Чем отличаются банк терминов и база знаний

Понятие база данных, база знаний, банк данных

База данных, БД (data base, database, DB) — совокупность данных, организованных по определенным правилам, устанавливающим общие принципы описания, хранения и манипулирования данными. Хранение данных в БД обеспечивает централизованное управление, соблюдение стандартов, безопасность и целостность данных, сокращает избыточность и устраняет противоречивость данных. БД не зависит от прикладных программ. Создание БД и обращение к ней (по запросам) осуществляются с помощью системы управления базами данных (СУБД).

БД ГИС содержат наборы данных о пространственных объектах, образуя пространственные БД (spatial database); цифровая картографическая информация может организовываться в картографические базы данных (map database), картографические банки данных.

База знаний, БЗ (knowledge base) — совокупность знаний о некоторой предметной области, на основе которых можно производить рассуждения. Основная часть экспертных систем, где с помощью БЗ представляются навыки и опыт экспертов, разрабатывающих эвристические подходы в ходе решения проблем. Обычно БЗ представляет собой набор фактов и правил, формализующих опыт специалистов в конкретной предметной области и позволяющих давать на вопросы об этой предметной области ответы, которые в явном виде не содержатся в БЗ.

Банк данных, БнД (databank, data bank) — информационная система централизованного хранения и коллективного использования данных. Содержит совокупность баз данных, СУБД и комплекс прикладных программ. БнД называют локальным (local databank), если он размещен в одном вычислительном центре (ВЦ) или на одном компьютере; распределенный БнД (distributed databank) — система объединенных под единым управлением и посредством компьютерной сети территориально разобщенных локальных БнД. Картографические банки данных именуются также банками цифровых карт, БЦК.

Техногенная нагрузка, как основной показатель современного состояния ОПС

Одним из основных показателей, характеризующих экологическое состояние природно-территориальных комплексов, является величина техногенной нагрузки на территорию.

Нагрузка антропогенная — степень прямого и косвенного воздей­ствия человека и его деятельности на природные комплексы и отдельные компоненты природной среды.

Техногенная нагрузка — отражает степень технического освоения окружающей природной среды (ОПС) человеком и уровень ее загрязнения продуктами его жизнедеятельности.

При оценке величины техногенной нагрузки и ее максимального значения следует учитывать что, разные ПТК имеют совершенно разную устойчивость к техногенному воздействию, а также, что сама структура ПТК во многом определяет виды и масштабы этих воздействий. Техногенная нагрузка складывается не только из величины первичного отрицательного воздействия на ОПС, но и из ответной реакции среды, т.е. негативных изменений в состоянии ОПС.

Техногенная нагрузка не может бесконечно увеличиваться. У каждого ПТК есть свой индивидуальный ресурс приспособляемости к антропогенному давлению. Если нагрузка на территорию больше предельно-допустимого значения, происходят часто не обратимые изменения, влекущие за собой вывод данных земель из хозяйственного оборота с их последующей консервацией. Такой прогноз неблагоприятен как в экологическом плане, так и в экономическом. Потеря части продуктивных земель – это, в первую очередь, снижение налоговых поступлений в бюджет, а также увеличение расходов на восстановительные мелиоративные мероприятия.

Определить значение предельно-допустимой техногенной нагрузки на территорию — основная задача современного хозяйствующего человека. Учитывая современный высокий уровень развития компьютерных технологий, большую практическую пользу может оказать создание компьютерного, геоинформационного банка динамических данных по техногенным природно-территориальным комплексам.

Для этого должны быть решены следующие задачи:

— обобщение и систематизация информации о территориях испытывающих техногенную нагрузку;

— наглядное представление пространственно-временной информации о техногенной нагрузке на территорию;

— моделирование и идентификация сложных самоорганизующихся природных объектов по результатам разнородных комплексных наблюдений;

— расчет предельно-допустимой техногенной нагрузки на территорию;

— прогноз экологической ситуации в будущем;

— возможность предсказания природных и техногенных катастроф;

— исследование сложных самоорганизующихся природных объектов с позиции фрактального подхода.

Чем отличаются банк терминов и база знаний

5.1. Базы и банки данных

Термины «банк данных» и «база данных» являются очень близкими синонимами для обозначения некоторого структурированного массива информации. Предполагается, что банки данных содержат информацию, с которой можно производить достаточно ограниченное число манипуляций (поиск, просмотр), в то время как базы данных предоставляют возможность какой-то специальной обработки информации (с помощью специально написанных программ). Тем не менее, для простого пользователя не всегда очевидна закономерность выбора между этими двумя близкими терминами в том или ином случае. Поэтому банки и базы данных можно представлять как суть одно и тоже, с исторически сложившимся отнесением конкретных массивов информации либо к базам, либо к банкам данных.

Любая задача обработки информации и принятия решений может быть представлена в виде схемы, показанной на рис.5.1.

Рис. 5.1. Схема решения задач обработки информации и принятия решений:

х’ и y’ – входная и выходная информация;

f – внутреннее операторное описание.

Для нее дадим определения основных терминов. В качестве составных частей схемы выделяются информация (входная и выходная) и правила ее преобразования.

Правила могут быть в виде алгоритмов, процедур и эвристических последовательностей.

Алгоритм — последовательность правил перехода от исходных данных к результату. Правила могут выполняться компьютером или человеком.

Данные — совокупность объективных сведений.

Информация — сведения, неизвестные ранее получателю информации, пополняющие его знания, подтверждающие или опровергающие положения и соответствующие убеждения. Информация носит субъективный характер и определяется уровнем знаний субъекта и степенью его восприятия. Информация извлекается субъектом из соответствующих данных.

Знания — совокупность фактов, закономерностей и эвристических правил, с помощью которых решается поставленная задача. Последовательность операций обработки данных называют информационной технологией (ИТ). В силу значительного количества информации в современных задачах она должна быть упорядочена. Существует два подхода к упорядочению.

1. Данные связаны с конкретной задачей ( технология массивов ) — упорядочение по использованию. Вместе с тем алгоритмы более подвижны (могут чаще меняться), чем данные. Это вызывает необходимость переупорядочения данных, которые к тому же могут повторяться в различных задачах.
2. В связи с этим предложена другая, широко используемая технология баз данных , представляющая собой упорядочение по хранению.

Под базой данных (БД) понимают совокупность хранящихся вместе данных при наличии такой минимальной избыточности, которая допускает их использование оптимальным образом для одного или нескольких приложений. Целью создания баз данных , как разновидности информационной технологии и формы хранения данных, является построение системы данных, не зависящих от принятых алгоритмов (программного обеспечения), применяемых технических средств и физического расположения данных в ЭВМ; обеспечивающих непротиворечивую и целостную информацию при нерегламентируемых запросах. БД предполагает многоцелевое ее использование (несколько пользователей, множество форм документов и запросов одного пользователя).

База знаний (БЗ) представляет собой совокупность БД и используемых правил, полученных от лиц, принимающих решения (ЛПР).

Наряду с понятием «база данных» существует термин «банк данных» , который имеет две трактовки.

1. В настоящее время данные обрабатываются децентрализованно (на рабочих местах) с помощью персональных компьютеров (ПК). Первоначально же использовалась централизованная обработка на больших ЭВМ. В силу централизации базу данных называли банком данных и потому часто не делают различия между базами и банками данных.
2. Банк данных – база данных и система управления ею (СУБД). СУБД (например, FoxPro) представляет собой приложение для создания баз данных как совокупности двумерных таблиц.

В силу многогранности баз данных и СУБД (комплекса технических и программных средств для хранения, поиска, защиты и использования данных) имеется множество классификационных признаков. Классификация БД по основным из них приведена на рис.5.2.

Рис. 5.2. Классификация БД.

Отдельно следует классифицировать системы управления базами данных (рис.5.3).

Базы данных могут классифицироваться и с точки зрения экономической: по условиям предоставления услуг – бесплатные и платные (бесприбыльные, коммерческие); по форме собственности – государственные, негосударственные; по степени доступности – общедоступные, с ограниченным кругом пользователей.

Рис. 5.3. Классификация СУБД.

Состав СУБД и работа БД. СУБД представляет собой оболочку, с помощью которой при организации структуры таблиц и заполнения их данными получается та или иная база данных. В связи с этим имеет смысл обсудить системы программно-технических, организационных и «человеческих» составляющих (рис.5.4).

Рис. 5.4. Структура СУБД.

Программные средства включают систему управления, обеспечивающую ввод-вывод, обработку и хранение информации, создание, модификацию и тестирование БД, трансляторы.

Базовыми внутренними языками программирования являются языки четвертого поколения. В качестве базовых языков могут использоваться C, C++, Pascal, Object Pascal. Язык C++ позволяет строить программы на языке Visual Basic с широким спектром возможностей, более близком и понятном даже пользователю-непрофессионалу, и на непроцедурном (декларативном) языке структурированных запросов SQL. Следует отметить, что исторически для системы управления базой данных сложились три языка:

1) язык описания данных (ЯОД), называемый также языком описания схем, — для построения структуры («шапки») таблиц БД;

2) язык манипулирования данными (ЯМД) — для заполнения БД данными и операций обновления (запись, удаление, модификация);

3) язык запросов — язык поиска наборов величин в файле в соответствии с заданной совокупностью критериев поиска и выдачи затребованных данных без изменения содержимого файлов и БД (язык преобразования критериев в систему команд).

В настоящее время функции всех трех языков выполняет язык SQL, относящийся к классу языков, базирующихся на исчислении кортежей (кортеж чаще всего является единицей информации), языки СУБД FoxPro, Visual Basic for Application (СУБД Access) и т.д.

Вместе с тем сохранились и языки запросов, например язык запросов по примеру Query By Example (QBE) класса исчисления доменов. Отметим, что эти языки в качестве «информационной единицы» БД используют отдельную запись. С помощью языков БД создаются приложения, базы данных и интерфейс пользователя, включающий экранные формы, меню, отчеты. При создании БД на базе СУБД FoxPro эти элементы (объекты) фиксируются в отдельных файлах, которые, в свою очередь, сосредоточиваются в одном файле, называемом проектом. После отработки БД проект преобразуется в приложение. В СУБД Access все созданные объекты размещаются в одном файле.

Для работы с созданной БД пользователю или администратору БД следует иметь перечень файлов-таблиц с описанием состава их данных (структуры, схемы). Для этого создается специальный файл, называемый словарем данных (депозитарием, словарем-справочником, энциклопедией). Описание БД относится к метаинформации.

В качестве технических средств могут выступать супер- или персональные компьютеры с соответствующими периферийными устройствами.

Организационно-методические средства — это совокупность инструкций, методических и регламентирующих материалов, описаний структуры и процедуры работы пользователя с СУБД и БД.

Пользователей возможно разделить на две основные категории: конечные пользователи; администраторы баз данных.

Особо следует поговорить об администраторе базы данных (АБД). Естественно, что база данных строится для конечного пользователя (КП). Однако первоначально предполагалось, что КП не смогут работать без специалиста-программиста, которого назвали администратором базы данных. С появлением СУБД они взяли на себя значительную часть функций АБД, особенно для БД с небольшим объемом данных. Однако для крупных централизованных и распределенных баз данных потребность в АБД сохранилась. В широком плане под АБД понимают системных аналитиков, проектировщиков структур данных и информационного обеспечения, проектировщиков технологии процессов обработки, системных и прикладных программистов, операторов, специалистов в предметной области и по техническому обслуживанию. Иными словами, в крупных базах данных это могут быть коллективы специалистов. В обязанности АБД входит:

1) анализ предметной области, статус информации и пользователей;

2) проектирование структуры и модификация данных;

3) задание и обеспечение целостности;

4) загрузка и ведение БД;

5) защита данных;

6) обеспечение восстановления БД;

7) сбор и статистическая обработка обращений к БД, анализ эффективности функционирования БД;

8) работа с пользователем.

Одним из важнейших инструментов АБД является словарь.

Банк данных – автоматизированная информационная система централи-зованного хранения и коллективного использования данных. В состав банка данных входят одна или несколько баз данных, справочник баз данных, СУБД, а также библиотеки запросов и прикладных программ.

Банк данных инноваций – это база данных инноваций, реализующая одну из основных задач информационной поддержки инновационной деятельности в науке и образовании.

На сайте «Национального Информационного Центра по Науке и Инновациям – ScienceRF» Вы можете ознакомиться со следующим банком данных инноваций: http://www.sciencerf.ru/client/invest.aspx.

Банк данных законопроектов. Технология ведения банка данных законопроектов имеет много общего с ведением эталонного банка данных правовой информации. Цель его создания — совершенствование процесса подготовки и принятия законопроектов на основе формирования полной картины процесса законотворчества в республике.

Этот банк является автоматизированной системой централизованного учета, накопления и доведения до сведения заинтересованных лиц информации о законотворческой деятельности в Республике Беларусь.

Информационное наполнение компьютерного банка данных проектов законов составляют точные копии проектов законов и предусмотренных законодательством сопроводительных документов к ним. В настоящее время в компьютерном банке данных проектов законов содержится более 550 проектов законов и 8000 сопроводительных документов к ним.

Банк данных «Законодательство Российской Федерации». Банк данных «Законодательство Российской Федерации» представляет собой совместный проект Национального центра правовой информации Республики Беларусь и Научного центра правовой информации при Министерстве юстиции Российской Федерации. Банк данных включает около 60 тысяч документов. Его программное обеспечение и распространение предоставляет Национальный центр правовой информации Республики Беларусь, а информационное наполнение — Научный центр правовой информации при Министерстве юстиции Российской Федерации.

Банк данных «Международные договоры». Банк данных «Международные договоры» включает свыше 2,8 тысяч международных договоров Республики Беларусь, а также правовых актов, принятых в рамках Союзного государства, Содружества Независимых Государств и других межгосударственных образований.

Банк данных «Решения органов местного управления и самоуправления». Банк данных «Решения органов местного управления и самоуправления» включает более 3 тысяч правовых актов областных и Минского городского Советов депутатов, а также облисполкомов и Минского горисполкома.

Банк данных «Судебная практика». Банк данных «Судебная практика» включает документы, в числе которых постановления пленумов Верховного Суда и Высшего Хозяйственного Суда Республики Беларусь, разъяснения Высшего Хозяйственного Суда Республики Беларусь, определения (решения) коллегий Верховного Суда Республики Беларусь, постановления президиумов областных судов (суда г. Минска), обзоры судебной практики, подготовленные отделом обобщений судебной практики Верховного Суда Республики Беларусь.

В соответствии с распоряжением Президента Республики Беларусь от 5 апреля 2002 г. № 89рп «Об утверждении мероприятий по реализации предложений, изложенных в выступлении Президента Республики Беларусь Лукашенко А.Г., докладах руководителей судов, выступлениях участников второго съезда судей Республики Беларусь» НЦПИ при участии Верховного Суда, Высшего Хозяйственного Суда и Министерства юстиции Республики Беларусь разработан новый интегрированный банк данных «Судебная практика».

Эталонный и другие банки данных правовой информации являются неотъемлемой частью государственной системы правовой информации. Они позволяют не только быстро найти необходимый нормативный правовой акт в актуальном состоянии, но и выполнять задачи по систематизации и кодификации действующего законодательства.

Комплекс таких достоинств, как официальность информации, оперативность обновления, расширенные возможности проведения логических (поисковых) операций между и внутри поисковых полей, вывод документов на печать и в файл из рубрикатора, копирование документа (части документа) с его реквизитами и источником опубликования в Microsoft Word, возможность перехода из словаря терминов и определений на документ, содержащий толкование термина, гиперссылки и иные характеристики, делают эти банки данных поистине уникальными поисковыми системами. Программное обеспечение и поисковые возможности этих систем постоянно совершенствуются.

Чем отличаются банк терминов и база знаний

Рис. 16.1. Классификация банков данных Рис. 16.2. Пользователи БнД Рис. 16.3. Сетевая модель с разнотипными файлами Рис. 16.4. Реляционная модель данных (РМД)

Банки и базы данных. Системы управления базами данных

Успешно изучив это занятие, Вы будете знать :

• понятие и назначение банков данных;
• требования, предъявляемые к банкам данных;
• разновидности банков данных;
• понятие, виды и назначение баз данных;
• какие бывают модели данных;
• виды систем управления базами данных (СУБД).

После изучения данной темы Вы будете уметь :

• анализировать существующие технологи создания банков данных, чтобы в будущем выбрать наиболее применимую технологию для решения практических задач;
• различать существующие виды баз данных.

После изучения материала Вы будете обладать навыками :

• классификации средств, предназначенных для создания баз данных;
• определения (выбора) технологии создания баз данных.

Основные понятия к теме 16

Доступ к банку данных

Администратор банка данных

Словарь данных , метаинформация , класс объектов

Интегрированные и распределенные БД

Иерархическая , сетевая и реляционная модель данных

Понятие банка данных

Одним из важнейших условий обеспечения эффективного функционирования любой организации является наличие развитой информационной системы.

Информационная система представляет собой систему, реализующую автоматизированный сбор, обработку и манипулирование данными и включающую в себя технические средства обработки данных, программное обеспечение и специалистов предметных областей.

Современной формой информационных систем являются банки данных, которые включают в свой состав вычислительную систему, одну или несколько баз данных (БД), систему управления базами данных (СУБД) и набор прикладных программ (ПП).

Банк данных (БнД) является современной формой организации хранения и доступа к информации.

Прикладные программы (приложения) в составе банков данных служат для обработки данных, вычислений и формирования выходных документов по заданной форме.

Ядром БнД является база данных (БД) .

База данных (БД) обеспечивает хранение информации и представляет собой поименованную совокупность данных, организованных по определенным правилам, включающих общие принципы описания, хранения и манипулирования данными.

База данных находится под управлением определенной системы управления базой данных ( СУБД ), которая представляет собой пакет прикладных программ и совокупность языковых средств обработки данных (ЯОД), предназначенных для создания, сопровождения и использования данных.

Основными функциями банков данных являются :

• хранение данных и их защита;
• изменение (обновление, добавление и удаление) хранимых данных;
• поиск и отбор данных по запросам пользователей;
• обработка данных и вывод результатов.

Классификация банков данных приведена на рис. 16.1 .

Преимущества использования банков данных

Использование БнД при правильной его организации позволит:

• обеспечить большую доступность данных для всех категорий сотрудников;
• сократить бумажный документооборот, получать разнообразные по форме и содержанию документы;
• перераспределить функции между сотрудниками, изменить характер выполняемых функций и, как следствие, улучшить всю систему управления предприятием.

Пользователи банков данных

В процессе создания и эксплуатации БнД с ним взаимодействуют пользователи разных категорий (рис. 16.2 ).

Пользователи-параметристы — это пользователи, которые в процессе работы с базой данных могут менять содержание БнД. Другие могут только использовать хранящуюся в БнД информацию.

Терминальные пользователи могут взаимодействовать с БнД как непосредственно, так и через посредников.

Специфические пользователи БнД — сотрудники информационных служб. Часто бывает желательным, чтобы другая информация была для них закрыта.

Администраторы БнД — лица, ответственные за создание БнД и его надежное функционирование, за соблюдение регламента доступа к хранимым данным, за развитие БнД.

Базы данных

В некоторых системах, например, Access, под базой данных (БД) понимают совокупность разных объектов: таблиц, запросов, форм, отчетов, макросов и модулей, т.е. понятие базы данных расширено и включает в себя практически все информационные компоненты, созданные для конкретного приложения. В других системах, в частности в СУБД Paradox, для обозначения подобной совокупности взаимосвязанных объектов используется понятие «семейство».

Поэтому при работе с конкретной системой необходимо, прежде всего, уточнить терминологию, используемую в ней.

Классификация баз данных

Существуют различные классификации баз данных .

1. По форме представления информации:
   • визуальные;
   • аудиосистемы;
   • мультимедиа.
2. По характеру организации данных:
   • неструктурированные;
   • частично структурированные;
   • структурированные.
3. По типу хранимой информации:
   • документальные (библиографические, реферативные и полнотекстовые);
   • документальные без хранения самого исходного документа на машинных носителях;
   • документальные с хранением самого исходного документа на машинных носителях;
   • документальные с хранением полного текста исходного документа на машинных носителях (полнотекстовые);
   • фактографические;
   • лексикографические (различные классификаторы, многоязычные словари, словари основ слов).

Базы данных форм документов — обладают некоторыми чертами документальных систем (ищется документ, а не информация о конкретном объекте, форма документа имеет название, по которому обычно и осуществляется ее поиск), так и специфическими особенностями (документ ищется не с целью извлечь из него информацию, а с целью использования его в качестве «шаблона»).

Объектные базы данных организованы как объекты и ссылки к объектам. Объект представляет собой данные и правила, которые оперируют этими данными. Объект включает метод, который является частью определения объекта и запоминается вместе с объектом. В объектных БД данные запоминаются как объекты, классифицированные по типам классов и организованные в иерархическое семейство классов. Класс — коллекция объектов с одинаковыми свойствами. Объекты принадлежат классу. Классы организованы в иерархии.

• локальные (персональные);
• общие (интегрированные, централизованные);
• распределенные базы данных.

• иерархические;
• сетевые;
• реляционные;
• смешанные;
• объектно-ориентированные.

Модели данных

Хранимые в базе данные имеют определенную логическую структуру, т.е. представлены некоторой моделью данных , поддерживаемой СУБД.

В иерархической модели данные представляются в виде древовидной (иерархической) структуры. Она удобна для работы с иерархически упорядоченной информацией и слишком громоздка для информации со сложными логическими связями

Сетевая модель означает представление данных в виде произвольного графа. Главный их недостаток — высокая сложность и жесткость схемы БД, построенной на их основе

Кроме сетевых моделей с равноправными файлами, существуют сетевые модели с разнотипными файлами (рис. 16.3 ) . В таких моделях различают главные (основные) и зависимые файлы. Вход в структуру возможен только через главные файлы.

Связываться между собой могут только записи разных типов.

Особое место среди структурированных систем занимают системы, построенные на использовании инвертированных файлов . Особенность организации данных в них состоит в том, что собственно хранимые данные и информация о связях отделены друг от друга. Основные данные в этих системах хранятся в файлах, записи которых могут иметь сложную структуру.

Реляционная модель данных (РМД) получила название от английского термина relation — отношение. Ее предложил в 1970-е годы сотрудник фирмы IBM Эдгар Кодд. При соблюдении определенных условий отношение представляется в виде двухмерной таблицы, привычной для человека.

Большинство современных БД являются реляционными.

Достоинствами реляционной модели являются простота, удобство реализации, наличие теоретического обоснования и возможность формирования гибкой системы БД, допускающей настройку при формировании запросов. Реляционная модель данных используется в основном в БД среднего размера. При увеличении числа таблиц в базе данных падает скорость работы с ней (рис. 16.4 ).

Объектно-ориентированные БД объединяют в себе две модели данных, реляционную и сетевую, и используются при создании крупных БД со сложными структурами данных

Классификация СУБД

Существуют различные классификации СУДБ .

1. По языкам общения:
   • открытые — это системы, в которых для обращения к базам данных используются универсальные языки программирования;
   • замкнутые — имеют собственные языки общения с пользователями БД;
   • смешанные.
2. По числу уровней в архитектуре:
   • одноуровневые;
   • двухуровневые;
   • трехуровневые системы.

В принципе возможно выделение и большего числа уровней.

• информационные — позволяют организовать хранение информации и доступ к ней. Для выполнения более сложной обработки необходимо писать специальные программы;
• операционные — выполняют достаточно сложную обработку, например, автоматически позволяют получать агрегированные показатели, не хранящиеся непосредственно в базе данных, могут изменять алгоритмы обработки и т.д.

• универсальные;
• специализированные (обычно проблемно-ориентированные СУБД).

Системы объектно-ориентированных баз данных (СООБД) обладают достаточно мощными выразительными возможностями, чтобы непосредственно моделировать сложные объекты.

• настольные — сравнительно невысокие требования к техническим средствам, ориентация на конечного пользователя, низкая стоимость;
• корпоративные — обеспечивают работу в распределенной среде, высокую производительность, поддержку коллективной работы при разработке систем, имеют развитые средства администрирования и более широкие возможности поддержания целостности.

Наиболее известными из корпоративных СУБД являются Oracle, Informix, Sybase, MS SQL Server, Progress и некоторые другие.

Наблюдается связь между классом СУБД и используемой операционной системой.

• СУБД для разработчиков — должны иметь качественные компиляторы и позволять создавать «отчуждаемые» программные продукты, обладать развитыми средствами отладки, включать средства документирования проекта и обладать другими возможностями, позволяющими создавать эффективные сложные системы;
• СУБД для конечных пользователей — должны иметь удобный интерфейс, высокий уровень языковых средств, наличие интеллектуальных модулей подсказок, повышенную защиту от непреднамеренных ошибок («защита от дурака») и т.п.

Практически это можно использовать так.

Наверняка у вас дома есть много видео, музыкальных дисков, книг. Удержать все названия в памяти невозможно — одни дал другу на время, другую брат взял, эту читаю, а те. уже не помню, куда положил. База данных здесь может очень помочь — создаем ее на компьютере, вводим данные всех кассет, дисков, книг. И теперь, когда кто-то захочет взять посмотреть у вас фильм, — отметим это в БД (кто, что и на какой срок взял). И не нужно будет вспоминать, а просто открыть базу данных, составить необходимый запрос и получить всю необходимую информацию.

Такой банк данных можно определить как локальный, некоммерческий, потому что есть один пользователь и все данные находятся на одном компьютере.

Расширим пример 1. Все пользователи в доме объединены в локальную сеть. У одного из пользователей создается сервер этой сети. Вы предоставляете ему свою базу данных и вместе устанавливаете ее на север. Разрешаете доступ к ней другим пользователям, чтобы они могли добавлять данные о своих книгах, кассетах, дисках и делать другие необходимые действия. Назначаете ответственных за поддержание БД в рабочем состоянии.

Теперь можно обмениваться кассетами и дисками не только с близкими друзьями, но и со всеми знакомыми, у которых есть доступ к этому банку данных.

Ситуация: На крупном предприятии работает 2000 человек. Все их дела хранятся в отделе кадров на бумажных носителях. Чтобы посмотреть дело одного работника, уходит много времени на поиск папки с его данными. А еще некоторые работники увольняются, потом приходят новые.

Выход: Предприятие закупает компьютер и базу данных (вместе с СУБД). Заносит все данные работников в базу данных. Теперь можно за несколько секунд по запросу найти данные на любого работника. Если сделать распределенный доступ к базе данных, то директор сможет не отходя от своего компьютера получить эти данные, находясь даже на другом конце земного шара, через Интернет.

То же самое можно проделать и с данными бухгалтерии, склада, магазина, рекламного отдела и т.д.

Данный пример показывает наиболее распространенную практику применения банков данных — в сфере бизнеса (организации и предприятии).

Все знают Государственную библиотеку имени В.И. Ленина. Общее число единиц хранения информации в ней (книг, журналов. ) исчисляется десятками миллионов. Сейчас реализуется проект по созданию базы данных этих единиц хранения информации. Ведь очень удобно, придя в это заведение, не ждать, пока отыщут необходимое вам произведение, а предварительно самому через Интернет посмотреть его наличие в библиотеке и расположение, быстро найти его и уйти. Время поиска лучше потратить на чтение, не правда ли?

Во многих библиотеках в нашей стране и в мире подобные проекты уже реализованы. Жаль только, что очень немногие открывают доступ через Интернет, и их базы данных доступны только с терминалов в здании самой библиотеке. Но в скором будущем, скорее всего, вариант удаленного доступа к подобным БД станет реальностью.

Банки данных (БД) уже являются неотъемлемой частью современного мира. Огромное количество организаций использует эту структуру своей информационной системы — от транснациональных корпораций до продуктовых магазинов соседнем доме. Банки данных используют ввиду их преимуществ перед традиционными средствами хранения информации:

• полнота хранимой в БД информации и компактность большого объема данных (пример с ситуацией в отделе кадров);
• оперативность получения необходимой информации из БД (быстрая реакция системы на запросы, любые расстояния);
• возможность различного анализа данных (т.е. информация может не просто храниться в БД, но и быть проанализирована на предмет выявления новых данных, закономерностей, на основе которых принимают решения) и много других.

База данных обеспечивает хранение информации и представляет собой поименованную совокупность данных, организованных по определенным правилам, включающих общие принципы описания, хранения и манипулирования данными.

База данных находится под управлением определенной системы управления базой данных (СУБД).

В базах данных могут храниться различные виды данных. Хранение этих данных, как правило, осуществляется по определенной модели (системе): иерархической, сетевой, реляционной и объектно-ориентированной. Самой распространенной является реляционная модель данных, благодаря простоте, удобству и понятности организации хранения данных.

Все СУБД разделяются на виды. В зависимости от поставленных задач необходимо выбрать ту, которая наиболее удовлетворяет интересам организации и запросам пользователей.

1. Что такое банк данных? Какие виды банков данных вы знаете?
2. Назовите функции администратора БнД.
3. Какие необходимые условия должны быть соблюдены для успешного функционирования БД?
4. Что такое базы данных и какие их виды вы знаете?
5. Что такое реляционная модель данных?
6. Что такое система управления базой данных?

Задания для самостоятельной работы

Выполните задания к теме 16 в тетради-практикуме.

Что такое банк данных?

Банк данных – это система хранения данных, содержащая информацию, которая относится к определенному подразделению организации. Он содержит небольшую и избранную часть данных, которые компания хранит в более крупной системе хранения. Компании используют банк данных для более эффективного анализа информации по отделам. В нем представлены обобщенные данные, которые ключевые заинтересованные стороны могут использовать для быстрого принятия обоснованных решений.

Например, компания может хранить данные из различных источников, таких как информация о поставщиках, заказы, данные датчиков, информация о сотрудниках и финансовые записи в своем хранилище данных или озере данных. Однако компания хранит информацию, относящуюся, например, к отделу маркетинга, такую как обзоры в социальных сетях и записи клиентов, в банке данных.

Как банк данных соотносится с другими типами систем хранения данных?

Компании используют несколько различных типов систем хранения данных для управления данными и аналитики. Давайте рассмотрим некоторые распространенные типы хранения данных, чтобы понять контекст, в котором компании используют банки данных.

База данных

База данных – это организованное хранилище, которое компьютерные системы используют для хранения, поиска, извлечения и анализа информации. Существуют различные типы баз данных, например реляционные базы данных. Реляционная база данных хранит информацию в таблицах, состоящих из строк и столбцов. Данные в разных таблицах связаны уникальным идентификатором, называемым ключом. Ключи – это неповторяющиеся значения в определенных столбцах.

Банк данных и база данных

Банк данных служит передовым элементом для данных отдела. Банк данных можно использовать для извлечения и анализа информации. Тем временем база данных собирает, управляет и хранит информацию. Затем можно использовать инструменты для обработки, форматирования и передачи сохраненной информации в банк данных.

Хранилище данных

Хранилище данных – это обширная система баз данных, в которой хранится информация для всего бизнеса. В нем необработанная информация собирается из различных источников, таких как программное обеспечение для бизнеса и каналы социальных сетей, и обрабатывается в структурированные данные, хранящиеся в табличном формате. Компании могут подключить корпоративное хранилище данных к инструментам бизнес-аналитики для принятия более разумных решений.

Хранилище данных и банк данных

Банк данных обладает многими качествами хранилища данных. Их отличие заключается в том, что хранилище данных содержит общекорпоративные данные по различным темам. Между тем, банк данных хранит информацию, тесно связанную с конкретным предметом. Например, хранилище данных может содержать информацию для отделов маркетинга, управления персоналом, закупок и поддержки клиентов. Однако банк данных может хранить только транзакционные данные, относящиеся к одному отделу. Привлекательность создания банка данных заключается в том, что отделы, которые управляют своими банками данных, имеют полный контроль над загрузкой своих данных и управлением ими.

Многие организации используют такие технологии, как совместное использование данных, для публикации банков данных в центральном хранилище данных. Благодаря этому они могут стать более гибкими, распределяя права собственности и изолируя рабочие нагрузки. Аналогичным образом, совместное использование данных позволяет банкам данных отделов использовать данные из хранилища данных или других банков данных.

Озеро данных

Озеро данных – это хранилище данных, в котором хранится необработанная и неструктурированная информация. Оно не хранит информацию в файлах и папках. Вместо этого оно хранит необработанную информацию в плоской иерархии в огромном хранилище. В озерах данных хранятся различные типы необработанной информации, включая текстовые документы, изображения, видео и аудио.

Аналитики данных используют озера данных для прогнозного анализа неструктурированных данных. Например, в озере данных могут храниться тексты из обзоров в социальных сетях, которые компании могут использовать для анализа тональности. Аналитики данных могут использовать анализ настроений для выявления тенденций негативного мнения для компании.

Банк данных и озеро данных

Поскольку в озерах данных хранятся необработанные данные, часть информации может дублироваться или не иметь значения для компании. Между тем банк данных хранит обработанные данные, отвечающие конкретным потребностям. Озеро данных может быть источником банка данных. Компании определяют тенденции данных, просматривая исторические данные в банках данных, но используют озера данных для глубокого анализа хранимой информации.

OLAP

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) – это метод представления данных в нескольких измерениях. Например, аналитики данных используют куб OLAP для одновременного отображения доходов от продаж в зависимости от месяцев, городов и продуктов. Структуры данных OLAP обширны, поля классифицируются как факты или измерения и приводят к дублированию данных. Это контрастирует с обычными реляционными базами данных, которые предпочитают узкие структуры и небольшое дублирование данных.

Банк данных и куб OLAP

OLAP – это особая стратегия хранения информации, которая денормализует данные в широкие таблицы. OLAP упрощает сложные представления многомерных данных. Некоторые банки данных могут использовать OLAP для структурирования своей информации, в то время как другие используют обычные нормализованные структуры. Бизнес-аналитики используют структуры OLAP для визуализации информации из банка данных.

Хранилище рабочих данных

Оперативное хранилище данных (СОД) – это хранилище информации, которое выступает в качестве посредника между источниками данных и хранилищем данных. Аналитики данных используют ODS для предоставления отчетов о транзакционных данных в режиме, близком к реальному времени. ODS поддерживает простые запросы и предоставляет лишь ограниченный объем информации. Например, в СОД могут храниться записи о продажах только в течение последних 12 часов.

Банк данных и ODS

Банк данных извлекает предметную информацию из хранилища данных, а ODS отправляет информацию в хранилище данных для обработки. Банки данных предоставляют историческую информацию, которую можно проанализировать, но ODS предоставляет обновленное представление о текущих операциях. Например, банк данных можно использовать для определения моделей продаж за последний квартал, но получать почасовые обновления данных о продажах из ODS.

Почему банк данных важен?

Вот несколько веских причин, по которым компании могут использовать банк данных.

Более эффективное извлечение данных

Используя банк данных, компании могут более эффективно получать доступ к конкретной информации. По сравнению с хранилищем данных банк данных содержит актуальную и подробную информацию, к которой отдел часто обращается. Поэтому бизнес-менеджерам не нужно искать информацию во всем хранилище данных для создания отчетов о производительности или графиков.

Оптимизация процесса принятия решений

Компании могут создавать подмножество данных из хранилища данных с банком данных. Затем сотрудники отдела могут анализировать данные и принимать решения на основе того же набора информации.

Более эффективное управление информацией

Банк данных предоставляет сотрудникам высокодетализированные привилегии доступа. Это означает, что компания может разрешить определенному лицу просматривать или извлекать определенные данные. Это помогает компаниям улучшить управление данными и обеспечить соблюдение политик доступа к информации. Например, банки данных можно использовать для предоставления сотрудникам доступа к определенной информации в хранилище данных.

Гибкое управление данными

Банк данных меньше и содержит меньше таблиц, чем хранилище данных. Это означает, что инженеры по обработке данных могут управлять информацией в банке данных и изменять ее, не вызывая серьезных изменений в базе данных.

Как работает банк данных?

Банк данных превращает необработанную информацию в структурированный, значимый контент для конкретного бизнес-отдела. Для этого инженеры по обработке данных создали банк данных для получения информации либо из хранилища данных, либо непосредственно из внешних источников данных.

При подключении к хранилищу данных банк данных извлекает подборку информации, относящейся к подразделению. Часто информация содержит обобщенные данные и исключает ненужные или подробные данные.

ETL

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) – это процесс интеграции и передачи информации из различных источников данных в единую физическую базу данных. Банки данных используют ETL для извлечения информации из внешних источников, когда она не поступает из хранилища данных. Процесс включает в себя указанные ниже шаги.

• Extract: сбор необработанной информации из различных источников
• Transform: структурирование информации в единый формат
• Load: передача обработанных данных в базу данных

Инструменты ETL копируют информацию из внешних источников, таких как электронные таблицы, приложения и текстовые документы. Затем банк данных обрабатывает, упорядочивает и хранит информацию в структурированной форме.

Аналитика

Бизнес-аналитики используют программные инструменты для извлечения, анализа и представления данных из банка. Например, информация, хранящаяся в банках данных, используется для проведения бизнес-анализа, создания информационных панелей и использования облачных приложений.

Каждый банк данных обслуживает небольшое количество пользователей. Например, менеджер по маркетингу и старшие маркетологи имеют доступ к банку данных, поэтому создание отчетов и графиков или выполнение прогнозного анализа занимает меньше времени.

Какие существуют типы банков данных?

Это разные типы банков данных.

Зависимый банк данных

Зависимый банк данных заполняет свое хранилище подмножеством информации из централизованного хранилища данных. Хранилище данных собирает всю информацию из источников данных. Затем банк данных запрашивает и извлекает информацию о конкретном субъекте из хранилища данных.

Преимущества и недостатки

Большинство работ по управлению и администрированию данных выполняется в хранилище данных. Это означает, что бизнес-аналитикам не нужно обладать высокой квалификацией в управлении базами данных, чтобы использовать информацию из банка данных. Хотя зависимые банки данных значительно упрощают извлечение информации, они представляют собой единую точку отказа. Если хранилище данных выйдет из строя, все подключенные банки данных также выйдут из строя.

Независимый банк данных

Независимый банк данных не зависит от центрального хранилища данных или любого другого банка данных. Каждый банк данных собирает информацию из своих источников, а не из хранилища данных. Независимые банки данных подходят для небольших компаний, но доступ к информации и ее анализ требуется только определенным отделам.

Преимущества и недостатки

Компании могут относительно легко создавать независимые банки данных. Однако управлять ими может быть сложно. Это связано с тем, что бизнес-аналитикам необходимо выполнять административную работу касательно базы данных в каждом банке данных. Обмениваться данными между различными банками данных легко, используя такие стратегии, как совместное использование данных; отделы могут считывать данные другого отдела и даже дополнять их своими собственными данными. Однако необходимо внедрить надежную стратегию каталогизации данных, чтобы каждый отдел знал, что искать.

Гибридный банк данных

Гибридные банки данных собирают информацию из хранилища данных и из внешних источников. Это позволяет компаниям гибко тестировать независимые источники данных перед отправкой данных в хранилище данных.

Например, предположим, что вы запускаете новый продукт и хотите проанализировать его первоначальные данные о продажах. Банк данных использует информацию о продажах, поступающую непосредственно из программного обеспечения для электронной коммерции, и извлекает записи о продажах других продуктов из банка данных. После того как продукт станет постоянным атрибутом в вашем магазине, вы направляете данные транзакции в хранилище данных.

Каковы структуры банка данных?

Банки данных используют эти структуры для хранения и представления информации.

Звездная структура

Звездная структура имеет таблицу фактов в центре и ответвляется на несколько таблиц измерений. В результате получается соединение в форме звезды. Таблица фактов – это таблица данных, содержащая сводные данные, которые можно использовать в аналитических целях. В то же время таблицы измерений содержат описательную информацию в таблице фактов. Каждая таблица измерений связана с таблицей фактов с помощью внешнего ключа. Внешний ключ – это уникальный идентификатор, например идентификатор продукта или поставщика.

Например, таблица фактов для проводок продажи содержит указанные ниже столбцы.

• Идентификатор продаж
• Идентификатор продукта
• Идентификатор поставщика
• Сумма продаж

В таблице измерений для продуктов хранится указанная ниже информация.

• Идентификатор продукта
• Название продукта
• Себестоимость продукта

Таблица аналитик поставщика содержит указанные ниже столбцы.

• Идентификатор поставщика
• Название поставщика
• Город

Преимущества

В структуре «звезда» таблица размеров денормализована, чтобы не распространяться на дополнительные таблицы. Это означает, что таблица измерений может содержать избыточные данные, но повышает скорость поиска и извлечения. Кроме того, для хранения таблиц измерений требуется меньше места.

Бизнес-аналитики могут использовать банк данных со звездообразной структурой для упрощения сложных запросов. При поиске конкретной записи о продажах система управления данными выполняет поиск в таблице фактов. Когда система банка данных находит правильную запись, она использует идентификатор продукта и идентификатор поставщика для запроса данных из соответствующих таблиц измерений.

Денормализованная структура

Денормализованная структура хранит все связанные данные в одной таблице. Она не имеет сложных соединений между таблицами фактов и таблицами измерений. Аналитики данных используют денормализованный банк данных, потому что это повышает скорость выполнения запросов. Например, поиск записи о продажах происходит в одной денормализованной таблице указанным ниже образом.

• Идентификатор продаж
• Продукт
• Название продукта
• Себестоимость продукта
• Название модели
• Вес
• Размер
• Поставщик
• Название поставщика
• Город
• Сумма продаж

Денормализованный банк данных подходит для отчетности в реальном времени благодаря подходу с одной таблицей. Однако денормализация банка данных приводит к избыточности данных. Например, одно и то же название продукта может отображаться в нескольких записях. Это создает дополнительное пространство для хранения данных и приводит к дорогостоящим затратам на внедрение.

Каковы шаги по внедрению банка данных?

Инженеры облачных данных создали банк данных, выполнив следующие действия:

1. Запустите свою платформу данных, оптимизированную для облака.
2. Заполните банк бизнес-данными. Это гарантирует, что данные имеют правильный формат и актуальны для бизнес-пользователей.
3. Настройте банк данных так, чтобы несколько пользователей могли получить доступ к данным из него. Например, они устанавливают панель управления отчетами в банке данных.
4. Продолжайте отслеживать, оптимизировать и устранять проблемы во время работы банка данных.

Как внедрить банк данных на AWS?

Компаниям необходимо обрабатывать растущие объемы данных, которые максимально расширяют обычное хранилище банка данных. Банки данных, установленные на локальных серверах, трудно масштабировать. Облачная архитектура предлагает более дешевую, масштабируемую и управляемую интеграцию банков данных корпоративного уровня.

Amazon Redshift – это решение для хранения данных, которое можно использовать для внедрения банков данных в облаке. Получите полезные результаты по всем имеющимся данным, выполняя интерактивный и прогностический анализ по сложным данным огромного размера во всех корпоративных базах данных, озерах данных, хранилищах данных и тысячам наборов данных сторонних организаций. Можно с легкостью автоматически создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML). В Amazon Redshift можно создавать банки данных и использовать их для принятия более разумных решений.

Amazon Redshift обладает некоторыми ключевыми функциями, которые делают его отличным решением для банка данных:

• При использовании Amazon Redshift Serverless все вопросы, связанные с размером и масштабом кластера, решаются за вас.
• Благодаря встроенной функции совместного использования данных, данные в вашем банке могут обращаться к данным в хранилище данных или могут быть переданы в ваше хранилище данных.

Создайте учетную запись AWS и начните работу с банками данных уже сегодня.