Из чего состоит база данных

Что такое база данных?

База данных — это упорядоченный набор структурированной информации или данных, которые обычно хранятся в электронном виде в компьютерной системе. База данных обычно управляется системой управления базами данных (СУБД). Данные вместе с СУБД, а также приложения, которые с ними связаны, называются системой баз данных, или, для краткости, просто базой данных.

Данные в наиболее распространенных типах современных баз данных обычно хранятся в виде строк и столбцов формирующих таблицу. Этими данными можно легко управлять, изменять, обновлять, контролировать и упорядочивать. В большинстве баз данных для записи и запросов данных используется язык структурированных запросов (SQL).

Что такое язык структурированных запросов (SQL)?

SQL — это язык программирования, используемый в большинстве реляционных баз данных для запросов, обработки и определения данных, а также контроля доступа. SQL был разработан в IBM в 1970-х годах. Со временем у стандарта SQL ANSI появились многочисленные расширения разработанные такими компаниями как IBM, Oracle и Microsoft. Хотя в настоящее время SQL все еще широко используется, начали появляться новые языки программирования запросов.

Эволюция базы данных

Базы данных значительно изменились с момента их появления в начале 1960-х годов. Исходными системами, которые использовались для хранения и обработки данных, были навигационные базы данных – например, иерархические базы данных (которые опирались на древовидную модель и допускали только отношение «один-ко-многим») и базы данных с сетевой структурой (более гибкая модель, допускающая множественные отношения). Несмотря на простоту, эти ранние системы были негибкими. В 1980-х годах стали популярными реляционные базы данных, в 1990-х годах за ними последовали объектно-ориентированные базы данных. Совсем недавно вследствие роста Интернета и возникновения необходимости анализа неструктурированных данных появились базы данных NoSQL. В настоящее время облачные базы данных и автономные базы данных открывают новые возможности в отношении способов сбора, хранения, использования данных и управления ими.

В чем заключается различие между базой данных и электронной таблицей?

Базы данных и электронные таблицы (в частности, Microsoft Excel) предоставляют удобные способы хранения информации. Основные различия между ними заключаются в следующем.

• Способ хранения и обработки данных
• Полномочия доступа к данным
• Объем хранения данных

Электронные таблицы изначально разрабатывались для одного пользователя, и их свойства отражают это. Они отлично подходят для одного пользователя или небольшого числа пользователей, которым не нужно производить сложные операции с данными. С другой стороны, базы данных предназначены для хранения гораздо больших наборов упорядоченной информации иногда огромных объемов. Базы данных дают возможность множеству пользователей в одно и то же время быстро и безопасно получать доступ к данным и запрашивать их, используя развитую логику и язык запросов.

Типы баз данных

Существует множество различных типов баз данных. Выбор наилучшей базы данных для конкретной компании зависит от того, как она намеревается использовать данные.

Реляционные базы данных

Объектно-ориентированные базы данных

Распределенные базы данных

Хранилища данных

Oracle NoSQL Database

Графовые базы данных

Это лишь некоторые из десятков типов баз данных, используемых в настоящее время. Другие, менее распространенные базы данных, предназначены для очень специфических научных, финансовых и иных задач. Помимо появления новых типов, базы данных развиваются в абсолютно новых направлениях — изменяются подходы к разработке технологий, происходят значительные сдвиги, такие как внедрение облачных технологий и автоматизации. В частности, в последнее время появились следующие базы данных.

Базы данных с открытым исходным кодом

Облачные базы данных

Многомодельные базы данных

Документные базы данных/JSON

Автономные базы данных

Что такое программное обеспечение базы данных?

Программное обеспечение базы данных используется для создания, редактирования и обслуживания файлов и записей базы данных, что упрощает создание файлов и записей, ввод данных, редактирование, обновление и отчетность. Программное обеспечение также помогает хранить данных, осуществлять резервное копирование и формировать отчетность, предоставлять управление множественным доступом и поддерживать безопасность. Сегодня надежная безопасность базы данных особенно важна, поскольку случаи кражи данных значительно участились. Программное обеспечение для баз данных иногда называют системой управления базами данных (СУБД).

