Реляционный это: реляционный — это… Что такое реляционный?

Слово РЕЛЯЦИОННЫЙ — Что такое РЕЛЯЦИОННЫЙ?

Слово состоит из 11 букв:

первая р,

вторая е,

третья л,

четвёртая я,

пятая ц,

шестая и,

седьмая о,

восьмая н,

девятая н,

десятая ы,

последняя й,

Слово реляционный английскими буквами(транслитом) — relyatsionnyi

Значения слова реляционный. Что такое реляционный?

Реляционная СУБД

Реляционная СУБД (РСУБД; иначе Система управления реляционными базами данных, СУРБД) — СУБД, управляющая реляционными базами данных.

ru.wikipedia.org

Реляционная алгебра

Реляционная алгебра — замкнутая система операций над отношениями в реляционной модели данных. Операции реляционной алгебры также называют реляционными операциями.

ru.wikipedia.org

Реляционная база данных

Реляционная база данных — база данных, основанная на реляционной модели данных. Слово «реляционный» происходит от англ. relation (отношение). Для работы с реляционными БД применяют реляционные СУБД.

ru.wikipedia.org

Реляционная база данных — база данных, построенная на основе реляционной модели. В реляционной базе каждый объект задается записью (строкой) в таблице.

Словарь финансовых терминов

Реляционная база данных — база данных, построенная на основе реляционной модели. В реляционной базе каждый объект задается записью (строкой) в таблице.

glossary. ru

Реляционная модель данных

Реляционная модель данных (РМД) — логическая модель данных, прикладная теория построения баз данных, которая является приложением к задачам обработки данных таких разделов математики как теории множеств и логика первого порядка.

ru.wikipedia.org

Реляционная модель данных Реляционная модель данных — разработанная Э.Коддом в 1970г. логическая модель данных, описывающая: — структуры данных в виде (изменяющихся во времени) наборов отношений; — теоретико-множественные операции над данными…

Словарь финансовых терминов

Реляционная модель данных — разработанная Э.Коддом в 1970г. логическая модель данных, описывающая: — структуры данных в виде (изменяющихся во времени) наборов отношений; — теоретико-множественные операции над данными: объединение, пересечение…

Словарь финансовых терминов

Реляционная база данных MySQL

Реляционная база данных MySQL — свободная система управления базами данных разработанная компанией Mysql AB (дочерняя компания Oracle Corporation) в 1995 г.

Энциклопедический фонд России

Реляционная система управления базой данных

Реляционная система управления базой данных Реляционная система управления базой данных — система управления реляционной базой данных, содержащая: — командный язык; — язык программирования с ориентацией на обработку таблиц…

Словарь финансовых терминов

Реляционная система управления базой данных — система управления реляционной базой данных, содержащая: — командный язык; — язык программирования с ориентацией на обработку таблиц; — интерпретирующую и/или компилирующую систему…

Словарь финансовых терминов

Реляционная система управления базой данных — система управления реляционной базой данных, содержащая: — командный язык; — язык программирования с ориентацией на обработку таблиц; — интерпретирующую и/или компилирующую систему…

glossary. ru

Русский язык

Реляцио́нный.

Орфографический словарь. — 2004

1. релятивист
2. релятивность
3. релятивный
4. реляционный
5. реляция
6. ремаллой
7. ремарка

Значение, Определение, Предложения . Что такое реляционный

Реляционный конструктивизм Бьерна Крауса можно рассматривать как реляционное следствие радикального конструктивизма.

В DEC он создал семейство продуктов DATATRIEVE, стандартный реляционный интерфейс DEC, Rdb/ELN и разработал архитектуру программного обеспечения для базы данных DATATRIEVE.

Он описал свой терапевтический подход как гуманистический, экзистенциальный, аутентичный, реляционный и трансперсональный.

Реляционный интеллект, или осведомленность о разнообразии отношений, которые клиент может иметь с фирмой, является важным компонентом основных этапов CRM.

Консультанты утверждают, что для компаний, создающих сильные CRM-системы, важно улучшить свой реляционный интеллект.

