База данных star 5: Страница не найдена

Каков доступный способ сохранения «star rating» в базе данных?

Я буду использовать плагин jQuery для представления пользователю приятного интерфейса

Запрос состоит в том, чтобы показать 5 звезд, до общего балла 10 (2 балла за звезду).

К настоящему времени я думал об использовании 7/10 в качестве формата для этого значения, но что, если в какой-то момент в будущем я получу запрос типа

Мы хотели бы дать пользователям больше выбора, давайте увеличим общий балл до 20 (так, чтобы каждая звезда внесла свой вклад Максимум в 4 балла)

В итоге я получу таблицу со смешанными значениями для столбца «star rating»: некоторые будут похожи на 7/10 , а другие — на 14/20 .

Нормально ли для вас иметь эту разницу в базе данных и иметь дело с ней на логическом уровне, чтобы она была согласованной? Или предпочтительнее другой способ, чтобы запрос таблицы не приводил к несогласованным результатам вне приложения?

Может быть, значения с плавающей запятой могли бы мне помочь, лучше ли хранить это значение как число, меньшее или равное единице? Таким образом , в каждом из двух примеров результирующее значение, хранящееся в базе данных, будет 0,7, как число, а не varchar, которое может быть запрошено также вне приложения.

А ты как думаешь?

language-agnostic

database-design

8

Есть три варианта:

1. Сохраните значение в виде дроби (что, честно говоря, я бы, скорее всего, выбрал, так как это самое низкое техническое обслуживание
2. Сохраните значение в двух столбцах, один для рейтинга и один для максимума
3. Сохраните значение в виде одного столбца с предполагаемым максимумом, а затем обновите все значения, когда этот максимум изменится.

Первый вариант является наиболее переносимым, так как максимальное значение и представление рейтинга полностью клиентские (клиентские, насколько это касается базы данных, а не клиентские, как это делается на компьютере пользователя).

Второй просто кажется произвольно сложным, если только вы не хотите продолжать отображать рейтинг 7/10 как 7 с 10 звездами, а не 14 С 20 звездами.

Третий требует наименьшей предварительной работы, но требует масштабного обновления базы данных при внесении изменений в шкалу оценок.

Просто повторю еще раз: я рекомендую хранить это значение как float или double в базе данных и применять любую шкалу, которая подходит на стороне клиента. .

0

Мне нравится идея поплавка, но ни один из вариантов не является значительно выдающимся. Я только предлагаю, какой бы механизм вы ни выбрали, убедиться, что столбец назван соответствующим образом.

Опция float должна быть чем-то вроде star_rating_ratio . Простое целое число должно быть star_points_out_of_ten . Стобалльная шкала может быть star_rating_percent .

(В прошлом я видел имена столбцов, которые говорили «percent», но данные были простым соотношением. Это не дает мне спать по ночам!)

(PDF) База данных двойных звезд (BDB)

период времени, и их звездные величины не вы-

ходили за пределы чувствительности используе-

мых приборов. Имеющиеся на данный момент ин-

струменты не позволяют проводить такие выбор-

ки автоматически, что приводит к необходимости

создания специального инструментария для рабо-

ты с астрономическими данными, касающимися

двойных звезд.

4 База данных двойных звезд

Разрабатываемая в настоящий момент в Институ-

те Астрономии РАН база данных двойных звезд

(Binary star DataBase, BDB) будет содержать дан-

ные о порядка 100 000 звездных систем с кратно-

стью от 2 до 22. Данные, содержащиеся в BDB,

планируется получить путем объединения множе-

ства каталогов, содержащих информацию о двой-

ных и кратных звездах разных типов: визуальных

двойных, спектральных, астрометрических, ин-

терферометрических, спектроскопических, фото-

метрических и т.д. Из этих каталогов планируется

извлечь как наблюдательные данные о координа-

тах, собственных движениях, периодах, перемен-

ности, звездных величинах, а также астрофизиче-

ские параметры – эволюционный статус, отноше-

ние масс и т. п. Данные из базы могут быть получе-

ны по запросам, включающим один или несколько

индексируемых параметров, либо по идентифика-

тору, принадлежащему какой-либо из поддержи-

ваемых систем идентификации.

BDB разрабатывалась изначально в обсерва-

тории Безансона (Франция), в 2008 году ее раз-

работка была перенесена в Москву. Одновремен-

но с переносом структура и интерфейс базы дан-

ных были существенно переработаны. Основные

цели и идеи, лежащие в основе разработки BDB,

изложены в [6, 7]. Структура базы данных BDB

схематично показана на рисунке ??. Объект, хра-

нящийся в базе данных, может принадлежать к

одному из следующих классов: Системы, Пары и

Компоненты, образующих иерархию за счет свя-

зей. Системы являются наиболее высокоуровне-

выми объектами иерархии, каждая система ссы-

лается на одну или несколько входящих в нее Пар.

Пара представляет собой ровно два гравитацион-

но связанных объекта, каждый из которых может

быть Парой (более тесной) или Компонентом. Па-

ра ссылается, как правило, на один или два ком-

понента, в зависимости от имеющихся данных (в

каталогах в некоторых случаях может отсутство-

вать информация об одном из компонентов Па-

ры). Компонент соответствует отдельной звезде,

входящей в Пару.

Каждый объект, хранящийся в базе данных,

содержит информацию о соответствующей ему

сущности. Так, Пара может содержать информа-

цию о размере большой полуоси, периоде, типе па-

ры (визуальная двойная, спектроскопическая, фо-

тометрическая и др.), а также прочие параметры,

относящиеся к двойной звезде, как к целому. Ком-

понент же содержит информацию о массе, эволю-

ционном статусе, светимости и т.п. данные, отно-

сящиеся к отдельной звезде. Кроме того, каждый

объект может иметь один или несколько иденти-

фикаторов в разных системах идентификации, со-

ответственно каждый объект ссылается на одну

или несколько записей в таблице идентификато-

ров.

Информация, содержащаяся в BDB, скомпи-

лирована из множества различных каталогов, со-

держащих разные данные. Часть этих данных мо-

жет пересекаться, при этом информация из одно-

го каталога может противоречить информации из

другого. Прежде всего это связано с различием

в точности и методике измерений, однако также

может быть следствием ошибок, содержащихся в

исходных каталогах. Выбор между несколькими

значениями одного и того же параметра, предла-

гаемыми различными каталогами часто не может

быть сделан автоматически, поскольку причина

расхождения часто вызвана природой самого объ-

екта. Например, светимость переменных звезд мо-

жет варьироваться в пределах нескольких звезд-

ных величин как периодическим, так и апериоди-

ческим образом, соответственно, измерения, про-

веденные в разное время могут давать существен-

но различный результат. Соответственно, чтобы

избежать потери важных данных, в базе данных

BDB хранятся одновременно все версии данных,

относящихся к одной и той же сущности (системе,

паре или компоненту). При этом число хранимых

объектов, соответствующих, например, некой па-

ре, будет равно числу каталогов, в которых эта

пара упоминается.

Для связи между различными версиями од-

ного объекта используются идентификаторы, а

также кросс-идентификационная таблица, также

входящая в состав BDB. Например, два объек-

та, ссылающихся на один и тот же идентифика-

тор всегда являются версиями одного и того же

объекта. Кроме того, поскольку каждый объект

может ссылаться на несколько идентификаторов,

возможна кросс-идентификация между объекта-

ми, не ссылающимися непосредственно на один и

тот же идентификатор. Действительно, если объ-

ект A ссылается на идентификаторы id1 и id2,

объект B на id2 и id3, а объект C на id3, то все

они являются версиями одного объекта. Кросс-

идентификационная таблица используется в слу-

чае, когда информация о соответствии идентифи-

каторов друг другу получена не из каталогов, а

из каких-либо внешних источников, не входящих

в BDB.

Многовариантность астрономических данных

может приводить к ситуациям, когда один и тот

UNIVERSE — Развитие реляционных стандартов | Системы управления базами данных

Т.Г. Лаврентьева

Red Square Software, (+7 095) 200-67-40

И.Г. Шабаев

VMARK Russia, (+7 095) 135-70-13

За последние годы произошел качественный скачок в области разработки коммерческих приложений, обусловленный быстрым ростом объемов обрабатываемой информации. Эта тенденция, очевидно, сохранится в ближайшее время. Причем, если раньше внимание в основном уделялось построению систем вычислительного характера, то теперь наиболее важны задачи аналитические, изменения в которых наиболее часты.

В такой ситуации рассчитывать на успех могут только те приложения, которые могут легко адаптироваться к быстро меняющимся требованиям клиентов. Для обеспечения подобной гибкости программные продукты должны удовлетворять основным требованиям открытых систем: независимость от конкретных платформ, соответствие стандартам, возможность использования уже готовых приложений. Сегодня существует большое количество компьютерных систем, интерфейсов, протоколов связи, позволяющих выбрать оптимальный вариант, который является в каждом конкретном случае. С другой стороны, за годы развития информационных технологий разработано огромное количество разного рода приложений, отказываться от использования которых нецелесообразно. Поэтому один из важнейших аспектов при выборе тех или иных программных продуктов — их совместимость с другими системами.

Все разработчики программных систем начали осознавать, что они должны предложить своим клиентам надежную основу для создания архитектуры информационных систем. В связи с этим движение в сторону стандартизации становится все более активным. Недаром одним из основных критериев выбора инструментов при построении приложений «клиент-сервер» является их соответствие стандартам. Одим из лидеров в области производства баз данных, поддерживающих стандарты открытых систем — компания VMARK Software, Inc.

Основные продукты компании — постреляционная СУБД UniVerse и семейство программных продуктов HyperStar, обеспечивающих возможность работы пользователей в технологии «клиент-сервер».

Постреляционная модель данных представляет собой расширенную реляционную модель данных, называемую не первой нормальной формой NF2. Поддержка этой модели в СУБД UniVerse позволяет объединять большинство функций реляционной модели (особенно язык запросов SQL) с дополнительными возможностями поиска, манипулирования и хранения данных. Таким образом, постреляционная модель обеспечивает инфраструктуру, наилучшим образом обеспечивающую решение сложных аналитических задач, требующих обработки больших объемов информации. Она сокращает требуемые размеры памяти и позволяет на той же самой конфигурации связать больше пользователей с базой данных, чем реляционные базы данных.

