Datariippumattomuus DBMS: ssä

• Johdanto
• mitä on tiedon riippumattomuus?
• Datariippumattomuuden tyypit

Johdanto

tänään otamme esiin yhden tietokannan hallintajärjestelmien tärkeimmistä aiheista, joka on Datariippumattomuus. Kolmen tiedon abstrahoinnin tason toteutuksen syynä ei ole mikään muu kuin tiedon riippumattomuuden saavuttaminen. Data riippumattomuus on jotain, joka käsittelee muutoksia tapahtuu eri tasoilla skeema. Tietojen riippumattomuuden merkityksen lisäksi opit sen tarpeesta ja sen tyypeistä täällä. Joten, aloittakaamme pitemmittä puheitta!

mitä on tiedon riippumattomuus?

me kaikki tunnemme jo kaksi termiä “data” ja “independence” erikseen, joten voimme enemmän tai vähemmän tulkita koko termin “data independence” merkityksen samassa merkityksessä. Itse termistä käy selvästi ilmi, että puhumme tietokannassa olevien tietojen riippumattomuudesta. Teknisin sanoin, voit esittää sen seuraavasti, “tietojen riippumattomuus on ominaisuus DBMS, jonka avulla käyttäjä voi muuttaa skeema määritelmä yhdellä tasolla ilman vaatimusta muuttaa skeema määritelmä seuraavissa korkeammilla tasoilla”. On erittäin tärkeää, että kun teemme muutoksia yhdellä tasolla, se ei haittaa muita tasoja. Tarkemmin sanottuna datariippumattomuudella tarkoitetaan tietokantarakenteen kolmella tasolla olevien tietojen riippumattomuutta tai omavaraisuutta. Lisäksi, se on jotain, joka auttaa sinua pitämään tiedot erillään sovellus ohjelmia hyödyntäen sitä. Se nähdään usein tietojen avoimuuden tyyppinä, josta keskitetty tietokantojen hallintajärjestelmä on erittäin kiinnostunut.

ennen kuin tarkastelemme syvällisempää tietoa riippumattomuudesta, muistakaamme nopeasti tietokannan tasot. Sisäinen tai fyysinen skeema on ensimmäinen taso, joka on suorassa yhteydessä tietokantaan, että myös muistin tasolla. Toinen on käsitteellinen eli looginen skeema, joka toimii välittäjänä kolmannen ja ensimmäisen tason välillä. Kolmas taso on ulkoinen skeema, joka määrää, miten tietokanta näkyy useille loppukäyttäjille. Jos oletetaan esiintymä Kirjastotietokannasta, näiden kolmen tason toteutus näyttää jokseenkin tältä:

Data independence erottaa datan API: sta ja toteuttaa jollakin tasolla tehdyt muutokset tasojen välisiin kartoituksiin. Se auttaa samalla säilyttämään tietokannan yksittäisten tasojen vapauden. Jostakin näkökulmasta, tietojen riippumattomuus ja toiminnan riippumattomuus yhdessä tuo esiin datan abstraktio ilmiö DBMS.

miten saavuttaa tietojen riippumattomuus DBMS: ssä?

tiedon riippumattomuuden hankkimiseksi varmistamme, että tietokantamme täyttää tiedon abstrahoinnin vaatimukset. Helpoilla sanoilla datan abstraktio on prosessi, jossa epäolennaiset yksityiskohdat pidetään loppukäyttäjältä piilossa. Jos ajattelemme suhteessa reaalimaailman kokonaisuuksiin, voimme ottaa esimerkin autosta. Kun kuljettaja ajaa autoa, hänellä on täydellinen tietotaito ajaa autoa, mutta jos hän ei jostain syystä pysty käynnistämään autoa, hän tarvitsee apua automekaanikolta. Tämä on niin, koska kuljettaja vain osaa ajaa autoa, hän ei tiedä, miten käsitellä sisäisiä piirejä kysymyksiä, syy on sisäinen piiri ja mekanismi auton on piilossa häneltä. Samoin sisäinen rakenne on ohjelmoijille ja loppukäyttäjille näkymätön. Tätä ominaisuutta rajoittaa näkyvyyttä tietokannassa kutsutaan tietojen abstraktio. Tietokannassa on kolme abstraktiotasoa. Nämä kolme tasoa on lueteltu alla:

