Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций — презентация
logo
Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций OLTP-OLAP системы мониторы транзакций.
  • Индексы в стандарте языка
  • индексы
  • Некластерный индекс
  • Кластерный индекс
  • Уникальный индекс
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
  • Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций
1/24

Первый слайд презентации: Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций OLTP-OLAP системы мониторы транзакций

Кабутов Ходжимурод Махмадиевич ФТЭС 3-курс 2-группа

Изображение слайда

Слайд 2: Индексы в стандарте языка

Индекс  – это набор ссылок, упорядоченных по определенному  столбцу   таблицы, который в данном случае будет называться индексированным  столбцом  . Хотя  индекс  и связан с конкретным  столбцом  (или  столбцами  )  таблицы, все же он является самостоятельным объектом  базы данных. Индексы  обычно создаются с целью удовлетворения определенных критериев поиска после того, как  таблица  уже находилась некоторое время в работе и увеличилась в размерах.  Создание индексов  не предусмотрено стандартом SQL, однако большинство диалектов поддерживают как минимум следующий оператор:

Изображение слайда

Слайд 3: индексы

В среде SQL Server реализовано несколько типов индексов: кластерные индексы ; некластерные индексы ; уникальные индексы.

Изображение слайда

Слайд 4: Некластерный индекс

Некластерные индексы – наиболее типичные представители семейства индексов. В отличие от кластерных, они не перестраивают физическую структуру таблицы, а лишь организуют ссылки на соответствующие строки. Для идентификации нужной строки в таблице некластерный индекс организует специальные указатели, включающие в себя: информацию об идентификационном номере файла, в котором хранится строка ; идентификационный номер страницы соответствующих данных; номер искомой строки на соответствующей странице; содержимое столбца.

Изображение слайда

Слайд 5: Кластерный индекс

Кластерный индекс может включать несколько столбцов. Однако количество таких столбцов рекомендуется по возможности свести к минимуму. Необходимо избегать создания кластерного индекса для часто изменяемых столбцов, поскольку сервер должен будет выполнять физическое перемещение всех данных в таблице, чтобы они находились в упорядоченном состоянии, как того требует кластерный индекс. Для интенсивно изменяемых столбцов лучше подходит некластерный индекс. При создании в таблице первичного ключа ( PRIMARY KEY ) сервер автоматически создает для него кластерный индекс, если его не существовало ранее или если при определении ключа не был явно указан другой тип индекса.

Изображение слайда

Слайд 6: Уникальный индекс

Уникальный индекс является своеобразной надстройкой и может быть реализован как для кластерного, так и для некластерного индекса. В одной таблице может существовать один уникальный кластерный и множество уникальных некластерных индексов. Уникальные индексы следует определять только тогда, когда это действительно необходимо. Для обеспечения целостности данных в столбце можно определить ограничение целостности UNIQUE или PRIMARY KEY, а не прибегать к уникальным индексам. Их использование только для обеспечения целостности данных является неоправданной тратой пространства в базе данных. Кроме того, на их поддержание тратится и процессорное время.

Изображение слайда

Слайд 7

OLAP и OLTP системы OLTP – оперативная транзакционная обработка данных OLAP – оперативная аналитическая обработка данных

Изображение слайда

Слайд 8

Характеристики OLTP системы ·         Большой объем информации ·         Часто различные БД для разных подразделений ·         Нормализованная схема, отсутствие дублирования информации ·         Интенсивное изменение данных ·         Транзакционный режим работы ·         Транзакции затрагивают небольшой объем данных ·         Обработка текущих данных – мгновенный снимок ·         Много клиентов ·         Малое время отклика – несколько секунд Характеристики OLAP системы ·         Большой объем информации ·         Синхронизированная информация из различных БД с использованием общих классификаторов ·         Ненормализованная схема БД с дубликатами ·         Данные меняются редко, Изменение происходит через пакетную загрузку ·         Выполняются сложные нерегламентированные запросы над большим объемом данных с широким применением группировок и агрегатных функций. ·         Анализ временных зависимостей ·         Небольшое количество работающих пользователей – аналитики и менеджеры ·         Большее время отклика (но все равно приемлемое) – несколько минут