Компании также должны улучшить свой реляционный интеллект своих CRM-систем.

реляционный оператор и операторы вообще.

Считается, что наиболее важным фактором успешной терапии является реляционный климат, создаваемый отношением терапевта к своему клиенту.

Реляционный контроль относится к тому, кто контролирует отношения.

Термин межличностно-реляционный психоанализ часто используется как профессиональная идентификация.

Это лечение носит реляционный характер и направлено на достижение лучшего понимания и использования навыков ментализации.

Другие результаты

Реляционная агрессия была изучена среди девочек, но не так много среди взрослых женщин.

Реляционная и ОО-модели часто конфликтуют по поводу относительности и абсолютизма классификаций и характеристик.

Реляционная модель, с другой стороны, требует декларативных ограничений на скалярные типы, атрибуты, переменные связи и базу данных в целом.

Есть ли причина, по которой три основных раздела на главной странице проекта-это информатика, реляционная алгебра и экономика?

Реляционная модель, выраженная через реляционное исчисление и реляционную алгебру, не проводит различия между первичными ключами и другими типами ключей.

Реляционная травля-это форма травли, распространенная среди молодежи, но особенно среди девочек.

Реляционная травля может использоваться хулиганами как инструмент для улучшения своего социального положения, так и для контроля над другими.

Однако реляционная квантовая механика утверждает, что это относится ко всем физическим объектам, независимо от того, являются ли они сознательными или макроскопическими.

Другими факторами, определяющими, сходятся ли и в какой степени индивиды во взаимодействии, являются их реляционная история, социальные нормы и властные переменные.

Тем не менее, реляционная и идентификационная информация хорошо сохраняется.

Реляционная агрессия была изучена среди девочек, но не так много среди взрослых женщин.

Стадия смешения происходит, когда возникает реляционная идентичность с установленными общими культурными особенностями.

Он отметил, что с точки зрения агрессии существует два вида: реляционная агрессия и физическая агрессия.

Реляционная агрессия относится к сплетням, распространению слухов и исключению других людей.

Холл отметил, что реляционная агрессия чаще встречается у женщин, а физическая-у мужчин.

Реляционная этика в тесных личных отношениях формирует центральную концепцию контекстуальной терапии.

Исследование выявило гендерные различия в виктимизации, поскольку реляционная ТПВ была более распространена у девочек, а физическая ТПВ-у мальчиков.

Наиболее популярным примером модели базы данных является реляционная модель, которая использует табличный формат.

Объектно-реляционная база данных объединяет две связанные структуры.

Что такое реляционная база данных и СУБД. Урок 1

Прежде чем говорить о реляционной базе данных и системе управления базами данных (СУБД), надо определиться с тем, что такое база данных вообще.

Понятие базы данных (БД) абстрактно. Конкретными реализациями являются базы данных чего-либо. Например, база данных библиотеки, сайта или база данных магазина, в которой хранятся сведения о сотрудниках, товарах, поставщиках и покупателях.

Удобнее всего такую информацию хранить в таблицах. Например, база данных может состоять из следующих таблиц: «Сотрудники», «Поставщики», «Покупатели». Каждую таблицу будут формировать свои столбцы и строки.

Так таблица «Сотрудники» может включать столбцы «ФИО», «Должность», «Зарплата». Каждая строка этой таблицы будет содержать сведения об одном человеке. Так создаются таблицы в базах данных. Каждая строка называется записью, каждая ячейка строки – полем. Содержание конкретного поля определяется его столбцом.

Следующий вопрос: где хранить таблицы? Очевидно в файлах или даже одном файле. Например, мы можем открыть Excel или другой табличный процессор и заполнить несколько таблиц. Получится база данных. Нужно ли что-то еще?

Представим, что есть большая база данных, скажем, предприятия. Это очень большой файл, его используют множество человек сразу, одни изменяют данные, другие выполняют поиск информации. Табличный процессор не может следить за всеми операциями и правильно их обрабатывать. Кроме того, загружать в память большую БД целиком – не лучшая идея.