Постреляционная модель является естественным развитием реляционной модели, появление которой без сомнения было событием в истории развития баз данных. Более того, это позволило создавать программы, независимые от данных, упростить программный интерфейс для конечного пользователя и, наконец, обеспечить безопасность и целостность данных, что очень важно для каждой компании. Но реляционная модель имеет некоторые недостатки. Например, она не обеспечивает достаточную полноту описания реального мира. Возможно, это не очень важно для большинства вычислительных приложений, но существенно для аналитических задач, где объемы обрабатываемой информации так велики, что выполнение операций объединения таблиц (JOIN) превращается в настоящую проблему. Постреляционная модель решает эту проблему путем использования трехмерных структур, позволяющих хранить таблицу в таблице. Вложенность таблиц делает структуру базы данных более наглядной, эффективной и уменьшает ее размеры. При этом сокращается потребность СУБД в памяти для хранения данных, и уменьшаются затраты времени CPU на выполнение приложений за счет исключения операций объединения таблиц. Кроме того, разработчики могут использовать словари для описания взаимосвязей между полями, записями и файлами. Эта возможность хранения описаний в отдельных словарях также позволяет оптимизировать время выполнения приложений. Функция динамического переопределения размеров файлов существенно сокращает затраты на администрирование в системе.

Важное условие для широкого распространения базы данных — возможность ее функционирования на различных Unix-платформах. СУБД UniVerse поддерживает 70 вариантов Unix-систем 20 производителей компьютеров в том числе Hewlett-Packard, Sun Microsystems, Digital Equipment, IBM, Data General, Siemens Nixdorf, может работать под управлением ОС UnixWare фирмы Novell и Windows NT корпорации Microsoft. Некоторые из этих фирм продают программные продукты VMARK как интегрированную часть их компьютерных систем. Особого внимания заслуживает тот факт, что приложения, разработанные с помощью программных продуктов VMARK, легко переносимы с одной платформы на другую.

Ключевым стандартом для баз данных является их поддержка языка структурированных запросов (SQL), на котором основано 90% существующих приложений «клиент-сервер». База данных UniVerse поддерживает стандарт ANSI SQL, причем развитие UniVerse идет в направлении превращения базы данных в SQL-ориентированный сервер, где обработка SQL-запросов приобретает первостепенное значение. Последние версии UniVerse поддерживают расширение SQL для многозначных полей, без предварительной нормализации данных. SQL UniVerse включает в себя все основные операторы SQL и стандартные SQL-функции. Постреляционная модель упрощает написание запросов к базе данных, уменьшая количество правил синтаксиса SQL. Следующий пример показывает, как может упроститься написание SQL-запроса к базе данных UniVerse по сравнению с традиционными реляционными базами данных:

Реляционная СУБД:

SELECT INV_NUMBER, CUST_NUMBER,
      PART_NUMBER, QTY 
FROM INVOICES, INVOICE_ITEMS
WHERE INVOICES.INV_NUMBER = 
      INVOICE_ITEMS.INV_NUMBER;

Постреляционная СУБД UniVerse:

SELECT INV_NUMBER, CUST_NUMBER,
       PART_NUMBER, QTY
FROM INVOICES; 

Упрощение запроса происходит из-за того, что вся необходимая информация содержится в одной основной таблице, куда вложены все вспомогательные таблицы. Поскольку SQL является широко распространенным языком, пользователям, знакомым с ним, нет необходимости изучать другой язык для построения запросов к базе данных.

Структура организации СУБД UniVerse позволяет расширять ее за счет включения в систему новых библиотек функций. Примером такого расширения может служить продукт NewLook, представляющий из себя библиотеку графических функций, которые позволяют строить приложения для OSF/MOTIF, Microsoft Windows, Apple Macintosh, используя все возможности этих систем: окна, цвет, каскадные меню и т.п. Кроме того, разработчики приложений имеют большой набор средств, позволяющий самим расширять возможности системы, программируя нужные им действия. С этой целью могут быть использованы встроенные средства системы: язык BASIC UniVerse, механизм хранимых процедур, установка семафоров и широко используемые в OC Unix языки программирования C и FORTRAN, дополненные функциями, позволяющими работать с файловой системой UniVerse.

Развитие информационных систем требует расширения их возможностей за счет подключения новых компьютеров, поэтому современные СУБД должны поддерживать общепринятые стандарты сетевого обмена. СУБД UniVerse дает возможность доступа к файлам системы как удаленной, так и локальной сети через сетевой протокол TCP/IP с обработкой распределенных транзакций.

Важное место среди продуктов компании VMARK занимает семейство объектно-ориентированных программ HyperStar, обеспечивающих быструю разработку приложений в архитектуре «клиент-сервер». При этом подразумевается, что серверная часть будет функционировать в среде Unix. HyperStar — является набором продуктов для создания приложений в архитектуре «Клиент/Сервер», полностью соответствующих требованиям интероперабельности. Собственно говоря, HyperStar представляет собой набор взаимосвязанных интерфейсов, собранных в единую оболочку. Пользователь может работать с различными базами данных, не вмешиваясь в особенности их хранения, не зная о том, в какой СУБД они хранятся, а представляя данные в виде таблиц. Использование «табличной парадигмы» позволяет избежать различий в SQL разных СУБД; пользователь имеет возможность вообще не использовать SQL при построении приложений. Вместо этого он может пользоваться набором функций для манипуляций над таблицами. Несмотря на то, что HyperStar имеет возможность работать со множеством СУБД одновременно, его не нужно путать с менеджерами транзакций, в данном случае он скорее выступает в роли менеджера ресурсов баз данных, скрывая от прикладной программы их физическое расположение.

HyperStar состоит из пакета программ для Windows (клиентская часть) и набора программ для Unix, каждая из которых взаимодействует с тем или иным сервером баз данных (Oracle, Sybase, Informix, DB2 и др.) Клиентская часть HyperStar состоит из четырех основных компонент. Две первых поставляются только под Windows 3.xx, остальные и для Unix.

STAR/View — интерактивная оболочка для создания и выполнения запросов по шаблонам (QBE). Эта программа MS Windows, благодаря которой неискушенный пользователь, не зная SQL, может просматривать базы данных, указывая критерии выборки, выбирая с помощью «мышки» таблицы и их колонки. У пользователя есть возможность просматривать выбранные данные, переходить в другие таблицы, «проваливаясь» по реляционным ссылкам, интерактивно изменять данные, содержащиеся в таблицах. Если же элемент таблицы содержит много значений, пользователь, нажав кнопку «мышки» на данном элементе увидит, эти значения как небольшую «вложенную» таблицу. При этом он проводит все операции с данными на «клиентской» машине и в конце своих операций должен либо подтвердить все изменения, либо отказаться от них.

STAR/DDE — представляет собой DDE-сервер (DDE — динамический обмен данными — протокол корпорации Microsoft) в MS Windows, выступающий в роли «виртуального сервера» базы данных. К этой программе могут обращаться любые программы MS Windows, поддерживающие DDE механизм для осуществления запросов к базам данных. Это могут быть MS Word, MS Excel, Lotus 1-2-3, WordPerfect, Quatro Pro, Forest & Trees и др. При этом могут использоваться стандартные запросы, созданные с помощью STAR/View. Эту компоненту удобно использовать вместе с Excel или MS Word для быстрого создания отчетов или для разработки системы часто меняющейся отчетности, такой как банковская или бухгалтерская отчетность.

STAR/API — представляет собой библиотеку функций для С, С++, Visual Basic и других языков для доступа к базам данных. Данные для программиста выступают в виде таблиц, и он с помощью обширного набора функций, не используя SQL, может осуществлять различные манипуляции над ними. Имеется возможность включать SQL-команды в программы для их исполнения на сервере.

STAR/ODBC — драйвер ODBC для подключения таких средств разработки, как PowerBuilder, MS Access, и др. Может быть использован один драйвер для доступа к различным базам данных.

STAR/Config — процедура, используемая для подключения серверов баз данных, описания необходимых данных для соединения через TCP/IP или SLIP-протокол. С помощью этой компоненты задается информация для авторизованного доступа к серверам, информация о типах баз данных (GUPTA, INFORMIX, ORACLE, INGRES, UNIVERSE и др.), права доступа пользователя и другая информация. Имеется возможность использовать одновременный доступ к нескольким серверам данных, в том числе и к локальному.

Для обеспечения взаимодействия с другими базами данных компанией VMARK был создан продукт SQLLINK, позволяющий приложениям UniVerse иметь доступ к другим СУБД (Oracle, Informix, Sybase). В новой версии появится возможность доступа в обе стороны, то есть предложения Oracle, например, будут иметь возможность доступа к данным UniVerse. А для того, чтобы приложения реляционных СУБД могли распознать множественные значения, данные будут приводиться в первую нормальную форму (1NF), автоматически, при выполнении запроса. Этот процесс получил название динамической нормализации.

Постреляционная модель — возможная альтернатива для тех компаний, которые не удовлетворены реляционной моделью или хотят перейти от традиционной модели непосредственно к оптимальной модели архитектуры клиент-сервер. Как пишет Джон Моррел (John Morrell), консультант корпорации IDC, «компании выбирают реляционную модель, не давая себе труда поискать более производительный способ обработки данных. Как только пользователи начинают анализировать свои проблемы, выясняется, что эффективность постреляционной технологии в управлении большими массивами быстро изменяющейся информации, например, в бизнес-приложениях, гораздо выше».

Придерживаясь стандартов открытых систем, постреляционная модель в тоже время оказывает свое влияние на их развитие. Версия стандарта SQL3, выход которой запланирован на 1995 год, включает в себя основные характеристики, связанные с концепцией многозначных полей.

В 1994 году VMARK осуществила локализацию UniVerse для российского рынка. Были выявлены все основные проблемы, и сейчас UniVerse поддерживает две таблицы кодировок — ISO-5589/5 и «альтернативную». Поскольку все сообщения, имена таблиц и описания словарей UniVrerse хранятся в отдельных файлах, то больших проблем при этом не возникало. В новых версиях СУБД будет поддерживаться стандарт Unicode, включающий в себя практически все символы национальных алфавитов.

Литература:

1. Smith David, Post-Relational Databases: Revitalizing Relational Technology
   for New Applications, IDC White Paper, March 1994.
2. Vaskvitch David, Two Steps Foward, One Step Back, BYTE, May 1992, McGraw-Hill,
   Inc., NY.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Создание TARGET-базы средствами операционной системы — Progress Technologies

Назад в блог

В стандартном варианте для создания TARGET-баз данных используется резервная копия SOURCE-базы, созданная с помощью утилиты PROBKUP. И это правильно, надежно и удобно, но только до поры до времени, пока размер базы данных небольшой, скажем до 100Гб. Но что если размер базы данных несколько сотен гигабайт? Время на формирование резервной копии значительно увеличивается, а значит, увеличивается время, необходимое для восстановления TARGET-базы, если по каким-либо причинам, сознательно или нет, мы её «потеряли». Впрочем, и для первичной настройки репликации не хочется тратить драгоценное время на формирование резервной копии стандартными средствами OpenEdge. В этой статье я расскажу, как восстановить TARGET-базу не используя утилиту PROBKUP с минимальным временем простоя базы данных. Свой пример приведу с использованием обычной команды копирования в Linux – cp. Её вы всегда можете заменить на что-то другое, более эффективное, например, сформировав копию базы с помощью технологии снапшотов, что в разы быстрее. Главное, это порядок ваших действий при копировании базы данных средствами операционной системы.

Для выполнения нашего примера, нам сначала надо активировать в базе данных механизм OpenEdge Replication. Я не стал изощряться с настройками репликации и использовал минимально необходимый набор параметров для её работы. Для наших опытов, как обычно, используем базу данных sports из каталога $DLC. Итак, начнем.

Создадим каталог для базы данных:

$ mkdir replic

$ cd replic/

$ mkdir source

$ cd source/

Сделаем копию базы $DLC/sports в каталог source:

$ procopy $DLC/sports ./sports

Для работы OpenEdge Replication необходим механизм After-Imaging. Добавим в базу AI-экстенты, затем, в нашем случае, пометим базу как скопированную и включим After-Imaging. В завершении активируем механизм автоматической архивации AI-экстентов AI File Management.

Создаем st-файл с описанием AI-экстентов:

vi ai.st

Описываем AI-экстенты, для примера хватит пяти. Рекомендую использовать AI-экстенты переменного размера. Разницы в производительности между использованием переменных и фиксированных AI-экстентов фактически нет, зато с фиксированными экстентами проблем больше (семи штук по количеству дней в неделе):

a . 

a .

a .

a .

a .

a .

a .

Добавляем AI-экстенты.

$ prostrct add sports ai.st

Formatting extents:

size                area name   path name

16       After Image Area 1 /home/valeriy/replic/source/sports.a1 00:00:00

16       After Image Area 2 /home/valeriy/replic/source/sports.a2 00:00:00

16       After Image Area 3 /home/valeriy/replic/source/sports.a3 00:00:00

16       After Image Area 4 /home/valeriy/replic/source/sports.a4 00:00:00

16       After Image Area 5 /home/valeriy/replic/source/sports.a5 00:00:00

Помечаем базу как скопированную:

$ rfutil sports -C mark backedup

Включаем After-Imaging:

$ rfutil sports -C aimage begin

The BI file is being automatically truncated. (1526)

Теперь подготовим файл настроек репликации для Source-базы. Возьмем его шаблон из $DLC:

cp $DLC/properties/source.repl.properties ./

Переименуем полученный файл:

$ mv source.repl.properties sports.repl.properties

Отредактируем содержимое, чтобы настройки выглядели так:

[server]

control-agents=agent1

database=sports

transition=manual

transition-timeout=1200

defer-agent-startup=1400

[control-agent.agent1]

database=sports

host=localhost

port=4501

connect-timeout=120

replication-method=async

critical=0

[transition]

database-role=normal

Здесь мы только изменили имя нашей базы в параметре database секций [server] и [control-agent.agent1], а также добавили в секцию [server] параметр defer-agent-startup=1400. Параметр defer-agent-startup указывает серверу репликации на то, как долго он должен ждать появления коннекта к TARGET-базе в минутах.

Мы готовы к активации OpenEdge Replication:

$ proutil sports -C enablesitereplication source

Replication (source) is now enabled for database sports. (10351)

В завершении активируем AI File Management:

$ rfutil sports -C aiarchiver enable

Archiver has been enabled.

Создадим файл параметров для старта базы sports:

$ vi sports.pf

Его содержимое:

-S 4500

-B 10000

-L 20000

-spin 10000

-pica 10000

-bibufs 30

-aibufs 30

-aistall

-aiarcdir ./ai

-aiarcdircreate

-aiarcinterval 300

-bithold 75000

-bistall

-DBService replserv

Мы готовы к старту базы данных с включенным механизмом OpenEdge Replication:

$ proserve sports -pf sports.pf

OpenEdge Release 11.x as of Tue Aug 23 19:00:21 EDT 2011

17:22:15 BROKER     The startup of this database requires 49Mb of shared memory.  Maximum segment size is 1024Mb.

17:22:15 BROKER  0: Multi-user session begin. (333)

17:22:15 BROKER  0: Connections to this database will not be allowed until all Database Services started have completed their startup and initialisation. (10545)

17:22:15 BROKER  0: Before Image Log Initialisation at block 0  offset 235. (15321)

17:22:15 BROKER  0: The After-image Extent Management daemon has created the directory /home/valeriy/replic/source/ai. (13217)

17:22:15 BROKER  0: Login by valeriy on /dev/pts/0. (452)

17:22:15 BROKER  0: The OpenEdge Replication Server is starting...

17:22:15 BROKER  0: Started for 4500 using TCP IPV4 address 0.0.0.0, pid 25734. (5644)

С этой минуты стартованный сервер репликации будет проверять возможность подключение к своей TARGET-базе. При этом наши пользователи могут полноценно работать с базой sports. Стоит ли говорить о том, что пока мы не создали TARGET-базу, заполненные AI-экстенты не будут освобождаться. Следите за ними, и пока они все не заполнились, либо добавьте новые AI-экстенты в online, либо увеличьте интервал переключения между AI-экстентами в AI File Management, либо AI File Management отключите на это время. В последних двух случаях главное, чтобы AI-экстенты базы были переменного размера. Следить за состоянием AI-экстентов можно командой:

$ rfutil sports -C aimage extent list

Итак, у нас есть стартованная базы данных с работающим механизмом OpenEdge Replication. Настало время приступить к созданию TARGET-базы средствами операционной системы. Особенность формирование резервной копии любой базы данных нестандартными средствами заключается в том, что во время формирования, пользователи могут внести изменения в базу данных, что приведет к рассогласованности и повреждению такой копии. Чтобы этого избежать необходимо на время копирования остановить транзакционную активность в копируемой базе. У нас есть два варианта, либо остановить SOURCE-базу, что подразумевает отключение всех пользователей и в большинстве случаев не представляется возможным, либо остановить транзакционную активность на стартованной базе командой PROQUIET. В последнем случае все пользователи останутся подключенными к базе, лишь их действия по изменению данных просто будут «заморожены», в то время как пользователи, которые формируют отчеты, не вносящие ни каких изменений в базу, будут продолжать работать. После восстановления транзакционной активности «замороженные» пользователи продолжат работать так, как ни в чем не бывало.

На стартованной базе останавливаем транзакционную активность:

$ proquiet sports enable -REPLTargetCreation

Обратите внимание на параметр <-REPLTargetCreation>, он обязателен для создания копии для TARGET-базы. Кроме того, этот параметр чувствителен к регистру, поэтому его написание должно быть точно таким, как в примере.

Начнём копирование, но перед этим создадим в каталоге replic каталог target, в который и будем копировать:

$ mkdir ../target

Внимание! В нашем примере мы имеем дело с простой структурой базы, в то время как файлы промышленной базы данных могут размещаться в разных каталогах файловой системы. Не забудьте скопировать все файлы, в этом вам поможет структурный файл базы, в котором прописаны пути ко всем файлам. Предварительно обновите структурный файл командой PROSTRCT LIST.

Копируем базу:

$ cp  ./sports* ../target/

Восстанавливаем транзакционную активность в исходной базе:

$ proquiet sports disable

База данных вернулась в рабочее состояние, и пользователи вновь работают с ней. Забудем на время о SOURCE-базе.

Переходим в каталог с копией:

$ cd ../target/

В первую очередь изменяем файл настроек репликации target/sports.repl.properties. Удаляем в нём все настройки и вносим новые:

[agent]

database=sports

listener-minport=4387

listener-maxport=4500

[transition]

database-role=normal

Удалим lock-файл, который остался от SOURCE-базы. В этом примере мы его захватили при копировании, но его можно сразу исключить на стадии копирования. Внимание!Будьте осторожны! Никогда не удаляйте lk-файл промышленной базы, находящейся в стартованном состоянии. Прежде чем его удалить в такой базе, убедитесь, что с базой никто не работает. В противном случае удаление lk-файла на работающей базе может привести к непоправимым последствиям. В нашем случае его можно удалить, так как это копия промышленной базы, с которой действительно ни один процесс не работает.

$ rm -f sports.lk

Изменим пути к файлам базы в структурном файле sports.st на новое расположение этих файлов, заменив каталог source на каталог target. После чего корректируем пути непосредственно в базе данных:

$ prostrct repair sports sports.st

Prostrct repair of database sports using structure file sports.st completed. (13485)

Изменяем роль базы данных с SOURCE на TARGET:

$ proutil sports -C enablesitereplication target

Replication (target) is now enabled for database sports. (10351)

Отключаем механизмы AI File Management и After-Imaging, унаследованные от SOURCE-базы:

$ rfutil sports -C aiarchiver disable

After-image Extent Management has been disabled for the database. (13292)



$ rfutil sports -C aimage end

After-image disabled. (846)

Изменяем файл параметров sports.pf. Теперь он должен содержать следующее:

-S 4501

-B 10000

-L 20000

-spin 10000

-bibufs 50

-pica 10000

-DBService replagent

Проверяем, что сервер репликации на SOURCE-базе по-прежнему работает:

$ dsrutil ../source/sports -C monitor



OpenEdge Replication Monitor                  Page 1

Database:  /home/valeriy/replic/source/sports

S.  Replication server status

R.  Replication server remote agents

A.  Replication agent status

M.  Modify display defaults

Q.  Quit

Enter your selection:

Выбираем S (Replication server status):

OpenEdge Replication Monitor                  Page 1

Database:  /home/valeriy/replic/source/sports

Database is enabled as OpenEdge Replication:  Source

Server is:                                  Connecting to Agent(s)

Number of configured agents:                1

Defer Agent Startup :

Continue connection attempts until:     Thu Nov 24 17:50:17 2011

Deferred Agent startup will expire in : 22 Hr 55 Min 45 Sec

Next connection attempt in :            4 Min 58 Sec

Connection attempts performed :         4

Agent(s) currently connected :          0

Delay Interval (current / min / max):       5 / 5 / 500

Recovery information:

State:                                  No recovery being performed

Agents needing recovery:                0

Agents connected:                       0

Agents in synchronization:              0

Transition information:

Type:                                   Manual

RETURN - repeat, U - continue uninterrupted, Q - quit:

Во-первых, мы подключились — уже хорошо, значит, сервер репликации жив. Во-вторых, в строке «Next connection attempt in» видим, что у нас есть время до следующей попытки подключения. В прочем, не страшно, если в этом поле будет вместо времени значение «Now occurring». Главное, что сервер работает.

Стартуем TARGET-базу:

$ proserve sports -pf sports.pf

18:58:10 BROKER     The startup of this database requires 54Mb of shared memory.  Maximum segment size is 1024Mb.

18:58:10 BROKER  0: Multi-user session begin. (333)

18:58:10 BROKER  0: Connections to this database will not be allowed until all Database Services started have completed their startup and initialisation. (10545)

18:58:10 BROKER  0: Begin Physical Redo Phase at 0 . (5326)

18:58:10 BROKER  0: Physical Redo Phase Completed at blk 0 off 1198 upd 0. (7161)

18:58:10 BROKER  0: At end of Physical redo, transaction table size is 5445. (13547)

18:58:10 BROKER  0: Login by valeriy on /dev/pts/0. (452)

18:58:10 BROKER  0: The OpenEdge Replication Agent is starting...

18:58:10 BROKER  0: Started for 4501 using TCP IPV4 address 0.0.0.0, pid 26032. (5644)

Вновь подключаемся к мониторингу сервера репликации:

$ dsrutil ../source/sports -C monitor

Параллельно в отдельном окне подключаемся к мониторингу агента репликации на TARGET-базе, для этого:

$ dsrutil ../target/sports -C monitor



OpenEdge Replication Monitor                  Page 1

Database:  /home/valeriy/replic/target/sports

S.  Replication server status

R.  Replication server remote agents

A.  Replication agent status

M.  Modify display defaults

Q.  Quit

Выбираем A (Replication agent status):

OpenEdge Replication Monitor                  Page 1

Database:  /home/valeriy/replic/target/sports

Database is enabled as OpenEdge Replication:  Target

Agent:

Name:                                   agent1

ID:                                     1

Host name:                              127.0.0.1

State:  Normal Processing

Ready:                                  Yes

Critical:                               No

Method:                                 Asynchronous

Agent is waiting for:                       Nothing

Maximum bytes in TCP/IP message:            8504

Server/Agent connection time:               Wed Nov 23 19:00:44 2011

Delay Interval (current / min / max):       180 / 5 / 500

Transition information:

Type:                                   Manual

The last block received at:                 Wed Nov 23 19:00:45 2011

Activity information:

Blocks received:                        1

Blocks processed:                       1

RETURN - show remaining, U - continue uninterrupted:

Видим, что статус репликации получил значение «Normal Processing». В тоже время мониторинг сервера репликации должен в поле «Server is» показать значение «In Normal Processing».

OpenEdge Replication Monitor                  Page 1

Database:  /home/valeriy/replic/source/sports

Database is enabled as OpenEdge Replication:  Source

Server is:                                  In Normal Processing

Number of configured agents:                1

Delay Interval (current / min / max):       500 / 5 / 500

Recovery information:

State:                                  No recovery being performed

Agents needing recovery:                0

Agents connected:                       0

Agents in synchronization:              0

Transition information:

Type:                                   Manual

RETURN - repeat, U - continue uninterrupted, Q - quit:

Что и следовало доказать. Мы получили работающую репликацию.

В следующей статья я расскажу как создать одновременно две базы Target и как добавить вторую Target к существующей конфигурации.

Назад в блог

SM-L300|Star EMEA — Russia

Компактный мобильный Bluetooth-принтер для печати чеков и этикеток шириной 80 мм

Компактный и надежный мобильный принтер Star для печати чеков и этикеток для применения в POS-системах и логистике. Легкий в использовании принтер SM-L300 с OLED-дисплеем включает технологию Bluetooth 4.0 (BLE), а также классический вариант Bluetooth, позволяя подключать принтер ко многим устройствам на платформе Apple iOS. Принтер шириной печати 80 мм (3 дюйма) превосходно справится с печатью чеков и квитанций в магазинах и на месте предоставления услуг. SM-L300 обеспечит печать традиционных ценников и этикеток без подложки различной ширины, которые применяются в розничной торговле и в сфере логистики. Конструкция принтера включает отражающий датчик для контроля черной метки, передающий датчик и датчик окончания бумаги, позволяющие распечатывать чеки фиксированной длины и стандартные этикетки, а также этикетки MAXStick™ типа наклеек Post–it™, и этикетки без подложки.

Принтер можно удобно носить на поясном ремне, он прекрасно разместится в базе на прилавке с зарядкой 5 В или в кабине автомобиля, а благодаря уникальной батарее, рассчитанной на работу в течение 41 часа, этот принтер полностью соответствует всем требованиям, предъявляемым к мобильным решениям печати. Зарядка принтера легко осуществляется через кабель micro USB. WebPRNT Browser облегчает печать непосредственно из веб-приложений, а приложение Star PassPRNT для передачи данных на печать обеспечивает необходимый программный инструментарий, заметно упрощающий интеграцию этого многофункционального мобильного принтера. Мобильный Bluetooth-принтер SM-L300 также поддерживает облачные услуги Star Cloud Services и приложение для передачи цифровой информации для печати чеков AllReceipts Digital Receipting App.

Каталоги двойных переменных звезд в базе данных двойных звезд BDB

Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/10995/56989

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Курсовая на тему Разработка базы данных для администратора гостиницы

В век развития информационных технологий автоматизация любых процессов, начиная от производственных задач, и заканчивая элементами индустрии развлечений, прочно вошла в обиход.
Важная и обязательная составляющая деятельности любого предприятия, на сегодняшний день одной из главных задач является их автоматизация. Для ее достижения разработаны методы и инструментальные средства описания, проектирования, анализа и оценки бизнес-процессов, концепции и правила их реорганизации, а также информационные технологии поддержки.
Причины такого явления просты – автоматизировав ту или иную задачу с помощью вычислительной техники, можно переложить на технику наиболее рутинные и сложные операции, требующие значительных трудовых и временных затрат либо из-за продолжительности времени их выполнения, либо из-за высокой сложности их производства. 
Особую роль автоматизация играет в предприятиях и организациях, основная деятельность которых приходится на оказание услуг, торговлю и т.п. Для предприятий такого рода использование информационных технологий не просто помогает сократить расходы сил и средств на выполнение задач, автоматизация может увеличить эффективность отдельных бизнес-процессов и всего предприятия или организаций в целом.
Тема работы – разработка БД для гостиницы.
БД создается с целью формирования электронного архива истории заездов клиентов, начисления зарплат сотрудникам и для более удобного и быстрого поиска информации и формирования отчетности.
Система выполняет следующие задачи:
    сбор и хранение информации о клиентах, сотрудниках, номерах, услугах;
    формирование отчетности;
    предоставление полной истории каждого клиента.
Актуальность темы заключается в необходимости автоматизации работы администратора гостиницы с целью повышения уровня информатизации, создания электронного архива, возможности быстрого и надежного способа получения статистики по работе гостиницы.
Целью курсовой работы является применение на практике знаний, освоение студентами навыков разработки баз данных. 
Задачи данной работы – провести анализ работы гостиницы, и, опираясь на данные анализа, реализовать БД, использование которой может улучшить эффективность деятельности.
В качестве среды разработки выбран MS Office  Access 2016, к  основным преимуществам которого относятся:
1.    Быстрое получение нужных результатов с помощью пользовательского интерфейса Office.
2.    Быстрое осваивание интерфейса пользователем. 
3.    Возможность быстрого создания таблиц, отчетов и форм, без применения сложных операций управления базой данных. 
4.    Access входит в стандартную поставку пакета MS Office, поэтому не требуются дополнительные средства на покупку дополнительных программ.
5.    Не требуются дополнительные настройки рабочих мест пользователей.

Звезда базы данных — около

Начать работу в ИТ-индустрии может быть довольно сложно. Вы закончили колледж или университет, получили хорошие отметки, и теперь вы и начинаете работать в мире программного обеспечения .

Неважно, на какую роль вы собираетесь. Разработка программного обеспечения, тестирование программного обеспечения, бизнес-анализ, разработка баз данных, поддержка приложений . Работа в этих областях — это большая разница по сравнению с изучением их в колледже, и вам нужно много знать об ИТ-индустрии, если вы хотите продвинуться в своей карьере .

Вот где Database Star входит в . Мне нравится предоставлять полезную информацию, делиться советами и давать ресурсы, которые помогут ВАМ продвинуться по карьерной лестнице. Неважно, недавно ли вы закончили , из колледжа или университета и хотите устроиться на работу в ИТ-отрасли, или закончили и работали на своей первой работе. , мы все можем получить полезные советы по вопросам карьеры.

Хотите шпаргалку по функции Oracle SQL для удобного использования ? Щелкните здесь, чтобы получить файл PDF, содержащий все функции Oracle, для справки или распечатки.

Я помогал людям улучшить свою карьеру в течение нескольких лет. Посмотрите, что они говорят:

— «Я никогда не пропускаю ни одной вашей статьи. Спасибо.» — Натали

— «Ваше позитивное отношение оказало огромное влияние на мою жизнь и ваше понимание, мастерство в моей просьбе показало, что я нахожусь с правильным человеком». — Кайоде

— «Как человек, который интересовался миром ИТ и его развитием, я должен сказать, что это один из лучших сайтов.Я впечатлен статьями, продуктами и ресурсами, которые он предлагает в удобном для понимания формате … отличная работа! » — Нада

Я некоторое время работаю в индустрии программного обеспечения и кое-чему научился, но тоже сделал несколько ошибок. Я хотел бы поделиться этими уроками и советами на этом сайте, чтобы вы не повторяли тех же ошибок.

Если вы ищете работу или в настоящее время работаете в области баз данных в разработке программного обеспечения (такие роли, как разработка баз данных, администратор базы данных, разработчик программного обеспечения и т. Д.), И вы заинтересованы в продвижении своей карьеры, подпишитесь на мою электронную почту информационный бюллетень ниже .

Вы получите еженедельных советов , уведомлений о новых сообщениях и доступ к целому ряду ресурсов для разработчиков баз данных .

Хотите шпаргалку по функции Oracle SQL для удобного использования ? Щелкните здесь, чтобы получить файл PDF, содержащий все функции Oracle, для справки или распечатки.

Спасибо,

Бен

Сайт глобальной поддержки

Star

База данных поддержки Star Micronics

Добро пожаловать на сайт глобальной поддержки Star Micronics! Просмотрите онлайн-базу данных Star
чтобы легко и быстро найти драйверы, программное обеспечение, документацию и ответы на часто задаваемые вопросы.Начать,
выберите свой принтер ниже.

Лицензионное соглашение на программное обеспечение
Star Micronics

Последний

Технические обновления

StarPRNT SDK для iOS V5.14.1 Выпущено

18 сентября 2020 г. Выпущены SDK StarPRNT для iOS V5.14.1.

Выпущен StarPRNT SDK для Android / UWP / Windows Desktop V5.14

19 июня 2020 г. SDK StarPRNT для iOS, Android, UWP и Windows Desktop V5.14 были выпущены.

StarPRNT для mCollection V2.3.1 Выпущено

19 июня 2020 г. Выпущен StarPRNT для mCollection V2.3.1 для поддержки MCP31C, MCP31CB.

Выпущены драйверы CUPS V3.11.0 для Linux

19 июня 2020 г. Драйвер Linux CUPS V3.11.0 были выпущены для поддержки MCP31C, MCP31CB.

Выпущены драйверы CUPS V4.7.0 для Mac

19 июня 2020 г. Драйвер Mac CUPS V4.7.0 выпущен для поддерживаемых MCP31C, MCP31CB.

Драйверы JavaPOS для Linux / Mac V1.13.12.2 Выпущено

19 июня 2020 г. Выпущены драйверы JavaPOS для Linux, Mac V1.13.12.2 для поддержки MCP31C, MCP31CB.

