Mūsdienās dati ir viena no svarīgākajām lietām biznesa pasaulē, katrs uzņēmums tver savu klientu datus, lai izprastu viņu uzvedību, interneta pasaulē dati aug kā traki, tāpēc uzņēmumiem ir nepieciešami progresīvāki datu bāzu risinājumi, ar kuriem viņi var uzturēt datu bāzu sistēmas un ikreiz, kad viņiem ir nepieciešami dati biznesa problēmu risināšanai, viņi var viegli iegūt vajadzīgos datus bez jebkādām problēmām. Lai izpildītu šo nosacījumu, ir nepieciešama attēlā redzamā datu bāzes shēma.

Kas ir shēma?

• Datubāzes skelets tiek izveidots, izmantojot atribūtus, un šī skeleta nosaukums ir Shēma.
• Shēmā ir minēti loģiskie ierobežojumi, piemēram, tabula, primārā atslēga utt.
• Shēma neatspoguļo atribūtu datu tipu.

Sīkāka informācija par klientu

Klienta shēma

Datu bāzes shēma

• Datu bāzes shēma ir a loģisks datu attēlojums kas parāda, kā loģiski jāsaglabā dati datubāzē. Tas parāda, kā dati ir sakārtoti un attiecības starp tabulām.
• Datu bāzes shēma satur tabulu, lauku, skatus un attiecības starp dažādām atslēgām, piemēram primārā atslēga , sveša atslēga .
• Dati tiek glabāti failu veidā, kas pēc būtības ir nestrukturēti, kas apgrūtina piekļuvi datiem. Tādējādi, lai atrisinātu problēmu, dati tiek sakārtoti strukturētā veidā ar datu bāzes shēmas palīdzību.
• Datu bāzes shēma nodrošina datu organizēšanu un attiecības starp saglabātajiem datiem.
• Datu bāzes shēma nosaka vadlīniju kopu, kas kontrolē datu bāzi, kā arī sniedz informāciju par datu piekļuves un modificēšanas veidu.

Datu bāzes shēmu veidi

Ir 3 datu bāzes shēmu veidi:

Fiziskās datu bāzes shēma

• Fiziskā shēma nosaka, kā dati vai informācija tiek fiziski glabāti uzglabāšanas sistēmās failu un indeksu veidā. Šis ir faktiskais kods vai sintakse, kas nepieciešama, lai izveidotu datu bāzes struktūru, mēs varam teikt, ka, veidojot datu bāzi fiziskā līmenī, to sauc par fizisko shēmu.
• Datu bāzes administrators izvēlas, kur un kā uzglabāt datus dažādos krātuves blokos.

Loģiskās datu bāzes shēma

• Loģiskā datu bāzes shēma definē visus loģiskos ierobežojumus, kas jāpiemēro saglabātajiem datiem, kā arī apraksta tabulas, skatus, entītiju attiecības un integritātes ierobežojumus.
• Loģiskā shēma apraksta, kā dati tiek saglabāti tabulu veidā un kā tiek savienoti tabulas atribūti.
• Izmantojot IS modelēšana tiek saglabāta attiecība starp datu komponentiem.
• Loģiskajā shēmā tiek noteikti dažādi integritātes ierobežojumi, lai saglabātu ievietošanas kvalitāti un atjauninātu datus.

Skatīt datu bāzes shēmu

• Tas ir skata līmeņa dizains, kas spēj definēt mijiedarbību starp galalietotāju un datubāzi.
• Lietotājs var mijiedarboties ar datu bāzi ar interfeisa palīdzību, neko daudz nezinot par datu bāzē saglabāto datu mehānismu.

Trīs slāņu shēmas dizains

python saraksta inicializācija

Datu bāzes shēmas izveide

Shēmas izveidei katrā datu bāzē tiek izmantots priekšraksts CREATE SCHEMA. Taču dažādām datu bāzēm tam ir atšķirīga nozīme. Tālāk mēs apskatīsim dažus paziņojumus datu bāzes shēmas izveidei dažādās datu bāzu sistēmās:

1. MySQL: Programmā MySQL datu bāzes izveidei izmantojam priekšrakstu CREATE SCHEMA, jo MySQL CREATE SCHEMA un CREATE DATABASE abi priekšraksti ir līdzīgi.

2. SQL serveris: Programmā SQL Server mēs izmantojam priekšrakstu CREATE SCHEMA, lai izveidotu jaunu shēmu.

3. Oracle datu bāze: Oracle Database jaunas shēmas izveidei izmantojam CREATE USER, jo Oracle datu bāzē shēma jau ir izveidota ar katru datu bāzes lietotāju. Paziņojums CREATE SCHEMA neizveido shēmu, tā vietā tas aizpilda shēmu ar tabulām un skatiem, kā arī ļauj piekļūt šiem objektiem, neizmantojot vairākus SQL priekšrakstus vairākām transakcijām.