Здесь требуется программное обеспечение с другими возможностями. ПО для работы с базами данных называют системами управления базами данных, то есть СУБД.

Таким образом, у нас должен быть файл определенной структуры, содержащий базу данных, а также ПО, обеспечивающее работу с этим файлом.

Стандартным общепринятым языком для описания баз данных и выполнения к ним запросов является язык SQL.

С другой стороны, существует большое количество различных СУБД. Например: SQLite, MySQL, PostgreSQL и другие. Каждая из них имеет некоторые отличия от других, в результате чего накладывает небольшую специфику на используемый SQL, формируя его диалект.

Таким образом, изучая работу с базами данных, вы, с одной стороны, изучаете универсальный SQL, с другой – приобретаете опыт работы с конкретной СУБД. При этом в последствии перейти с одной СУБД на другую относительно легко.

Теперь вернемся к вопросу о том, что такое реляционная базы данных (РБД). Слово «реляция» происходит от «relation», то есть «отношение». Это означает, что в РБД существуют механизмы установления связей между таблицами. Делается это с помощью так называемых первичных и внешних ключей.

Допустим, мы разрабатываем базу данных для сайта. Одна из таблиц будет содержать сведения о страницах сайта. Вторая таблица будет содержать описание разделов сайта. Каждая строка-запись первой таблицы должна в одном из своих полей содержать указание на раздел, к которому принадлежит описываемая этой записью страница.

Таким образом, мы разделяем разные сущности (страницы и разделы) по таблицам, но устанавливаем между ними связь. В последствии используя язык SQL мы сможем, например, создать запрос, который извлечет сведения о конкретном разделе и принадлежащих ему страницах. Хотя такой таблицы исходно нет.

Существуют определенные правила создания реляционных баз данных, их нормализации в основном с целью устранения избыточности. Теория разработки РБД – это целая наука.

Хранение информации в базах данных дает преимущество не только с точки зрения обеспечения к ним быстрого доступа множества процессов. Базы данных, особенно реляционные, позволяют структурировать данные, манипулирования ими и легко наращивать объем.

Можно сказать, что в одной таблице содержатся ассоциированные данные, а в разных таблицах одной БД находятся связанные данные.

Знакомство с реляционными базами данных

Введение

Системы управления базами данных (СУБД) — это компьютерные программы, которые позволяют пользователям взаимодействовать с базой данных. СУБД позволяет пользователям контролировать доступ к базе данных, записывать данные, запускать запросы и выполнять любые другие задачи, связанные с управлением базами данных.

Однако для выполнения любой из этих задач СУБД должна иметь в основе модель, определяющую организацию данных. Реляционная модель — это один из подходов к организации данных, который широко используется в программном обеспечении баз данных с момента своего появления в конце 60-х годов. Этот подход настолько распространен, что на момент написания данной статьи четыре из пяти самых популярных систем управления базами данных являются реляционными.

В этой концептуальной статье представлена история реляционной модели, порядок организации данных реляционными системами и примеры использования в настоящее время.

История реляционной модели

Базы данных — это логически сформированные кластеры информации, или данных. Любая коллекция данных является базой данных, независимо от того, как и где она хранится. Шкаф с платежными ведомостями, полка в регистратуре с карточками пациентов или хранящаяся в разных офисах клиентская картотека компании — все это базы данных. Прежде чем хранение данных и управление ими с помощью компьютеров стало общей практикой, правительственным организациям и коммерческим компаниям для хранения информации были доступны только физические базы данных такого рода.

Примерно в середине XX века развитие компьютерной науки привело к созданию машин с большей вычислительной мощностью, а также с увеличенными возможностями встроенной и внешней памяти. Эти достижения позволили специалистам в области вычислительной техники осознать потенциал таких устройств в области хранения и управления большими массивами данных.

Однако не существовало никаких теорий о том, как компьютеры могут организовывать данные осмысленным, логическим образом. Одно дело хранить несортированные данные на компьютере, но гораздо сложнее создать системы, которые позволяют последовательно добавлять, извлекать, сортировать и иным образом управлять этими данными на практике. Необходимость в логической конструкции для хранения и организации данных привела к появлению ряда предложений по использованию компьютеров для управления данными.