Программное обеспечение баз данных упрощает управление данными, помогая пользователям хранить данные в структурированной форме, а затем получать к ним доступ. Обычно программа имеет графический интерфейс, помогающий создавать данные и управлять ими, и в некоторых случаях пользователи могут создавать собственные базы данных с помощью такого ПО.

Что такое система управления базами данных (DBMS)?

Для базы данных обычно требуется комплексное программное обеспечение, которое называется системой управления базами данных (СУБД). СУБД служит интерфейсом между базой данных и пользователями или программами, предоставляя пользователям возможность получать и обновлять информацию, а также управлять ее упорядочением и оптимизацией. СУБД обеспечивает контроль и управление данными, позволяя выполнять различные административные операции, такие как мониторинг производительности, настройка, а также резервное копирование и восстановление.

В качестве примеров популярного программного обеспечения для управления базами данных, или СУБД, можно назвать MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, СУБД Oracle Database и dBASE.

Что такое база данных MySQL?

MySQL — это реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом на основе языка SQL. Она была разработана и оптимизирована для веб-приложений и может работать на многих платформах. Она обладает всеми возможностями которые требуются веб-разработчикам. База данных MySQL предназначена для обработки миллионов запросов и тысяч транзакций, поэтому ее часто выбирают компании электронной коммерции, которым требуется управлять большим количеством денежных переводов. Гибкость по мере необходимости — основная характеристика MySQL.

Многие ведущие веб-сайты и веб-приложения используют СУБД MySQL, в том числе Airbnb, Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter и YouTube.

Использование баз данных для повышения производительности бизнеса и улучшения процесса принятия решений

Обширный сбор данных из Интернета вещей меняет действительность и производственный сектор по всему миру: современные компании имеют доступ к большему количеству данных, чем когда-либо прежде. Прогрессивные компании теперь могут использовать базы данных, чтобы от обычного хранения данных и базовых транзакций перейти к анализу огромных объемов данных из множества систем. Благодаря базам данных и другим средствам вычислений и бизнес-аналитики современные компании могут использовать собираемые ими данные для более эффективной работы, эффективного принятия решений, гибкости и масштабируемости. Сегодня важнейшим для коммерческих компаний является оптимизация доступа и пропускной способности для данных, что связано с постоянным ростом объема данных. Очень важно иметь платформу, способную обеспечить производительность, масштаб и гибкость, необходимые компаниям по мере их роста.

Автономная база данных способна значительно расширить эти возможности. Автономные базы данных автоматизируют дорогостоящие и длительные ручные процедуры, благодаря чему бизнес-пользователи могут сосредоточиться на работе со своими данными. За счет возможностей создания и использования баз данных пользователи приобретают контроль и автономию, поддерживая при этом важные стандарты безопасности.

Задачи для баз данных

Современные крупные корпоративные базы данных нередко поддерживают очень сложные запросы, и предполагается, что они должны предоставлять почти мгновенные ответы на них. В результате администраторы баз данных вынуждены применять самые разные методы для повышения производительности. Вот некоторые из наиболее распространенных вызовов, с которыми они сталкиваются.

