XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

ВВЕДЕНИЕ

База данных (БД), которую также называют банком данных или хранилищем данных, а иногда сокращенно называют БД, представляет собой большое количество проиндексированной цифровой информации. Её можно искать, ссылаться, сравнивать, изменять или иным образом манипулировать с оптимальной скоростью и минимальными затратами на обработку. [1]

Система управления базами данных (СУБД) - это системное программное обеспечение для создания и управления базами данных. СУБД позволяет конечным пользователям создавать, читать, обновлять и удалять данные в базе данных. СУБД служит интерфейсом между базами данных и конечными пользователями или прикладными программами, обеспечивая единообразную организацию данных и их легкий доступ. [2]

СУБД управляет тремя важными вещами: данными, механизмом базы данных, который позволяет получать доступ к данным, блокировать и изменять их, а также схему базы данных, которая определяет логическую структуру базы данных.

СУБД наиболее полезна для обеспечения централизованного представления данных, к которым могут иметь доступ несколько пользователей из разных мест. СУБД может ограничивать то, какие данные видит пользователь, и как этот пользователь может просматривать данные.

1 ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ СУБД

Система управления базами данных позволяет человеку организовывать, хранить и извлекать данные с компьютера. Сначала в компьютерах использовались перфокарты для ввода, вывода и хранения данных. Перфокарты обеспечивали быстрый способ ввода данных и их извлечения. Герман Холлерит создал адаптацию перфокарт, используемых для ткацких станков, в качестве памяти для механической счетной машины в 1890 году. Позже появились базы данных. [2]

1950е годы и начало 1960х годов

Магнитные ленты были разработаны для хранения данных. Задачи обработки данных, такие как расчет заработной платы, были автоматизированы, данные хранились на магнитных лентах.

Обработка данных заключалась в чтении данных с одной или нескольких лент и данные записывались на новую ленту. Данные также можно было получать с пробитых перфокарт и распечатать на принтер. Например, повышения зарплаты обрабатывались при помощи ввода повышения зарплаты на перфокартах и ​​считывания пробитых перфокарт синхронно с лентой, содержащей сведения о главной зарплате. Записи должны быть отсортированы в одном порядке. Повышение зарплаты будет добавлено к заработной плате, считанной с основной ленты, и записано на новую ленту. Новая лента станет новой мастер-лентой.

Ленты и перфокарты можно было читать только последовательно, а объем данных был намного больше, чем основная память, таким образом, программы обработки данных были вынуждены обрабатывать данные в определенном порядке, считывая и объединяя данные с лент и перфокарт. [8]

1.2 Конец 1960х и 1970е годы

Широкое использование жестких дисков в конце 1960-х годов сильно изменило метод обработки данных, так как жесткие диски позволяли осуществлять прямой доступ к данным. Расположение данных на диске не имело значения, поскольку к любому месту на диске можно было получить доступ всего за десятки миллисекунд. Таким образом, работа с данными была на много облегчена.

С помощью дисков можно было создавать сетевые и иерархические базы данных, которые позволяли хранить на диске такие структуры данных, как списки и деревья. Программисты могли создавать эти структуры данных и работать с ними.

Знаменательная статья Кодда определила реляционную модель и непроцедурные способы запроса данных в реляционной модели, и родились реляционные базы данных. Простота реляционной модели и возможность полностью скрыть детали реализации от программиста действительно поражали. Позднее Кодд получил за свою работу престижную премию Тьюринга Ассоциации вычислительной техники.

1.3 1980е годы

Несмотря на академический интерес, реляционная модель изначально не использовалась на практике из-за предполагаемых недостатков производительности. Реляционные базы данных не могли соответствовать производительности существующих сетевых и иерархических баз данных.

Ситуация изменилась с появлением System R, новаторского проекта IBM Research, в рамках которого были разработаны методы построения эффективной системы реляционных баз данных.

Полнофункциональный прототип System R привел к созданию первого продукта IBM для реляционных баз данных - SQL / DS. [4]

Рисунок 1 - IBM System 360

В то же время система Ingres разрабатывалась в университете г. Калифорния в Беркли. Это привело к созданию одноименного коммерческого продукта. Начальные коммерческие системы реляционных баз данных, такие как , сыграли важную роль в развитии методов эффективной обработки декларативных запросов.

К началу 1980-х реляционные базы данных стали конкурентоспособными с сетевыми и иерархическими системами баз данных даже в области производительности. Реляционные базы данных были настолько просты в использовании, что в конечном итоге заменили сетевые и иерархические базы данных.

Программисты, использующие такие базы данных, были вынуждены иметь дело со многими деталями низкоуровневой реализации и должны были создавать свои запросы процедурным способом. Самое главное, что при разработке своих программ им приходилось учитывать эффективность программы, что требовало больших усилий. В реляционной базе данных почти все эти низкоуровневые задачи выполняются базой данных автоматически, давая программисту возможность работать на логическом уровне.

С тех пор как в 1980-х годах реляционная модель стала доминирующей, она стала доминирующей среди моделей данных.

