Что такое столбцовая (колоночная) база данных?
В столбцовой БД данные каждого столбца хранятся отдельно (независимо) от других столбцов. Такой принцип хранения позволяет при выполнении запроса считывать с диска данные только тех столбцов, которые непосредственно участвуют в этом запросе. Обратная сторона такого принципа хранения заключается в том, что выполнение операций над строками становится более затратным. ClickHouse — типичный пример столбцовой СУБД.
Ключевые преимущества столбцовой СУБД:
- выполнение запросов над отдельными столбцами таблицы, а не над всей таблицей сразу;
- агрегация запросов на больших объемах данных;
- сжатие данных в столбцах.
Ниже — иллюстрация того, как извлекаются данные для отчетов при использовании обычной строковой СУБД и столбцовой СУБД:
Стандартная строковая СУБД
Столбцовая СУБД
Для аналитических приложений столбцовые СУБД предпочтительнее, так как в них можно хранить много столбцов в таблице просто на всякий случай, и это не будет сказываться на скорости чтения данных. Столбцовые СУБД предназначены для обработки и хранения больших данных. Они прекрасно масштабируются при помощи распределенных кластеров на относительно недорогих серверах — для увеличения производительности. В ClickHouse для этого используются распределенные и реплицированные таблицы.
Базы данных — Урок 3. Реляционные базы данных
Реляционные базы данных, как мы уже знаем, состоят из таблиц. Каждая таблица состоит из столбцов (их называют полями или атрибутами) и строк (их называют записями или кортежами). Таблицы в реляционных базах данных обладают рядом свойств. Основными являются следующие:
-
В таблице не может быть двух одинаковых строк. В математике таблицы, обладающие таким свойством, называют отношениями — по-английски relation, отсюда и название — реляционные.
Все будет понятнее на примере. Предположим, мы захотели создать базу данных для форума. У форума есть зарегистрированные пользователи, которые создают темы и оставляют сообщения в этих темах. Эта информация и должна храниться в базе данных.
Теоретически (на бумаге) мы можем все это расположить в одной таблице, например, так:
Но это противоречит свойству атомарности (одно значение в одной ячейке), а в столбцах Темы и Сообщения у нас предполагается неограниченное количество значений. Значит, нашу таблицу надо разбить на три: Пользователи, Темы и Сообщения.
Наша таблица Пользователи удовлетворяет всем условиям. А вот таблицы Темы и Сообщения — нет. Ведь в таблице не может быть двух одинаковых строк, а где гарантия, что один пользователь не оставит два одинаковых сообщения, например:
Кроме того, мы знаем, что каждое сообщение обязательно относится к какой-либо теме. А как это можно узнать из наших таблиц? Никак. Для решения этих проблем, в реляционных базах данных существуют ключи.
Первичный ключ (сокращенно РК — primary key) — столбец, значения которого во всех строках различны. Первичные ключи могут быть логическими (естественными) и суррогатными (искусственными). Так, для нашей таблицы Пользователи первичным ключом может стать столбец e-mail (ведь теоретически не может быть двух пользователей с одинаковым e-mail). На практике лучше использовать суррогатные ключи, т.к. их применение позволяет абстрагировать ключи от реальных данных. Кроме того, первичные ключи менять нельзя, а что если у пользователя сменится e-mail?
Суррогатный ключ представляет собой дополнительное поле в базе данных. Как правило, это порядковый номер записи (хотя вы можете задавать их на свое усмотрение, контролируя, чтобы они были уникальны). Давайте внесем поля первичных ключей в наши таблицы:
Теперь каждая запись в наших таблицах уникальна. Нам осталось установить соответствие между темами и сообщениями в них. Делается это также при помощи первичных ключей. В таблицу сообщения мы добавим еще одно поле:
Теперь понятно, что сообщение с принадлежит теме «О рыбалке» (id темы = 4), созданной Васей, а остальные сообщения принадлежать теме «О рыбалке» (id темы = 1), созданной Кириллом. Такое поле называется внешний ключ (сокращенно FK — foreign key). Каждое значение этого поля соответствует какому-либо первичному ключу из таблицы «Темы». Так устанавливается однозначное соответствие между сообщениями и темами, к которым они относятся.
Последний нюанс. Предположим, у нас добавился новый пользователь, и зовут его тоже Вася:
Как мы узнаем, какой именно Вася оставил сообщения? Для этого поля автор в таблицах «Темы» и «Сообщения» мы сделаем также внешними ключами:
Наша база данных готова. Схематично ее можно представить так:
В нашей маленькой базе данных всего три таблички, а если бы их было 10 или 100? Понятно, что сразу невозможно представить все таблицы, поля и связи, которые нам могут понадобиться. Именно поэтому проектирование базы данных начинается с ее концептуальной модели, которую мы и рассмотрим в следующем уроке.