• fyysinen taso (sisäinen skeema)
• käsitteellinen taso (looginen taso)
• Katselutaso

tiedon abstrahoinnin fyysinen taso huolehtii sisäisestä skeemasta. Tämä abstraktiotaso määrittelee, miten tietokannassa olevat tiedot tallennetaan. Se tallentaa tietokannan yksityiskohtaiset ja monimutkaiset Tietorakenteet, joista loppukäyttäjät ja ohjelmoijat eivät olisi kiinnostuneita. Sitä pidetään myös tiedon abstrahoinnin alimpana tasona.

käsitteellinen taso, joka on tiedon abstrahoinnin keskimmäinen taso, on skeeman loogiselle tasolle. Edellinen taso vastaa kysymykseen ” Miten?’. Vastaavasti tämä taso vastaa kysymykseen ‘ Miksi?”Siinä kuvataan, mitä ja minkä tyyppisiä tietoja tietokantaan tallennetaan.

viimeinen ja korkein tiedon abstraktiotaso on Katselutaso. Tämä taso kertoo, miten eri n-käyttäjien tulee tarkastella tietoja. Se vastaa käyttäjien vuorovaikutuksesta tietokannan kanssa.

Otetaanpa hyvin pienimuotoinen esimerkki, johon olemme tallentaneet kaupan asiakkaiden tietoja. Eli jos puhutaan fyysisestä tasosta, tiedot tallennetaan muistilohkoina tavuina, gigatavuina, teratavuina jne. Pohjimmiltaan se käsittelee monimutkaista muistin tallennusta. Tämä tieto ei näy ohjelmoijille. Looginen taso kuvaa syötettävät asiakastiedot ja niiden tietotyypit. Looginen suhde toteutetaan datan välillä tällä tasolla käyttäen ohjelmointikieliä. Tätä tasoa käsittelevät lähinnä ohjelmoijat. Näkymätasolla käyttäjä on vuorovaikutuksessa järjestelmän kanssa GUI: n kautta tietojen syöttämiseksi, ehkä lomakemuodossa tai muussa asetetussa muodossa. Nyt jokaisen tason on oltava riippumaton toisesta, jotta kun teemme muutoksia yhdellä tasolla, meidän ei tarvitse tehdä muutoksia seuraavalla korkeammalla tasolla. Ja, tämä on mitä data riippumattomuus tekee.

säilyttääksemme nämä kolme tiedon abstraktiotasoa, saatamme joutua tekemään muutoksia tietokannan yhteen tasoon, mikä voi olla suuri vaiva, jos ei tietojen riippumattomuuden kannalta. Olet varmasti samaa mieltä siitä, että koko sovellusohjelman muuttaminen vastaamaan pientä muutosta fyysisessä skeemassa ei ole mitenkään eduksemme ajallisesti ja ohjelmallisesti. Tietojen riippumattomuus varmistaa, että muutosten tekeminen yhdellä tasolla ei vaikuta tietokannan muihin tasoihin. Tiedon abstrahoinnin kolmen tason perusteella datariippumattomuus haarautuu kahdeksi tyypiksi.

Datariippumattomuuden tyypit

tutustukaamme kahteen datariippumattomuuden tyyppiin ja niiden ominaisuuksiin. Nämä kaksi kategoriaa ovat:

• fysikaalisten tietojen riippumattomuus
• loogisten tietojen riippumattomuus

fysikaalisten tietojen riippumattomuus: Alle physical data independence, saamme vapauden muuttaa fyysistä skeemaa ilman, että on pakko muuttaa sovellusohjelmia, että. Sen tehtävänä on erottaa sisäinen taso tietokantarakenteen käsitteellisestä tasosta. Fyysisen tiedon riippumattomuus mahdollistaa tietokannan loogisen kuvauksen tai yleiskatsauksen, jota ei välttämättä tarvita tietokannan loogisen rakenteen yksityiskohtien määrittämiseen. Kuten kohti fyysisen tiedon riippumattomuus, mitään muutoksia tehdään sisäisen tason ei oleteta muuttaa määritelmää käsitteellisen tason tai tarkastella tason skeema.

