что такое база данных в информатике определение
Что такое база данных — понятие база данных в информатике
Что такое база данных в информатике
В информатике, понятие база данных — это набор данных для информационных сетей и пользователей, хранящихся в особом, организованном виде. Вид хранения данных определяется заданной структурой (схемой) базы данных и правилами ее управления.
Сами по себе, базы данных бесполезны, если нет возможности ими управлять. Под управлением базой данных понимаем возможность индивидуального или коллективного добавления информации, ее сортировку, частичное или полное копирование и перемещение, объединение двух или нескольких баз данных. Для управления базами данных созданы программные продукты, являющиеся программным обеспечением баз данных. Называются они СУБД – системы управления базами данных.
Что такое СУБД и SQL
Именно с СУБД имеют дело потребители, то есть мы с вами. Современные СУБД позволяют обрабатывать не только тексты или графику, но и медиафайлы (аудио и видео файлы).
Любой программный продукт имеет свой язык, при помощи которого он управляется. Не исключение и СУБД. Один из основных языков для общения с СУБД является язык SQL (structured query language — язык структурированных запросов).
Стоит отметить, что по характеру использования СУБД делятся на однопользовательские (для одного пользователя – локального компьютера) и много пользовательские (для сетей).
Я уверен вы не думаете, что существует одна универсальная СУБД. И правильно, их десятки. В рамках этого раздела мы ограничим себя работой с бесплатной и самой распространенной СУБД MySQL.
СУБД MySQL
СУБД MySQL работает только с реляционными базами данных. Реляционные базы данных наиболее просты для первичного изучения. Кроме этого они используются на всех хостингах и серверах для массового пользования.
Осталось дать понятие реляционная база данных. Это простые таблицы, в которых есть информационные строки и столбцы. Пересечение строки и столбца называют ячейкой. Вся база данных состоит из нескольких или многих таблиц, причем, все таблицы между собой взаимодействуют.
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
Понятие и назначение базы данных. Примеры и классификация баз данных
Без баз данных (БД) практически невозможно себе представить работу современных информационных технологий. В этой статье мы рассмотрим назначение и понятие базы данных, поговорим о том, что же такое база данных, и какая база вам лучше подойдёт. Узнаем, какие существуют типы и виды баз данных и какие из них встречаются сегодня чаще. Также поговорим о структуре иерархических баз данных, упомянем сетевые базы данных, уделим пристальное внимание реляционным базам данных.
Напоследок рассмотрим особенности проектирования БД и их назначение на примере СУБД MySQL, т. к. эта система управления является, по сути, математической моделью реляционных баз данных. Итак, поехали!
База данных: назначение, понятие, классификация
В нашей статье мы не будем углубляться в математические теории и законы, описывающие базы данных, т. к. подробности всегда можно узнать из специализированной литературы. Но принципы работы БД, особенности управления, терминологию, устройство, назначение, а также такое понятие, как классификация баз данных, сегодня должен знать каждый, кто так или иначе сталкивается с ИТ-сферой, а уж тем более в ней работает.
Итак, самое простое определение баз данных звучит следующим образом: база данных — это упорядоченное хранение информации в систематизированном виде. При этом виды упорядочивания, хранения, систематизации и управления могут быть разные. И каждый из них отвечает определённым требованиям либо предназначен для выполнения определённых действий.
Типы и виды баз данных, классификация
Существует достаточно много типов и видов баз данных, поэтому описывать их все в данной публикации мы не будем. Однако самые распространённые всё же упомянем.
Важно понять, что, говоря о данных, мы подразумеваем определенную информацию, например, о товаре в интернет-магазине. И в этих данных содержатся конкретные параметры и свойства. Однако лучше всего рассматривать БД на конкретных примерах.
Иерархическая база данных, структура иерархических данных
Когда речь идёт о хранении иерархических данных, каждый объект хранит информацию в виде определенной сущности, и у каждой сущности могут быть родительские и дочерние элементы, а у дочерних, в свою очередь, тоже могут быть дочерние элементы. Таким образом, можно сказать, что это данные, которые подлежат строгой иерархии (представьте себе своеобразное дерево).
Простой пример иерархических данных — документ в формате XML либо файловая система компьютера.
Нельзя не упомянуть и то, что базы данных этого вида оптимизированы под чтение информации. При такой структуре данные можно быстро выбирать из нужной области, отдавая запрашиваемую информацию пользователям. Например, компьютер легко работает с конкретной папкой либо файлом, которые, по сути, можно назвать объектами структуры иерархических данных. Но когда нужно перебрать всю информацию, это может занять время (если вернуться к вышеописанному примеру, то проверка антивирусом всех уголков нашего компьютера выполняется не так быстро, как хотелось бы). 
На рисунке представлена классическая структура иерархической базы данных. Вверху находится родитель (его ещё называют корневым элементом), ниже размещены дочерние элементы. Элементы с данными, находящиеся на одном уровне, можно назвать братьями либо соседними элементами. БД данной категории бывают с разным количеством уровней и разной степени вложенности.
