Раздел_1_Развитие_технологии_баз_данных_Использование_баз_данных

1. Раздел 1. Развитие технологии баз данных. Использование баз данных в организациях

РАЗДЕЛ 1.
РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИИ БАЗ ДАННЫХ. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
БАЗ ДАННЫХ В ОРГАНИЗАЦИЯХ
Сулим Павел Евгеньевич

2.

1.1. Этапы развития технологий баз данных
Развитие технологий баз данных прошло несколько ключевых этапов, отражающих рост
требований к хранению, управлению и анализу данных:
1) Файловые системы (1950–1960-е гг.)
На самых ранних этапах автоматизации информационных процессов данные хранились
в виде простых файлов на магнитных лентах и дисках. Использовались языки
программирования низкого уровня, такие как Assembler или COBOL.
Особенности:
– Данные представлялись как последовательности записей (рекордов).
– Структура данных задавалась в самих программах, что затрудняло модификации.
– Для поиска нужной информации приходилось просматривать весь файл
последовательно (линейный доступ).
Недостатки:
– Избыточность данных – одни и те же данные дублировались в разных файлах.
– Отсутствие целостности – изменения в одном файле могли не отразиться в других, что
приводило к рассогласованию данных.
– Сложность доступа – не было универсальных средств поиска и фильтрации.
– Слабая безопасность – контроль доступа к данным отсутствовал или был примитивным.
2

3.

2) Иерархические и сетевые базы данных (1960–1970-е гг.)
В ответ на недостатки файлового подхода
организованные модели хранения данных.
начали
разрабатываться
более
Иерархическая модель (например, IBM IMS):
– Данные организованы в виде древовидной структуры «родитель-потомок».
– Быстрый доступ к данным в жестко определённой иерархии.
Сетевая модель (например, CODASYL):
– Позволяла одному элементу иметь несколько родителей.
– Структура данных представлялась в виде графа, где связи задавались явно.
Преимущества:
– Более эффективное управление связями между записями.
– Ускорение доступа к связанным данным.
Недостатки:
– Сложность разработки и поддержки.
– Жесткая структура: изменение схемы требовало перепроектирования всей базы.
– Зависимость прикладных программ от структуры базы.
3

4.

3) Реляционные базы данных (1970–1980-е гг.)
Прорыв в области баз данных был сделан в 1970 году, когда Эдгар Кодд предложил
реляционную модель, которая основывалась на математических понятиях множества и
логики.
Основные идеи:
– Данные хранятся в таблицах (отношениях), каждая строка — это запись, каждый
столбец — атрибут.
– Таблицы можно связывать между собой с помощью первичных и внешних ключей.
– Для работы с данными используется SQL — универсальный язык запросов.
Преимущества:
– Упрощение структуры и управления данными.
– Гибкость в разработке и поддержке.
– Поддержка транзакций, целостности и безопасности.
Примеры СУБД:
– Oracle Database (1979); – IBM DB2 (1983);
– Microsoft SQL Server (1989); – MySQL (1995).
4

5.

4) Объектно-ориентированные и объектно-реляционные СУБД (1990-е гг.)
С развитием объектно-ориентированного программирования возникла потребность в
работе с более сложными структурами данных, чем таблицы.
Объектно-ориентированные СУБД (ООБД):
– Поддерживают классы, наследование, инкапсуляцию.
– Позволяют сохранять объекты в базе вместе с методами.
Объектно-реляционные СУБД (ОРСУБД):
– Комбинируют принципы реляционной модели и объектного подхода.
– Добавляют пользовательские типы данных, вложенные таблицы, хранимые процедуры.
Преимущества:
– Поддержка сложных и иерархических данных.
– Интеграция с ОО-языками программирования.
Недостатки:
– Повышенная сложность.
– Меньшая производительность по сравнению с «чистыми» реляционными СУБД при
обработке простых данных.
5

6.

5) NoSQL и новые типы баз данных (с 2000-х годов)
С ростом объёмов данных и развитием интернета традиционные реляционные СУБД
стали испытывать трудности с масштабируемостью и гибкостью. Возникло новое
направление – NoSQL ("Not only SQL").
Основные типы NoSQL БД:
– Документные — MongoDB, CouchDB (данные хранятся в формате JSON/BSON).
– Ключ-значение — Redis, Riak (максимально простой способ хранения).
– Графовые — Neo4j (оптимальны для социальных сетей, маршрутов, рекомендаций).
– Колонковые — Cassandra,
Преимущества:
– Горизонтальное масштабирование (распределение на множество серверов).
– Высокая производительность.
Недостатки:
– Отсутствие полной поддержки транзакций в некоторых системах.
– Более сложная интеграция и администрирование.
6

7.

6) Современные тенденции (2010-е – наши дни)
Современные базы данных ориентированы на большие данные (Big Data), облачные
технологии, аналитику в реальном времени и искусственный интеллект.
Ключевые направления:
– Облачные базы данных — базы, размещённые в облачной инфраструктуре:
Amazon RDS, Microsoft Azure SQL Database, Google Cloud Spanner.
– Распределённые базы данных —
CockroachDB, YugabyteDB, Google Bigtable.
хранят
данные
на
множестве
узлов:
– Хранилища данных (Data Warehouses) — специализированные СУБД для аналитики:
Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift.
– Интеграция с BI и AI — базы данных всё чаще становятся частью экосистем,
поддерживающих машинное обучение, прогнозную аналитику и автоматизацию.
– Multimodel databases — поддержка сразу нескольких моделей (реляционная,
документная, графовая и т.д.) в одной системе (например, ArangoDB).
7

8.

1.2. Использование баз данных в организациях
Современные организации практически полностью зависят от баз данных. Их использование
охватывает все сферы деятельности:
1) Управление бизнес-процессами: Базы данных лежат в основе ERP-систем (SAP, 1C, Oracle
ERP), обеспечивая хранение информации о персонале, финансах, логистике, производстве и
т.д.
2) Работа с клиентами (CRM): Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM)
используют базы данных для хранения информации о клиентах, историях покупок,
предпочтениях и обратной связи.
3) Интернет-магазины и электронная коммерция: Товары, заказы, платежи, отзывы – всё это
хранится в базах данных, обеспечивая быструю и точную работу онлайн-платформ.
4) Финансовый сектор: Банки, страховые и инвестиционные компании используют базы
данных для хранения информации о счетах, транзакциях, рисках и операциях.
5) Образование и здравоохранение: Электронные дневники, базы студентов, медицинские
карты, рецепты и истории болезней – всё это примеры использования баз данных в
социальной сфере.
6) Аналитика и принятие решений: С помощью хранилищ данных (data warehouses) и систем
бизнес-аналитики (BI) организации анализируют большие объёмы информации, выявляют
тренды и принимают стратегические решения.
Эволюция технологий баз данных тесно связана с развитием информационных систем и
растущими требованиями к управлению данными. Современные СУБД позволяют
организациям эффективно собирать, хранить, анализировать и использовать информацию
для достижения своих целей.
8

9.

1.3. Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server 2022 — это современная система управления базами данных
(СУБД) корпоративного уровня, разработанная компанией Microsoft. Это мощная
платформа для хранения, обработки и анализа структурированных данных,
поддерживающая широкий спектр бизнес-приложений и рабочих нагрузок.
SQL Server 2022 представляет собой надежное решение для работы с реляционными
данными, предлагающее расширенные возможности обработки транзакций (OLTP),
аналитики (OLAP) и гибридных сценариев. Система обеспечивает высокую
производительность, масштабируемость и безопасность данных.
Ключевой особенностью SQL Server 2022 является глубокая интеграция с облачными
сервисами Microsoft Azure, что позволяет создавать гибридные архитектуры. Система
поддерживает современные технологии работы с данными, включая обработку JSON,
временные таблицы, графовые запросы и встроенные возможности машинного
обучения.
9

10.

Минимальные/ Рекомендуемые требования к оборудованию
Оборудование
Процессор
Рекомендуемые требования
Минимальные
требования
Intel Core i5-3470, AMD Intel Xeon Platinum 8380, Intel
Opteron 3280, AMD FX- Core i9-13900K, AMD Ryzen 9
8350, Intel Xeon E3-1220 7950X, AMD EPYC 7313
v3
Тактовая частота 1.4 ГГц
Оперативная
память
1 ГБ (для Express)
2.0 ГГц или выше (4+ ядер)
4 ГБ+ (16 ГБ для Production)
10