• Значительно возросшие объемы данных. Стремительный рост данных от датчиков, подключенных приборов и десятков других источников заставляет администраторов искать способы эффективного управления и упорядочивания данных своих компаний.
• Обеспечение безопасности данных. В наши дни регулярно случаются утечки данных и хакеры становятся все более изобретательными. Сейчас как никогда важно обеспечить защиту данных, но в то же время их легкую доступность для пользователей.
• Удовлетворение растущих потребностей. В современной, динамичной бизнес-среде компаниям необходим доступ к данным в режиме реального времени – для своевременного принятия решений и использования новых возможностей.
• Управление и обслуживание базы данных и инфраструктуры. Администраторы базы данных должны осуществлять постоянный мониторинг базы данных на наличие проблем, выполнять профилактическое обслуживание, а также устанавливать обновления и исправления программного обеспечения. Но базы данных становятся все более сложными, объемы данных растут, и компании сталкиваются с необходимостью привлечения дополнительных специалистов для мониторинга и настройки баз данных.
• Устранение границ масштабируемости. Если бизнес хочет выжить, он должен развиваться, и возможности управления данными должны расти вместе с ним. Но администраторам баз данных очень сложно предугадать, какие мощности потребуются компании, особенно при использовании локальных баз данных.
• Соблюдение требований к размещению данных, суверенитету данных и времени ожидания. Для одних компаний предпочтительнее, чтобы базы данных работали в локальной среде. В таких случаях идеальным вариантом являются готовые системы, настроенные и оптимизированные для размещения баз данных.

Решение всех этих задач может занимать много времени и отвлекать администраторов баз данных от решения стратегических задач.

Как автономные технологии улучшают управление базами данных

Автономные базы данных — это модель будущего, представляющая исключительный интерес для компаний, которые хотят использовать лучшую из имеющихся технологий баз данных, при этом не сталкиваясь с проблемами при запуске и эксплуатации этой технологии.

Автономные базы данных используют облачные технологии и машинное обучение для автоматизации множества стандартных задач управления базами данных, таких как настройка, защита, резервное копирование, обновление и другие повседневные задачи администрирования. Благодаря автоматизации этой рутины администраторы баз данных могут сосредоточиться на более стратегической работе. Возможности самоуправления, самозащиты и самовосстановления автономных баз данных могут радикально изменить способы управления и защиты данных, улучшая эффективность, снижая затраты и повышая безопасность.

Дополнительные продукты

• Oracle Autonomous Database
• СУБД Oracle Database
• Oracle Exadata
• Oracle Autonomous Data Warehouse

Введение в базы данных

Прежде чем начать рассказывать о базах данных, скажу, для кого эта статья. Если вы бывалый разработчик, то смело пропускайте статью, ничего нового вы с ней не найдете. Статья для тех, кто только планирует начать карьеру в дата-аналитике или data science, кто много раз слышал словосочетание «база данных», но не до конца понимает, что это.

Я решила написать эту статью, потому что именно такой статьи мне очень не хватало несколько лет назад, когда я только начала карьеру в аналитике данных. Тогда я часто слышала слова «база данных», «реляционная база», «primary key», примерно понимала, что они означают, но единую картину в голове у меня сложить не получалось.

Что такое база данных и зачем она?

Компании часто собирают информацию о своих клиентах, сотрудниках, операциях, финансах и т. д. Потом эту информацию можно выгодно использовать. Например, можно ее проанализировать и понять, какими способами можно увеличить прибыль. Можно на ее основе построить хитрые MLмодели, которые помогут улучшить продукт. Или, в конце концов, эту информацию можно просто перепродать другим компаниям.

Чтоб собирать и анализировать информацию, надо уметь ее сохранять. Конечно, можно сохранять информацию в печатном виде в обычных папках или в Excel-файлах. И многие компании до сих пор так сохраняют информацию. Однако, такое подойдет только для маленьких компаний с небольшим количеством данных. Когда компания вырастает, то и данных становится много, такие варианты сохранения информации становятся непригодны. Тогда на помощь приходят базы данных.

Базы данных помогают справиться с большим количеством проблем, решить которые папкам и Excel-файлам не под силу:

• В базе данных можно хранить очень огромное количество данных – миллиарды и триллионы записей;
• Базы помогают защищать данные — они позволяют давать доступ к данным только определенному кругу лиц. При этом можно ставить ограничения, кому к каким данным можно давать доступ и какого типа доступ, только чтение или редактирование тоже;
• Базы данных могут помогать следить за правильностью данных с помощью различного вида проверок;
• Также, базы данных могут позволять большому количеству людей одновременно взаимодействовать с данными.

