Варианты классификации баз данных основные типы и примеры классификации (4 видео)

Базы данных играют важную роль в современном информационном мире. Их разнообразие и функциональность привели к необходимости классификации баз данных. Такая классификация помогает лучше понять особенности этих систем и определить, какие типы баз данных наиболее подходят для различных задач.

Основные типы классификации баз данных включают:

1. Иерархическая классификация. В этом виде классификации базы данных организуются в виде иерархии, где каждый элемент имеет один родительский элемент и может иметь несколько дочерних элементов. Примером такой базы данных является древовидная структура файловой системы операционной системы, где каждая папка может содержать другие папки или файлы.

2. Сетевая классификация. В этом типе классификации базы данных связи между элементами организуются в виде сети. Каждый элемент может иметь несколько связей с другими элементами, и такая база данных подходит для сложных структур данных. Примером такой базы данных может быть сеть транспортных маршрутов, где каждая остановка может быть связана с несколькими другими остановками.

3. Реляционная классификация. В этом виде классификации базы данных информация организуется в виде таблиц, связанных по ключам. Реляционная база данных состоит из набора таблиц, а каждая таблица состоит из строк (кортежей) и столбцов (атрибутов). Примером такой базы данных может служить система управления базами данных (СУБД) MySQL или Oracle, где таблицы содержат данные, организованные по отношениям и связям.

Содержание

Варианты классификации баз данных:
Основные типы классификации баз данных:
Иерархическая классификация баз данных:
Сетевая классификация баз данных:
Реляционная классификация баз данных:
Примеры классификации баз данных:
Классификация баз данных по масштабу использования:
Классификация баз данных по типу данных:
Классификация баз данных по методу доступа:
Другие варианты классификации баз данных:
Классификация баз данных по уровню семантической связности:
Классификация баз данных по уровню физической организации:
Классификация баз данных по модели представления данных:
Классификация баз данных по модели достоверности данных:
Расширенная классификация баз данных:
Классификация баз данных по способу хранения данных:
Классификация баз данных по методу построения запросов:
Классификация баз данных по методу резервирования данных:
🎬 Видео

Видео:Что такое база данных [основные понятия]Скачать

Варианты классификации баз данных:

Для удобства организации и идентификации баз данных существует несколько вариантов их классификации. Наиболее распространенные типы классификации баз данных включают:

По модели данных
По способу организации данных
По размеру и структуре данных
По способу доступа к данным

Классификация баз данных по модели данных определяет структуру и отношения между данными. Примеры таких баз данных включают реляционные, иерархические, сетевые, объектно-ориентированные и объектно-реляционные базы данных.

Классификация баз данных по способу организации данных определяет, как данные физически хранятся и обрабатываются. Примеры включают файловые базы данных, распределенные базы данных, клиент-серверные базы данных и NoSQL базы данных.

Классификация баз данных по размеру и структуре данных определяет объем и сложность данных. Примеры таких баз данных включают маленькие базы данных, охватывающие только одну тематику, и крупные базы данных, содержащие сотни терабайт информации и сложные схемы.

Классификация баз данных по способу доступа к данным определяет, каким образом пользователи могут получать доступ и изменять данные. Примерами таких баз данных являются онлайн-базы данных, мобильные базы данных, автономные базы данных и базы данных с поддержкой транзакций.

Видео:Основные Типы Современных Баз Данных Которые Используются в ПрактикеСкачать

Основные типы классификации баз данных:

Базы данных могут быть классифицированы по различным признакам и характеристикам. Ниже перечислены основные типы классификации баз данных:

По модели данных:
- Иерархическая модель
- Сетевая модель
- Реляционная модель
- Объектно-ориентированная модель
- Графовая модель
- Нереляционная или NoSQL модель
По способу организации данных:
- Однородные базы данных
- Гетерогенные базы данных
- Распределенные базы данных
- Реплицированные базы данных
По способу использования:
- Операционные базы данных
- Аналитические базы данных
- Хранилища данных (Data Warehouse)
По предметной области:
- Библиографические базы данных
- Медицинские базы данных
- Финансовые базы данных
- Производственные базы данных
- Телекоммуникационные базы данных
По способу хранения данных:
- Файловые базы данных
- Картриджные базы данных
- Колоночные базы данных
- Документоориентированные базы данных

Это лишь несколько примеров основных типов классификации баз данных, которые используются в современных информационных системах. Выбор определенного типа базы данных зависит от конкретных требований и задач, которые нужно решить.

