Лекции / Л-2 - Архитектурные решения

Архитектурные решения, используемые при реализации СУБД

Классификация СУБД по размеру Архитектура «клиент-сервер» Жизненный цикл данных Архитектуры OLTP-систем

Классификация СУБД по размеру

Настольные (персональные).

Промышленные (клиент-серверные).

Средние (промежуточные).

Встраиваемые.

Настольные СУБД (1)

Решение сравнительно небольших задач (небольшой объем данных, малое количество пользователей).

Относительно упрощенная архитектура:

функционируют в режиме файл-сервер;

поддерживают не все функции СУБД (не ведется журнал транзакций, нет возможности автоматического восстановления БД после сбоев и т. п.).

Область применения – государственные и муниципальные учреждения, сфера образования, сфера обслуживания, малый и средний бизнес.

Настольные СУБД (2)

Специфика задач:

объемы данных не являются катастрофически большими;

частота обновлений не слишком высока;

организация расположена в одном небольшом здании;

от одного до 10–15 пользователей.

Настольные СУБД: dBase III – PLUS, Clipper, FoxPro, FoxBase+, Visual FoxPro, PARADOX.

Широко распространена СУБД Microsoft Access (пакет

Microsoft Office).

Встраиваемая СУБД

Поставляется как составная часть некоторого программного продукта. Не требует процедуры самостоятельной установки.

Предназначена для локального хранения данных свое-

го приложения и не рассчитана на коллективное использование в сети.

Физически чаще всего реализована в виде подключаемой библиотеки. Доступ к данным из приложения – через SQL или специальные программные интерфейсы (API).

Примеры – SQLite, BerkeleyDB, Firebird Embedded, Microsoft SQL Server Compact, ЛИНТЕР.

Жизненный цикл данных

Этапы жизненного цикла данных

1.Оперативная обработка транзакций – OLTP (On-Line Transactional Processing).

2.Извлечение данных из систем OLTP и загрузка их в хранилище – ETL (Extract, Transform and Load).

3.Хранилище данных – DW (Data Warehouse).

4.Оперативная аналитическая обработка – OLAP (OnLine Analytical Processing).

5.Интеллектуальный анализ (добыча) данных – DM (Data Mining).

1. Оперативная обработка транзакций

Основная задача – ввод данных. Транзакции вставляют, обновляют и удаляют данные.

Системы OLTP за счет РМД обеспечивает высокую производительность ввода и непротиворечивость данных (минимальная избыточность).

Составление отчетов затруднено (нормализованная модель). Соединение таблиц приводит к сложным и медленно выполняющимся запросам.

Управление и формирование запросов – на языке T-SQL.

2. Извлечение данных из систем OLTP и загрузка их в хранилище

Извлечение данных из систем OLTP, манипулирование и загрузка их в хранилище данных – процесс ETL

(Extract, Transform and Load).

Реализуется компонентом (службами) Integration Services.

Представляет собой платформу для построения решений по интеграции и преобразованию данных уровня предприятия.