가장 일반적인 방법은 데이터베이스를 가지고있다?

작업 데이터베이스 그것은 더 또는 덜 복잡한 프로젝트를 동반한다. DB 시스템의 올바른 동작을 위해 필요한 모든 파라미터가 정보의 저장소로서 작용한다. 그리고 어떤 성과가 실제로 가장 일반적인입니까? 그들은 사용하는 경우? 이들과 다른 질문은이 문서에서 응답 될 것입니다.

일반 정보

그래서, 먼저 문제가되는 프로그램이 무엇인지 순서를 결정해야합니다. 데이터베이스 - 임의의 정보를 순서대로 저장의 이름. 그것은 IT-기술의 도움으로뿐만 아니라 다른 방법과 방법에서뿐만 아니라 배열 될 수있다. 그러나 기본과 동시에 원리를 체계화하는 데 사용합니다.

이러한 기회의 주문 및 보존이 충분히 있음을 주목해야한다. 방법 각각의 특정 요구 사항을 제시. 단일 컴퓨터 내에서 자율적으로 동작하도록 의도 된 데이터베이스가 있습니다. 다른 원격 서버와의 상호 작용을 제공한다. 우리는 아키텍처에 대해 이야기하면, 가장 일반적인 계층 및 네트워크 데이터베이스입니다. 이 글에서, 그것은 그들이 될 것이다 초점입니다.

계층 데이터베이스

이 경우, 시스템 아키텍처는, 각 개체가 명확한 엔티티로 표현되는 것을 제공한다. 이 때문에 그것은 부모 또는 자식 요소를 가질 수 있습니다. 이 아키텍처의 특징은 모든 것이 시작되는 단일 개체 수 있어야한다는 것입니다. 최종 결과는 나무와 유사한 구조입니다. 조직이 거의 모든 기존 프로그램을 할 수있는 방법을 이해합니다. 이 유형의 데이터의베이스 - 또한 컴퓨터의 파일 시스템입니다.

종종 이러한 구조의 사용이 효과적 일이 아니라고 말한다. 그럼에도 불구하고, 여전히 널리 사용된다. 주로 정보를 알아볼 필요가있을 때 데이터베이스와의 작업이 유익 때문이다. 사실,이 경우, 구조는 매우 건설을 용이하게한다. 예를 들어,의이를 생각 해보자 : 우리는 특정 폴더를 선택하면, 상호 작용이 빨리 일어난다. 우리는 안티 바이러스 컴퓨터를 확인하는 시작하면, 그것은 매우 오랜 시간이 갈 것입니다.

네트워크 데이터베이스

변형 예의이 종류는, 이전에 설명했다. 여기에 가장 큰 차이점은 링크의 수입니다. 그래서, 계층 적 데이터베이스에 하나 개의 요소는 하나의 부모를 가질 수 있음을 제공했다. 따라서, 우리는 데이터베이스의 개발에 어떤 제약 조건에 대해 이야기 할 수 있습니다. 네트워크 데이터베이스는 여러 부모를 가질 수 있습니다. 이것은 주로 XML 기반의 데이터베이스의 생성을 의미합니다.

관계형 데이터베이스

우리가에 대량 사용, 편집에 대해 이야기하면 가장 일반적인 그들은 연습에 있습니다. 그들의 인기의 이유는 관계형 데이터베이스가 수학에 대해 설명하기가 매우 쉽다는 것이다. 구현 용이성 덕분에, 그들은 널리 퍼져 있습니다.

그들에 대한 이론적 근거 수학자 에드거 프랭크 커드 합산 (현재 사망). 그는 매우 철저하고 정확하게 수학의 언어를 사용하여 데이터베이스의 구조를 설명 할 수있는 80 년대이었다. 그러나 연습에서 볼 수 있듯이, 본 연구는 소프트웨어 구현을위한 좋은 기초가된다. 관계형 데이터베이스는 데이터베이스에 대해 이야기 할 때, 기본이 그들을 이해하는 정도로 인기를 끌고있다. 우리가주의하고, 특정 구현을 지불 할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스의 특징

그들의 주요 기능을 판별 데이터가 이차원 테이블 세트로 저장된다는 점이다. 간단한 예를들 수있다 Access 데이터베이스, 마이크로 소프트의 오피스 스위트의 멤버를. 알파와 오메가 사용 열과 행의 역할을합니다. 첫 번째 기능은 지정된 필드 이름을 통해, 데이터 유형, 그들에 사용되는 것입니다. 또한, 컬럼의 수는 고정되어, 단지 데이터베이스 관리자로 변경 될 수 있습니다. 회선이 -이 정보 객체입니다. 그들의 수는 특별 지시를 제공함으로써 상대적으로 쉽게 변경됩니다.

이 데이터베이스는 추상적 인 개념이라고 이해되어야한다. 따라서, 실제로 가장 일반적으로, 테이블이 연결되어있는 데이터베이스입니다. 이 문제에 아주 좋은 그래픽 표현은 앞서 언급 한 액세스 권한을 부여 할 수 있습니다. 작품의 가장 중요한 측면은 구조의 디자인입니다. 이 프로세스는 전술 한 요소를 생성하는 것이다. 많은 초보자 가볍게되는 어려운 스테이지는 것을 주목해야한다. 그리고 좋은 이유. 데이터가 작고 할 때까지 실제로 컴퓨터를 신속하게 처리됩니다. 그러나 증가하는 정보의 양이 현저하게 둔화되고있다. 그 값은 저장된 데이터의 크기 및 구조의 최적 설계에 직접 비례한다.

데이터베이스 설계

그래서 우리는 데이터베이스의 가장 인기있는 변종을 고려했다. 이제 그렇게 왜 그들이 만들 때 실제로 가장 일반적인를하는 접근하고 얘기 좀하자. 예를 들어, MySQL을 고려합니다. 그래서, 최종 결과는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다 :

• 데이터베이스 처리의 관점에서 간단한 객체 여야합니다.
• 데이터베이스는 컴팩트 한 크기를 가지고 있어야합니다.

이러한 개념은 모순 된 것을 쉽게 볼을 잘 알고있는 경우. 먼저 우리는 데이터베이스에 전달하고 그것에서 철회 될 정확히 이해할 필요가있다. 당신은 주요 프로젝트 사이트의 엄청난 수의 수십 수백 개의 테이블을 찾을 수 있습니다. 다음과 같은 문제를 탐구해야한다 :

1. 데이터가 저장 될 것을 결정합니다.
2. 정보가 게시 될 위치를 알아보십시오.
3. 하나의 열을 데리러 어떤 데이터 유형을 결정합니다.

고장은 개별 테이블의 부하를 줄일 수 있습니다. 그러나 치료는 특정 통합 구성 요소가주의해야합니다.

결론

데이터베이스는 더 또는 덜 복잡한 프로젝트의 중요한 구성 요소입니다. 처음에는 사람의 연습에 최적의 연결을 구성 할 수 없습니다. 그러나 시간이 지남에 따라, 그리고 예술의 연구는 더 나은 시설을 만들 것입니다 가질 수있는 경험을 증가시킵니다.

또한, 관심을 버리지 말아야하고 점차적으로 더 진보 된 소프트웨어 구조를 제공합니다. 또한, 및 최적화에 가능한 모든 지원을 제공 할 수있는 데이터베이스 관리 시스템입니다. 그들은 거의 모든 작업을 수행 할 수있는 다양한 기능을 가진 개발자를 제공합니다. 정확히 끌 것입니다 무엇을 선택할 수 있도록 데이터베이스의 다양한 매우 큽니다.