Так что же такое база данных? Если говорить коротко, то это определенная структура, в которой хранится информация. Я понимаю, что из этого определения пока мало что понятно. Однако, более конкретное определение дать сложно, потому что существует много типов баз данных, и все они совершенно разные.

Я думаю, это определение станет понятнее, когда я далее опишу наиболее популярные типы баз данных на конкретных примерах.

Типы баз данных

Существует много разных типов баз данных. Наиболее популярные типы:

• Реляционные базы данных
• Key-value базы данных
• Документно-ориентированные базы данных
• Графовые базы данных
• Колоночные базы данных

Далее я расскажу о каждом из этих типов. Однако, начну я реляционных баз данных и больше всего буду рассказывать о них, потому что именно этим типом баз данных чаще всего пользуются аналитики данных и data scientist-ы.

Реляционные базы данных (MySQL, PostgreSQL, Oracle DB)

Реляционная база данных – это база данных, которая состоит из таблиц. У реляционной базы данных 2 очень важные характеристики:

• Данные распределены по смыслу по таблицам
• Между таблицами есть отношения

Рассмотрим пример реляционной базы. Допустим, у нас есть сервис доставки еды. Тогда, если мы построим реляционную базу данных для этого сервиса, то она, скорее всего, будет содержать следующие таблицы:

• Таблица с заказами
• Таблица с клиентами
• Таблица с курьерами
• Таблица с ресторанами

На рисунке 1 я попыталась изобразить графически реляционную базу данных. Мы видим таблицы, из которых состоит база, и также видим, какие столбцы содержит каждая из таблиц.

Как я отметила выше, второй важной характеристикой реляционных баз данных является то, что между таблицами существуют отношения. Отношения между таблицами определяются с помощью primary key и foreign key.

Primary key – это столбец (или группа столбцов) таблицы, который содержит уникальные значения для каждой строки. На примере выше primary key каждой таблицы я выделила зеленым цветом. То есть, например, в таблице с заказами каждая строка будет описывать отдельный заказ. Не будет 2 строк, которые описывают один и тот же заказ, потому ID заказа будет разный для каждой строки.

Foreign key – это столбец в таблице, который содержит primary key другой таблицы. На рисунке foreign key отмечены желтым. То есть, таблица с заказами содержит ID клиента, который является primary key в таблице с клиентами, но в таблице с заказами он будет foreign key.

Primary key и foreign key помогают не только связывать между собой таблицы реляционной базы данных отношениями. Они еще помогают следить за целостностью и правильностью данных в базе. Например, если мы ошибемся в ID клиента, добавляя новый заказ в таблицу с заказами, то база выдаст ошибку, так как не найдет соответствующий ID клиента в таблице с клиентами.

Для взаимодействия с реляционными базами данных чаще всего используется SQL (Structured QueryLanguage). Это специальный язык программирования, на котором пишутся запросы к реляционной базе. SQL-запросами можно создавать и удалять таблицы в реляционной базе, изменять данные в существующих таблицах и доставать из таблиц необходимую информацию.

Как я уже говорила выше, реляционные базы данных удобно использовать в аналитике, так как информация в них структурирована и распределена по смыслу, что, конечно, мечта любого аналитика. Однако, аналитики часто пишут сложные и не очень эффективные SQL-запросы, потому важно придумывать способы ускорения обработки запросов к реляционной базе.

Одним из наиболее популярных методов ускорения работы запросов к реляционным базам данных является индексирование таблиц. Индекс – это определенный столбец в таблице, по которому осуществляется поиск.

Приведу пример работы индекса. Например, мы хотим найти все заказы клиента 007 из ресторана 1. Тогда, если у нас в таблице с заказами нет индекса, то мы будем перебирать все заказы пока не найдем нужные. Если же у нас есть индекс в таблице с заказами, то ситуация будет иной. Допустим, что индексом является столбец ID ресторана. Тогда наши данные в таблице с заказами будут сгруппированы по ID ресторана. И тогда при поиске заказов клиента 007 из ресторана 1, мы не будем перебирать всю таблицу с заказами, а найдем группу заказов из ресторана 1 и будем искать необходимые данные внутри этой группы.

