double arrow

Многомерные БД

Дедуктивные БД

Темпоральные БД

Интеграция с Internet-технологиями

Web представляет собой одну громадную БД. Дизайнеры крупнейших Web-серверов с миллионами страниц содержимого постепенно перекладывают задачи управления страницами с файловых систем на системы БД. Системы БД используются в качестве серверов электронной коммерции. Ведущие Web-издатели примериваются к использованию систем БД для хранения информационного наполнения, имеющего сложную природу.

В будущем статические HTML-страницы все чаще станут заменяться системами управления динамически формируемым содержимым. HTML расширяется до XML, языка расширяемой разметки, который лучше описывает структурированные данные.

Для разработки Интернет-приложений, которые связаны с БД, широко используются новые средства программирования: это язык PERL, язык PHP (Personal Home Page Tools), язык Javascript и ряд других.

Перспективным направлением развития БД является появление темпоральных БД, т.е. БД, чувствительных 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. Если использовать чисто реляционную модель, то требуется строить и хранить дополнительно множество отношений, имеющих одинаковые схемы, отличающиеся временем существования или снятия данных. Гораздо перспективнее и удобнее для этого использовать специальные механизмы снятия срезов по времени для определенных объектов БД. Основной тезис темпоральных систем состоит в том, что для любого объекта данных, созданного в момент времени t1 и уничтоженного в момент времени t2, в БД сохраняются (и доступны пользователю) все его состояния во временном интервале [t1,t2).

Еще одним из перспективных направлений развития БД является направление, связанное с объединением технологии экспертных систем и БД и развитие дедуктивных БД.

Эти БД основаны на выявлении новых знаний из БД не путем запросов или аналитической обработки, а путем использования правил вывода и построения цепочек применения этих правил для вывода ответов на запросы.

Для обеспечения быстрой обработки данных при их анализе используются разнообразные приемы. Одним из них является организация данных в виде так называемых многомерных БД (МБД). Информация в МБД хранится не в виде индексированных записей в таблицах, а в форме логически упорядоченных массивов. Единой общепризнанной многомерной модели хранения данных не существует. В МБД отсутствует стандартизованный метод доступа к данным, и они могут отвечать требованиям специфической аналитической обработки данных.

Многомерные СУБД являются узкоспециализированными СУБД, предназначенными для интерактивной аналитической обработки информации. По сравнению с реляционной моделью многомерная организация данных обладает более высокой наглядностью и информативностью.

Пример сравнения реляционной и многомерной организаций данных:

Модель Месяц Объем
«Жигули» июнь
«Жигули» июль
«Жигули» август
«Москвич» июнь
«Москвич» июль
«Волга» июль

Модель Июнь Июль Август
«Жигули»
«Москвич»
«Волга»

Основным достоинством многомерной модели данных является удобство и эффективность аналитической обработки больших объемов данных, связанных со временем. При организации обработки аналогичных данных на основе реляционной модели происходит нелинейный рост трудоемкости операций в зависимости от размерности БД и существенное увеличение затрат оперативной памяти на индексацию.

Недостатком многомерной модели данных является ее громоздкость для простейших задач обычной оперативной обработки информации.

Разрабатываются также всевозможные системы, основанные на других моделях данных, расширяющих известные модели. В их числе можно назвать дедуктивно-объектно-ориентированные и семантические модели. Некоторые из этих моделей служат для интеграции БД, баз знаний и языков программирования. В некоторых СУБД поддерживается одновременно несколько моделей данных. Попытки реализации подобных моделей представляют собой СУБД третьего поколения.

Вопросы для самоконтроля


Сейчас читают про: