2.4.8. SQL и персональные компьютеры

- 22 -

компьютеров. В сентябре 1989 года компания Lotus Development (еще один член большой тройки производителей программного обеспечения для персональных компьютеров того времени) внесла свой вклад в SQL Server, сделав инвестицию в компанию Sybase. В том же году компания AshtonTate отказалась от исключительных прав на распространение этой СУБД и продала свою долю компании Lotus.

2.4.9. SQL, хранилища данных и интеллектуальные ресурсы предприятия

Несколько лет усилий по внедрению технологии SQL в сферу разработки OLTP-приложений сделали свое дело, и реляционные базы данных стали цениться не только за удобство выполнения запросов и поддержку принятия решений. Тесты производительности и отчаянное соперничество между ведущими СУБД переместились в область простых транзакций, таких как добавление новых заказов в базу данных или определение баланса счетов клиента. Благодаря мощи реляционной модели те же базы данных, которые используются для выполнения текущих деловых операций, могут служить и для анализа растущих объемов накапливаемых данных. На профессиональных конференциях менеджеров информационных служб предприятий часто можно было услышать о том, что накопленные деловые данные (разумеется, хранящиеся в реляционных базах данных) должны рассматриваться как один из ценнейших активов предприятия и служить повышению эффективности принятия деловых решений.

Хотя теоретически реляционные базы данных без труда можно использовать и для оперативной обработки транзакций, и для поддержки принятия решений, на практике возникает ряд очень важных проблем. Рабочая нагрузка OLTP-систем состоит из множества коротких транзакций, выполняемых с большой частотой, причем важным фактором является малое время реакции системы. В противоположность этому запросы, связанные с принятием решений (например, "Какова средняя стоимость заказов для данного региона?" или "Насколько увеличился сбыт продукции по сравнению с аналогичным периодом прошлого года?"), могут требовать сканирования огромных таблиц и выполняться минутами или даже часами. Если экономист-аналитик попытается выполнить подобный запрос во время пика деловых транзакций, это может вызвать серьезное снижение производительности всей системы, что для оперативной обработки транзакций просто недопустимо. Еще одну проблему составляет размещение данных, необходимых для получения ответов на вопросы из области делового анализа: они могут быть

- 23 -

распределены между многими базами данных, причем, как правило, еще и поддерживаемыми разными СУБД и на разных компьютерных платформах.

Необходимость в полноценном использовании информационного потенциала предприятия, т.е. накопленных им данных, а также практические проблемы, связанные с производительностью OLTPсистем, породили новое технологическое решение, получившее название "хранилища данных" (data warehouses). Бизнес-данные извлекаются из OLTP-систем предприятия, форматируются, проверяются и помещаются в отдельную базу данных, предназначенную исключительно для делового анализа ("хранилище"). Извлечение и форматирование данных можно выполнять на периодической основе в пакетном режиме во время наименьшей загрузки системы. В идеале из транзакционных баз данных извлекаются только новые и измененные данные, что позволяет сократить общее количество данных, обрабатываемых во время ежемесячной, еженедельной или ежедневной операции обновления хранилища. Таким образом, длительные запросы, связанные с деловым анализом, адресуются только к хранилищу данных и не требуют участия систем оперативной обработки транзакций.

Благодаря своей гибкости в обработке запросов, реляционные СУБД идеально подходили для организации хранилищ данных. Появились новые компании, взявшиеся за разработку программных средств для извлечения данных из OLTP-систем, их преобразования, загрузки в хранилище и последующего выполнения запросов к хранилищу. Не тратили времени зря и производители СУБД, сконцентрировавшие свое внимание на типичных запросах делового анализа. Эти запросы, как правило, бывают большими и сложными, как, например, анализ десятков или сотен миллионов отдельных операций оплаты товара для выявления наиболее распространенных схем оплаты, и часто связаны с обработкой хронологических данных — скажем, анализ ежемесячного изменения объема продаж или доли компании в своем сегменте рынка. Кроме того, в таких запросах чаще всего фигурируют статистические результаты — суммарный объем продаж, средняя стоимость заказов, процент роста и т.п., а не отдельные элементы данных.

2.4.10. SQL и интернет-приложения

В конце 1990-х годов основной движущей силой развития Интернета стал Веб. Первоначально Веб использовался для распространения информации в форме текста и графики и практически