Одной из ранних моделей базы данных была иерархическая модель, в которой данные были организованы в виде древовидной структуры, подобной современным файловым системам. Следующий пример показывает, как может выглядеть часть иерархической базы данных, используемой для классификации животных:

Иерархическая модель была широко внедрена в ранние системы управления базами данных, но она отличалась отсутствием гибкости. В этой модели каждая запись может иметь только одного «предка», даже если отдельные записи могут иметь несколько «потомков». Из-за этого эти ранние иерархические базы данных могли представлять только отношения «один к одному» или «один ко многим». Отсутствие отношений «много ко многим» могло привести к возникновению проблем при работе с точками данных, которые требуют привязки к нескольким предкам.

В конце 60-х годов Эдгар Ф. Кодд (Edgar F. Codd), программист из IBM, разработал реляционную модель управления базами данных. Реляционная модель Кодда позволила связать отдельные записи с несколькими таблицами, что дало возможность устанавливать между точками данных отношения «много ко многим» в дополнение к «один ко многим». Это обеспечило большую гибкость по сравнению с другими существующими моделями, если говорить о разработке структур баз данных, а значит реляционные системы управления базами данных (РСУБД) могли удовлетворить гораздо более широкий спектр бизнес-задач.

Кодд предложил язык для управления реляционными данными, известный как Alpha , оказавший влияние на разработку более поздних языков баз данных. Коллеги Кодда из IBM, Дональд Чемберлен (Donald Chamberlin) и Рэймонд Бойс (Raymond Boyce), создали один из языков под влиянием языка Alpha. Они назвали свой язык SEQUEL, сокращенное название от Structured English Query Language (структурированный английский язык запросов), но из-за существующего товарного знака сократили название до SQL (более формальное название — структурированный язык запросов).

Из-за ограниченных возможностей аппаратного обеспечения ранние реляционные базы данных были все еще непозволительно медленными, и потребовалось некоторое время, прежде чем технология получила широкое распространение. Но к середине 80-х годов реляционная модель Кодда была внедрена в ряд коммерческих продуктов по управлению базами данных от компании IBM и ее конкурентов. Вслед за IBM, эти поставщики также стали разрабатывать и применять свои собственные диалекты SQL. К 1987 году Американский национальный институт стандартов и Международная организация по стандартизации ратифицировали и опубликовали стандарты SQL, укрепив его статус признанного языка для управления РСУБД.

Широкое использование реляционной модели во многих отраслях привело к тому, что она была признана стандартной моделью для управления данными. Даже с появлением в последнее время все большего числа различных баз данных NoSQL реляционные базы данных остаются доминирующим инструментом хранения и организации данных.

Как реляционные базы данных структурируют данные

Теперь, когда у вас есть общее понимание истории реляционной модели, давайте более подробно рассмотрим, как данная модель структурирует данные.

Наиболее значимыми элементами реляционной модели являются отношения, которые известны пользователям и современным РСУБД как таблицы. Отношения — это набор кортежей, или строк в таблице, где каждый кортеж имеет набор атрибутов, или столбцов:

Столбец — это наименьшая организационная структура реляционной базы данных, представляющая различные ячейки, которые определяют записи в таблице. Отсюда происходит более формальное название — атрибуты. Вы можете рассматривать каждый кортеж в качестве уникального экземпляра чего-либо, что может находиться в таблице: категории людей, предметов, событий или ассоциаций. Такими экземплярами могут быть сотрудники компаний, продажи в онлайн-бизнесе или результаты лабораторных тестов. Например, в таблице с трудовыми записями учителей в школе кортежи могут иметь такие атрибуты, как name, subjects, start_date и т. д.

При создании столбцов вы указываете тип данных, определяющий, какие записи могут вноситься в данный столбец. РСУБД часто используют свои собственные уникальные типы данных, которые могут не быть напрямую взаимозаменяемы с аналогичными типами данных из других систем. Некоторые распространенные типы данных включают даты, строки, целые числа и логические значения.