Сетевые базы данных, структура сетевых данных
В каком-то смысле сетевые базы данных — это своеобразная модификация иерархических баз данных. Разница заключается в том, что в структуре иерархических данных у дочернего элемента бывает лишь один потомок (к каждому элементу, расположенному ниже, идёт лишь одна стрелочка с элемента, размещённого выше). А вот в сетевых базах данных у дочернего элемента бывает несколько предков (элементов, находящихся выше него). Для наглядного понимания структуры сетевых данных смотрите очередной рисунок: 
Следует отметить, что сетевые базы данных имеют примерно те же характеристики, что и иерархические данные. Однако в рамках этой статьи мы не будем углубляться в особенности управления сетевыми и иерархическими данными, а лучше подробнее поговорим о реляционных базах данных.
Реляционные базы данных, структура реляционных данных
Реляционные базы данных сегодня распространены очень широко, поэтому в сети можно найти огромное количество материалов на соответствующую тему разного уровня сложности. Кроме того, их проходят на уроках информатики, плюс эти БД хорошо описываются в математике. Структуру данных впервые подробно описал математик Эдгар Франк Кодд (умер в 2003 году), сделав это ещё в 80-х гг. прошлого века. В результате его работ и была создана программная реализация. Реляционные БД стали активно развиваться, поэтому сегодня каждый, кто знаком с базами данных, знает реляционные БД.
Особенности реляционных данных
Вторая важная особенность заключается в том, что число столбцов фиксировано. Это значит, что структура БД известна заранее, при этом количество рядов либо строк данных практически не ограничено. Грубо говоря, строки в реляционных БД — есть объекты, хранимые в базе.
По большему счёту, БД — это абстрактное понятие, а в случае с реляционной структурой таблица — есть не более чем удобный способ хранения информации. Причём набор таблиц превращается в базу данных тогда, когда он связан логически. А чтобы этим всем управлять, используют СУБД. Классический пример СУБД — система управления MySQL. Иными словами, СУБД MySQL — есть программное воплощение математических идей.
Проектирование баз данных
Проектирование — самая трудная задача при работе с данными. Оно заключается не только в том, чтобы создать таблицу, указав наименование столбцов и тип данных. Это гораздо более сложный процесс, требующий специализированных знаний и умений. Говоря о типах баз данных в столбцах, подразумевается, например, способ их записи, который бывает символьный (строковый), числовой, календарный, NULL.
Основная сложность заключается в том, что мощность наших компьютеров ограничена. И пока данных мало, таблиц и строк тоже немного, поэтому машина обрабатывает информацию достаточно быстро. Но с течением времени информации становится всё больше, что может стать причиной снижения быстродействия. Работа машины будет замедляться, времени на обработку запросов потребуется всё больше. Добавить новую запись в таблицу не станет проблемой для реляционной СУБД, а вот выборка данных может превратиться в весьма ресурсоёмкую операцию. Хотя, многое будет зависеть и от настроек СУБД.
Требования к проектированию БД
О видах и особенностях реляционных БД мы уже поговорили. Теперь давайте подробнее обсудим сложности их проектирования. В данном случае этот процесс начинается с постановки задач, исходя из нужных требований, особенностей использования, недостатков либо достоинств той либо иной системы управления. В случае с СУБД MySQL необходимо правильно составить общую структуру.
Требования обычно следующие: 1. База данных должна быть относительно простой в плане обработки информации. 2. Она должна быть максимально компактной и неизбыточной настолько, насколько это возможно без ущерба для функциональности.
Возможны и другие требования, причём нередко они противоречат друг другу. Именно поэтому важно найти оптимальный баланс с точки зрения архитектуры, учитывая назначение конечного продукта.
Так как проектирование — важнейший процесс, им занимается проектировщик. Обычно к работе привлекают профессиональных администраторов серверов либо архитекторов БД, имеющих большой практический опыт. Нужно четко понимать, что проектируется и какие результаты должны получиться на выходе. Это бывает непросто, так как, если речь идёт о серьёзных проектах, готовая структура может включать в себя десятки и сотни таблиц, которые бывают связаны друг с другом как простыми, так и замысловатыми способами.
Результат проектирования — диаграмма или схема. Это подробное схематическое описание, в котором указываются, какие данные будут храниться, сколько столбцов в таблице, тип столбцов в таблице, как связаны таблицы между собой и многое другое. При правильном и грамотном проектировании система будет работать стабильно и без сбоев. В обратном случае ожидайте проблем, так как нет ничего хуже, чем ошибиться на этапе построения архитектуры проекта.
Если вы хотите овладеть базами данных на высоком профессиональном уровне, записывайтесь на соответствующий курс в OTUS. Практикующие эксперты научат вас особенностям управления БД и тому, как эффективно взаимодействовать с любой реляционной СУБД, используя для этого язык структурированных запросов SQL.
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 работу.
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.
Тоже 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. Тоже 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!