Star WebPRNT SDK, версия 1.7.0 выпущена

22 июня 2020 г. The Star WebPRNT SDK Ver 1.7.0 была выпущена.

Выпущен SDK CloudPRNT

22 июня 2020 г. Выпущен CloudPRNT SDK

Выпущены драйверы JavaPOS (устаревшие) для Windows / Mac / Linux V1.13.12

27 января 2020 г. Драйверы JavaPOS (устаревшие) для Windows, Mac и Linux V1.13.12 были выпущены. Поддержка серии TSP100 в 64-битной Linux. Добавлена ​​поддержка macOS 10.15.

Выпущены драйверы JavaPOS для Windows / Mac / Linux V1.13.12

11 сентября 2019 г. Драйверы JavaPOS для Windows, Mac и Linux версии 1.13.12 были выпущены для поддержки MCP30.

StarPRNT V3.7.1 Выпущено

31 авг.2020 г. StarPRNT обновлен.

futurePRNT V7.5 Выпущено

1 сен, 2020 Обновлено futurePRNT.

Star PassPRNT SDK V2.2 выпущено

5 февраля 2020 г. Выпущены SDK Star PassPRNT для iOS, Android и UWP.

18 лучших бесплатных программ для баз данных с открытым исходным кодом

Программные инструменты для баз данных работают практически во всех приложениях, о которых вы только можете подумать.

Это может быть гигант социальных сетей, хранящий информацию о пользователях, или жуткий хакер в темной сети, хранящий ваши личные и финансовые данные.

Сегодня большинству компаний нужна какая-то база данных, но не всегда легко понять, какая из них лучше всего соответствует вашим потребностям. Изначально они представляли собой наборы перфокарт, но теперь представляют собой чудовищные базы данных, способные хранить петабайты информации.

Это может усложнить задачу новому пользователю, ищущему программное обеспечение для работы с базами данных для своего бизнеса.Но чаще всего мы видим три типа баз данных: реляционные базы данных, базы данных документов и базы данных графов. Существует множество дополнительных решений для баз данных NoSQL, но давайте сосредоточимся на этих популярных вариантах.

Они различаются не только по назначению, но и по цене. Они могут быть невероятно дорогими или бесплатными. Бесплатные инструменты баз данных с открытым исходным кодом, как правило, более привлекательны для повседневного малого бизнеса и разработчиков приложений, поэтому мы выделили некоторые из лучших, согласно отзывам пользователей на G2 Crowd.

Лучшее бесплатное программное обеспечение для баз данных:

1. MySQL
2. Microsoft SQL
3. PostgreSQL
4. База данных Teradata
5. SAP HANA, экспресс-выпуск
6. MongoDB
7. ДиванDB
8. DynamoDB
9. MarkLogic
10. RethinkDB
11. АрангоДБ
12. Neo4j
13. OrientDB
14. Титан
15. Кэли
16. Улей
17. Elasticsearch
18. Кассандра

В помощь малому бизнесу этот список: Лучшее бесплатное программное обеспечение для баз данных.На основе отзывов реальных пользователей наш список бесплатных инструментов для работы с базами данных упорядочен по наивысшему баллу G2 по состоянию на 20 ноября 2017 года.

Лучшие бесплатные реляционные базы данных

Это одни из самых старых и наиболее распространенных баз данных на сегодняшний день. Oracle выпустила первую полнофункциональную версию в 1979 году, но сегодня доступны сотни проприетарных опций и опций с открытым исходным кодом.

Практически все реляционные базы данных используют язык SQL для запросов к объектам и связанной с ними информации.Но некоторые из них основаны на Интернете, другие — нет. Некоторые из них кроссплатформенные, другие — нет.

Источник

1.MySQL

MySQL существует уже более 30 лет и с тех пор сильно изменился. Он по-прежнему бесплатный и с открытым исходным кодом, но есть гораздо больше инструментов с графическим интерфейсом и командной строки для управления и доступа к MySQL. Их можно найти в нашей категории программного обеспечения Non-Native Database Mgmt Systems.

Версия сообщества с открытым исходным кодом включает в себя подключаемый механизм хранения, репликацию MySQL, разбиение на разделы, соединители и множество других функций. Он может работать практически на любой платформе и операционной системе, о которых вы только можете подумать.

«MySQL — это инструмент, к которому нужно обратиться при поиске системы реляционных баз данных. Открытый исходный код, зрелая, надежная и отличная поддержка разработчиков и сообщества. Он работает на многих платформах, и с ним легко начать работать ». — Обзор MySQL

Инструмент имеет 217 отзывов на G2 Crowd, средний рейтинг 4,4 из 5. Он был назван Leader в G2 Crowd’s Summer 2016 Grid® для реляционных баз данных. И он почти одинаково используется в малых, средних и корпоративных компаниях и отраслях.

На нем работают гигантские приложения, такие как Uber, WordPress и Facebook. Но для сайтов с большим объемом данных корпоративные предложения могут лучше соответствовать вашим требованиям.

2. Microsoft SQL

Еще один важный продукт в мире реляционных баз данных, Microsoft SQL существует с конца 1980-х годов и используется другими чрезвычайно популярными компаниями, такими как NASDAQ, Yahoo и Dell.

Microsoft предлагает бесплатную «экспресс-версию» для создания небольших приложений, которые могут содержать до 10 ГБ данных.Он поставляется с инструментами разработки и управления, а также с резервным копированием и восстановлением Azure.

«База данных быстрая, простая в использовании, имеет графический интерфейс или интерфейс командной строки, различные формы подключения и универсальные разъемы. За несколько лет у меня ни разу не было проблем с Sql Server. Для небольших рабочих нагрузок предоставляется бесплатная (экспресс-версия) до 10 Гбайт со всеми наиболее часто используемыми функциями ». — Обзор MS SQL

Обзоры Microsoft SQL охватывают экспресс-версию, стандартную и корпоративную версии, но в настоящее время он занимает третье место в нашей Grid® для реляционных баз данных.Он имеет 332 отзыва, в среднем 4.3 из 5 звезд.

У этого инструмента меньше пользователей малого бизнеса по сравнению с MySQL. 274 из 332 отзывов принадлежат пользователям средних и корпоративных компаний. Они охватывают множество отраслей, но его крупнейшими клиентами были ИТ- и SaaS-компании.

3. PostgreSQL

Несмотря на то, что он не такой старый или широко используемый, он существует уже более 20 лет и используется такими гигантскими корпорациями, как ADP, Fujitsu и Cisco.Согласно его сайту, по состоянию на 2012 год 30 процентов технологических компаний использовали PostgreSQL в качестве ядра для приложений.

Инструмент имеет либеральную лицензию с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям свободно изменять код в соответствии с потребностями своей компании. Некоторые из его основных функций включают наследование таблиц, вложенные транзакции и асинхронную репликацию.

PostgreSQl — отличное программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое невероятно хорошо справляется с хранением, обработкой и извлечением больших пространственных и непространственных наборов данных.Я без колебаний порекомендую это программное обеспечение ». — Обзор PostgreSQL

PostgreSQL имеет 126 отзывов на G2 Crowd, в среднем 4,4 из 5 звезд. Судя по распределению обзоров, он определенно более привлекателен для малых и средних компаний, а также охватывает множество отраслей.

В настоящее время это шестая по рейтингу реляционная база данных G2 Crowd, но третья по величине оценка удовлетворенности. Он был назван High Performer в G2 Crowd’s Summer 2016 Grid® для реляционных баз данных.

Дополнительные бесплатные реляционные базы данных к примечанию

Teradata Database — предлагает бесплатную версию для разработчиков, которая включает предварительно настроенную базу данных, безопасность на уровне строк и возможности виртуального развертывания.

«Teradata — одна из самых надежных платформ РСУБД, доступных на рынке. Teradata — это мощный инструмент, когда речь идет о размещении большого хранилища данных с большим объемом хранилища и более высокой вычислительной мощностью »- Teradata Review

SAP HANA, Express Edition — предлагает бесплатную версию, способную обрабатывать 32 ГБ ОЗУ. Возможности включают сервер базы данных, аналитику и микросервисную архитектуру.

«По мере того, как HANA набирает обороты в корпоративной среде, консультантам становится крайне необходимо держать их в курсе постоянно растущих темпов инноваций.Выпуск HANA Express предоставляет такую ​​возможность ». — Обзор SAP HANA Express Edition

Лучшие бесплатные базы данных документов

Программные решения для баз данных, ориентированных на документы, иногда называемые хранилищами документов, как вы уже догадались, используются для управления данными, ориентированными на документы. Это одна из самых распространенных баз данных без SQL или NoSQL, используемых сегодня.

В отличие от серверов баз данных SQL, базы данных документов хранят все доступные данные, а не только наборы, указанные программистом. Это делает их более гибкими и динамичными, что идеально подходит для веб-разработчиков, управляющих огромным количеством постоянно меняющихся данных.

Собственный протокол

Источник

1. MongoDB

В отличие от обычных баз данных SQL, MongoDB относительно молода. Он был запущен в 2009 году, но, по данным его сайта, уже имеет более 30 миллионов загрузок. Такие корпорации, как Expedia, Forbes и MetLife, используют его для хранения своей конфиденциальной информации и управления ею.

Этот бесплатный инструмент с открытым исходным кодом работает на разных платформах и предоставляет драйверы для более чем 10 языков, включая Python, Java и C ++.Его основные функции — это индексирование, специальные запросы и репликация данных с высокой доступностью.

«В отличие от баз данных SQL, модель документов MongoDB позволяет очень легко разрабатывать новые идеи программного обеспечения на Java, а затем делать их постоянными. Используя библиотеку с открытым исходным кодом Morphia, мы можем легко сопоставить наши классы Java и сохранить их в MongoDB в той же «форме», что делает его интуитивно понятным для понимания и оптимизации структуры данных ». — Обзор MongoDB

У инструмента 168 пользовательских отзывов, в среднем 4.4 из 5 звезд. Только 11 из них не имеют рейтинга 4 или 5 звезд. Большинство его пользователей — представители ИТ-компаний и компаний-разработчиков программного обеспечения, но равномерно по размеру компании.

Это был единственный Leader , названный в Spring 2016 Grid® для баз данных документов и единственный инструмент в категории с более чем 50 отзывами.

2. Диван DB

CouchDB на несколько лет старше MongoDB, но использует тот же формат записи файлов, JSON. Он был разработан гигантом открытого исходного кода Apache и выпущен в 2005 году.Некоторые крупные компании, использующие CouchDB, — это BBC, Sophos и Canonical.

Это полностью открытый исходный код, как и почти все инструменты Apache. Некоторые из его основных функций — это семантика ACID, автономное редактирование и распределенная архитектура, идеально подходящая для репликации данных.