Из примера выше с индексом выше понятно, что индексом удобно выбирать такой столбец, в разрезе которого часто ищутся данные.

Также, одним из важных свойств реляционных баз данных является соответствие требованиям ACID. Я не буду углубляться в детали этих требований, только отмечу, что эти требования гарантируют целостность и корректность данных, несмотря на ошибки, системные сбои, перебои в питании, изменение данных несколькими пользователями одновременно и прочие необычные ситуации.

Выглядит так, что реляционная база данных идеальная база, и непонятно, почему бы постоянно ее не использовать. Однако, у реляционной базы данных есть и недостатки, и потому данный тип не всегда подходит для нужд бизнеса. Например, реляционная база данных не подходит для данных без четкой структуры, потому что мы не сможем разложить эти данные в отдельные таблицы по смыслу. А данных без четкой структуры гораздо больше, чем данных с четкой структурой.

Какие еще есть типы баз данных?

Прочие типы баз данных, которые не реляционные, часто называются noSQL базы данных. Обсудим наиболее популярные типы нереляционных баз данных.

Key-value базы данных (пример — Redis)

Название говорит о том, какие данные удобно хранить в Key-value базе – в такой базе хранят данные, которые удобно представить в виде пары ключ-значение. Основное преимущество таких баз – это очень быстрый поиск значения по ключу. При этом значение может содержать какие угодно типы данных.

Такие базы данных удобно применять в проектах, где необходимо выдавать быстрый результат по ключу, например, для онлайн торгов или сделок.

Документно-ориентированные (пример — Mongo DB)

В документно-ориентированной базе данных единицей хранения является документ (который может быть в формате json, или xml, или в каком-нибудь еще формате). Удобство таких баз в том, что в них быстро и легко записывать любые типы данных, при этом эти данные не обязаны обладать четкой структурой. Минус таких баз в том, что данные в них неудобно анализировать.

В моей предыдущей компании такой тип баз данных служил базой для реляционных баз. То есть сначала все данные попадали и сохранялись в документно-ориентированной базе. Потом команда дата инженеров обрабатывала эти огромные полотна информации, структурировала и складывала в реляционную базу данных, которую уже могла использовать команда аналитиков и Data Science.

Графовые базы данных (пример — Orient DB)

Как следует из названия, в графовой базе данных данные хранятся в виде графов. Данный тип баз удобен, когда надо находить информацию не только о каком-то объекте, но и доставать информации о связах этого объекта с другими.

Например, в моей текущей компании данный тип баз используется для нахождения куки конкретного юзера и всех взаимосвязанных с этой кукой идентификаторов. Также, такой тип данных часто используется социальными сетями для сохранения информации не только о пользователях, но и о связях каждого пользователя с другими.

Колоночные (столбцовые) базы данных (примеры — Cassandra, Clickhouse)

В реляционных базах данных данные записаны в виде строк. Что же касается колоночных баз данных, то тут данные записываются в виде столбцов. Потому поиск данных в колоночной базе данных осуществляется не перебором всех строк, как это происходит в реляционной базе данных, а поиском необходимого значения в тех столбцах таблицы, которые нас интересуют.

Преимущество колоночных баз данных в том, что они могут быстро находить определенные значения в столбцах, которые нас интересуют.

Ну и напоследок

В заключение скажу, что типов баз данных великое множество. Какие-то типы приобретают популярность, какие-то больше не используются. У каждого типа свои преимущества и недостатки. И, выбирая тот или иной тип баз данных, надо исходить в первую очередь от вида вашего бизнеса и его потребностей.