Научись программировать на Python прямо сейчас!
- Научись программировать на Python прямо сейчас
- Бесплатный курс
Если этот сайт оказался вам полезен, пожалуйста, посмотрите другие наши статьи и разделы.
Устройство реляционной базы данных
Реляционная база данных наиболее интересна для понимания теории баз данных. Причина в этом одна. Будучи, аналогом таблиц, реляционная БД лучше других типов баз данных проработана математически. А значит, можно математическим языком объяснить устройство реляционной базы данных и процессы, происходящие в ней.
Устройство реляционной базы данных (РБД) базируется на основном элементе, таблице. Есть ошибочное мнение, что реляционная БД это и есть таблица. На самом деле таблица это всего лишь визуальное или лучше сказать, внешнее отражение РБД, на экране или принтере. На экране мы видим не все данные, а только фильтрованные (отобранные) данные. Пора разобраться с устройством реляционной (табличной) базы данных.
Статьи по теме: Функции СУБД обеспечивающие управление базой данных
Устройство реляционной базы данных – таблицы, строки, столбцы
Таблицы, строки, столбцы это всем знакомые, элементы базы данных. В математике эти элементы называют: отношения, кортежи, атрибуты в множествах.
Множество это набор уникальных значений, которые закрыты от других множеств (ограничение), не упорядочены (до любого значения можно добраться, не затрагивая другие значения) и уникальны.
Атрибут множества, это название столбца в таблице БД. Математически, атрибут это множество, названий столбцов. Каждое название столбца уникально и неупорядочено. То есть, мы можем «добраться» до уникального названия столбца не затрагивая другие столбцы.
Очень важна уникальность атрибутов (названий столбцов) в рамках базы данных. Достигается уникальность столбцов, добавлением в его названия имя таблицы данных.
Статьи по теме: SQL запрос INSERT INTO — наполнить базу данных информацией
О неупорядоченности атрибутов
Математически, множество атрибутов: B.4, B.89, B.55, B.3, B.99, точно такое же, как множество: B.89, B.55, B.4, B.99, B.3. Но на практике, мы не можем вызывать столбцы по названию в произвольном порядке. Для упорядочивания вызова и нужен структурный язык. Для реляционных баз данных структурный язык это язык: SQL. В нем упорядоченный вызов столбцов поатрибутам выглядит так:
- SELECT B.4, B.89, B.55, B.3, B.99 FROM B
- SELECT B.89, B.55, B.4, B.99, B.3 FROM B
Столбцы реляционной базы данных
Столбцы данных математически называют кортежи. Каждый кортеж имеет столько атрибутов, сколько строк в таблице. При этом:
- Содержание столбцов должно быть уникально;
- Математически кортежи (столбцы) неупорядочены, как и строки (атрибуты). То есть, каждый столбец можно вызвать, не затрагивая остальные.
Статьи по теме: Классификация баз данных
Выводы
В пользовательском «общении» с базами данных мы имеем дело, с столбцами, строками, таблицами. Математически в реляционной (табличной) теории их называют: атрибуты, кортежи и отношения. Столбцы могут именоваться колонками (colums), строки могут именоваться записями (records).
Отмечу, чаще приходится иметь дело с такими названиями:
- База данных это таблица (одна или несколько);
- Строки в таблицы, называют запись. Это основная логическая единица БД;
- Столбцы в таблице называют поле. Каждое поле имеет свой тип.
Тип поле определяет тип данных, которые могут быть записаны в этом поле: текст, число, дата, время, валюта и т.п
Пересечение строки и столбца называют ячейка. А это значит, что каждая ячейка входит в запись и имеет свой тип поля.
Пример базы данных MySQL
Возьмем базу данных (таблицы) магазина, вернее одну таблицу базы данных всеx товаров магазина. Для справки это магазин на платформе Moguta, таблица: mg_product.
Еще статьи по теме “База данных”
- PhpMyAdmin на локальном сервере
- Что такое база данных — понятие база данных в информатике
- Функции СУБД обеспечивающие управление базой данных
- Классификация баз данных
- Устройство реляционной базы данных
- Первичный ключ и внешний ключ таблиц реляционных баз данных
- Концептуальная модель базы данных — диаграмма связи между объектами
- Понятие и назначение SQL запроса
- SQL запрос для создания таблицы базы данных — оператор CREATE TABLE
- SQL запрос INSERT INTO — наполнить базу данных информацией
- SQL ALTER TABLE — sql запрос на модификацию таблицы базы данных
О данных в реляционных базах данных
Подключения к базам данных поддерживаются в Insights in ArcGIS Enterprise и Insights desktop .