Иерархическая классификация баз данных:

Суть иерархической классификации заключается в том, что данные организуются в виде иерархии, где каждый элемент имеет родительский элемент и может иметь несколько дочерних элементов.

Для иллюстрации данной классификации можно использовать таблицу:

Тип базы данных	Примеры
Иерархическая база данных	IBM’s Information Management System (IMS)
Древовидная база данных	Lightwave

Рассмотрим примеры применения иерархической классификации баз данных:

1. Иерархическая база данных IBM’s Information Management System (IMS) используется для организации данных в виде древовидной структуры, где каждый элемент имеет родительский элемент и может иметь несколько дочерних элементов.

2. Древовидная база данных Lightwave используется в геоинформационных системах для хранения и организации географических данных. Каждый элемент данных имеет своих родителей и дочерних элементов, что позволяет эффективно организовывать информацию о различных объектах и их отношениях.

Таким образом, иерархическая классификация баз данных позволяет организовывать данные в виде иерархической структуры, что может быть полезно в различных областях, где требуется организация и структурирование данных по иерархии.

Сетевая классификация баз данных:

В сетевой модели баз данных каждая запись имеет свое имя и уникальный идентификатор. Записи могут быть связаны друг с другом с помощью отношений, которые имеют роли владельца и зависимого. Роли владельца и зависимого определяют, какие записи могут быть связаны друг с другом и в каком порядке.

Сетевая модель баз данных позволяет представлять сложные связи между данными и обрабатывать гибкие запросы. Однако она требует определенного количества сложного программирования для работы с данными. В связи с этим сетевая модель быстро устарела и была заменена более простыми и эффективными моделями, такими как реляционная модель.

Примером базы данных, построенной на сетевой модели, является Информационная система авиакомпании, где каждый пассажир (запись) может быть связан с другими пассажирами через отношения (рейсы), и каждый рейс может иметь несколько пассажиров (зависимые записи).

Реляционная классификация баз данных:

Реляционные базы данных организуют данные в виде таблиц или отношений, где каждая таблица представляет определенную сущность или объект, а строки в таблице соответствуют отдельным экземплярам этой сущности.

Основной принцип реляционных баз данных состоит в том, чтобы устанавливать связи и отношения между таблицами с использованием ключей. Ключи помогают связывать данные из разных таблиц и обеспечивать целостность информации.

Примеры реляционных баз данных включают такие популярные системы, как MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server и PostgreSQL. Эти системы позволяют организовать данные в таблицы, определять ключи, задавать отношения между таблицами и выполнять различные операции, такие как вставка, обновление и удаление данных.

Реляционные базы данных обладают множеством преимуществ, таких как гибкость, стандартизация, простота использования и возможность обеспечивать целостность данных. Они являются основным инструментом для хранения и управления различными типами информации, от персональных данных до корпоративных данных.

Видео:Что такое базы данных? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / GeekbrainsСкачать

Примеры классификации баз данных:

Примеры реляционных баз данных:

MySQL
Oracle Database
Microsoft SQL Server

Эти базы данных используют таблицы для хранения данных и применяют язык SQL для управления информацией.

Примеры нереляционных баз данных:

MongoDB
Cassandra
Redis

Нереляционные базы данных, также известные как NoSQL базы данных, используют различные модели хранения данных, такие как документы, графы или ключ-значение, и предлагают более гибкие возможности для масштабирования и обработки больших объемов данных.

Классификация баз данных по масштабу использования:

Базы данных можно классифицировать по масштабу использования, то есть по размерам и сложности данных, которые они могут содержать и обрабатывать. В зависимости от масштаба использования, базы данных могут быть классифицированы следующим образом:

Малые базы данных: такие базы данных обрабатывают небольшие объемы данных и используются, как правило, на персональных компьютерах или в небольших организациях. Примером малой базы данных может быть база данных для учета личных финансов.
Средние базы данных: такие базы данных обрабатывают большие объемы данных и используются в средних или крупных организациях. Примерами средних баз данных могут быть системы управления клиентскими данными или системы управления производственным процессом.
Большие базы данных: такие базы данных обрабатывают огромные объемы данных и часто используются в полномасштабных системах, таких как системы управления предприятием или системы управления экспертной информацией. Примером большой базы данных может быть база данных поисковой системы.