Datu bāzes shēmu dizaini

Ir daudzi veidi, kā strukturēt datu bāzi, un datu bāzes izveidei jāizmanto vispiemērotākais shēmas dizains, jo neefektīvus shēmu dizainus ir grūti pārvaldīt un tie patērē papildu atmiņu un resursus.

string.compare c#

Shēmas dizains galvenokārt ir atkarīgs no lietojumprogrammas prasībām. Šeit ir daži efektīvi shēmu modeļi, lai izveidotu mūsu lietojumprogrammas. Apskatīsim shēmu dizainus:

1. Plakans modelis
2. Hierarhiskais modelis
3. Tīkla modelis
4. Relāciju modelis
5. Zvaigžņu shēma
6. Sniegpārslu shēma

Plakans modelis

Plakanā modeļa shēma ir 2-D masīvs, kurā katrā kolonnā ir viena veida dati/informācija un elementi ar rindām ir saistīti viens ar otru. Tas ir gluži kā tabula vai izklājlapa. Šī shēma ir labāka mazām lietojumprogrammām, kas nesatur sarežģītus datus.

Plakanā modeļa projektēšana

Hierarhiskais modelis

Dati tiek sakārtoti, izmantojot vecāku un bērnu attiecības un kokam līdzīgu struktūru hierarhiskajā datu bāzes modelī. Tā kā katrs ieraksts sastāv no vairākiem bērniem un viena vecāka, to var izmantot, lai ilustrētu attiecības viens pret daudziem diagrammās, piemēram, organizācijas diagrammās. Lai gan tas ir acīmredzams, sarežģītās partnerībās tas var nebūt tik pielāgojams.

Hierarhiskā modeļa projektēšana

Tīkla modelis

Tīkla modelis un hierarhiskais modelis ir diezgan līdzīgi ar būtisku atšķirību, kas saistīta ar datu attiecībām. Tīkla modelis pieļauj attiecības daudzi pret daudziem, savukārt hierarhiskie modeļi pieļauj attiecības viens pret daudziem.

int uz virkni

Tīkla modeļa projektēšana

Relāciju modelis

Relāciju modelis galvenokārt tiek izmantots relāciju datu bāzēm, kur dati tiek glabāti kā tabulas relācijas. Šis relāciju modeļa shēma ir labāks objektorientētai programmēšanai.

Relāciju modeļa projektēšana

Zvaigžņu shēma

Zvaigžņu shēma ir labāka, lai uzglabātu un analizētu lielu datu apjomu. Tās centrā ir faktu tabula un vairākas dimensiju tabulas, kas ar to ir savienotas gluži kā zvaigznīte, kur faktu tabulā ir skaitliskie dati, kas nodrošina biznesa procesus, un dimensiju tabulā ir dati, kas saistīti ar tādām dimensijām kā produkts, laiks, cilvēki utt. vai mēs varam teikt, ka šī tabula satur faktu tabulas aprakstu. Zvaigžņu shēma ļauj mums strukturēt datus par RDBMS .

Zvaigžņu shēmas projektēšana

Sniegpārslu shēma

Tāpat kā zvaigznīšu shēmā, arī sniegpārslu shēmas centrā ir faktu tabula un ar to saistītas vairākas dimensiju tabulas, taču galvenā atšķirība abos modeļos ir tā, ka sniegpārslu shēmā dimensiju tabulas tiek normalizētas vairākās saistītās tabulās. Sniegpārslu shēma tiek izmantota liela datu apjoma analīzei.

Sniegpārslu shēmas projektēšana

Atšķirība starp loģisko un fizisko datu bāzes shēmu

Datu bāzes shēmas priekšrocības

• Datu konsekvences nodrošināšana: Datu bāzes shēma nodrošina datu konsekvenci un novērš dublikātus.
• Mērogojamības uzturēšana: Labi izstrādāta datu bāzes shēma palīdz uzturēt datubāzē jaunu tabulu pievienošanu, kā arī palīdz apstrādāt lielu datu apjomu augošajās tabulās.
• Veiktspējas uzlabošana: Datu bāzes shēma palīdz ātrāk izgūt datus, kas var samazināt datu bāzes tabulu darbības laiku.
• Vienkārša apkope: Datu bāzes shēma palīdz uzturēt visu datu bāzi, neietekmējot pārējo datubāzi
• Datu drošība: Datu bāzes shēma palīdz saglabāt sensitīvos datus un nodrošina tikai autorizētu piekļuvi datu bāzei.

Datu bāzes instance

Datu bāzes shēma tiek definēta pirms faktiskās datu bāzes izveides, pēc datu bāzes darbības ir ļoti grūti modificēt shēmu, jo shēma atspoguļo datu bāzes pamatstruktūru. Datu bāzes instancē nav informācijas, kas saistīta ar datubāzē saglabātajiem datiem. Tāpēc datu bāzes gadījums attēlo datus un informāciju, kas pašlaik tiek glabāta datu bāzē noteiktā brīdī.

Klientu tabulas datu bāzes gadījums noteiktā laikā

Secinājums

• Datu bāzes struktūra tiek saukta par shēmu, un tā cita starpā atspoguļo loģiskus ierobežojumus, piemēram, tabulu un atslēgu.
• Trīs shēmu arhitektūra tika izstrādāts, lai neļautu lietotājam tieši piekļūt datu bāzei.
• Tā kā informācija, kas tiek saglabāta datu bāzē, tiek bieži mainīta, Instance ir datu attēlojums noteiktā laikā.