fyysinen riippumattomuus mahdollistaa tiedostojen tallennusrakenteiden muokkaamisen, tiivistysalgoritmit, pakkaustekniikat, tallennuslaitteet, tietokannan sijainnin, käyttömenetelmän, indeksit ja niin edelleen. Niin, pohjimmiltaan se käsittelee täytäntöönpanoa tehokkaan muistin tallennustekniikat. Kaikkia tällä tasolla tehtyjä muutoksia sovelletaan tietokannan sisäisen ja käsitteellisen tason kartoittamiseen. Muista, että tehdyt muutokset on lokalisoitava. Fysikaalinen datariippumattomuus saavutetaan fysikaalisella tasolla, minkä jälkeen siirrytään käsitteellisestä tietokannan sisäiselle tasolle.

toisinaan meidän on päivitettävä sisäinen taso DBMS: n suorituskyvyn parantamiseksi muistinhallintaa silmällä pitäen. Näin ollen fyysisten tietojen riippumattomuus on kiistatta keskeisessä asemassa, koska tallennustekniikoiden muuttaminen vaatimusten mukaisesti on asia, jolle tehokkaan DBMS: n on oltava altis.

Looginen Datariippumattomuus: Looginen datariippumattomuus antaa vapauden muuttaa skeeman käsitteellistä tasoa asettamatta mitään pakkoa ulkoisten näkymien ja ulkoisten ohjelmien tai API: n muuttamiseen. Tällä tasolla tehdyt muutokset pannaan täytäntöön loogisella ja end view-tason kartoituksella. Sovellusohjelmat, jotka ovat vahvasti riippuvaisia käsitteellisestä tasosta, vaikeuttavat loogisen datan riippumattomuuden saavuttamista verraten fyysisen datan riippumattomuutta. Mikä tahansa pieni tai suuri muutos tietokannan loogisessa rakenteessa vaatisi meitä muuttamaan myös ohjelmia. Näin ollen loogisen dataomavaraisuuden saavuttaminen voi olla melko haastavaa. Looginen datariippumattomuus hallitsee lopputason ja käsitteellisen tason erottamista toisistaan.

looginen datariippumattomuus mahdollistaa muutosten tekemisen, kuten attribuutin, olion tai jopa suhteen lisäämisen, muokkaamisen tai poistamisen. Tällaisten muutosten tekeminen ei vaadi sovellusohjelman uudelleenkirjoittamista, vaan vastaavien muutosten tekemistä ohjelmaan. Sen avulla voimme yhdistää kaksi tietuetta yhdeksi vaikuttamatta ulkoiseen kerrokseen. Jos halutaan jakaa olemassa oleva tietue kahteen, se on mahdollista häiritsemättä tietyn tietokannan loppukäyttäjänäkymän tasorakennetta.

on tärkeää tehdä oikea-aikaisia muutoksia käsitteelliseen tasoon, jotta DBMS pysyy ajan tasalla. Tämän vuoksi loogisen datan riippumattomuuden sanotaan johtavan keskeiseen rooliin. Se ei vain auttaa parantamaan suorituskykyä ja nopeutta DBMS, mutta myös osoittautuu hyödylliseksi tehdä tietokannan paljon kätevämpi ja luotettavampi.

Datariippumattomuuden edut

datariippumattomuus on kiistattomalla pohjalla, kun se tulee olemaan yksi tietokannan hallintajärjestelmän merkittävimmistä ominaisuuksista. On olemassa useita syitä perustella tarvetta tietojen riippumattomuus DBMS. Tarkastelkaamme siis etuja, jotka tyydyttävät DBMS: n tarpeet.