Классификация баз данных по масштабу использования является важным критерием при выборе и разработке базы данных, так как масштаб использования определяет требования к производительности, надежности и масштабируемости системы.

Классификация баз данных по типу данных:

Базы данных могут быть классифицированы по типу данных, которые они хранят и обрабатывают. Это позволяет облегчить организацию и управление данными в базах данных, а также упростить выполнение операций и построение запросов.

Существуют следующие основные типы классификации баз данных по типу данных:

Тип данных	Описание	Примеры
Текстовые данные	Хранятся и обрабатываются данные в виде текста	Текстовые документы, книги, статьи
Числовые данные	Хранятся и обрабатываются числовые значения	Числа, проценты, доли
Даты и времена	Хранятся и обрабатываются данные, связанные с датами и временем	Дата рождения, дата создания, время выполнения
Фотографии и изображения	Хранятся и обрабатываются графические данные	Фотографии, иллюстрации, диаграммы
Мультимедийные данные	Хранятся и обрабатываются данные, включающие звук и видео	Музыкальные файлы, видеозаписи, аудиофайлы
Географические данные	Хранятся и обрабатываются данные, связанные с географическими координатами и местоположением	Координаты мест, адреса, карты

Классификация баз данных по типу данных помогает решить задачи хранения и обработки различных видов информации. Выбор подходящего типа базы данных важен для эффективного хранения и использования данных.

Классификация баз данных по методу доступа:

Базы данных могут быть классифицированы по методу доступа к хранимым данным. Существует несколько основных типов баз данных в зависимости от этого критерия:

1. Иерархическая база данных — это база данных, организованная в виде иерархической структуры, где данные представлены в виде дерева с ветвями и узлами. Файлы в такой базе данных организованы в виде иерархической структуры, где каждый файл может содержать подфайлы, и каждый подфайл также может содержать свои подфайлы. Этот тип базы данных эффективен для выполнения иерархических запросов, но имеет ограниченные возможности для представления сложных отношений между данными.

2. Сетевая база данных — это база данных, где данные представлены в виде графа с узлами и связями. В такой базе данных каждый узел может быть связан с несколькими другими узлами. Этот тип базы данных позволяет представлять сложные отношения между данными, но является сложным в управлении и поддержке.

3. Реляционная база данных — это база данных, где данные организованы в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов. Реляционная база данных использует SQL (Structured Query Language) для выполнения запросов к данным. Этот тип базы данных позволяет эффективно хранить и извлекать данные, а также обеспечивает простоту использования и понимания данных.

4. Объектно-ориентированная база данных — это база данных, где данные представлены в виде объектов, которые могут иметь свои методы и свойства. В такой базе данных используется объектно-ориентированный подход к управлению данными. Этот тип базы данных позволяет представлять и хранить сложные структуры данных, но может быть сложным в использовании и поддержке.

5. Иерархически-реляционная база данных — это база данных, которая комбинирует иерархическую и реляционную модели. В такой базе данных можно использовать иерархический подход для организации данных, а также реляционный подход для выполнения запросов к данным. Этот тип базы данных позволяет комбинировать преимущества обеих моделей, но требует дополнительных усилий для управления и поддержки.

Каждый тип базы данных имеет свои преимущества и ограничения, и выбор конкретного типа зависит от требований и характеристик конкретного проекта.

Видео:NoSQL простым языком: что это и зачем нужно?Скачать

Другие варианты классификации баз данных:

Помимо основных типов классификации баз данных, существуют также и другие варианты, которые могут применяться в различных ситуациях. Рассмотрим некоторые из них:

1. По принципу представления данных:

Базы данных могут быть классифицированы по способу представления данных, который может быть реляционным, иерархическим, сетевым, объектно-ориентированным и т. д. Каждый из этих принципов предоставляет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор метода представления данных зависит от требований конкретной задачи.