«CouchDB — это больше, чем просто база данных — это практически структура веб-сайта. Вы взаимодействуете с ним, используя простой Javascript, JSON и HTTP для всего. Нет необходимости писать API или инструменты внутреннего администрирования, и вы получаете бесплатное управление / контроль доступа пользователей.«- Обзор CouchDB

У этого инструмента 41 отзыв на G2 Crowd, средний рейтинг 3,8 из 5. Почти все из них, 30 из 40, — это пользователи малого бизнеса.

Он едва не пропустил оценку High Performer в Spring 2016 Grid® for Document Databases. Но сегодня он занимает второе место в рейтинге в своей категории.

3. DynamoDB

DynamoDB — это полностью управляемое предложение от Amazon Web Services (AWS) в составе набора облачных продуктов.Это не совсем бесплатно, и хотя AWS действительно предлагает уровень бесплатного пользования с ограниченными возможностями, имейте в виду: если вы превысите уровень бесплатного пользования, вы должны будете оплатить разницу.

Бесплатное предложение позволяет приложениям обрабатывать до 200 миллионов запросов в месяц, 2,5 миллиона запросов чтения в месяц из DynamoDB Streams и хранить 25 ГБ данных. Большинство платных предложений масштабируются в зависимости от использования приложения.

«DynamoDB позволяет создавать приложения, не беспокоясь о масштабировании базы данных.У моей компании есть десятки таблиц Amazon DynamoDB, некоторые из которых выполняют всего несколько операций чтения / записи в день, а другие — тысячи операций чтения и записи в секунду ». — Обзор DynamoDB

Инструмент имеет 24 отзыва на G2 Crowd, в среднем 3,9 из 5 звезд. Он не вошел в отчет прошлой весны, но на сегодняшний день это третий по рейтингу продукт в категории.

Большинство пользователей пришли из малых и средних компаний, по 10 отзывов на каждую. Четырнадцать из общего числа отзывов были получены от пользователей из связанных с технологиями отраслей.

Дополнительные бесплатные базы данных документов к примечанию

MarkLogic — предлагает бесплатную версию для разработчиков с функциями для хранения до 1 ТБ данных, транзакций ACID, REST API и многого другого.

«Поддержка MarkLogic полностью ACID-транзакций очень редко встречается на рынке NoSQL, и их надежность значительно превосходит все, что я встречал в экосистеме NoSQL с открытым исходным кодом». — Обзор MarkLogic

RethinkDB — Инструмент с открытым исходным кодом для хранения документов JSON. Возможности включают обновления в реальном времени, динамические схемы и веб-администрирование в виде бесплатной онлайн-базы данных.

«Мне нравится, что RethinkDB имеет открытый исходный код, работает быстро и декларативно. Он имеет прекрасный встроенный инструмент для визуализации и работает на многих различных типах серверов.»- RethinkDB

Лучшие бесплатные базы данных для графиков

Программные решения

Graph Database — это еще одна база данных типа NoSQL, которая использует структуры графов для семантических запросов. Инструменты основаны на теории графов, где узлы представляют собой точки данных и соединены ребрами, также называемыми графами.

Пользователи используют какой-либо язык запросов, отличный от SQL, например AQL, Cypher или Gremlin, для извлечения данных. Для графовых баз данных нет настоящего стандарта в отношении запросов, но они не могут использовать SQL, потому что он не обрабатывает узлы таким же элегантным образом.

Источник

1. ArangoDB

ArangoDB, вероятно, самая популярная база данных графов, используемая сегодня. Он был опубликован в 2015 году и соответствует ряду категорий на нашем сайте, включая базы данных графиков и документов.

Его основные функции разделены на три части для наборов данных документов, графиков и кластеров. Его графические функции включают сопоставление с образцом, распределенные графы и вложенные свойства.

«ArangoDB — самая универсальная база данных, которую я когда-либо использовал. Он также имеет открытый исходный код, имеет сильное и растущее сообщество и огромную техническую поддержку. Производительность также великолепна, и они предлагают уникальное решение для горизонтального масштабирования графовых баз данных ». — Обзор ArangoDB

Это не вошло в Spring 2016 Grid® для баз данных документов.Но это продукт с наивысшим рейтингом в категории графических баз данных G2 Crowd и четвертый по рейтингу продукт в категории баз данных документов G2 Crowd.

Он имеет 22 отзыва, в среднем 4.9 из 5 звезд. Восемнадцать из этих обзоров подпадают под категорию графических баз данных. Большинство из них поступают от пользователей малого бизнеса в технологических областях.

2. Neo4j

Neo4j — еще одна графическая база данных с открытым исходным кодом, но она немного старше. Он был запущен в 2007 году и использует Cypher, язык запросов, описанный на его сайте как «наиболее эффективный и выразительный способ описания запросов отношений.”

Хотя база данных графов составляет ядро ​​Neo4j, она предлагает дополнительные продукты для аналитики, обнаружения и разработки данных. Основные функции базы данных включают высокую доступность, резервное копирование в режиме онлайн и моделирование данных, удобное для использования с доски.

«В нашей исследовательской группе Neo4J также жизнеспособен, потому что это открытый исходный код. Мы бы сожгли все наши исследовательские фонды в базе данных вместе с другими решениями ». — Обзор Neo4j

Neo4j имеет 30 отзывов на G2 Crowd, в среднем 4,4 из 5 звезд.Половина отзывов была получена от пользователей малого бизнеса, большинство из которых работают в технологических компаниях.

Многие пользователи описывают его как легкий и простой в использовании. В настоящее время это второй по рейтингу продукт в категории графических баз данных G2 Crowd.

3. OrientDB

OrientDB — относительно молодое решение для управления базами данных с поддержкой моделей графов, документов, значений ключа и объектно-ориентированных баз данных. Это открытый исходный код и поддерживает язык программирования / запросов Gremlin.

Инструменты графической базы данных продукта фактически также поддерживают SQL, но другие функции включают библиотеки JSON, транзакции ACID и конфигурацию распределенного кластера. Тем не менее, интересным компонентом этого инструмента является его редактор графиков для удобного визуального манипулирования данными.

«OrientDB — это проект действующей базы данных с открытым исходным кодом на github, поэтому мы можем внести свой вклад в совместный рост. мы можем писать модули, функции или сообщать о наших проблемах в проект orientdb и получать приятную, быструю и дружелюбную онлайн-поддержку.»- Обзор OrientDB

Это сделало нашу Spring 2016 Grid® для баз данных документов нишевым продуктом. Теперь это шестая по рейтингу база данных документов и третья по рейтингу графическая база данных на G2 Crowd.

Он имеет 32 отзыва, в среднем 3,9 из 5 звезд. Двадцать шесть из них предназначены специально для графовых баз данных. Большинство пользователей работали в малых и средних компаниях в сфере технологий.

Дополнительные бесплатные базы данных графиков к примечанию

Titan — инструмент с открытым исходным кодом, обеспечивающий гибкую масштабируемость, распределение данных и высокую доступность для нескольких центров обработки данных.

«TitanDB решает анализ данных очень больших наборов данных, хранящихся в HDFS, или наборов данных, уже хранящихся в Apache Cassandra, которые можно запрашивать без больших проблем, и все они будут использовать возможности обычного кластера для распределения рабочей нагрузки между всеми машинами». — Обзор Titan

Cayley — Инструмент с открытым исходным кодом, основанный на Freebase и Google Knowledge Graph. Возможности включают несколько внутренних хранилищ, модульный дизайн и RESTful API.

«Мы использовали его для размещения довольно стабильных соединений, которые нам требовались для быстрого просмотра / поиска, но для этого потребовалось бы много дорогостоящих / дисковых io-тяжелых соединений в нашем экземпляре Postgres.Задержка этих запросов была значительно уменьшена ». —Cayley Review

Другие бесплатные базы данных

Реляционные, документные и графические базы данных — это три наиболее распространенных доступных типа баз данных. Но другие типы включают объектно-ориентированные, операционные базы данных, базы данных с ключом и с широкими столбцами.

И это лишь некоторые из них. Есть из множества вариантов выбора, и большинство людей, выбирающих NoSQL, стремятся к более быстрому внедрению, гибкости и сокращению времени извлечения данных.Это некоторые бесплатные инструменты, которые не подходят для некоторых из наших более крупных категорий баз данных.

Улей

Hive — это почти хранилище данных, но у него есть интерфейс, подобный SQL, который помогает пользователям запрашивать данные с помощью языка HiveQL. Он построен на основе Apache Hadoop, файловой системы обработки больших данных.

Некоторые из основных функций включают хранилище метаданных, драйвер и компилятор. Обычно он используется для структурирования уже хранимых данных и позволяет использовать традиционное отображение данных.

«Основная цель использования Hive — создание отчетов и анализ данных, хранящихся в файловой системе Hadoop.На данный момент это единственная среда, которую могут использовать все самые популярные инструменты бизнес-аналитики для чтения данных из HDFS ». — Обзор улья

У

Hive 27 пользовательских обзоров на G2 Crowd, средний рейтинг 4,2 из 5. Большинство из них поступило от более крупных компаний, что имеет смысл, поскольку обычно используется для поддержки процессов обработки больших данных.

Некоторые пользователи дали ему плохие оценки, сославшись на его медленную скорость и сложность. Но это выглядело поляризующим, поскольку многие люди говорили, что это значительно улучшает их возможности обработки больших данных.

Elasticsearch

Elasticsearch подходит где-то между поисковой системой и базой данных, но я включаю его, поскольку многие люди используют его как хранилище данных NoSQL. Он построен на Lucene, библиотеке для поиска информации от Apache.

Несколько крупных компаний используют его для поддержки хранилищ данных и компонентов поиска, таких как GitHub, Facebook и Adobe. Инструмент объединяет большие наборы данных и помогает пользователям определять тенденции и закономерности в наборах данных.

«Elasticsearch — это открытый исходный код, он просто работает из коробки, вы загружаете некоторые документы в elasticsearch и можете выполнять поиск по ним. Вы приступите к работе в кратчайшие сроки, а документация отлично подходит для наиболее распространенных применений. Стек ELK — отличное дополнение для ведения журнала ». — Обзор Elasticsearch

Elasticsearch имеет 28 отзывов, в среднем 4.6 из 5 звезд. Отзывы делятся по размеру компании, при этом большинство пользователей относятся к среднему уровню рынка.

Пользователи упомянули множество различных способов использования этого инструмента, от поиска в базе данных до мониторинга журналов.Пользователи неоднократно отмечали скорость выполнения запросов, а многие хвалили простоту использования и настройки.

Кассандра

Cassandra — это распределенная система баз данных NoSQL, разработанная Apache, которая существует с 2008 года. Считается, что это одна из наиболее масштабируемых баз данных, из которой можно выбирать, поскольку она обрабатывает данные на многих обычных серверах.

Инструмент был разработан в Facebook как проект с открытым исходным кодом на базе кода Google. Следует отметить его децентрализованную структуру, возможности репликации и настраиваемую согласованность для уменьшения аварийного переключения.

