База данных — это не просто набор файлов, а упорядоченное хранилище цифровой информации, спроектированное для быстрого поиска, извлечения, обновления и управления данными. Основная задача — обеспечить надежное хранение сведений, которые будут использовать приложения и люди для решения конкретных задач.
Важно отличать саму базу данных от системы управления базами данных (СУБД). База данных — это набор данных, а СУБД — программный слой, который позволяет создавать, изменять, удалять и запрашивать эти данные. К. Дж. Дейт и другие специалисты последовательно подчеркивают важность такого разделения.
Проблемы определения
Точного, универсального определения понятия «база данных» нет: разные авторы и стандарты смотрят на это понятие под своим углом и выделяют разные акценты.
В одном нормативном документе базу данных рассматривают как совокупность самостоятельных материалов — статей, расчетов, нормативных актов — систематизированных так, чтобы их можно было обработать компьютером. Другое определение делает упор на концептуальную структуру, описывающую характеристики данных и их взаимосвязи, и на поддержку областей применения.
В монографиях тоже встречаются разные формулировки. М. Р. Когаловский даёт определение через отражение состояния предметной области и использование данных для удовлетворения потребностей пользователей. К. Дж. Дейт описывает базу как набор постоянно хранимых данных, используемых прикладными системами предприятия.
Чаще всего в определениях встречаются несколько общих признаков:
Ниже перечислены ключевые характеристики базы данных:
- цифровое хранение и обработка;
- логическая структурированность;
- наличие схемы и метаданных.
Первый признак — строгий: данные действительно хранятся и обрабатываются вычислительной системой. Остальные характеристики допускают разную интерпретацию: электронные таблицы или файловые архивы могут иметь элементы структурированности, но обычно не соответствуют всем требованиям полноценной базы данных.
История развития баз данных
Эволюция баз данных связана с развитием способов учёта и обработки информации. В широком смысле истоки можно найти в древних методах учета, но современная история начинается в середине XX века.
В 1950‑х годах, появившись вместе с программируемыми машинами, первые системы опирались на файловую модель хранения, часто с перфокартами. В середине 1960‑х появились оперативные сетевые базы данных и интерактивная работа через терминалы; заметный вклад в сетевую модель внёс Чарльз Бахман, руководивший работой DBTG и получивший за это премию Тьюринга.
Революция пришла в начале 1970‑х с реляционной моделью Эдгара Кодда, основанной на теории множеств и реляционной алгебре; эта модель задала теоретические основы для многих современных СУБД и тоже была отмечена премией Тьюринга.
Термин «база данных» (англ. database) начал употребляться в начале 1960‑х на симпозиумах SDC и окончательно вошёл в широкий обиход в 1970‑е годы.
Виды баз данных
Базы данных классифицируют по разным критериям, отражающим их назначение и архитектуру. Ниже — основные классификации и примеры.
Классификация по модели данных
Основные модели данных включают следующие типы:
- реляционные базы данных;
- иерархические базы данных;
- сетевые базы данных;
- объектные базы данных;
- объектно-реляционные базы данных;
- графовые базы данных;
- мультимодельные базы данных;
- функциональные базы данных.
Реляционные базы хранят данные в таблицах и широко используют SQL. Графовые решения удобны для сложных связей между сущностями. Мультимодельные СУБД позволяют работать с разными парадигмами в одном продукте.
Классификация по среде хранения
По тому, где находятся данные, различают такие виды:
- традиционные базы данных;
- резидентные базы данных;
- третичные базы данных.
Традиционные системы ориентированы на хранение на дисках, резидентные (in‑memory) держат данные в оперативной памяти для высокой скорости, а третичные используются для архивов и резервных копий на съемных устройствах.
Классификация по содержимому
По типу хранимых данных выделяют следующие базы:
- пространственные базы данных;
- временные базы данных;
- мультимедийные базы данных;
- научные базы данных.
Пространственные БД применяют в ГИС, временные — для историй изменений, мультимедийные — для хранения изображений и видео, научные — для анализа больших объёмов экспериментальных данных.
Классификация по степени распределенности
С точки зрения размещения компонентов различают:
- централизованные базы данных;
- распределенные базы данных.
Среди распределённых систем встречаются разные варианты:
Типы распределённых баз данных включают:
- сегментированные;
- тиражированные;
- неоднородные.
Сверхбольшие базы данных (VLDB)
Термин VLDB обозначает базы с очень большим объёмом физического хранения, и его порог постоянно растёт вместе с технологиями. В конце 1990‑х несколько терабайт уже считались огромными, в начале 2000‑х порог вырос до десятков терабайт, в середине 2000‑х — до сотен терабайт, а к 2010 году сверхбольшие БД измерялись петабайтами.
В середине 2010‑х крупные технологические компании хранили сотни петабайт, а поисковые сервисы работали с данными масштаба эксабайт. Ожидается, что в областях вроде генетики потребуются десятки эксабайтов хранения.
Рост объёмов данных породил направление «Big Data» и стимулирует разработки в хранении, обработке и анализе информации. Международная конференция VLDB, проводимая с 1975 года, остаётся центральной площадкой для обмена знаниями, а фонд VLDB Endowment поддерживает соответствующие исследования.
Ключевые компоненты системы управления базами данных
СУБД состоит из нескольких основных частей, каждая из которых выполняет свою функцию:
- ядро СУБД;
- процессор запросов;
- подсистема управления транзакциями;
- подсистема управления хранением;
- подсистема безопасности;
- инструменты администрирования.
Подсистема транзакций обеспечивает свойства ACID — атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность. Процессор запросов разбирает и оптимизирует запросы, а подсистема хранения отвечает за размещение данных и индексы.
Преимущества использования баз данных
Коротко о главных выгодах от внедрения баз данных:
- уменьшение избыточности данных;
- повышение целостности данных;
- улучшенная безопасность;
- совместное использование данных;
- стандартизация данных;
- независимость данных;
- быстрый доступ и поиск;
- поддержка транзакций.
Эти преимущества помогают организациям сокращать ошибки, защищать информацию и работать эффективнее.
Применение баз данных
Базы данных лежат в основе множества прикладных систем. Основные области применения:
- бизнес и электронная коммерция;
- банковское дело и финансы;
- здравоохранение;
- образование;
- телекоммуникации;
- государственное управление;
- социальные сети и медиа;
- научные исследования.
Во всех этих сферах базы данных обеспечивают хранение, быстрый доступ и анализ информации, необходимой для принятия решений.
Вызовы и тенденции в области баз данных
Современные технологии и рост потоков данных формируют несколько ключевых направлений развития:
- обработка больших данных;
- облачные базы данных;
- NoSQL решения;
- распределенные и геораспределенные базы данных;
- безопасность данных;
- интеграция с искусственным интеллектом и машинным обучением;
- базы данных реального времени.
Эти тренды диктуют новые архитектуры, алгоритмы и инструменты для эффективного управления информацией в цифровую эпоху.