• tietojen laatu – tietojen riippumattomuus auttaa parantamaan tietokantaan tallennettujen tietojen laatua. Koska tietokantarakenteen muokkaaminen helpottuu tiedon riippumattomuuden myötä, tietojen tallentamisesta tulee tehokasta. Se helpottaa jakamattoman tai rajoittamattoman tilan tehostamista. Näin ollen se parantaa tallennettujen tietojen laatua.
• kustannustehokas ylläpito-tietojen riippumattomuus säästää meidät tekemästä muutoksia tietokantamme kaikkiin kaavamaisiin tasoihin, jos muutoksia tarvitaan yhdessä kaavamaisessa tasossa. Näin tietokantamme ylläpitäminen tulee edulliseksi mukavassa määrin.
• turvallisuusnäkökohta – tietokannan suojaamista koskevien standardien ja protokollien asianmukainen täytäntöönpano helpottuu. Siksi tietojen riippumattomuus on todella hyödyllistä parantaa tietokannan turvallisuutta.
• kehittäjät keskittyvät yleiseen rakenteeseen: kehittäjät voivat keskittyä ainoastaan loogisen rakenteen käsittelyyn ja päivittämiseen ilman, että sisäinen implantaatio vaivautuu. Muutokset imeytyvät suoraan käsitteelliseen tasoon ja sisäiseen tasokartoitukseen.
• tietojen ristiriitaisuuden vähentäminen-tietojen riippumattomuus tukee tietokantarakenteemme muuttamista yhteensopivuuden lisäämiseksi. Tämä auttaa hallitsemaan tietojen ristiriitaisuutta.
• suorituskyvyn parantaminen-datan riippumattomuus ruokkii tiedon abstrahoinnin syytä. Lisäksi se helpottaa uusien muutosten sujuvaa toteuttamista. Tämän seurauksena tietojen hakeminen, hakeminen tai tietojen muokkaaminen tulee nopeaksi ja käteväksi. Näin datan riippumattomuus osoittautuu hyödylliseksi tietokannan suorituskyvyn parantamisessa.

kuten voimme päätellä edellä luetelluista kohdista, jotka korostavat datariippumattomuuden ansioita, datariippumattomuus toimii yhtenä DBMS: n aseena, joka voittaa tiedostopohjaisten järjestelmien haitat. Yksi voi nähdä sen koskemattomuuden käyttäjän sovelluksia vastaan muutoksia tehdään skeema määritelmä ja data organisation. Jokaisella kolikolla on kahdet kasvot, sama pätee tähänkin. Nyt kun olet melko vakuuttunut tietojen riippumattomuus on avain saada luotettavuutta ja turvallisuutta tietokannan, sinun täytyy ihmetellä sen tummempi näkökohta. Sitten, haluan kertoa teille, että on vain kaksi suurta puutetta, että olemme yleisesti törmännyt käsitellessämme tietojen riippumattomuutta. Ensimmäinen on lisääntynyt monimutkaisuus, joka tulee hyväksymällä tietojen riippumattomuus. Tietokannat on suunniteltava huolellisesti, jotta tietojen riippumattomuus voidaan hyödyntää parhaalla mahdollisella tavalla. Toinen haitta liittyy edelliseen. Sovellusohjelmat riippuvat suuresti tietojen loogisesta skeemasta. Siksi käsitteellisen rakenteen muuttaminen edellyttää vastaavan sovellusohjelman muuttamista.

Toivottavasti tämä blogi on osannut valaista datan riippumattomuutta ja tuoda lisäarvoa DBMS-tietämykseesi. Tietojen riippumattomuuden lisäksi on olemassa useita muita tekijöitä, joilla on suuri vaikutus tietokantaan. Saadaksesi hyvän käsityksen tällaisista merkityksellisistä aiheista DBMS, voit viitata muihin blogeja suurta oppimista. Pysy kuulolla ja jatka opintomatkaasi kanssamme. Saatat mieluummin valita pikakurssi DBMS hieno mahdollisuus ansaita todistus. Meillä on lukuisia sertifioituja kursseja, jotka hyödyttävät sinua tavalla tai toisella. Mitä muuta odotat? Mene ilmoittautumaan uudelle kurssille täällä! Hauskaa oppimista!