• база данных
• реляционная база данных
• sql
• аналитика данных

Основные сведения о базах данных

Эта статья содержит краткие сведения о базах данных: что это, чем они могут быть полезны, каковы функции их отдельных элементов. Здесь используется терминология, свойственная Microsoft Access, однако описываемые понятия применимы по отношению к любым базам данных.

В этой статье:

• Что такое база данных?
• Элементы базы данных Access

Что представляет собой база данных?

База данных — это инструмент для сбора и упорядочения информации. В базах данных могут храниться сведения о людях, продуктах, заказах или что-либо еще. Многие базы данных начинаются как список в текстовой программе или электронной таблице. По мере увеличения списка в данных начинают появляться избыточность и несогласованность. Данные трудно понять в виде списка, и существуют ограниченные способы поиска или извлечения подмножества данных для проверки. После появления этих проблем рекомендуется перенести данные в базу данных, созданную системой управления базами данных (СУБД), например Access.

Компьютерная база данных — это хранилище объектов. В одной базе данных может быть больше одной таблицы. Например, система отслеживания складских запасов, в которой используются три таблицы, — это не три базы данных, а одна. В базе данных Access (если ее специально не настраивали для работы с данными или кодом, принадлежащими другому источнику) все таблицы хранятся в одном файле вместе с другими объектами, такими как формы, отчеты, макросы и модули. Базы данных, созданные в формате Access 2007–2016 (который также используется в Access для Microsoft 365, Access 2021 и Access 2019), имеют расширение ACCDB, а базы данных, созданные в более ранних форматах Access, имеют расширение MDB.

Использование Access позволяет:

• добавлять новую информацию в базу данных, например новый артикул складских запасов;
• изменять информацию, уже находящуюся в базе, например перемещать артикул;
• удалять информацию, например если артикул был продан или утилизирован;
• упорядочивать и просматривать данные различными способами;
• обмениваться данными с другими людьми с помощью отчетов, сообщений электронной почты, внутренней сети или Интернета.

Элементы базы данных Access

Ниже приведены краткие описания элементов стандартной базы данных Access.

Таблицы

Таблица базы данных похожа на электронную таблицу — и там, и там информация расположена в строках и столбцах. Поэтому импортировать электронную таблицу в таблицу базы данных обычно довольно легко. Основное различие заключается в том, как данные структурированы.

Чтобы база данных была как можно более гибкой и чтобы в ней не появлялось излишней информации, данные должны быть структурированы в виде таблиц. Например, если речь идет о таблице с информацией о сотрудниках компании, больше одного раза вводить данные об одном и том же сотруднике не нужно. Данные о товарах должны храниться в отдельной таблице, как и данные о филиалах компании. Этот процесс называется нормализацией.

Строки в таблице называются записями. В записи содержатся блоки информации. Каждая запись состоит по крайней мере из одного поля. Поля соответствуют столбцам в таблице. Например, в таблице под названием «Сотрудники» в каждой записи находится информация об одном сотруднике, а в каждом поле — отдельная категория информации, например имя, фамилия, адрес и т. д. Поля выделяются под определенные типы данных, например текстовые, цифровые или иные данные.

Еще один способ описать записи и поля — визуализировать библиотеку в старом стиле карта каталоге. Каждое карта в шкафу соответствует записи в базе данных. Каждая информация об отдельном карта (автор, заголовок и т. д.) соответствует полю в базе данных.

Дополнительные сведения о таблицах см. в статье Общие сведения о таблицах.

Формы

С помощью форм создается пользовательский интерфейс для ввода и редактирования данных. Формы часто содержат кнопки команд и другие элементы управления, предназначенные для выполнения различных функций. Можно создать базу данных, не используя формы, если просто отредактировать уже имеющуюся информацию в таблицах Access. Тем не менее, большинство пользователей предпочитает использовать формы для просмотра, ввода и редактирования информации в таблицах.

