Перспективы развития баз данных

Современные информационные системы основываются на базах дан-ных, в которых накапливается ценная информация. Поэтому сейчас разра-батываются и широко распространяются методы обработки баз данных с целью извлечения из них дополнительных знаний, методов. Эти знания и методы связаны с обобщением и различными дополнительными способами обработки данных. В этом случае базы данных служат хранилищами ин-формации, это направление называется «Хранилища данных» (Data Warehouse) [15].

Для работы с «Хранилищами данных» используется интеллектуаль-

ный анализ данных (ИАД), или data mining, – это процесс выявления значимых корреляций, образцов и тенденций в больших объемах данных. Это важнейшая современная информационная технология, учитывая высокие тем пы роста объемов накопленной в современных хранилищах данных. Ее активно используют как крупные корпорации, так и более мелкие фирмы, которые серьезно относятся к вопросам анализа и прогнозирования своей деятельности. Особенно широко методы ИАД применяются в бизнес-приложениях аналитиками и руководителями компаний.

В бизнес-приложениях наибольший интерес представляет интегра-ция методов интеллектуального анализа данных с технологией оператив-ной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing, OLAP). Это обобщенный термин, характеризующий принципы построения систем поддержки принятия решений – Decision Support System (DSS), хранилищ данных – Data Warehouse, систем интеллектуального анализа данных – Data Mining. Такие системы предназначены для нахождения зависимостей между данными, для проведения динам ического анализа по принципу «что если…» и тому подобных задач. OLAP-приложения оперируют с большими массивами данных, накопленными на предприятии или взятыми из других источников. Такие системы характеризуются следую-щими признаками:

• добавление в систему новых данных происходит относительно редко крупными блоками, например, один раз в месяц или квартал;

• данные, добавленные в систему, как правило, никогда не удаляются;

• перед загрузкой данные проходят различные подготовительные про-цедуры, связанные с приведением их к определенным форматам и тому подобное;

• запросы к системе являются нерегламентированными и достаточно сложными;

• скорость выполнения запросов важна, но не критична.

Базы данных OLAP-приложений обычно представлены в виде одного или нескольких гиперкубов, измерения которого представляют собой спра-вочные данные, а в ячейках самого гиперкуба хранятся значения этих дан-ных. Физически гиперкуб может быть построен на основе специал ьной многомерной модели данных – Mu lt id im e n s io n a l O L AP (MO L AP) ил и представлен средствами реляционной модели данных – Relational OLAP (ROLAP).

Сильно нормализованные модели данных хорошо подходят для OLTP-приложений – On-Line Transaction Processing (OLTP) – приложений опера тивной обработки транзакций. Типичными примерам и OLTP-приложений являются системы складского учета, заказов билетов, операционные банковские системы и другие. Основная функция подобных систем заключается в выполнении большого количества коротких транзакций.

Следующим направлением развития баз данных является появление так называемых т емпоральных баз данных, то ес ть баз данных, чувстви-тел ьн ых ко времени. Фактически БД моделирует состояние объектов предметной области в некоторый текущий момент времени. Однако в ряде прикладных областей необходимо исследовать именно изменение состояний объектов во времени.

Еще одним из перспек тивных направлений развития баз данных яв-ляется направление, связанное с объединением технологии экспертных систем и баз данных, и развитие так называемых дедуктивных баз данных. Эти базы основаны на извлечении новых знаний из баз данных не пу-те м запросов или аналитической обработки, а пу тем использования прав ил вывода и построения цепочек применения этих правил для вывода ответов на запросы. Для этих баз данных существуют языки запросов, отличные от классического SQL. В экспертных системах так же знания экспертов хра-нятся в форме правил, чаще всего используются так называемые продук-ционные правила типа «если описание ситуации, то описание действия».

И, наконец, последним, но, может быть, самым значительным на-правлением развития баз данных является перспек тива взаимодействия Web-технологии и баз данных. Простота и доступность Web-технологии, возможность свободной публикации информации в Интернете, так чтобы она была доступна любому количеству пользователей, несомненно, сразу завоевали авторитет у большого числа пользователей.

Контрольн ые вопросы

1. Что называется СУБД?

2. Каковы функция и состав универсальной СУБД?

3. Опишите перспек тивы развития баз данных.