В реляционной модели каждая таблица содержит по крайней мере один столбец, который можно использовать для уникальной идентификации каждой строки. Он называется первичным ключом. Это важно, поскольку это означает, что пользователям не нужно знать, где физически хранятся данные на компьютере. Их СУБД может отслеживать каждую запись и возвращать ее в зависимости от конкретной цели. В свою очередь, это означает, что записи не имеют определенного логического порядка, и пользователи могут возвращать данные в любом порядке или с помощью любого фильтра по своему усмотрению.

Если у вас есть две таблицы, которые вы хотите связать друг с другом, можно сделать это с помощью внешнего ключа. Внешний ключ — это, по сути, копия основного ключа одной таблицы (таблицы «предка»), вставленная в столбец другой таблицы («потомка»). Следующий пример показывает отношения между двумя таблицами: одна используется для записи информации о сотрудниках компании, а другая — для отслеживания продаж компании. В этом примере первичный ключ таблицы EMPLOYEES используется в качестве внешнего ключа таблицы SALES:

Если вы попытаетесь добавить запись в таблицу «потомок», и при этом значение, вводимое в столбец внешнего ключа, не существует в первичном ключе таблицы «предок», вставка будет недействительной. Это помогает поддерживать целостность уровня отношений, поскольку ряды в обеих таблицах всегда будут связаны корректно.

Структурные элементы реляционной модели помогают хранить данные в структурированном виде, но хранение имеет значение только в том случае, если вы можете извлечь эти данные. Для извлечения информации из РСУБД вы можете создать запрос, т. е. структурированный запрос на набор информации. Как уже упоминалось ранее, большинство реляционных баз данных используют язык SQL для управления данными и отправки запросов. SQL позволяет фильтровать результаты и обрабатывать их с помощью различных пунктов, предикатов и выражений, позволяя вам контролировать, какие данные появятся в результате.

Преимущества и ограничения реляционных баз данных

Учитывая организационную структуру, положенную в основу реляционных баз данных, давайте рассмотрим их некоторые преимущества и недостатки.

Сегодня как SQL, так и базы данных, которые ее используют, несколько отклоняются от реляционной модели Кодда. Например, модель Кодда предписывает, что каждая строка в таблице должна быть уникальной, а по соображениям практической целесообразности большинство современных реляционных баз данных допускают дублирование строк. Есть и те, кто не считает базы данных на основе SQL истинными реляционными базами данных, если они не соответствуют каждому критерию реляционной модели по версии Кодда. Но на практике любая СУБД, которая использует SQL и в какой-то мере соответствует реляционной модели, может быть отнесена к реляционным системам управления базами данных.

Хотя популярность реляционных баз данных стремительно росла, некоторое недостатки реляционной модели стали проявляться по мере того, как увеличивались ценность и объемы хранящихся данных. К примеру, трудно масштабировать реляционную базу данных горизонтально. Горизонтальное масштабирование или масштабирование по горизонтали — это практика добавления большего количества машин к существующему стеку, что позволяет распределить нагрузку, увеличить трафик и ускорить обработку. Часто это контрастирует с вертикальным масштабированием, которое предполагает модернизацию аппаратного обеспечения существующего сервера, как правило, с помощью добавления оперативной памяти или центрального процессора.

Реляционную базу данных сложно масштабировать горизонтально из-за того, что она разработана для обеспечения целостности, т.е. клиенты, отправляющие запросы в одну и ту же базу данных, всегда будут получать одинаковые данные. Если вы масштабируете реляционную базу данных горизонтально по всем машинам, будет трудно обеспечить целостность, т.к. клиенты могут вносить данные только в один узел, а не во все. Вероятно, между начальной записью и моментом обновления других узлов для отображения изменений возникнет задержка, что приведет к отсутствию целостности данных между узлами.