2. По области применения:

Базы данных также могут быть классифицированы по области применения. Например, существуют специализированные базы данных для учета товаров на складе, банковских операций, учета сотрудников и т. д. Классификация по области применения позволяет определить наиболее подходящую базу данных для конкретной сферы деятельности.

3. По способу доступа:

Другой вариант классификации баз данных основывается на способе доступа к данным. Здесь можно выделить реляционные, иерархические, сетевые и др. базы данных, в которых доступ к данным осуществляется по-разному. Например, в реляционных базах данных данные организованы в виде таблиц, а доступ к ним осуществляется с помощью языка структурированных запросов (SQL).

Таким образом, существует несколько вариантов классификации баз данных, которые позволяют определить подходящую базу данных для конкретных требований и сферы деятельности. Классификация по основным типам, по принципу представления данных, по области применения и по способу доступа позволяет более точно определить характеристики базы данных и выбрать наиболее подходящую для конкретного проекта.

Классификация баз данных по уровню семантической связности:

Существует несколько способов классификации баз данных по уровню семантической связности. Рассмотрим основные типы классификации:

Одноуровневые базы данных. В таких базах данных данные организованы в единую структуру без какой-либо семантической связности. При этом, каждый элемент данных считается независимым и не связан с другими элементами. Примером такой базы данных может служить простой список, где каждый элемент представляет собой отдельную запись без ссылок на другие записи.
Иерархические базы данных. В таких базах данных данные организованы в иерархическую структуру, где каждый элемент может содержать ссылки на другие элементы. Элементы организованы в виде дерева, где каждый элемент имеет только одного родителя и может иметь несколько потомков. Примером иерархической базы данных является файловая система операционной системы, где папки и файлы организованы в иерархическую структуру.
Сетевые базы данных. В таких базах данных данные организованы в сетевую структуру, где каждый элемент может содержать ссылки на другие элементы. Элементы организованы в виде графа, где каждый элемент может иметь несколько связей с другими элементами. Такая структура позволяет гибко описывать и моделировать сложные отношения между данными. Примером сетевой базы данных является информационная система, где каждый элемент данных может быть связан с несколькими другими элементами.
Реляционные базы данных. В таких базах данных данные организованы в виде таблиц, где каждая таблица представляет собой совокупность записей. Записи в таблицах могут быть связаны между собой с помощью ключей. Реляционные базы данных основаны на использовании структурированного языка запросов (например, SQL), который позволяет выполнять сложные операции по извлечению и обработке данных. Примером реляционной базы данных является база данных сотрудников компании, где каждая таблица представляет сотрудника.

Классификация баз данных по уровню семантической связности позволяет определить основные типы баз данных и выбрать наиболее подходящий для конкретных задач и требований. Каждый тип баз данных имеет свои преимущества и особенности использования, поэтому правильный выбор типа является важным шагом при разработке информационных систем и приложений.

Классификация баз данных по уровню физической организации:

Базы данных можно классифицировать по уровню физической организации данных. Такая классификация позволяет определить, каким образом данные хранятся и организованы на уровне физической системы.

Существуют два основных типа классификации баз данных по уровню физической организации:

1. Централизованные базы данных:

В таких базах данных все данные хранятся на одном центральном сервере. Это позволяет обеспечить централизованное управление данными и обеспечить единую точку доступа для пользователей. Однако, такая модель может стать узким местом, если сервер выходит из строя или имеет низкую производительность.

2. Распределенные базы данных:

В распределенных базах данных данные хранятся на нескольких серверах или узлах сети. Такая модель позволяет более равномерно распределять нагрузку и повышает отказоустойчивость системы. Каждый сервер может обслуживать свою локальную зону и передавать запросы между собой. Однако, управление и синхронизация распределенных данных могут стать сложной задачей.

Примеры классификации баз данных по уровню физической организации:

а) Централизованные базы данных:

— Традиционные базы данных, где все данные хранятся и обрабатываются на одном сервере;

— Однородные многопользовательские базы данных, предназначенные для однородной группы пользователей;

— Реляционные базы данных, использующие SQL для работы с данными.

б) Распределенные базы данных:

— Шардирование баз данных, где данные разделены на наборы, хранимые на различных серверах;

— Фрагментация баз данных, где данные разбиты на фрагменты, хранящиеся на разных серверах;

— Репликация баз данных, где данные дублируются на нескольких серверах.

