Реляционная База Данных' title='Реляционная База Данных' />Реляционная база данных это набор данных с предопределенными связями между ними. Эти данные организованны в виде набора таблиц,. Реляционные базы данных. Задача длительного хранения и обработки информации появилась практически сразу с появлением первых компьютеров. Реляционные базы данных, как мы уже знаем, состоят из таблиц. Каждая таблица состоит из столбцов их называют полями или атрибутами и строк. Реляционная база данных это совокупность взаимосвязанных таблиц, каждая из которых содержит информацию об объектах определенного типа. Реляционные базы данных существуют уже около 30 лет. За это время вспыхивало несколько революций, которые должны были. Как работает реляционная БД Блог компании Mail. Ru Group Хабрахабр Реляционные базы данных РБД используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более модным направлениям большие данные, No. SQL или JS написано гораздо больше статей, причм куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из за того, что реляционные БД вещь старая и слишком скучная, чтобы разбирать е вне университетских программ, исследовательских работ и книг. На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 4. РБД штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗ ДАННЫХ. Реляционная база данных и ее структура. Базой данных БД называется организованная в соответствии с. Реляционная база данных база данных, основанная на реляционной модели данных. Понятие реляционный основано на англ. Реляционные базы данных РБД используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до. Реляционная база данных это совокупность отношений, содержащих всю. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас. Сразу нужно подчеркнуть из этого материала вы НЕ узнаете, как можно использовать БД. Однако для усвоения материала вы должны уметь написать хотя бы простенький запрос на соединение и CRUD запрос. Этого вполне достаточно для понимания статьи, остальное будет объяснено. Статья состоит из трх частей Обзор низкоуровневых и высокоуровневых компонентов БД. Обзор процесса оптимизации запросов. Обзор управления транзакциями и буферным пулом. Основы. Давным давно в далкой далкой галактике разработчики должны были держать в голове точное количество операций, которые они кодят. Они всем сердцем чувствовали алгоритмы и структуры данных, поскольку не могли себе позволить тратить впустую ресурсы процессора и памяти на своих медленных компьютерах прошлого. В этой главе мы вспомним некоторые концепции, которые необходимы для понимания работы БД. О1 против Оn. 2. Сегодня многие разработчики не особо задумываются о временнНо когда приходится работать с большим объмом данных, или если нужно экономить миллисекунды, то временн. Концепция. Временн. Обозначается временн. Это обозначение используется вместе с функцией, описывающей количество операций, осуществляемых алгоритмом для обработки входных данных. Например, если сказать этот алгоритм есть О большое от некоторой функции, то это означает, что для определнного объма входных данных алгоритму нужно выполнить количество операций, пропорциональное значению функции от этого определнного объма данных. Здесь важен не объм данных, а динамика увеличения количества операций с ростом объма. Для наглядности используется логарифмическая шкала. Иными словами, количество данных быстро увеличивается от 1 до 1 0. Мы видим, что O1 является константным временем, то есть е значение постоянно. Ologn логарифмическое время, возрастает очень медленно. Хуже всего со сложностью обстоят дела у On. Два остальных класса сложности быстро возрастают. Примеры. При небольшом количестве входных данных разница между О1 и Оn. Допустим, у нас есть алгоритм, которому нужно обработать 2. Алгоритму с О1 для этого потребуется 1 операция. Ologn 7 операций. On 2. 00. 0 операций. Onlogn 1. 4 0. On. Глазом моргнуть не успеете, в буквальном смысле. Современные процессоры выполняют сотни миллионов операций в секунду, и именно поэтому во многих проектах разработчики пренебрегают оптимизацией производительности. Но возьмм теперь 1 0. БД Алгоритму с О1 для обработки потребуется 1 операция. Ologn 1. 4 операций. On 1 0. 00 0. Onogn 1. On. 2 1 0. 