С помощью кнопок команд задаются данные, которые должны появляться в форме, открываются прочие формы и отчеты и выполняется ряд других задач. Например, есть «Форма клиента», в которой вы работаете с данными о клиентах. И в ней может быть кнопка, нажатием которой открывается форма заказа, с помощью которой вы вносите информацию о заказе, сделанном определенным клиентом.

Формы также дают возможность контролировать взаимодействие пользователей с информацией базы данных. Например, можно создать форму, в которой отображаются только определенные поля и с помощью которой можно выполнять только ограниченное число операций. Таким образом обеспечивается защита и корректный ввод данных.

Дополнительные сведения о формах см. в статье Формы.

Отчеты

Отчеты используются для форматирования, сведения и показа данных. Обычно отчет позволяет найти ответ на определенный вопрос, например «Какую прибыль в этом году принесли нам наши клиенты?» или «В каких городах живут наши клиенты?» Отчеты можно форматировать таким образом, чтобы информация отображалась в наиболее читабельном виде.

Отчет можно сформировать в любое время, и в нем всегда будет отображена текущая информация базы данных. Отчеты обычно форматируются таким образом, чтобы их можно было распечатать, но их также можно просматривать на экране, экспортировать в другие программы или вкладывать в сообщения электронной почты.

Дополнительные сведения об отчетах см. в статье Введение в отчеты в Access.

Запросы

Запросы могут выполнять множество функций в базе данных. Одна из их основных функций — находить информацию в таблицах. Нужная информация обычно содержится в нескольких таблицах, но, если использовать запросы, ее можно просматривать в одной. Кроме того, запросы дают возможность фильтровать данные (для этого задаются критерии поиска), чтобы отображались только нужные записи.

Используются и так называемые «обновляемые» запросы, которые дают возможность редактировать данные, найденные в основных таблицах. При работе с обновляемым запросом помните, что правки вносятся в основные таблицы, а не только в таблицу запроса.

Запросы бывают двух основных типов: запросы на выборку и запросы действий. Запрос на выборку просто извлекает данные и делает их доступными для использования. Результаты запроса можно просмотреть на экране, распечатать или скопировать в буфер обмена. Кроме того, можно использовать выходные данные запроса в качестве источника записей для формы или отчета.

Запрос на действие, как следует из названия, выполняет задачу с данными. Запросы действий можно использовать для создания новых таблиц, добавления данных в существующие таблицы, обновления данных или удаления данных.

Дополнительные сведения о запросах см. в статье Знакомство с запросами.

Макросы

Макросы в Access — это нечто вроде упрощенного языка программирования, с помощью которого можно сделать базу данных более функциональной. Например, если к кнопке команды в форме добавить макрос, то он будет запускаться всякий раз при нажатии этой кнопки. Макросы состоят из команд, с помощью которых выполняются определенные задачи: открываются отчеты, выполняются запросы, закрывается база данных и т. д. Используя макросы, можно автоматизировать большинство операций, которые в базе данных вы делаете вручную, и, таким образом, значительно сэкономить время.

Дополнительные сведения о макросах см. в статье Общие сведения о программировании в Access.

Модули

Подобно макросам, модули — это объекты, с помощью которых базу данных можно сделать более функциональной. Но если макросы в Access составляются путем выбора из списка макрокоманд, модули создаются на языке Visual Basic для приложений (VBA). Модули представляют собой наборы описаний, инструкций и процедур. Существуют модули класса и стандартные модули. Модули класса связаны с конкретными формами или отчетами и обычно включают в себя процедуры, которые работают только с этими формами или отчетами. В стандартных модулях содержатся общие процедуры, не связанные ни с каким объектом. Стандартные модули, в отличие от модулей класса, перечисляются в списке Модули в области навигации.

Дополнительные сведения о модулях см. в статье Общие сведения о программировании в Access.

Что такое схема базы данных?

Термин «схема базы данных» может означать как наглядное представление базы данных, так и набор правил, которым она подчиняется, либо полный комплект объектов, принадлежащих конкретному пользователю. Если вы хотите лучше познакомиться со схемами баз данных и узнать, где и как они применяются, читайте нашу статью.