Еще одно ограничение, существующее в РСУБД, заключается в том, что реляционная модель была разработана для управления структурированными данными, или данными, которые соответствуют заранее определенному типу данных, или, по крайней мере, каким-либо образом предварительно организованы. Однако с распространением персональных компьютеров и развитием сети Интернет в начале 90-х годов появились неструктурированные данные, такие как электронные сообщения, фотографии, видео и пр.

Но все это не означает, что реляционные базы данных бесполезны. Напротив, спустя более 40 лет, реляционная модель все еще является доминирующей основой для управления данными. Распространенность и долголетие реляционных баз данных свидетельствуют о том, что это зрелая технология, которая сама по себе является главным преимуществом. Существует много приложений, предназначенных для работы с реляционной моделью, а также много карьерных администраторов баз данных, которые являются экспертами, когда дело доходит до реляционных баз данных. Также существует широкий спектр доступных печатных и онлайн-ресурсов для тех, кто хочет начать работу с реляционными базами данных.

Еще одно преимущество реляционных баз данных заключается в том, что почти все РСУБД поддерживают транзакции. Транзакция состоит из одного или более индивидуального выражения SQL, выполняемого последовательно, как один блок работы. Транзакции представляют подход «все или ничего», означающий, что все операторы SQL в транзакции должны быть действительными. В противном случае вся транзакция не будет выполнена. Это очень полезно для обеспечения целостности данных при внесении изменений в несколько строк или в таблицы.

Наконец, реляционные базы данных демонстрируют чрезвычайную гибкость. Они используются для построения широкого спектра различных приложений и продолжают эффективно работать даже с большими объемами данных. Язык SQL также обладает огромным потенциалом и позволяет вам добавлять или менять данные на лету, а также вносить изменения в структуру схем баз данных и таблиц, не влияя на существующие данные.

Заключение

Благодаря гибкости и проектному решению, направленному на сохранение целостности данных, спустя пятьдесят лет после появления такого замысла, реляционные базы данных все еще являются основным способом управления данными и их хранения. Даже с увеличением в последние годы числа разнообразных баз данных NoSQL понимание реляционной модели и принципов ее работы с РСУБД является ключевым моментом для всех, кто хочет создавать приложения, использующие возможности данных.

Чтобы узнать больше о нескольких популярных РСУБД с открытым исходным кодом, мы рекомендуем вам ознакомиться с нашим сравнением различных реляционных баз данных с открытым исходным кодом. Если вам интересно узнать больше о базах данных в целом, мы рекомендуем вам ознакомиться с нашей полной библиотекой материалов о базах данных.

О реляционном психоанализе

Самость в реляционной традиции не является унитарной, изолированной и самодостаточной системой. Мы постоянно находимся под формирующим влиянием окружающих контекстов. Это не значит, что не существует внутренних устойчивых наклонностей; но то, что они недоступны нам в чистом виде. Поэтому в кабинете мы имеем дело лишь с продуктами нашего взаимодействия, все феномены – совместно-созданные. Терапевтические отношения образуют аффективную, когнитивную и интерактивную систему, отдельные элементы которой доступны обоим участникам, а другие диссоциированы в каждом из них.

Вышеперечисленные положения меняют способы бытия терапевта в отношениях с клиентом. Терапевтические отношения понимаются как взаимные (они образуют систему взаимного влияния и регуляции), но ассиметричные (в плане разделения ролей и ответственности). Реляционный аналитик свободно и креативно использует свою субъективность, располагаясь в позиции наблюдающего участника возникающих и развивающихся отношений, внутри которых он позволяет себе быть замеченным и измененным,перемещенным, разрушенным и пр.

Реляционные психоаналитики отвергают некоторые традиционные психоаналитические концепты (например, как зависть к пенису, влечение к смерти и др.) и переосмысляют другие (например, перенос, Эдипов комплекс). На уровне практики – вместо классического психоаналитического фокуса на переносе и его разрешении как основе терапии, реляционный подход акцентирует внимание на центральной роли разыгрываний, которые вовлекают как терапевта, так и клиента; и прогресс в терапии зависит от обнаружения и разрешения этих разыгрываний.