Классификация баз данных по модели представления данных:

Существуют разные модели представления данных, каждая из которых имеет свои особенности и преимущества. Наиболее распространенные модели представления данных включают:

1. Иерархическая модель: в этой модели данные представлены в виде иерархической структуры, где каждый элемент имеет родителя и может иметь несколько дочерних элементов. Примером базы данных, основанной на иерархической модели, является IMS (Information Management System) от компании IBM.

2. Сетевая модель: в этой модели данные представлены в виде сети, где каждый элемент может быть связан с несколькими другими элементами через отношения. Примером базы данных, использующей сетевую модель, является CODASYL DBTG (Conference on Data Systems Languages Database Task Group).

3. Реляционная модель: это самая распространенная модель представления данных, основанная на теории реляционного исчисления. В реляционной модели данные представлены в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов. Каждая таблица представляет собой отношение, а столбцы — атрибуты или поля. Примерами баз данных, созданных в соответствии с реляционной моделью, являются MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server.

4. Объектно-ориентированная модель: в этой модели данные представлены в виде объектов, которые имеют свое состояние и поведение. Объекты могут быть связаны друг с другом и образовывать иерархии. Примером базы данных, использующей объектно-ориентированную модель, является MongoDB.

5. XML-модель: в этой модели данные представлены в виде дерева XML-элементов. Каждый элемент может содержать атрибуты и значения. XML-модель широко используется в веб-разработке и обмене данных между различными системами.

Выбор модели представления данных зависит от требований конкретных задач и функциональности, которые требуются от базы данных. Каждая модель имеет свои особенности и подходит для определенного типа данных и операций.

Классификация баз данных по модели достоверности данных:

Тип модели	Описание	Примеры использования
Модель ACID	Это модель, которая гарантирует, что транзакции в базе данных являются атомарными, согласованными, изолированными и долговечными.	Банковские системы управления клиентскими счетами
Модель CAP	Это модель, которая предлагает разделение систем на согласованность, доступность и стойкость к разделению.	Системы масштабирования и распределенные базы данных
Модель BASE	Это модель, которая предлагает гарантировать базовую доступность, мягкую согласованность и стойкость к разделению.	Системы социальных сетей и потоковой обработки данных
Модель PACELC	Это модель, которая предлагает гарантировать базовую доступность, согласованность на уровне прочтения и локальную стойкость к разделению.	Системы, где количество обновлений базы данных невелико по сравнению с частотой ее чтения

Выбор модели достоверности данных зависит от требований к базе данных и ее цели использования. Каждая модель имеет свои преимущества и ограничения, и необходимо тщательно анализировать ситуацию перед принятием решения о выборе модели достоверности данных.

Видео:Классификация и область применения различных типов баз данныхСкачать

Расширенная классификация баз данных:

Помимо основной классификации, базы данных могут быть также классифицированы по таким параметрам, как:

Название	Описание	Пример
Оперативные	Базы данных, используемые для оперативной обработки данных и поддержки текущей деятельности организации.	База данных с текущими заказами в интернет-магазине.
Архивные	Базы данных, содержащие исторические данные, которые более не подлежат изменению.	База данных с архивными финансовыми отчетами компании за прошлые годы.
Распределенные	Базы данных, которые размещены на нескольких компьютерах и связаны между собой для обеспечения совместного доступа к данным.	База данных сотрудников и клиентов, доступная из офисов компании в разных городах.
Иерархические	Базы данных, в которых данные организованы в иерархическую структуру, где каждый уровень имеет один или несколько связанных с ним уровней.	База данных с организационной структурой компании, где каждый уровень иерархии представляет отдел или подразделение.
Сетевые	Базы данных, в которых связи между данными организованы в виде сети, где каждый узел может иметь несколько родителей или детей.	База данных с иерархией сотрудников, где каждый сотрудник может быть связан с несколькими проектами.

Это лишь некоторые примеры расширенной классификации баз данных, которая позволяет более точно определить характеристики и цели использования конкретной базы данных.

Классификация баз данных по способу хранения данных:

Существует несколько основных типов баз данных, которые классифицируются по способу хранения данных. Каждый тип имеет свои особенности и преимущества в зависимости от конкретных потребностей и задач.

1. Реляционные базы данных:

Это самый популярный тип баз данных, использующий таблицы для хранения данных.
Они обладают строгой структурой, где каждая таблица имеет отдельные столбцы и строки.
Реляционные базы данных обеспечивают высокую степень надежности, целостности и простоты использования.
Примеры: MySQL, Oracle, PostgreSQL.

2. Иерархические базы данных:

Данные в таких базах хранятся в виде древовидной структуры.
Имеют «родительские» и «дочерние» узлы, которые связаны друг с другом.
Используются для хранения данных, где существует четкая иерархическая связь.
Примеры: IBM’s Information Management System (IMS), Windows Registry.

3. Сетевые базы данных:

Данные в сетевых базах хранятся в виде связанных между собой узлов.
Каждый узел может иметь несколько «родительских» или «дочерних» узлов.
Используются для хранения сложных данных с нечеткими отношениями.
Примеры: Integrated Data Store (IDS), Raima Database Manager.

4. Объектно-ориентированные базы данных:

Данные в таких базах могут быть представлены в виде объектов с методами и свойствами.
Они подходят для хранения сложных иерархических структур данных.
Используются в приложениях, которые работают с объектами и классами.
Примеры: MongoDB, Apache Cassandra.

5. Другие типы баз данных:

Существуют и другие типы баз данных, такие как графовые базы данных, временные базы данных, пространственные базы данных и т. д.
Они предназначены для хранения специфичных данных и решения конкретных задач.

Выбор типа базы данных зависит от требований проекта, объема данных, структуры информации и прочих факторов. Каждый из упомянутых типов имеет свои достоинства и недостатки, поэтому важно анализировать задачи и потребности, чтобы выбрать наиболее подходящий тип.

Классификация баз данных по методу построения запросов:

Базы данных могут быть классифицированы по методу построения запросов на основе модели, которую они используют для организации и обработки данных. Вот несколько основных типов классификации:

Иерархическая модель: в этой модели данные организованы в виде иерархии, где каждый элемент имеет ровно одного родителя и может иметь нескольких потомков. Известный пример иерархической модели — сеть логических устройств компании IBM, называемая Холдером ключевой информации (КИХ).
Сетевая модель: в этой модели данные организованы в виде сети, где каждый элемент может иметь несколько родителей и потомков. Примером базы данных, основанной на сетевой модели, является Information Management System (IMS) от IBM.
Реляционная модель: это наиболее распространенная модель баз данных, где данные представлены в виде таблиц, состоящих из строк (которые представляют кортежи или записи) и столбцов (которые представляют атрибуты или поля). Примером реляционной базы данных является Microsoft SQL Server или Oracle Database.
Иерархико-реляционная модель: это комбинация иерархической и реляционной моделей. Данные организованы в виде иерархической структуры, но каждый уровень иерархии представлен в виде реляционной таблицы. Примером базы данных, использующей иерархико-реляционную модель, является IBM’s DB2.
Объектно-ориентированная модель: это модель, в которой данные организованы в виде объектов, которые могут иметь свойства и методы. Примером базы данных, основанной на объектно-ориентированной модели, является ObjectStore.

Это лишь некоторые примеры классификации баз данных по методу построения запросов. Каждая модель имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретной модели зависит от требований и целей самой базы данных.

Классификация баз данных по методу резервирования данных:

Тип	Описание	Примеры
Полное резервирование	Вся база данных полностью копируется и сохраняется. Этот метод обеспечивает высокую надежность, но требует больших объемов памяти для хранения резервной копии.	Создание полной копии базы данных каждый день.
Инкрементальное резервирование	Сохраняются только изменения, произошедшие с момента последнего резервирования. Этот метод экономит память, но восстановление данных может потребовать дополнительных операций.	Сохранение только изменений, произошедших за последний час.
Дифференциальное резервирование	Сохраняются только изменения, произошедшие с момента последнего полного резервирования. Этот метод является компромиссом между полным и инкрементальным резервированием.	Сохранение только изменений после последнего полного резервирования.

Выбор метода резервирования данных зависит от требований к надежности и доступности информации, а также от объема данных и доступных ресурсов. Комбинация различных методов резервирования может быть использована для достижения оптимального уровня защиты данных в базе данных.