Реляционные базы данных
Данные реляционных баз данных хранятся в таблицах. Каждая таблица – набор строк и столбцов. У каждого столбца есть тип, причем многие базы данных поддерживают один или даже несколько собственных пространственных типов данных.
Этот тип данных определяет следующее:
- Какие значения можно хранить в столбце
- Какие операции можно применять к данным этого столбца
- Как данные этого столбца физически хранятся в базе данных
ArcGIS Insights поддерживает прямой доступ к определенным типам данных из списка поддерживаемых систем управления базами данных (СУБД). При осуществлении непосредственного доступа к таблице базы данных через рабочий процесс добавить данные Insights отфильтровывает любые неподдерживаемые типы данных.
Примечание:
Таблицы базы данных, доступные с помощью Insights , доступны только для чтения и на редактируются. Это включает случаи, когда набор данных был опубликован для других пользователей вашей организации как векторный слой, и изменения вносятся через клиентское приложение, отличное от Insights .
Подсказка:
Если при работе с данными базы данных возникает ошибка Insights in ArcGIS Enterprise , подробная информация о ней содержится в журналах ArcGIS Server сайта хост-сервера вашего портала. Обратитесь к администратору ArcGIS Server , чтобы зафиксировать и решить все возникшие у вас проблемы.
Подключение к базе данных
Перед тем как вы сможете использовать данные базы данных в Insights , вам нужно создать подключение к базе данных. Для создания подключения к базе данных должны быть выполнены определенные условия.
Процесс установки подключения к базе данных в Insights in ArcGIS Enterprise создает элемент Подключение к реляционной базе данных во вкладке портала Ресурсы и вкладке Подключения на домашней странице Insights . Этот элемент может впоследствии быть опубликован для других пользователей. Публикация элемента подключения к базе данных публикует возможность только просмотра ресурсов базы данных. Учетные данные, использующиеся при установке подключения, не относятся к опубликовавшим элемент пользователям.
Если при создании подключения к базе данных возникает проблема, см. раздел Поиск и устранение проблем в подключениях к базам данных.
Внимание:
Если вы испытываете затруднения при использовании подключения к базе данных, которая ранее работала в Insights , может потребоваться обновить это подключение. При удалении подключения к базе данных перестанут отображаться все зависимые от него наборы данных. Когда вы будете уверены в отсутствии зависимых наборов данных, или если вы специально захотите отключить исходящие наборы данных, только тогда вы можете удалить подключение к реляционной базе данных.
В то время как подключения к базе данных обновляются, что позволяет отразить текущий статус базы данных, наборы данных отражают схему таблицы или представления при создании набора данных. Наборы данных, созданные из подключения к базе данных, зависят от схемы, соглашений об именах и существующих объектов пространственных данных (типов геометрии и идентификаторов пространственной привязки) базы данных. Переименование или удаление таблиц и видов, на которые ссылается набор данных, приведет к нарушению набора данных. Подобным образом имена полей и типы данных должны оставаться статическими для набора данных.
Базы геоданных
Insights позволяет создавать подключение к поддерживаемым Microsoft SQL Server , Oracle , SAP HANA или базам данных PostgreSQL с установленной неверсионной многопользовательской базой геоданных. Если база геоданных является версионной, для данных необходимо отменить регистрацию данных, как версионных, чтобы работать в Insights . В настоящее время для просмотра и работы из Insights доступны только пользовательские таблицы баз геоданных, которые не были созданы в рамках пользовательской схемы sde. Insights не работает напрямую с файловыми и персональными базами геоданных.
Наборы пространственных данных
Таблицы базы данных не обязательно должны иметь пространственную информацию, чтобы использоваться в Insights . Таблица с пространственной информацией содержит поле, которое Insights воспринимает как поле местоположения. При обнаружении поля местоположения в таблице Insights делает ряд предположений, описанных в следующих разделах.
Один пространственный столбец
Insights поддерживает только один пространственный столбец в одной таблице базы данных. Вы можете выбирать, какое пространственное поле использовать в качестве поля местоположения. Для этого необходимо щелкнуть значок поля местоположения 
напротив имени таблицы в разделе Выбранные данные и затем выбрать поле из списка пространственных полей. 
Поддерживаемые типы геометрии
Базы данных, которые поддерживаются в Insights , совместимы со стандартами Open Geospatial Consortium (OGC) и International Organization for Standardization (ISO) для доступа к простым объектам. В следующей таблице перечислены типы геометрии, поддерживаемые OGC/ISO, а также их интерпретация в Insights :