Среди ведущих реляционных мыслителей можно выделить Стивена Митчелла, который впервые синтезировал реляционные идеи и создал платформу для их последующего развития, Льюиса Арона с его разработкой различных измерений взаимности в аналитических отношениях, а также акценте на исследовании, как переживается пациентом субъективность аналитика, Филиппа Бромберга с его идеями о травме, диссоциации и множественных состояниях самости, Роберта Столороу с его теорией интерсубъективности и контекстуально-феноменологической перспективой, Джессику Бенджамин с идеями о взаимном признании и психоаналитическом Третьем, Ирвина Хоффмана с диалектико-конструктивистской перспективой на психоаналитический процесс и многих других.

Реляционные и Данные NoSQL | Microsoft Docs

• 
  date»>01/19/2021
• Чтение занимает 10 мин

В этой статье

Реляционные и NoSQL — это два типа систем баз данных, которые обычно реализуются в собственных облачных приложениях. Они создаются по-разному, хранят данные по-разному и обращаются по-разному. В этом разделе мы рассмотрим оба варианта. Далее в этой главе мы рассмотрим новые технологии базы данных с именем невскл.

Реляционные базы данных были распространенной технологией для десятилетий. Они являются зрелыми, проверенными и широко реализованными. Конкурирующие продукты баз данных, Инструментарий и опыт SPFE. Реляционные базы данных предоставляют хранилище связанных таблиц данных. Эти таблицы имеют фиксированную схему, используют SQL (язык SQL) для управления данными, а поддержка ACID гарантируется.

Базы данных No-SQL относятся к высокопроизводительным, нереляционным хранилищам данных. Эти приложения Excel позволяют легко использовать, масштабируемость, устойчивость и характеристики доступности. Вместо объединения таблиц нормализованных данных NoSQL хранит неструктурированные или частично структурированные данные, часто в парах «ключ-значение» или в документах JSON. Базы данных без SQL обычно не предоставляют гарантий ACID за пределами области одной секции базы данных. Службы большого объема, для которых требуется время отклика в секунду, имеют приоритет в NoSQL хранилищах данных.

Влияние технологий NoSQL на распределенные облачные системы не может быть слишком высокой. Распространение новых технологий для работы с данными в этом пространстве приводит к нарушению работы решений, которые в монопольном режиме пополагались на реляционные базы данных.

Базы данных NoSQL включают несколько различных моделей для доступа к данным и управления ими, которые подходят для конкретных вариантов использования. На рис. 5-9 представлены четыре общие модели.

Рис. 5-9. модели данных для баз данных NoSQL

Теорема CAP

Чтобы понять различия между этими типами баз данных, рассмотрим Теорема CAP, набор принципов, применяемых к распределенным системам, в которых хранится состояние. На рис. 5-10 показаны три свойства теоремаа CAP.

Рис. 5-10. Теорема CAP

Теорема указывает, что распределенные системы данных предлагают компромисс между согласованностью, доступностью и отклонением секций. И все базы данных могут гарантировать только два из трех свойств:

• Согласованности. Каждый узел в кластере отвечает последним данным, даже если система должна блокировать запрос до тех пор, пока все реплики не будут обновлены. Если вы запрашиваете «последовательную систему» для обновляемого элемента, дождитесь этого ответа, пока все реплики не будут успешно обновлены. Однако вы получите самые актуальные данные.

• Ресурс. Каждый узел возвращает немедленный ответ, даже если этот ответ не является самыми последними данными. Если вы запрашиваете доступную систему для обновляемого элемента, вы получите наилучший ответ, который может предоставить служба.

• Допустимое отклонение секций. Гарантирует, что система продолжит работать, даже если реплицированный узел данных завершается сбоем или теряет связь с другими реплицируемыми узлами данных.

Реляционные базы данных обычно обеспечивают согласованность и доступность, но не допускают отклонения секций. Обычно они подготавливаются для одного сервера и вертикально масштабируются путем добавления дополнительных ресурсов на компьютер.