Изображение слайда

Слайд 9

Основной способ логического представления данных – МНОГОМЕРНЫЕ КУБЫ ( OLAP – кубы)

Изображение слайда

Слайд 10

OLAP – куб и срезы данных

Изображение слайда

Слайд 11

Правила Кодда для реляционных БД 1. Правило информации. 2. Правило гарантированного доступа. 3. Правило поддержки недействительных значений. 4. Правило динамического каталога, основанного на реляционной модели. 5.Правило исчерпывающего подъязыка данных. 6. Правило обновления представлений. 7. Правило добавления, обновления и удаления. 8. Правило независимости физических данных. 9. Правило независимости логических данных. 10. Правило независимости условий целостности. 11. Правило независимости распространения. 12. Правило единственности.

Изображение слайда

Слайд 12

Правила Кодда для OLAP 1. Концептуальное многомерное представление. 2. Прозрачность. 3. Доступность. 4. Постоянная производительность при разработке отчетов. 5. Клиент-серверная архитектура. 6. Общая многомерность. 7. Динамическое управление разреженными матрицами. 8. Многопользовательская поддержка. 9. Неограниченные перекрестные операции. 10. Интуитивная манипуляция данными. 11. Гибкие возможности получения отчетов. 12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации.

Изображение слайда

Слайд 13

Реализация OLAP Типы OLAP - серверов MOLAP (Multidimensional OLAP) - и детальные данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД. ROLAP (Relational OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД; агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах. HOLAP (Hybrid OLAP) - детальные данные храняться в реляционной БД, а агрегаты хранятся в многомерной БД.

Изображение слайда

Слайд 14

OLTP схема базы данных Моделируются оптовые продажи на склад Объекты Склады Категории товаров (модель) Производители Товары Продавцы Оптовые продажи на склад

Изображение слайда

Слайд 15

Оперативная схема БД оптовых продаж на склады

Изображение слайда

Слайд 16

ROLAP – схема типа звезда

Изображение слайда

Слайд 17

Особенности ROLAP – схемы типа звезда Одна таблица фактов, которая сильно денормализована Несколько таблиц измерений, которые также денормализованы Первичный ключ таблицы фактов является составным и имеет по одному столбцу на каждое измерение Агрегированные данные храняться совместно с исходными Недостатки Если агрегаты храняться совместно с исходными данными, то в измерениях необходимо использовать дополнительный параметр – уровень иерархии

Изображение слайда

Слайд 18

ROLAP – схема типа снежинка с нормализованными измерениями

Изображение слайда

Слайд 19

ROLAP – схема типа снежинка с выделением агрегированных таблиц

Изображение слайда

Слайд 20

ROLAP – схема типа снежинка с выделением агрегированных таблиц и нормализованными измерениями

Изображение слайда

Слайд 21

Агрегирование по производителю и модели товара

Изображение слайда

Слайд 22

Состав хранилищ данных Метаданные Исходные данные Предварительно просуммированные данные Основные метаданные OLAP Куб Факты Измерения Уровни Иерархии Атрибуты

Изображение слайда

Слайд 23

Общая структура хранилища данных Источники данных Процедуры выгрузки, преобразования и загрузки данных Хранилище данных Витрины данных Аналитические приложения

Изображение слайда

Последний слайд презентации: Тема : Повышение эффективности работы баз данных. Обработка транзакций

Структура хранилища в ORACLE СУБД SQL клиент MOLAP клиент Java API JDBC OCI ODBC OLE DB CWM или CWM2 Хранилище OLAP (BLOB в реляционной таблице) Схема звезда Регистрация метаданных Многомерное ядро (процесс в ядре ORACLE) OLAP DML SQL интерфейс к OLAP (DBMS_AW, OLAP_TABLE, …) Многомерные метаданные

Изображение слайда

Похожие презентации

Ничего не найдено