2. Никакой конкретный сервис не должен возлагаться на какой-либо специально выделенный центральный узел. Позволяет избежать узких мест.
3. Непрерывность функционирования. Система не должна останавливаться ни при каких обстоятельствах.
4. Независимость от местоположения. Пользователи и приложения не обязаны знать о том, где физически располагаются данные.
5. Независимость от фрагментации. Фрагменты (называемые также разделами) данных должны поддерживаться и обрабатываться средствами РаСУБД таким образом, чтобы пользователи или приложения могли бы вообще ничего не знать об этом.
6. Независимость от тиражирования. Те же принципы независимости и прозрачности относятся и к механизму тиражирования, который обсуждается ниже.
7. Распределенная обработка запросов. Обработка запросов должна производиться распределенным образом.
8. Управление распределенными транзакциями. На распределенные базы данных необходимо распространить механизмы управления транзакциями и управления одновременным доступом.
9. Независимость от оборудования. Одно и то же программное обеспечение РаСУБД должно выполняться на различных аппаратных платформах и функционировать в системе в качестве равноправного партнера.
10. Независимость от операционных систем
11. Независимость от сети. Узлы могут быть связаны между собой с помощью множества разнообразных сетевых и коммуникационных средств.
12. Независимость от СУБД. Локальные СУБД должны иметь возможность участвовать в функционировании РаСУБД.
Очевидно, что, хотя крайне желательно было бы иметь системы, удовлетворяющие всем 12 правилам, нереально ожидать реализации этих требований в рамках хотя бы одного продукта даже в ближайшие годы. И действительно, за время, прошедшее с момента опубликования правил Дейта, эта цель так и не была достигнута.
Применительно к системам баз данных архитектура "клиент-сервер" интересна и актуальна главным образом потому, что обеспечивает простое и относительно дешевое решение проблемы коллективного доступа к базам данных в локальной сети. В некотором роде системы баз данных, основанные на архитектуре "клиент-сервер", являются приближением к распределенным системам баз данных, конечно, существенно упрощенным приближением, но зато не требующим решения основного набора проблем действительно распределенных баз данных.
Архитектура клиент-сервер предъявляет специфические требования как к клиенту, так и к серверу. Программа, удовлетворяющая этим требованиям, может считаться клиент-серверным приложением, выполняющим распределенную обработку данных (рис. 6.5).
Под распределенной обработкой понимается выполнение серверной частью программы запросов клиентской части. Серверная часть приложения обеспечивает хранение данных и их обработку, а клиентская часть передает серверу соответствующие запросы.
Преимущества клиент-серверных систем
Клиент-серверный подход — модульный, причем серверные программные компоненты компактны и автономны.
Поскольку каждый компонент выполняется в отдельном защищенном процессе пользовательского режима, сбой сервера не повлияет на остальные компоненты операционной системы.
Автономность компонентов делает возможным их выполнение на нескольких процессорах на одном компьютере (симметричная многопроцессорная обработка) или на нескольких компьютерах сети (распределенные вычисления).
Обязанность клиента, как правило, — предоставлять пользовательские сервисы и, прежде всего, пользовательский интерфейс, то есть средства для приема, отображения и редактирования данных, введенных пользователем, которые служат основой для запроса серверу. Кроме того, клиент можно настроить на обработку части данных, чтобы уменьшить нагрузку на ресурсы сервера.
Система поддержки принятия решений или СППР (Decision Support Systems, DSS) — это компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.
По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР:
пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретного предложения;
активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения;
кооперативные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, пока он не одобрит решение.
По способу поддержки различают:
модельно-ориентированные СППР, используют в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям;
СППР, основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей;
СППР, ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;
СППР, ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах;
СППР, ориентированные на знания, предоставляют специализированные решения проблем, основанные на фактах.
По сфере использования выделяют общесистемные и настольные СППР. Общесистемные работают с большими СХД и применяются многими пользователями. Настольные являются небольшими системами и подходят для управления с персонального компьютера одного пользователя.
Выделяют четыре основных компонента:
информационные хранилища данных;
средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL);
многомерная база данных и средства анализа OLAP;
средства Data Mining.
СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствуют налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации. Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям, выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных и нестандартных задач.
Хранилище данных — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения.
Есть два варианта обновления данных в хранилище:
полное обновление данных в хранилище. Сначала старые данные удаляются, потом происходит загрузка новых данных. Процесс происходит с определённой периодичностью, при этом актуальность данных может несколько отставать от OLTP-системы;
инкрементальное обновление — обновляются только те данные, которые изменились в OLTP-системе.
Источниками данных могут быть:
Традиционные системы регистрации операций
Отдельные документы
Наборы данных
Операции с данными:
Извлечение — перемещение информации от источников данных в отдельную БД, приведение их к единому формату.
Преобразование — подготовка информации к хранению в оптимальной форме для реализации запроса, необходимого для принятия решений.
Загрузка — помещение данных в хранилище, производится атомарно, путем добавления новых фактов или корректировкой существующих.
Анализ — OLAP, Data Mining, сводные отчёты.
Представление результатов анализа.
OLAP — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence.
Причина использования OLAP для обработки запросов — скорость. Реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно.
Существуют три типа OLAP:[2]
многомерная OLAP (Multidimensional OLAP — MOLAP);
реляционная OLAP (Relational OLAP — ROLAP);
гибридная OLAP (Hybrid OLAP — HOLAP).
MOLAP — классическая форма OLAP, так что её часто называют просто OLAP. Она использует суммирующую БД, специальный вариант процессора пространственных БД и создаёт требуемую пространственную схему данных с сохранением как базовых данных, так и агрегатов.
ROLAP работает напрямую с реляционным хранилищем, факты и таблицы с измерениями хранятся в реляционных таблицах, и для хранения агрегатов создаются дополнительные реляционные таблицы.