«Я был очень впечатлен удивительной способностью Кассандры быстро писать. Я также действительно начал ценить аспект «все узлы равны», который исключает необходимость в ZooKeeper. Cassandra была проста в установке, надежна и прочна ». — Обзор Кассандры

У него 21 отзыв на G2 Crowd, средний рейтинг 4,1 из 5. Пользователи охватывают разные размеры компаний и области, связанные с технологиями.

Рецензенты

приводили примеры использования для различных целей, от управления метаданными API до ряда пакетов кластеризации.Недавно упоминались скорость и надежность, но многие пользователи сказали, что его сложно использовать и он не подходит для пользователей, работающих с небольшими наборами данных.

Подробнее о программном обеспечении базы данных:

Для многих из этих продуктов могут потребоваться лицензирование, поддержка и использование с более крупными наборами данных, но все эти инструменты предоставляют пользователям какой-то бесплатный базовый модуль, чтобы они могли начать работать бесплатно.

Посетите наши категории управления программным обеспечением баз данных, чтобы найти больше вариантов с открытым исходным кодом и проприетарных решений для лучшего инструмента базы данных, отвечающего потребностям вашей компании, или узнать больше о различиях между хранилищами данных и хранилищами данных.базы данных.

Что такое модель базы данных

Множество других моделей баз данных использовались или используются до сих пор.

Модель перевернутого файла

База данных, построенная с использованием перевернутой файловой структуры, предназначена для облегчения быстрого полнотекстового поиска. В этой модели содержимое данных индексируется как серия ключей в таблице поиска, значения которой указывают на расположение связанных файлов. Эта структура может обеспечить почти мгновенную отчетность, например, по большим данным и аналитике.

Эта модель используется системой управления базами данных ADABAS компании Software AG с 1970 года и поддерживается до сих пор.

Плоская модель

Плоская модель — это самая ранняя и простая модель данных. Он просто перечисляет все данные в одной таблице, состоящей из столбцов и строк. Чтобы получить доступ к данным или управлять ими, компьютер должен прочитать весь плоский файл в память, что делает эту модель неэффективной для всех наборов данных, кроме самых маленьких.

Многомерная модель

Это разновидность реляционной модели, разработанная для облегчения улучшенной аналитической обработки.В то время как реляционная модель оптимизирована для онлайн-обработки транзакций (OLTP), эта модель предназначена для онлайн-аналитической обработки (OLAP).

Каждая ячейка в базе данных измерений содержит данные об измерениях, отслеживаемых базой данных. Визуально это похоже на набор кубиков, а не на двухмерные таблицы.

Полуструктурированная модель

В этой модели структурные данные, обычно содержащиеся в схеме базы данных, встроены в сами данные. Здесь различие между данными и схемой в лучшем случае нечеткое.Эта модель полезна для описания систем, таких как определенные веб-источники данных, которые мы рассматриваем как базы данных, но не можем ограничить их схемой. Это также полезно для описания взаимодействий между базами данных, которые не придерживаются одной и той же схемы.

Контекстная модель

Эта модель может включать элементы из других моделей баз данных по мере необходимости. Он объединяет элементы объектно-ориентированных, полуструктурированных и сетевых моделей.

Ассоциативная модель

Эта модель разделяет все точки данных в зависимости от того, описывают ли они сущность или ассоциацию.В этой модели сущность — это все, что существует независимо, тогда как ассоциация — это то, что существует только по отношению к чему-то еще.

Ассоциативная модель структурирует данные в два набора:

• Набор элементов, каждый с уникальным идентификатором, именем и типом
• Набор ссылок, каждая с уникальным идентификатором и уникальными идентификаторами источник, глагол и цель. Сохраненный факт имеет отношение к источнику, и каждый из трех идентификаторов может относиться либо к ссылке, либо к элементу.

К другим, менее распространенным моделям баз данных относятся:

• Семантическая модель, которая включает информацию о том, как хранимые данные соотносятся с реальной базой данных
• XML, которая позволяет задавать данные и даже сохранять в формате XML
• Именованные graph
• Triplestore

Лучшие 5 бесплатных инструментов для создания диаграмм базы данных

Схема базы данных — это чертежи вашей базы данных, она представляет собой описание структуры базы данных, типов данных и ограничений для базы данных.А проектирование схем баз данных — один из самых первых и важных шагов при разработке любого программного обеспечения / веб-сайта.

Чтобы помочь вам выбрать подходящий инструмент для разработки схем схем базы данных, мы составили список из 5 лучших бесплатных онлайн-инструментов для этого.

Цена : Бесплатно с неограниченным количеством объектов и диаграмм

• dbdiagram.io — это быстрый и простой конструктор баз данных, который поможет вам нарисовать диаграммы базы данных, используя их собственный предметно-ориентированный язык (DSL).
• У них простой язык для определения, вы можете легко редактировать / копировать, не покидая клавиатуры
• Они сосредоточены исключительно на рисовании диаграмм отношений базы данных
• Позволяет сохранять схемы и обмениваться ими в Интернете.
• Предназначен для разработчиков, администраторов баз данных, аналитиков данных
• Их интерфейс выглядит простым и аккуратным, с красивыми диаграммами.

Draw.io

Цена : бесплатно для использования через Интернет, оплачивается для приложений Atlassian (Confluence / JIRA).

• Draw.io — это бесплатное онлайн-программное обеспечение для создания диаграмм, схем процессов и т. Д.
• Позволяет использовать различные типы диаграмм, такие как блок-схемы, организационные диаграммы, UML, ER и сетевые диаграммы.
• Позволяет сохранять схемы в облачных сервисах хранения, таких как GDrive, Dropbox и OneDrive, или на вашем собственном компьютере.
• Визуальные интерфейсы не так хороши, как lucidchart.

Lucidchart

Цена : бесплатно с ограниченным количеством объектов, 4 доллара.95-20 $ / мес

• Lucidchart — это облачное программное обеспечение для совместной работы с диаграммами. Lucidchart помогает вашей команде создавать не только диаграммы базы данных, но также блок-схемы, карты процессов, модели UML, организационные диаграммы … на любом устройстве на платформе, которую вы уже используете.

• Бесплатный план включает не более 3 диаграмм и 60 объектов на диаграмму

• Хороший опыт и сотрудничество

• Интегрирован с G Suite, Microsoft Office…

• Хорошо, если вы больше дизайнер и хотите интерфейс с перетаскиванием.

SQLDBM

Цена : Бесплатно (бета) с неограниченным количеством диаграмм и объектов

• SqlDBM предлагает простой и удобный способ создания базы данных абсолютно в любом месте в любом браузере, работая без необходимости в каком-либо дополнительном ядре базы данных или инструментах или приложениях для моделирования баз данных.
• Они включают в себя все необходимые правила и объекты базы данных, такие как ключи базы данных, схемы, индексы, ограничения столбцов и отношения
• поддерживает только MySQL и MS SQL
• Поддержка прямого и обратного проектирования
• Пользовательский интерфейс 100% перетаскивания
• История версий поддержки

QuickDBD

Цена : бесплатно для 1 общедоступной диаграммы и 10 таблиц, тарифные планы по цене 14 долларов в месяц для неограниченного количества таблиц и частных диаграмм.

• QuickDBD помогает быстро нарисовать диаграмму, используя только ввод текста.
• Он быстро фиксирует идеи, и вы можете рисовать схематические диаграммы, используя только клавиатуру.
• Поддержка экспорта в SQL, PDF и Word

% PDF-1.7
%
311 0 объект
>
эндобдж

xref
311 99
0000000016 00000 н.
0000003306 00000 н.
0000003489 00000 н.
0000003618 00000 н.
0000003676 00000 н.
0000004065 00000 н.
0000004200 00000 н.
0000004335 00000 н.
0000004470 00000 н.
0000004605 00000 н.
0000004740 00000 н.
0000004875 00000 н.
0000005010 00000 н.
0000005145 00000 н.
0000005280 00000 н.
0000005429 00000 п.
0000005566 00000 н.
0000005703 00000 п.
0000005840 00000 н.
0000005977 00000 н.
0000006112 00000 н.
0000006245 00000 н.
0000006384 00000 п.
0000006519 00000 н.
0000006679 00000 н.
0000006896 00000 н.
0000007113 00000 п.
0000007250 00000 н.
0000007488 00000 н.
0000008244 00000 н.
0000008770 00000 н.
0000008977 00000 н.
0000009242 00000 н.
0000009422 00000 н.
0000010036 00000 п.
0000010358 00000 п.
0000010412 00000 п.
0000010651 00000 п.
0000011898 00000 п.
0000012369 00000 п.
0000012536 00000 п.
0000012861 00000 п.
0000013285 00000 п.
0000013450 00000 п.
0000013628 00000 п.
0000013800 00000 н.
0000014447 00000 п.
0000014819 00000 п.
0000015046 00000 п.
0000019066 00000 п.
0000019461 00000 п.
0000019675 00000 п.
0000020075 00000 п.
0000020440 00000 п.
0000020650 00000 п.
0000020719 00000 п.
0000021262 00000 п.
0000021464 00000 н.
0000021758 00000 п.
0000021817 00000 п.
0000022051 00000 п.
0000022251 00000 п.
0000022537 00000 п.
0000022672 00000 п.
0000025234 00000 п.
0000026689 00000 п.
0000028209 00000 п.
0000028410 00000 п.
0000028616 00000 п.
0000030043 00000 п.
0000031552 00000 п.
0000033019 00000 п.
0000034377 00000 п.
0000035550 00000 п.
0000041854 00000 п.
0000042325 00000 п.
0000047075 00000 п.
0000049310 00000 п.
0000049811 00000 п.
0000050257 00000 п.
0000050725 00000 п.
0000051027 00000 п.
0000077540 00000 п.
0000077579 00000 п.
0000077636 00000 п.
0000077739 00000 п.
0000077832 00000 п.
0000078100 00000 п.
0000078229 00000 п.
0000078342 00000 п.
0000078516 00000 п.
0000078630 00000 п.
0000078754 00000 п.
0000078914 00000 п.
0000079092 00000 н.
0000079275 00000 п.
0000079450 00000 п.
0000079636 00000 н.
0000002276 00000 н.
трейлер
] / Назад 1272158 >>
startxref
0
%% EOF

409 0 объект
> поток
hb«a` ̀

The Astronomy Nexus

Текущая версия базы данных теперь размещена на Github, а также здесь.

База данных HYG (v3.0) — это сборник интересных (во всяком случае, для меня) звездных данных из множества каталогов. Он полезен для получения справочной информации по всем видам данных: названия звезд, положения, яркость, расстояния и информация о спектре. Он также поддерживает графики в других местах на этом сайте.