В 1980-е годы также было много исследований параллельных и распределенных баз данных, а также начальная работа над объектно-ориентированными базами данных.

1.4 Начало 1990х

Язык SQL был разработан в первую очередь для приложений поддержки принятия решений, которые интенсивно обрабатывают запросы, однако основой баз данных в 1980-х годах были приложения для обработки транзакций, которые требовали большого количества обновлений. [3]

Поддержка принятия решений и запросы снова стали основной областью приложений для баз данных. Значительно выросло использование инструментов для анализа больших объемов данных. В этот период многие производители баз данных представили продукты для параллельных баз данных. Поставщики баз данных также начали добавлять в свои базы данных объектно-реляционную поддержку.

1.5 1990е годы

Главным событием 1990х годов стал взрывной рост WorldWideWeb. Базы данных были развернуты намного шире, чем когда-либо прежде. WorldWideWeb — первый веб-браузер. Он был разработан в рамках проекта Европейской организации по ядерным исследованиям в 1990 году Тимом Бернерсом-Ли, работал на платформе NeXTSTEP и был разработан с помощью Interface Builder. Интерфейс браузера был очень прост, большая часть информации отображалась в текстовом формате, с несколькими изображениями. Кроме стандартного протокола FTP, использовал новый для того времени протокол HTTP. [5]

Рисунок 2 – веб браузер WorldWideWeb

Системы баз данных теперь должны были поддерживать очень высокую скорость обработки транзакций, а также очень высокую надежность и доступность 24 часа в сутки 7 дней в неделю (это означает отсутствие простоев для планового обслуживания). Системы баз данных также должны были поддерживать веб-интерфейсы к данным.

1.6 2000е годы

В первой половине 2000-х гг. появились XML и связанный с ним язык запросов XQuery в качестве новой технологии баз данных. XML (расширяемый язык разметки) - стал стандартом для структурирования и обмена данными через Интернет. Хотя XML широко используется для обмена данными, а также для хранения определенных сложных типов данных, реляционные базы данных по-прежнему составляют ядро ​​подавляющего большинства крупномасштабных приложений баз данных. [6]

В этот период времени также растут методы автономных вычислений и автоматического администрирования для минимизации усилий по администрированию системы. В этот период также наблюдался значительный рост использования систем баз данных с открытым исходным кодом, особенно PostgreSQL и MySQL. [2]

Рисунок 3 – Базы данных PostgreSQL и MySQL

Во второй половине десятилетия наблюдался рост специализированных баз данных для анализа данных, в частности, хранилищ столбцов, которые фактически хранят каждый столбец таблицы как отдельный массив, и систем высокопараллельных баз данных, предназначенных для анализа очень больших наборов данных.

Несколько новых распределенных систем хранения данных были созданы для удовлетворения требований к управлению данными очень крупных веб-сайтов, таких как Amazon, Facebook, Google, Microsoft и некоторые из них теперь предлагаются как веб-службы, которые могут использоваться приложениями.

Также была проведена значительная работа по управлению и анализу потоковых данных, таких как биржевые данные или компьютерные данные, данные сетевого мониторинга.

В настоящее время широко используются методы интеллектуального анализа данных. Примерами могут быть веб-системы рекомендаций по продуктам и автоматическое размещение релевантной рекламы на веб-страницах.[8]

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Со временем модели систем управления базами данных значительно изменились. От иерархических и сетевых моделей базы данных до реляционных моделей.

Некоторые из новейших типов СУБД могут использоваться там, где в центре обработки данных может быть большое несоответствие отформатированных по-разному, относительно неформатированных или «сырых» данных для работы, где записи не нормализуются обычным способом. Этот и другие достижения сделали мир СУБД более сложным и повысили ценность опытных инженеров и администраторов БД для современных систем.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Шустова, Л. И. Базы данных: учебник / Л.И. Шустова, О.В. Тараканов. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 336 с.

Арбатская, О. А. Системы управления базами данных (СУБД): учебное пособие / О. А. Арбатская. — Москва: НИЯУ МИФИ, 2015. — 100 с.

МакДжонс, П., Воссоединение SQL в 1995 г.: люди, проекты, политика [Электронный ресурс] / / 2016. URL: http://citforum.ru/database/digest/sql3.shtml;

IBM System R [Электронный ресурс] / / 2015. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/IBM_System_R;

Чекмарев, Ю. В. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: учебное пособие / Ю. В. Чекмарев. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва: ДМК Пресс, 2017. — 184 с.

Бумфрей, Ф. XML. Новые перспективы WWW: учебное пособие / Ф. Бумфрей, О. Диренцо, Й. Дакетт. — Москва: ДМК Пресс, 2016. — 688 с.

Осипов, Д. Л. Технологии проектирования баз данных / Д. Л. Осипов. — Москва: ДМК Пресс, 2019. — 498 с.

Сенченко, П. В. Организация баз данных: учебное пособие / П. В. Сенченко. — Москва: ТУСУР, 2015. — 170 с.

Код для цитирования: Скопировать