Объектно-ориентированные базы данных

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 5 из 5

Объектно-ориентированная база данных (ООБД) — база данных, в которой данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов. Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру. В манифесте ООБД предлагаются обязательные характеристики, которым должна отвечать любая ООБД. Их выбор основан на 2 критериях: система должна быть объектно-ориентированной и представлять собой базу данных. Обязательные характеристики: поддержка сложных объектов, поддержка индивидуальности объектов, поддержка инкапсуляции, поддержка типов и классов, поддержка наследования типов и классов от их предков, перегрузка в сочетании с полным связыванием, вычислительная полнота, набор типов данных должен быть расширяемым.

Объектно-реляционные СУБД объединяют в себе черты реляционной и объектной моделей. Их возникновение объясняется тем, что реляционные базы данных хорошо работают со встроенными типами данных и гораздо хуже — с пользовательскими, нестандартными. Когда появляется новый важный тип данных, приходится либо включать его поддержку в СУБД, либо заставлять программиста самостоятельно управлять данными в приложении. Перестройка СУБД с целью включения в нее поддержки нового типа данных — не лучший выход из положения. Вместо этого объектно-реляционная СУБД позволяет загружать код, предназначенный для обработки «нетипичных» данных. Таким образом, база данных сохраняет свою табличную структуру, но способ обработки некоторых полей таблиц определяется извне, т.е. программистом.

Объектно-реляционная СУБД (ОРСУБД) - реляционная СУБД (РСУБД), поддерживающая некоторые технологии, реализующие объектно-ориентированный подход: объекты, классы и наследование реализованы в структуре баз данных и языке запросов. Объектно-реляционными СУБД являются, к примеру, широко извест-ные Oracle Database, Informix, DB2, PostgreQL, FirstSQL/J

OLAP

OLAP (on-line analytical processing) — набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса. В основе OLAP-технологий лежит представление информации в виде OLAP-кубов.

OLAP-кубы содержат бизнес-показатели, используемые для анализа и принятия управленческих решений, например: прибыль, рентабельность продукции, совокупные средства (активы), собственные средства, заемные средства и т. д. Бизнес-показатели хранятся в кубах не в виде простых таблиц, как в обычных системах учета или бухгалтерских программах, а в разрезах, представляющих собой основные бизнес-категории деятельности организации: товары, магазины, клиенты, время продаж и т. д.

Благодаря детальному структурированию информации OLAP-кубы позволяют оперативно осуществлять анализ данных и формировать отчёты в различных разрезах и с произвольной глубиной детализации. Отчёты могут создаваться аналитиками, менеджерами, финансистами, руководителями подразделений в интерактивном режиме для того, чтобы быстро получить ответы, на возникающие ежедневно вопросы, и принять правильное решение.

Хранилище данных

Хранилище данных — это предметно-ориентированная, интегрированная, вариантная по времени, не разрушаемая совокупность данных, предназначенная для поддержки принятия управленческих решений.

Хранилище данных — ориентированная на поддержку управленческих решений автоматизированная система, состоящая из организационной структуры, технических средств, базы или совокупности базы данных (БД) и ПО, которое выполняет, как правило, следующие функции: извлечение данных из разрозненных источников, их трансформация и загрузка в хранилище; администрирование данных и хранилища; извлечение данных из хранилища, аналитическая обработка и представление данных конечным пользователям.

Хранилища данных (Datawarehouse) и оперативный анализ данных (On-LineAnalyticalProcessing, OLAP) – новые информационные технологии, которые обеспечивают аналитикам, управленцам и руководителям высшего звена возможность изучать большие объемы взаимосвязанных данных при помощи быстрого интерактивного отображения информации на разных уровнях детализации с различных точек зрения в соответствии с представлениями пользователя о предметном пространстве. Основная цель хранилищ — создание единого логического представления данных, содержащихся в разнотипных БД или в единой модели корпоративных данных.

Список литературы

1. Голицына О.Л., Максимов H.B., Попов И.И. Базы данных: учеб. пособие. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2010.

2. Кренке Д. Теория и практика построения баз данных: [пер.с англ] / Д. Кренке. - 9 - е изд. - СПб.: Питер, 2009. - 858 с.

3. Диго СМ. Базы данных. - М.: Финансы и статистика, 2009.

4. Марков А.С., Лисовский К.Ю. Базы данных. Введение в теорию и методологию: учебник. - М.: Финансы и статистика, 2014.

5. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. – М.: Фи­нансы и статистика, 2012.

6. Базы данных: учебник для высших заведений /Под ред. проф. А.Д. Хомоненко. – СПб.: Корона принт, 2010. – 416 с.

7. Хансен Г., Хансен Д. Базы данных: разработка и управление. – М.: Бином, 2010. – 704 с.

8. Дэйт. К. Введение в системы баз данных. – М.: Наука, 2009.

Познавательные статьи:



Техника нижней прямой подачи мяча

Комплекс физических упражнений для развития мышц плечевого пояса

Стандарт Порядок надевания противочумного костюма

Общеразвивающие упражнения без предметов