Загрузки

Выберите версию базы данных, которая лучше всего соответствует вашим потребностям:

• HYG 3.0: База данных, содержащая все звезды в каталогах Hipparcos, Yale Bright Star и Gliese (почти 120 000 звезд, 14 МБ)
• HYG 2.0: старая версия полной базы данных Hipparcos / Yale / Gliese (почти 120 000 звезд, 9 МБ)
• База данных HYG v 1.1: База данных, содержащая все звезды ярче, чем величина +9.0, или ближе, чем 50 парсеков. (87476 звезд)

О базе данных HYG

База данных представляет собой подмножество данных в трех основных каталогах: Каталоге Hipparcos, Каталоге ярких звезд Йельского университета (5-е издание) и Каталоге ближайших звезд Gliese (3-е издание). Каждый из этих каталогов содержит информацию, полезную для астрономов-любителей:

• Каталог Hipparcos — это самая большая коллекция высокоточных данных о местоположении звезд, в частности о параллаксах, что делает его полезным в качестве отправной точки для данных о расстояниях до звезд.
• Каталог ярких звезд Йельского университета содержит основные данные практически по всем звездам, невооруженным глазом, включая много информации (например, традиционные греческие буквы Байера и числа Флемстида), отсутствующие во многих других каталогах.
• Каталог Глизе является наиболее полным каталогом ближайших звезд (находящихся в пределах 75 световых лет от Солнца). Он содержит множество более тусклых звезд, которых нет в Hipparcos.

Название базы данных происходит от трех каталогов, содержащих ее данные: H ipparcos, Y ale и G liese.

В целом, эта база данных содержит ВСЕ звезды, которые либо ярче, чем определенная величина отсечения (величина от +7,5 до +9,0), либо в пределах 50 парсеков (около 160 световых лет) от Солнца. Текущая версия, v. 3.0, не имеет ограничения по величине: представлена ​​любая звезда в Hipparcos, Yale или Gliese.

База данных представляет собой файл со значениями, разделенными запятыми (CSV), который можно импортировать в большинство программ баз данных и электронных таблиц. На этом веб-сайте он хранится в виде Zip-файла или GZ-файла, которые могут открываться самыми популярными программами для распаковки.

Поля в базе данных

Версия 3: содержимое поля почти такое же, как в версии 2, но заголовки столбцов несколько отличаются, и несколько дополнительных полей (для диапазона переменных звезд и информации о нескольких звездах) были добавлены в конец каждой записи. Полный список обновленных имен столбцов см. В официальной документации по базе данных на Github.

Поля, отмеченные знаком «*», существуют только в версии 2.0 или выше. Кроме того, поскольку я использовал больший набор данных для этой версии, StarID отличается от версии 1.*

1. StarID: Первичный ключ базы данных из более крупной «главной базы данных» звезд.
2. HD: ID звезды в каталоге Генри Дрейпера, если он известен.
3. HR: Идентификатор звезды в пересмотренном Гарвардском каталоге, который совпадает с ее номером в каталоге ярких звезд Йельского университета.
4. Gliese: Идентификатор звезды в третьем издании Каталога ближайших звезд Gliese.
5. BayerFlamsteed: Обозначение Bayer / Flamsteed
   из пятого издания каталога ярких звезд Йельского университета.Это комбинация двух обозначений. Число Флемстида, если присутствует, дается первым; затем трехбуквенное сокращение греческой буквы Байера; надстрочный индекс Байера, если он есть; и, наконец, аббревиатура созвездия из трех букв. Таким образом, Alpha Andromedae имеет значение поля «21Alp And», а Kappa ¹ Sculptoris (без числа Флемстида) имеет значение «Kap1Scl».
6. RA, декабрь Прямое восхождение и склонение звезды для эпохи 2000.0. Звезды присутствуют только в каталоге Gliese, в котором используется 1950 год.0, эти координаты были предварительно обработаны до 2000.
7. ProperName: Обычное название звезды, например «Звезда Барнарда» или «Сириус». Я взял эти имена в первую очередь с веб-сайта проекта Hipparcos, на котором перечислены репрезентативные имена для 150 самых ярких звезд и многих из 150 ближайших звезд. Я добавил в этот список несколько имен. Большинство добавлений — это обозначения из каталогов, которые в основном сейчас забыты (например, Лаланд, Грумбридж и Гулд [«Г.»]), за исключением некоторых близлежащих звезд, которые до сих пор наиболее известны под этими обозначениями.
8. Расстояние: Расстояние до звезды в парсеках, наиболее распространенная единица измерения в астрометрии. Чтобы перевести парсек в световые годы, умножьте его на 3,262. Значение 10000000 указывает на отсутствующие или сомнительные (например, отрицательные) данные параллакса в Hipparcos.
9. Mag: Видимая визуальная величина звезды.
10. AbsMag: Абсолютная визуальная величина звезды (видимая величина с расстояния 10 парсеков).
11. Спектр: Спектральный класс звезды, если известен.
12. ColorIndex: Индекс цвета звезды (синяя величина — визуальная величина), если известен.
13. * X, Y, Z : декартовы координаты звезды в системе, основанной на экваториальных координатах, если смотреть с Земли. + X в направлении весеннего равноденствия (в эпоху 2000 г.), + Z в направлении северного небесного полюса и + Y в направлении R.A. 6 часов, склонение 0 градусов.
14. * VX, VY, VZ : декартовы компоненты скорости звезды в той же системе координат, которая описана выше.Они определяются по собственному движению и радиальной скорости (если она известна). Единица измерения скорости — парсек в год; это небольшие значения (от 10 ^-5 до 10 ^-6 ), но они чрезвычайно упрощают вычисления с использованием парсеков в качестве базовых единиц для картографирования звездного неба.

Построение базы данных

Я придумал эту базу данных при создании веб-сайта 3D Universe. Мне нужна была ссылка, которая позволила бы мне искать группы звезд по величине или расстоянию, давая мне больше информации, чем содержится в каком-либо одном каталоге.

Я начал с данных Hipparcos. Набор данных Hipparcos представляет собой, безусловно, наиболее полную коллекцию данных о звездном расстоянии и яркости из существующих, за исключением звезд с очень низкой светимостью. Практически все звезды, видимые невооруженным глазом (на самом деле, большинство звезд с видимой звездной величиной +9, а многие другие — до +11) представлены в каталоге Hipparcos.

В более старых версиях набора данных я сначала подготовил подмножество данных Hipparcos. Я сделал это по скучным техническим причинам, которые больше не применяются, поэтому версия 2.0 использует весь каталог Hipparcos.

Затем я обратился к каталогу Gliese, чтобы заполнить пробелы в каталоге Hipparcos и добавить в каталог различные данные Gliese. В частности, ID каталога Gliese является общей ссылкой для ближайших звезд, а каталог Gliese содержит данные о лучевых скоростях, которых у Hipparcos нет. Кроме того, хотя расстояния Hipparcos в целом превосходят данные Gliese, в каталоге Hipparcos пропущены многие близлежащие звезды, величина которых ниже его предельной величины.

Для перекрестных ссылок на звезды я использовал каталожный номер Генри Дрейпера, если он есть, чтобы добавить данные Gliese в каталог Hipparcos.Многие из самых тусклых звезд не имели этого каталожного номера, поэтому я сравнил положение и яркость звезд Gliese со звездами в Hipparcos, и, если они совпадают в пределах определенного допуска, я присвоил соответствующие данные Gliese звезде Hipparcos. Звезды, не прошедшие обе ссылки, были добавлены в конец списка Hipparcos.

Я также преобразовал видимые величины Hipparcos в значения Gliese для всех компонентов известных кратных звезд в последнем каталоге. Опять же, измерения звездной величины Hipparcos часто лучше, но каталог Hipparcos трактует несколько звезд непоследовательно.В частности, он разбивает одни звезды на отдельные (например, Альфа Центавра), но объединяет другие (такие как Капелла, 70 Змееносцев и многие другие). В отличие от этого каталог Глизе разбивает все известные кратные звезды, за исключением тех, которые слишком близки, чтобы их можно было разделить оптически, на их компоненты и дает каждой из них величину.

Затем я вычислил абсолютные звездные величины для всех звезд, добавил их в базу данных и добавил около 250 имен собственных. Затем, снова используя Генри Дрейпера в качестве перекрестной ссылки, я добавил данные из Йельского каталога ярких звезд: числа ЧСС, лучевые скорости (если они еще не добавлены из Глизе) и обозначения Байера и Флемстида.Наконец, я добавил ряд лучевых скоростей из каталога Уилсона Эванса Баттена к звездам, у которых еще не было этой информации.

Эти шаги привели к полной базе данных. Чтобы создать различные подмножества, я взял получившуюся базу данных и извлек подмножества данных.

Проблемы с качеством базы данных

Имея более 100 000 звезд, о которых нужно было беспокоиться, я обычно не мог войти и отредактировать подозрительные записи вручную. Следовательно, есть некоторые проблемы, о которых серьезные пользователи могут захотеть знать:

• Спектральные классы, как правило, взяты из каталога Hipparcos.Некоторые звезды — те, что были найдены и только в Глизе, имеют спектральный класс из этого каталога. Спектральные типы от Hipparcos не были тщательно проверены, и я уже обнаружил некоторые вероятные ошибки. Например, спектральный класс 36 Змееносца B (двойная звезда, которая была объединена в Hipparcos) задается как K2 III (гигант), когда ее светимость четко указывает на K2 V (главная последовательность). Кроме того, звезда HIP 84720 (Gliese 666 A) указана как M0 V, тогда как ее светимость и показатель цвета больше соответствуют звезде позднего G-типа (около G8 V).M0 V, по-видимому, является спектральным классом Gliese 666 B, спутника этой звезды. Осторожно используйте спектральные типы.
• В номерах Генри Дрейпера в одном или нескольких каталогах могут быть ошибки, приводящие к ложным перекрестным ссылкам.
• Могут быть ошибки в сопоставлении звезд Gliese со звездами Hipparcos по положению и величине. В общем, это, вероятно, будет проблемой только для множественных звезд с очень неопределенными величинами в обоих каталогах, поскольку ограничения на положение были довольно жесткими (звезды должны были иметь положения, соответствующие +/- 0.15 градусов, что меньше радиуса полной Луны). Пока я не заметил никаких явных ошибок при сканировании базы данных, но это одна из областей, где могут возникнуть проблемы.
• Информация о радиальной скорости может быть довольно неточной. Неопределенность в несколько километров в секунду не является чем-то необычным. Есть 3 основных источника: значения в каталоге Gliese, значения в каталоге Yale и каталог Wilson Evans Batten, упомянутые ранее, в указанном порядке. У меня еще нет подробной разбивки неопределенностей в этих источниках.

Короче говоря, хотя я сделал все, что мог, я не могу гарантировать, что база данных защищена от ошибок. Если вам нужно запустить зонды ко всем звездам в базе данных, вы, возможно, захотите перед этим провести более тщательный осмотр 🙂

Другие проблемы

Данные в этой базе данных могут быть изменены. Я могу добавлять или удалять материалы по своему усмотрению. Если будут действительно большие изменения, я отправлю копии на этот сайт.

.