Читается за 4 мин.

Хотите создать схему базы данных самостоятельно? Попробуйте Lucidchart! Быстро, удобно и совершенно бесплатно.

Что такое схема базы данных?

Схема базы данных представляет собой логическую конфигурацию либо целой реляционной базы данных, либо ее части. Схема может существовать как в виде наглядного представления базы данных, так и в виде набора формул (также именуемых «условиями целостности»), которые регулируют ее устройство. Эти формулы выражаются с помощью языка описания данных, например, SQL. Будучи частью словаря данных, схема показывает, как связаны между собой сущности, из которых состоит база данных (таблицы, представления, хранимые процедуры и так далее).

Схема обычно создается проектировщиком базы данных, чтобы помочь программистам, чье ПО будет взаимодействовать с данной базой. Процесс создания схемы базы данных называется моделированием данных. Если вы пользуетесь трехсхемным подходом к проектированию базы данных, этот шаг будет следовать за созданием концептуальной схемы. Стоит отметить, что в центре внимания концептуальной схемы находится не структура базы данных, а информационные нужды организации.

Выделяют два основных типа схем баз данных:

1. Логическая схема базы данных демонстрирует логические ограничения, которые распространяются на хранимые данные. В ней отражаются условия целостности, представления и таблицы.
2. Физическая база данных показывает, как хранятся данные в системе с точки зрения файлов и индексов.

Схема базы данных простейшего уровня показывает, из каких таблиц и связей состоит база данных, а также какие поля входят в состав каждой таблицы. Поэтому понятия «схема базы данных» и «схема «сущность-связь»» часто взаимозаменяемы.

Схематизация баз данных в системе Oracle

В системе управления базами данных Oracle термин «схема базы данных» (или «SQL-схема») имеет иное значение. В данном случае у базы данных может быть несколько схем (которые также именуются более изысканным термином «схематика»). В каждой из них содержатся все объекты, созданные конкретным пользователем базы данных. Этими объектами могут быть таблицы, представления, синонимы и не только. Некоторые объекты не допускаются в состав схемы. К ним относятся пользователи, контексты, роли и объекты директорий.

Отдельные пользователи могут получить доступ к конкретным схемам, причем право доступа разрешается передавать. Поскольку каждый объект закреплен за определенной схемой (которая служит своеобразным пространством имен), целесообразно пользоваться синонимами, так как они позволят получить доступ к тому или иному объекту, не обращаясь к содержащей его схеме.

Подобные схемы необязательно отражают то, как на самом деле хранится физическая база данных. Вместо этого объекты схемы располагаются в табличном пространстве логически. Администратор базы данных может указать, сколько именно места отведено на конкретный объект в файле данных.

И, наконец, схемы и табличные пространства необязательно полностью совпадают: объекты из одной схемы можно найти в нескольких табличных пространствах, и наоборот: одно табличное пространство может включать в себя объекты из разных схем.

Создание диаграмм быстро и легко с Lucidchart. Начните бесплатную пробную версию сегодня, чтобы начать создавать и сотрудничать.

Схема и экземпляр базы данных: в чем различие?

Хотя эти понятия связаны между собой, они означают далеко не одно и то же. Схема — всего лишь набросок запланированной базы данных. Самих по себе данных в ней нет.

Для сравнения, под понятием «экземпляр» подразумевается «снимок» базы данных в определенный момент ее существования. Таким образом, экземпляр базы данных может со временем меняться, тогда как схема базы данных, как правило, статична (поскольку изменить структуру базы данных, когда она уже введена в эксплуатацию, довольно сложно).

Схемы и экземпляры баз данных могут оказывать друг на друга влияние посредством системы управления базами данных (СУБД). Задача СУБД — проследить, чтобы каждый экземпляр базы данных подчинялся ограничениям, заданным проектировщиками в ее схеме.

Необходимость интеграции

Разные источники целесо