблицы являются записями. Записи разбиты на поля. Каждая строка таблицы содержит запись об одном единственном объекте, включая все его свойства.
В каждой таблице должно быть хотя бы одно ключевое поле, содержимое которого уникально для любой записи в этой таблице. Значения ключевого поля однозначно определяют каждую запись в таблице. В приведенном выше примере ключевым полем может являться поле «Номер личного дела». Очень часто в качестве ключевого поля используется поле, содержащее данные типа счетчик.
4) Сетевые базы данных являются своеобразной модификацией иерархических баз данных. Если Вы внимательно смотрели на изображение выше, то наверняка обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на изображение:
Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но сейчас нас не особо интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML.
5) Функциональные базы данных используются для решения аналитических задач: финансовое моделирование и управление производительностью. Функциональная база данных или функциональная модель отличается от реляционной модели. Функциональная модель также отличается от других аналогично названных концепций, включая модель функциональной базы данных DAPLEX и базы данных функциональных языков.
Функциональная модель является частью категории оперативной аналитической обработки (OLAP электронной таблице,), поскольку она включает многомерное иерархическое объединение. Но она выходит за рамки OLAP, требуя ориентирования ячейки, подобно тому, где ячейки могут быть введены или рассчитаны как функции других ячеек. Также, как и в электронных таблицах, данная модель поддерживает интерактивные вычисления, в которых значения всех зависимых ячеек автоматически обновляются каждый раз, когда изменяется значение ячейки.
SQL
SQL — язык структурированных запросов, основной задачей которого является предоставление простого способа считывания и записи информации в базу данных.
Функции языка SQL:
СУБД
Большинство современных СУБД построено на реляционной модели данных. Для получения информации из отношений (таблиц) базы данных в качестве языка манипулирования данными в теоретическом плане используется язык SQL
СУБД — система управления базами данных, совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных
Основные функции СУБД:
Типы данных в SQL
Каждый столбец в таблице базы данных должен иметь имя и тип данных.
SQL разработчики должны решить, какие типы данных будут храниться внутри каждого столбца таблицы при создании таблицы SQL. Тип данных представляет собой метку и ориентир для SQL, чтобы понять, какой тип данных, как ожидается, внутри каждого столбца, а также определяет, как SQL будут взаимодействовать с хранимыми данными.
В следующей таблице перечислены общие типы данных в SQL:
SQL Data Type — Краткий справочник в разрезе БД
Тем не менее, различные базы данных предлагают различные варианты для определения типа данных.
В следующей таблице приведены некоторые из общих названий типов данных между различными платформами баз данных: