что такое сетевая бд какой пример сетевой бд можно привести
Сетевая модель данных
Материал из ПИЭ.Wiki
Содержание
Историческая справка
В 1971 группа DTBG (Database Task Group) представила в американский национальный институт стандартов отчет, который послужил в дальнейшем основой для разработки сетевых систем управления базами данных. Стандарт сетевой модели был создан в 1975 году организацией CODASYL (Conference of Data System Languages), которая определила базовые понятия модели и формальный язык описания.
Типичным представителем систем, основанных на сетевой модели данных, является СУБД IDMS (Integrated Database Management System), разработанная компанией Cullinet Software, Inc. и изначально ориентированная на использования на мейнфреймах компании IBM. Архитектура системы основана на предложениях DBTG организации CODASYL. В настоящее время IDMS принадлежит компании Computer Associates.
Основные элементы сетевой модели данных
Особенности построения сетевой модели данных
Реализация групповых отношений в сетевой модели осуществляется с использованием указателей (адресов связи или ссылок), которые устанавливают связь между владельцем и членом группового отношения. Запись может состоять в отношениях разных типов (1:1, 1:N, M:N). Заметим, что если один из вариантов установления связи 1:1 очевиден (в запись – владелец отношения, поля которой соответствуют атрибутам сущности, включается дополнительное поле – указатель на запись – член отношения), то возможность представления связей 1:N и M:N таким же образом весьма проблематична. Поэтому наиболее распространенным способом организации связей в сетевых СУБД является введение дополнительного типа записей, полями которых являются указатели.
Преимущества
Недостатки
Операции над данными сетевой модели
Использования сетевой модели
Сетевые модели также создавались для мало ресурсных ЭВМ. Это достаточно сложные структуры, состоящие из «наборов» – поименованных двухуровневых деревьев. «Наборы» соединяются с помощью «записей-связок», образуя цепочки и т.д. При разработке сетевых моделей было выдумано множество «маленьких хитростей», позволяющих увеличить производительность СУБД, но существенно усложнивших последние. Прикладной программист должен знать массу терминов, изучить несколько внутренних языков СУБД, детально представлять логическую структуру базы данных для осуществления навигации среди различных экземпляров, наборов, записей и т.п. Один из разработчиков операционной системы UNIX сказал «Сетевая база – это самый верный способ потерять данные».
СУБД, поддерживающие сетевую модель, широко использовались на вычислительных системах серии IBM 360/370 (ЕС ЭВМ). В качестве примеров таких систем можно указать IDMS, UNIBAD (БАНК), аналоги СЕДАН, СЕТОР. На персональных компьютерах сетевые СУБД не получили широкого распространения. Примером сетевой СУБД для персонального компьютера является db_VISTA III. Отметим, что система db_VISTA реализована на языке С и поэтому является переносимой. Система может эксплуатироваться на ПЭВМ типа IBM PC, SUN, Macintosh.
Пример сетевой базы данных
На рисунке показан простой пример схемы сетевой БД.
На этом рисунке показаны три типа записи: Отдел, Служащие и Руководитель и три типа связи: Состоит из служащих, Имеет руководителя и Является служащим.
В типе связи Состоит из служащих типом записи-предком является Отдел, а типом записи-потомком – Служащие (экземпляр этого типа связи связывает экземпляр типа записи Отдел со многими экземплярами типа записи Служащие, соответствующими всем служащим данного отдела).
В типе связи Имеет руководителя типом записи-предком является Отдел, а типом записи-потомком – Руководитель (экземпляр этого типа связи связывает экземпляр типа записи Отдел с одним экземпляром типа записи Руководитель, соответствующим руководителю данного отдела).
Наконец, в типе связи Является служащим типом записи-предком является Руководитель, а типом записи-потомком – Служащие (экземпляр этого типа связи связывает экземпляр типа записи Руководитель с одним экземпляром типа записи Служащие, соответствующим тому служащему, которым является данный руководитель).
Сетевые БД
Урок 28. Информатика и ИКТ 11 класс (к учебнику Н. Д. Угриновича)
В данный момент вы не можете посмотреть или раздать видеоурок ученикам
Чтобы получить доступ к этому и другим видеоурокам комплекта, вам нужно добавить его в личный кабинет, приобрев в каталоге.
Получите невероятные возможности
Конспект урока «Сетевые БД»
На прошлом уроке мы с вами рассмотрели иерархические базы данных. В частности, узнали, что иерархическая структура – это многоуровневая форма организации объектов со строгой соотнесённостью объектов нижнего уровня определённому объекту верхнего уровня.
Также познакомились с такими элементами иерархической базы данных, как корень, предок, потомок и близнецы.
На этом уроке мы с вами рассмотрим сетевые базы данных, узнаем, чем сетевая структура отличается от иерархической, а также создадим сетевую базу данных на примере.
Сетевая структура – это логическая модель данных, которая является расширением иерархической структуры.
Давайте рассмотрим, чем отличается иерархическая структура от сетевой. Нам показаны два рисунка, на которых изображены иерархическая и сетевая структуры соответственно.
Как мы можем видеть, в иерархической структуре у потомка может быть только один предок. А вот в сетевой структуре у потомка может быть несколько предков.
Т. е. в сетевой структуре нет ограничений на связи между объектами. Это говорит о том, что в ней могут находиться объекты, которые имеют более одного предка. Таким образом они организуют структуру, похожую на сеть. Примером сетевой базы данных является организация информации во Всемирной паутине глобальной компьютерной сети Интернет. Гиперссылки связывают между собой сотни миллионов документов в единую распределённую сетевую базу данных.
Также к примерам сетевой базы данных относится генеалогическое древо, т. к. в данной структуре у потомков имеется по 2 предка. То есть потомки (объекты нижележащего уровня) имеют всегда более одно предка (объекта вышестоящего уровня).
К примерам сетевой базы данных можно отнести и организацию работы на факультете.
Давайте составим схему. На любом факультете есть преподаватели и декан. Изобразим при помощи прямоугольников сам факультет, преподавателей и декана.
Преподаватели и декан работают на факультете. Давайте изобразим это при помощи стрелок.
В свою очередь, любой факультет состоит из преподавателей. Также отобразим это отношение на схеме.
Ну и любой факультет имеет начальника, то есть декана. Снова изобразим это отношение.
Таким образом мы составили с вами сетевую структуру факультета.
Любая сетевая база данных состоит из наборов записей, которые связаны между собой так, что записи могут содержать явные ссылки на другие наборы записей. То есть все объекты сетевой базы данных так или иначе связаны между собой. Так они образуют сеть. Все же связи между записями хранятся непосредственно в самой базе данных.
А сейчас рассмотрим операции, которые могут выполняться над данными в сетевой базе данных.
· Добавить. Внесение (добавление) записи в базу данных. Например, добавление нового преподавателя на факультет при его приёме на работу.
· Извлечь. Извлечение нужной нам записи из базы данных. Например, сведения о каком-либо преподавателе.
· Обновить. Это действие включает в себя изменение значения элементов записи, которая была предварительно извлечена. То есть, например, внесение дополнительных данных о преподавателе.
· Включить в групповое отношение. При выполнении этого действия мы связываем существующую подчинённую запись с записью-владельцем, то есть создаём своеобразную группу. Например, при приёме на работу нового преподавателя после внесения о нём записи в базу данных, мы будем связывать его с факультетом, на котором он работает.
· Исключить из группового отношения. Это действие разрывает связь между записью-владельцем и записью-членом. Такое действие выполняется, например, при увольнении преподавателя.
· Переключить. При помощи этого действия можно связать существующую подчинённую запись с другой записью-владельцем в том же групповом отношении. Например, при переводе преподавателя с одного факультета на другой в этом же университете.
Первоначально сетевая модель данных создавалась как инструмент для программистов. Базовым же языком программирования был выбран COBOL. Первая сетевая модель была предложена в 1969 году и развивалась до 1980-х годов.
К основному достоинству сетевой модели относятся высокая эффективность затрат памяти и оперативность (быстродействие). К основным недостаткам относятся сложность и жёсткость схемы базы, а также сложное понимание. Помимо этого, из-за возможности установки произвольных связей между записями, в этой модели ослаблен контроль целостности.
Возвращаясь же к сравнению иерархической базы данных и сетевой, можно сказать, что они обе обеспечивают достаточно быстрый доступ к данным. Но, в то же время, если нам необходимо получить какие-либо данные из иерархической базы данных, мы должны начинать запрос с корневой вершины. А вот в сетевой базе данных, так как каждая вершина может иметь связь с любой другой, соответственно данные являются более равноправными, то запрос можно отправлять на любой узел этой структуры.
А сейчас давайте составим генеалогическое древо, исходя из следующих данных:
· Иванов Андрей Геннадьевич, 28.05.1946 г. р.
· Иванова (Кулибина) Виктория Сергеевна, 05.08.1947 г. р.
· Кулаго Сергей Евгеньевич, 01.01.1947 г. р.
· Кулаго (Каменева) Елена Анатольевна, 19.04.1948 г. р.
· Сергеев Константин Алексеевич, 26.06.1955 г. р.
· Сергеева (Мирская) Анна Александровна, 06.09.1956 г. р.
· Иванов Юрий Андреевич, 04.05.1967 г. р.
· Иванова (Кулаго) Татьяна Сергеевна, 17.03.1968 г. р.
· Сергеев Виталий Валерьевич, 13.11.1977 г. р.
· Сергеева (Кулаго) Наталья Сергеевна, 06.12.1977 г. р.
· Иванова Ольга Юрьевна, 03.08.1991 г. р.
· Иванова Мария Юрьевна, 31.09.1998 г. р.
· Сергеева Екатерина Витальевна, 19.04.1995 г. р.
· Сергеева Дарья Витальевна, 17.03.2000 г. р.
Андрей и Виктория являются родителями Юрия. Сергей и Елена являются родителями Татьяны и Натальи. Константин и Анна – родители Виталия.
Юрий и Татьяна являются родителями Ольги и Марии. Наталья и Виталий – родители Екатерины и Дарьи.
Исходя из этих данных, давайте построим генеалогическое древо.
У нас будет шесть вершин: Андрей, Виктория, Сергей, Елена, Константин и Анна. А также изобразим при помощи стрелок, что Андрей и Виктория, Сергей и Елена, Константин и Анна являются семьями.
Далее у нас сказано, что Андрей и Виктория являются родителями Юрия. Изобразим на втором уровне Юрия и проведём к нему стрелки от Андрея и Виктории.
Сергей и Елена являются родителями Татьяны и Натальи. Проведём стрелки от родителей к дочерям.
Также у нас сказано, что Юрий и Татьяна являются родителями Ольги и Марии. Исходя из этого следует, что Юрий и Татьяна являются мужем и женой.
В условии также сказано, что Константин и Анна являются родителя Виталия. Проведём стрелки от родителей к сыну.
Также у нас сказано, что Наталья и Виталий являются родителями Екатерины и Дарьи, соответственно они являются мужем и женой. Изобразим это отношение на схеме.
У нас осталось четыре человека: Ольга, Мария, Екатерина и Дарья.
Ольга и Мария являются дочерями Юрия и Татьяны. Изобразим это на схеме при помощи стрелок.
Екатерина и Дарья являются дочерями Натальи и Виталия. Также проведём стрелки от родителей к дочерям.
Подпишем каждого из членов семьи, а также даты их рождения.
Мы с вами составили генеалогическое древо семьи. Данное древо является примером сетевой структуры, так как у нас потомки имеют по два предка. Например, Юрий является потомком Андрея и Виктории. Или же Екатерина является потомком Натальи и Виталия.
Если же более подробно рассматривать нашу схему, то мы можем видеть, что Андрей, Виктория, Сергей, Елена, Константин и Анна находятся на первом уровне. Юрий, Татьяна, Наталья и Виталий находятся на втором уровне. А Ольга, Мария, Екатерина и Дарья находятся на третьем уровне.
Также, исходя из этой схемы можно сказать, что те, кто находятся на первом уровне, являются дедушками и бабушками по отношению к Ольге, Марии, Екатерине и Дарье. Те, кто находятся на втором уровне, являются родителями.
Если же обратить внимание на данные, которые нам были предоставлены изначально, то мы можем заметить, что у некоторых членов семьи женского рода две фамилии, одна из которых написана в скобках. Обычно так пишется девичья фамилия тех, кто замужем.
Каждый из вас может построить генеалогическое древо своей семьи, причём количество предков и потомков может быть намного больше, чем в представленном примере.
А сейчас пришла пора подвести итоги урока.
На этом уроке мы с вами познакомились с сетевой структурой. Узнали, чем отличается иерархическая структура от сетевой. Помимо этого, мы построили генеалогическое древо семьи.
Сетевые базы данных.
в Базы данных 14.01.2018 0 11,441 Просмотров
Сетевая база данных – это модель данных, где несколько записей или файлов могут быть связаны с несколькими владельцами файлов и наоборот. Модель может рассматриваться как перевернутое дерево, где каждый член – это отрасли, связанные с владельцем, который находится в нижней части дерева. По сути, это отношения в чистой форме, где один элемент может указывать на множество элементов данных, и само по себе может быть указано несколько элементов данных.
Модель сетевой базы данных позволяет каждой записи иметь несколько родителей и несколько дочерних записей, которые, когда они визуализируются, принимают форму сетевой структуры сетевых записей. В отличие от иерархической модели данных она может иметь только одну родительскую запись, но может иметь много дочерних записей.
Это свойство иметь несколько ссылок применяется двумя способами: схема и сама база данных может рассматриваться как обобщенный график типов записей, которые связаны типами отношений. Основное достоинство базы данных заключается в том, что она позволяет получить более естественное моделирование связей между записями, в отличие от иерархической модели. Но реляционная модель базы данных начала завоевывать всё большую популярность перед сетевой и иерархической моделями из-за её гибкости и производительности, что стало ещё более очевидным, когда аппаратная технология стала ещё быстрее.
Сетевая модель базы данных
Улучшенная форма иерархической модели данных, сетевая модель представляет данные в виде дерева записей. Связи между таблицами (отчеты) выражаются в виде наборов. В наборе есть одна родительская запись (владелец) и одна или более дочерних записей (члены). Связанные записи в наборе напрямую связаны с указателями, а не путём сопоставления повторяющихся столбцов, как и в случае с реляционной моделью данных.
Записи, связанные с одним владельцем
Модель сетевой базы данных позволяет записям из более чем одной таблицы быть связанными с одним владельцем с записями из другой таблицы. Это обеспечивает определенное преимущество над реляционной базой при запросе результатов из нескольких внешних ключей таблиц, связанных с одним первичным ключом таблицы. В базе данных медиа-коллекции, таких как альбом песен и видео записи, все они могут быть членами собственника в одном комплекте, как показано на рисунке 2. Это означает, что оба альбома и фильмы для данного собственника могут быть получены за одну операцию. При этом отпадает необходимость хранить и потенциально изменять порядок временных результатов в середине операции, что приводит к повышению производительности запросов. Без необходимости хранить и сохранять дубликаты столбцы базы данных также помогают уменьшить дисковое пространство и память.
Исследование эффективности
Реальные данные показывают, что прирост производительности и экономия ресурсов с использованием сетевых баз данных может быть довольно значительной. В структуре данных, используются трехсторонние отношения между художником, альбомом и таблицами песни, наши разработчики сравнили изменения данных и выполнение запросов в реляционной модели и сетевой базе данных с помощью настольных систем и небольших, потребительских устройств. Они обнаружили, что сетевая модель использует на 29% меньше дискового пространства для хранения одинакового количества записей и связей, чем реляционная модель данных. Все сбережения при хранении можно отнести к замене ключевых показателей артист-альбом и альбом-песни зарубежные на установленные указатели.
Удаление этих структур данных, оказало огромное влияние на требования к хранению, поскольку типичный индекс B-дерева требует примерно в 1,3 раза больше пространства, чем индексы. Они также обнаружили, что сетевая модель базы данных увеличила до 23 раз лучше производительность вставки и выросла в 123 раза быстрее производительность запросов, как показано в таблице 1.
Сетевая база данных против реляционной базы данных
Различные требования управления означают разные структуры данных и различные методы хранения и доступа к данным. В результате система может состоять из нескольких таблиц без связей или сотни таблиц, связанных со сложными взаимосвязями. В то время как реляционная модель данных является стандартом де-факто, теперь мы знаем, что она не всегда обеспечивает оптимальные решения для более сложных задач управления данными. Выбор подходящей модели данных, или даже объединение нескольких моделей, может дать гораздо более эффективный результат, чем реляционная модель данных работающая в одиночку. В результате достигается значительная экономия затрат, повышение качества и увеличение пользовательского опыта.
Вывод
В то время как реляционная модель данных является очень популярной из-за её простоты использования, она не требует ключа и индексов таблицы, что существенно замедляет работу приложения. Сетевая модель базы данных обеспечивает более быстрый доступ к данным и является оптимальным методом для быстрого применения. Так что если Вы нажмете на любимого артиста, а также если хотите посмотреть список для поиска лишних альбомов и просмотреть названия фильмов на вашем медиа-плеере, это может быть создано сетевыми моделями СУБД.
11 типов современных баз данных: краткие описания, схемы и примеры БД
Типы баз данных, называемых также моделями БД или семействами БД, представляют собой шаблоны и структуры, используемые для организации данных в системе управления базами данных (СУБД). Выбор типа повлияет на то, какие операции сможет выполнять приложение, как будут представлены данные, на функции СУБД для разработки и рантайма.
I. Простейшие типы баз данных
Начнём с трёх типов БД, которые всё ещё могут встречаться в специализированных средах, но в основном заменены надежными и производительными альтернативами.
1. Простые структуры данных
Первый и простейший способ хранения данных – текстовые файлы. Метод применяется и сегодня для работы с небольшими объёмами информации. Для разделения полей используется специальный символ: запятая или точка с запятой в csv-файлах датасетов, двоеточие или пробел в *nix-подобных системах:
/etc/passwd в *nix системе
2. Иерархические базы данных
В отличие от текстовых таблиц, в следующем типе БД появляются связи между объектами. В иерархических базах данных каждая запись имеет одного «родителя». Это создаёт древовидную структуру, в которой записи классифицируются по их отношениям с цепочкой родительских записей.
Пример построения иерархических связей
3. Сетевые базы данных
Сетевые базы данных расширяют функциональность иерархических: записи могут иметь более одного родителя. А значит, можно моделировать сложные отношения.
Пример связей в сетевой базе данных
II. Реляционные БД
4. SQL базы данных
Реляционные базы данных – старейший тип до сих пор широко используемых БД общего назначения. Данные и связи между данными организованы с помощью таблиц. Каждый столбец в таблице имеет имя и тип. Каждая строка представляет отдельную запись или элемент данных в таблице, который содержит значения для каждого из столбцов.
III. NoSQL базы данных
NoSQL – группа типов БД, предлагающих подходы, отличные от стандартного реляционного шаблона. Говоря NoSQL, подразумевают либо «не-SQL», либо «не только SQL», чтобы уточнить, что иногда допускается SQL-подобный запрос.
5. Базы данных «ключ-значение»
В базах данных «ключ-значение» для хранения информации вы предоставляте ключ и объект данных, который нужно сохранить. Например, JSON-объект, изображение или текст. Чтобы запросить данные, отправляете ключ и получаете blob-объект.
6. Документная база данных
Документные базы данных (также документоориентированные БД или хранилища документов), совместно используют базовую семантику доступа и поиска хранилищ ключей и значений. Такие БД также используют ключ для уникальной идентификации данных. Разница между хранилищами «ключ-значение» и документными БД заключается в том, что вместо хранения blob-объектов, документоориентированные базы хранят данные в структурированных форматах – JSON, BSON или XML.
7. Графовая база данных
Вместо сопоставления связей с таблицами и внешними ключами, графовые базы данных устанавливают связи, используя узлы, рёбра и свойства.
Графовые базы представляют данные в виде отдельных узлов, которые могут иметь любое количество связанных с ними свойств.
8. Колоночные базы данных
Колоночные базы данных (также нереляционные колоночные хранилища или базы данных с широкими столбцами) принадлежат к семейству NoSQL БД, но внешне похож на реляционные БД. Как и реляционные, колоночные БД хранят данные, используя строки и столбцы, но с иной связью между элементами.
В реляционных БД все строки должны соответствовать фиксированной схеме. Схема определяет, какие столбцы будут в таблице, типы данных и другие критерии. В колоночных базах вместо таблиц имеются структуры – «колоночные семейства». Семейства содержат строки, каждая из которых определяет собственный формат. Строка состоит из уникального идентификатора, используемого для поиска, за которым следуют наборы имён и значений столбцов.
9. Базы данных временных рядов
Базы данных временны́х рядов созданы для сбора и управления элементами, меняющимися с течением времени. Большинство таких БД организованы в структуры, которые записывают значения для одного элемента. Например, можно создать таблицу для отслеживания температуры процессора. Внутри каждое значение будет состоять из временной метки и показателя температуры. В таблице может быть несколько метрик.
IV. Комбинированные типы
NewSQL и многомодельные БД являются разными типами баз данных, но решают одну группу проблем, вызванных полярными подходами SQL или NoSQL-стратегии. Почему бы не объединить преимущества обеих групп?
10. NewSQL базы данных
NewSQL базы данных наследуют реляционную структуру и семантику, но построены с использованием более современных, масштабируемых конструкций. Цель – обеспечить большую масштабируемость, нежели реляционные БД, и более высокие гарантии согласованности, чем в NoSQL. Компромисс между согласованностью и доступностью является фундаментальной проблемой распределённых баз данных, описываемой теоремой CAP.
11. Многомодельные базы данных
Многомодельные базы данных – базы, объединяющие функциональные возможности нескольких видов БД. Преимущества такого подхода очевидны – одна и та же система может использовать различные представления для разных типов данных.
Совместное размещение данных из нескольких типов БД в одной системе позволяет выполнять новые операции, которые в противном случае были бы затруднены или невозможны. Например, многомодельные базы могут позволить юзерам получить доступ к данным, хранящимся в разных типах БД, и управлять ими в рамках одного запроса, а также поддерживают согласованность данных при выполнении операций, изменяющих информацию сразу в нескольких системах.
Заключение
Изменение типов хранимых данных, требования к скорости и производительности привели и к продолжающемуся расширению типов баз данных. При этом каждый из них продолжает быть нужным в своей нише, где взаимосвязи между данными ассоциируются с определенной схемой строения базы данных.