Обработка и хранение информации

Хранение информации. Базы и хранилища данных

Предметная область какой-либо деятельности - часть реального мира, подлежащая изучению с целью организации управления процессами и объектами для получения бизнес-результата. Предметная область может быть разделена (декомпозирована) на фрагменты: например, предприятие - это дирекция, плановые отделы, бухгалтерия, цеха, отделы маркетинга, логистики и продаж, клиенты, поставщики и т. д. Каждый фрагмент предметной области характеризуется множеством объектов и процессов, использующих объекты, а также множеством пользователей, характеризуемых различными взглядами на предметную область и данными, которые описывают указанные составляющие предметной области. Эти данные отражают динамичную внешнюю и внутреннюю среды предприятия, поэтому в специальных разделах информационной системы необходимо создавать динамически обновляемые модели отражения внешнего мира с использованием единого хранилища - базы данных.

Рис. 2.2. Общая схема базы данных

База данных, БД (Data Base) - структурированный организованный набор данных, объединенных в соответствии с некоторой выбранной моделью и описывающих характеристики какой-либо физической или виртуальной системы ( рис. 2.2).

Понятие "динамически обновляемая БД" означает, что соответствие базы данных текущему состоянию предметной области обеспечивается не периодически, а в режиме реального времени. При этом одни и те же данные могут быть по-разному представлены в соответствии с потребностями различных групп пользователей.

Система управления базами данных, СУБД (Data Base Management System) - специализированная программа или комплекс программ, предназначенные для манипулирования базой данных. Для создания информационной системы и управления ею СУБД необходима в той же степени, как для разработки программы на алгоритмическом языке необходим транслятор.

СУБД часто упрощенно или ошибочно называют "базой данных". Нужно различать набор данных (собственно БД) и программное обеспечение, предназначенное для организации и ведения баз данных (СУБД).

Отличительной чертой баз данных следует считать то, что данные хранятся совместно с их описанием, а в прикладных программах описание данных не содержится. Независимые от программ пользователя данные обычно называются метаданными или данными о данных. В ряде современных систем метаданные, содержащие также информацию о пользователях, форматы отображения, статистику обращения к данным и др. сведения, хранятся в специальном словаре базы данных.

Организация структуры БД формируется исходя из следующих соображений:

• адекватность описываемому объекту/системе - на уровне концептуальной и логической моделей;
• удобство использования для ведения учета и анализа данных - на уровне так называемой физической модели.

Виды концептуальных и логических моделей БД:

• картотеки;
• сетевые;
• иерархические;
• реляционные;
• дедуктивные;
• объектно-ориентированные;
• многомерные.

На уровне физической модели электронная БД представляет собой файл или набор данных в dbf-форматах приложений Excel, Access либо в специализированном формате конкретной СУБД. Также в СУБД в понятие физической модели включают специализированные виртуальные понятия, существующие в ее рамках, - "таблица", "табличное пространство", "сегмент", "куб", "кластер" и т. д.

В настоящее время наибольшее распространение получили реляционные базы данных. Картотеками пользовались до появления электронных баз данных. Сетевые и иерархические базы данных считаются устаревшими, объектно-ориентированные пока никак не стандартизированы и не получили широкого распространения.

Реляционная база данных - база данных, основанная на реляционной модели. Слово "реляционный" происходит от английского "relation" (отношение).

Теория реляционных баз данных была разработана доктором Эдгаром Коддом из компании IBM в 1970 году. В реляционных базах данных все данные представлены в виде простых таблиц, разбитых на строки и столбцы, на пересечении которых расположены данные. Запросы к таким таблицам возвращают таблицы, которые сами могут становиться предметом дальнейших запросов. Каждая база данных может включать несколько таблиц. Кратко особенности реляционной базы данных можно сформулировать следующим образом:

• данные хранятся в таблицах, состоящих из столбцов ("атрибутов") и строк ("записей");
• на пересечении каждого столбца и строчки стоит в точности одно значение;
• у каждого столбца есть свое имя, которое служит его названием, и все значения в одном столбце имеют один тип;
• запросы к базе данных возвращают результат в виде таблиц, которые тоже могут выступать как объект запросов;
• строки в реляционной базе данных неупорядочены, упорядочивание производится в момент формирования ответа на запрос.

Общепринятым стандартом языка работы с реляционными базами данных в настоящее время является язык структурированных запросов (Structured Query Language - SQL). Это универсальный компьютерный язык, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционных базах данных. Вопреки существующим заблуждениям, SQL является информационно-логическим языком, а не языком программирования.

SQL основывается на реляционной алгебре. Язык SQL делится на три части:

• операторы определения данных;
• операторы манипуляции данными (Insert, Select, Update, Delete);
• операторы определения доступа к данным.

Основные функции системы управления базами данных:

• управление данными во внешней памяти (на различных носителях);
• управление данными в оперативной памяти;
• журналирование изменений и восстановление базы данных после сбоев;
• поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными, язык определения доступа к данным).

Рис. 2.3. Основные компоненты СУБД

Обычно современная СУБД содержит следующие компоненты ( рис. 2.3):

• ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и оперативной памяти и журналирование;
• процессор языка базы данных, обеспечивающий оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как правило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода;
• подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпретирует программы манипуляции данными, создающие пользовательский интерфейс с СУБД;
• сервисные программы (внешние утилиты), обеспечивающие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию информационной системы.

По типу управляемой базы данных СУБД разделяются на иерархические, реляционные, объектно-реляционные, объектно-ориентированные, сетевые.

По архитектуре организации хранения данных:

• локальные СУБД (все части локальной СУБД размещаются на одном компьютере);
• распределенные СУБД (части СУБД могут размещаться на двух и более компьютерах).

Классификация СУБД по способу доступа к БД:

• файл-серверные;
• клиент-серверные;
• трехзвенные;
• встраиваемые.

Файл-серверные СУБД. Архитектура "файл-сервер" не имеет сетевого разделения компонентов диалога и использует компьютер для функции отображения, что облегчает построение графического интерфейса. "Файл-сервер" только извлекает данные из файлов, так что дополнительные пользователи добавляют лишь незначительную нагрузку на центральный процессор, и каждый новый клиент добавляет вычислительную мощность сети. Минус - высокая загрузка сети. На данный момент файл-серверные СУБД считаются устаревшими. Примеры: Microsoft Access, MySQL (до версии 5.0).

Клиент-серверные СУБД. Такие СУБД состоят из клиентской части (которая входит в состав прикладной программы) и сервера. Клиент-серверные СУБД, в отличие от файл-серверных, обеспечивают разграничение доступа между пользователями и меньше загружают сеть и клиентские машины. Сервер является внешней по отношению к клиенту программой, и по мере надобности его можно заменить другим. Недостаток клиент-серверных СУБД - в самом факте существования сервера (что плохо для локальных программ - в них удобнее встраиваемые СУБД) и больших вычислительных ресурсах, потребляемых сервером. Примеры: Firebird, Interbase, MS SQL Server, Oracle, DB2, PostgreSQL, MySQL (старше версии 5.0).

Существенным недостатком клиент-серверной архитектуры является необходимость установления прямого соединения между клиентским компьютером и базой данных. При трехзвенной архитектуре пользовательское приложение (клиент) соединяется со специально выделенным сервером приложений, и только он уже соединяется с базой данных. Кроме повышения уровня безопасности трехзвенная архитектура позволяет более гибко модернизировать приложения. Как правило, в массовой клиентской части оставляют только минимальный набор функций по доступу и отображению информации, а основную бизнес-логику реализуют в программах, запускаемых на серверах приложений. При этом модернизация обычно затрагивает только сервер приложений, а на массовых клиентских местах переустанавливать ПО не приходится.

Встраиваемая СУБД - это, как правило, "библиотека", которая позволяет унифицированным образом хранить большие объемы данных на локальной машине. Доступ к данным может происходить через SQL либо через особые функции СУБД. Встраиваемые СУБД быстрее обычных клиент-серверных и не требуют установки сервера, поэтому востребованы в локальном ПО, которое имеет дело с большими объемами данных - например, геоинформационные системы (Geographic Informational System - GIS). Примеры: SQLite, BerkeleyDB, один из вариантов Firebird, один из вариантов MySQL.

В общем случае СУБД могут быть классифицированы в системе координат "Неоднородность - Автономность -Распределенность" ( рис. 2.4).

Таким образом, распределенная обработка данных в обязательном порядке предполагает наличие банков и баз данных. Но база данных - это не просто место, куда складывают данные, ими нужно пользоваться, актуализировать, изменять форматы и связи, совершать множество других действий. Если бессистемно наполнять базу данных информацией, то через некоторое время ее невозможно будет использовать - времени на поиск нужных данных будет уходить все больше и больше, физическое пространство базы переполнится. Чтобы этого избежать, данные необходимо "очищать" и структурировать, а для эффективной работы с ними необходимы системы управления работой баз данных.

Индустрия создания баз данных и СУБД берет свое начало в 60-х годах прошлого века и к настоящему времени достаточно развита, однако понятие "хранилище данных" в современном понимании его появилось относительно недавно.

Рис. 2.4. Классификационная система координат

Идея хранилищ данных оказалась востребованной, так как во многих видах государственной, деловой, научной, социальной деятельности необходимы тематически объединенные и исторически очищенные совокупности данных, при этом постоянно возрастала потребность:

• в более дешевых данных;
• в точных и структурированных данных;
• в большей оперативности получения и обработки данных;
• в интегрированных данных.

К концу 1980-х годов, когда была в полной мере осознана необходимость интеграции корпоративной информации и надлежащего управления этой информацией, появились технические возможности для создания соответствующих систем, которые первоначально были названы "хранилищами информации" (Information Warehouse - IW). И лишь в 1990-е годы, с выходом книги Уильяма (Билла) Инмона, хранилища получили свое нынешнее наименование "хранилища данных" (Data Warehouse - DW) [Inmon W.H. Building the Data Warehouse, QED/Wiley, 1991, 312 р.].

Билл Инмон определил хранилища данных как "предметно-ориентированные, интегрированные, неизменные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли единого и единственного источника истины, обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений".

В основе концепции хранилищ данных лежат следующие основополагающие идеи:

• интеграция ранее разъединенных детализированных данных (исторические архивы, данные из традиционных систем обработки документов, разрозненных баз данных, данные из внешних источников) в едином хранилище данных;
• тематическое и временное структурирование, согласование и агрегирование;
• разделение наборов данных, используемых для операционной (производственной) обработки, и наборов данных, используемых для решения задач анализа.

Данные, помещаемые в хранилище, должны отвечать определенным требованиям - предметной ориентированности, интегрированности, поддержки хронологии и неизменяемости (таблица 2.3).

Хранилище данных выполняет множество функций, но его основное предназначение - предоставление точных данных и информации в кратчайшие сроки и с минимумом затрат.

Понятие хранилище данных в первоначальном понимании было основано на понятии распределенной витрины данных (Distributed Data Mart - DDM). Поэтому в классическом исполнении хранилище данных было прежде всего репозиторием (сквозной базой данных) данных и информации предприятия.

Рис. 2.5. Схема организации данных в хранилище

Среда хранилища была предназначена только для чтения и состояла из детальных и агрегированных данных, которые полностью очищены и интегрированы; кроме того, в репозитории хранилась обширная и детальная история данных на уровне транзакций. С точки зрения архитектурного решения такое хранилище данных реализует свои функции через подмножество зависимых витрин данных ( рис. 2.5).

Достоинствами архитектуры классического хранилища данных являются:

• общая семантика;
• централизованная, управляемая среда;
• согласованный набор процессов извлечения и бизнес-логики использования;
• непротиворечивость содержащейся информации;
• легко создаваемые по шаблонам и наполняемые витрины данных;
• единый репозиторий метаданных;
• многообразие механизмов обработки и представления данных.

К недостаткам можно отнести большие затраты по реализации, высокую ресурсоемкость в масштабе всего предприятия, потребность в сложных сервисных системах, рискованный сценарий развития, когда все данные и метаданные находятся в одном репозитории и в неблагоприятном случае могут быть потеряны. Кроме того, при фильтрации, агрегировании и рафинировании "сырых" данных для такого хранилища обычно теряется очень много информации, которая может быть чрезвычайно полезной при бизнес-анализе. В связи с этим возникло понимание того, что хранилище, помимо механизмов размещения и извлечения данных (On Line Transactional Processing - OLTP), репозитория и витрин, должно иметь соответствующее пространство для организации "сырых" данных и их многомерного анализа в режиме реального времени (On Line Analytical Processing - OLAP).