00 0. А если добавить ещ один 0 к количеству элементов, то за время обработки можно и вздремнуть. Ещ немного подробностей. Чтобы вы могли ориентироваться Поиск элемента в хорошей хэш таблице занимает О1. В хорошо сбалансированном дереве Ologn. В массиве On. Наилучшие алгоритмы сортировки имеют сложность Onogn. Плохие алгоритмы сортировки On. Кстати, понятие сложности применимо также к потреблению алгоритмом памяти и операций вводавывода дисковой системы. Существуют сложности куда хуже, чем n. Ниже будет рассмотрен один алгоритм с подобной временн. Замучаетесь ждать результат даже на небольших объмах данных. Сортировка слиянием. Что вы делаете, когда вам нужно отсортировать коллекцию Вызываете функцию sort, верно Но понимаете ли вы, как она работаетЕсть несколько хороших алгоритмов сортировки, но здесь мы рассмотрим только один из них сортировку слиянием. Возможно, сейчас вам это знание не кажется полезным, но вы поменяете мнение после глав про оптимизацию запросов. Более того, понимание работы этого алгоритма поможет понять принцип важной операции соединение слиянием. Слияние. В основе алгоритма сортировки слиянием лежит одна хитрость для слияния двух отсортированных массивов размером N2 каждый требуется всего лишь N операций, называющихся слиянием. Рассмотрим пример операции слияния Как видите, для создания отсортированного массива из 8 элементов, для каждого из них нужно провести по одной итерации в двух исходных массивах. Поскольку они уже заранее отсортированы, то Сначала в них сравниваются имеющиеся элементы,наименьший из них переносится в новый массив,а затем происходит возврат в тот массив, откуда был взят предыдущий элемент. Шаги 1 3 повторяются до тех пор, пока в одном из исходных массивов не останется лишь один элемент. После этого из второго массива переносятся все оставшиеся элементы. Пример псевдокода сортировки слиянием array merge. Sortarray a. iflengtha1. Если вы не поняли сути, то попробуйте представить, что алгоритм состоит из двух фаз Фаза деления массив делится на более мелкие массивы. Фаза сортировки мелкие массивы собираются вместе сливаются. Фаза деления. В три этапа исходный массив делится на подмассивы, состоящие из одного элемента. Вообще, количество этапов деления определяется как logN в данном случае N8, logN 3. Идея в том, чтобы на каждом этапе делить входящие массивы пополам. То есть описывается логарифмом с основанием 2. Фаза сортировки. Здесь происходит обратная операция, объединение массивов с двукратным увеличением их размеров. Для этого требуется проделать на каждом этапе по 8 операций На первом этапе происходит 4 слияния, по 2 операции каждое. На втором 2 слияния по 4 операции. На третьем 1 слияние из 8 операций. Как Музыку Из Моего Мира На Флешку. Возможности сортировки слиянием. В чм преимущества данного алгоритма Его можно модифицировать для уменьшения потребления памяти, если вы хотите не создавать новые массивы, а модифицировать входящий так называемый алгоритм замещения. Его можно модифицировать для уменьшения потребления памяти и использования дисковой подсистемы, снизив количество операций вводавывода. Идея заключается в том, что в памяти находятся только те части данных, которые подвергаются обработке в конкретный момент времени. Это особенно важно, когда нужно сортировать многогигабайтные таблицы, а в наличии есть только буфер мегабайт на 1. Данный алгоритм называется внешней сортировкой. Его можно модифицировать для запуска в нескольких параллельных процессахпотокахсерверах. Например, распределнная сортировка слиянием является ключевой особенностью Hadoop. Он используется в большинстве если не во всех СУБД, хотя и не он один. Если вас интересует больше грязных подробностей, можете почитать одну исследовательскую работу, в которой разбираются плюсы и минусы распространнных алгоритмов сортировки. Массив, дерево и хэш таблица. Итак, с временн. Теперь давайте обсудим три структуры данных, на которых держатся современные БД. Массив. Двумерный массив простейшая структура данных. Таблица может быть представлена в виде массива Здесь каждая строка представляет собой какой то объект, колонка свойство объекта. Причм разные колонки содержат разные типы данных целые числа, строки, даты и т. Это очень удобный способ хранения и визуализации информации, но очень неподходящий для случаев, когда нужно найти какое то конкретное значение.