Многие системы реляционных баз данных поддерживают встроенные функции репликации, в которых копии базы данных-источника могут быть сделаны на других экземплярах сервера-получателя. Операции записи вносятся в основной экземпляр и реплицируются на каждый из баз данных-получателей. При сбое основной экземпляр может выполнить отработку отказа на сервер-получатель, чтобы обеспечить высокий уровень доступности. Вторичные реплики также можно использовать для распределения операций чтения. Несмотря на то, что операции записи всегда проходят по отношению к первичной реплике, операции чтения могут направляться на любой из серверов-получателей, чтобы снизить нагрузку на систему.

Данные также можно горизонтально секционировать между несколькими узлами, например с сегментированием. Но сегментирование значительно увеличивает эксплуатационные расходы, спиттинг данные на множество частей, которые не могут легко обмениваться данными. Управление может быть дорогостоящим и длительным. Это может повлиять на производительность, соединение таблиц и ссылочную целостность.

Если реплики данных пришлось потерять сетевое подключение в кластере реляционной базы данных с высоким уровнем совместимости, вы не сможете записывать данные в базу данных. Система отклонит операцию записи, так как не сможет реплицировать это изменение в другую реплику данных. Каждая реплика данных должна быть обновлена до завершения транзакции.

Базы данных NoSQL обычно поддерживают высокий уровень доступности и отказоустойчивость секций. Они масштабируются горизонтально, часто на разных серверах. Такой подход обеспечивает огромную доступность как внутри, так и между географическими регионами по сниженным затратам. Вы разбиваете и реплицируете данные на этих компьютерах или узлах, обеспечивая избыточность и отказоустойчивость. Недостатком является согласованность. Изменение данных на одном узле NoSQL может занять некоторое время для распространения на другие узлы. Как правило, узел базы данных NoSQL предоставит немедленный ответ на запрос, даже если представленные данные устарели и еще не обновлены.

Если реплики данных были потеряют подключение в кластере базы данных NoSQL высокой доступности, то по-прежнему можно выполнить операцию записи в базу данных. Кластер базы данных разрешит операцию записи и обновит каждую реплику данных по мере ее появления.

Этот тип результата известен как итоговая согласованность, характеристика распределенных систем данных, в которой транзакции ACID не поддерживаются. Это небольшая задержка между обновлением элемента данных и временем, которое требуется для распространения этого обновления на каждый из узлов реплик. В нормальных условиях запаздывание обычно короткий, но может увеличиться при возникновении проблем. Например, что произойдет, если обновить элемент продукта в базе данных NoSQL в США и запросить тот же элемент данных из узла реплики в Европе? Вы получите более раннюю информацию о продукте, пока кластер не обновит Европейский узел с изменением продукта. Немедленно возвращая результат запроса и не ожидая обновления всех узлов реплик, вы получаете огромные масштаб и том, но с возможностью представления более старых данных.

Высокая доступность и широкие возможности масштабирования часто являются более важными для бизнеса, чем строгая согласованность. Разработчики могут реализовать методы и шаблоны, такие как саг, CQRS и асинхронный обмен сообщениями, чтобы принять окончательную согласованность.

Настоящее время, следует соблюдать осторожность при рассмотрении ограничений CAP теорема. Появилось новый тип базы данных с именем Невскл, который расширяет ядро реляционной базы данных для поддержки горизонтальной масштабируемости и масштабируемой производительности систем NoSQL.

Рекомендации по реляционным и NoSQL системам

Основываясь на конкретных требованиях к данным, микрослужба, основанная на облаке, может реализовать реляционную, NoSQL хранилище данных или и то, и другое.

Используйте хранилище данных NoSQL в следующих случаях:	Рассмотрим реляционную базу данных в следующих случаях:
У вас есть большие объемы рабочих нагрузок, требующих большого масштаба.	Том рабочей нагрузки является последовательным и требует средних и крупных масштабов
Ваши рабочие нагрузки не нуждаются в гарантиях ACID	Требуются гарантии ACID
Данные являются динамическими и часто меняются	Данные являются прогнозируемыми и хорошо структурированными
Данные могут быть выражены без связей	Данные лучше выразить реляционно
Высокая скорость записи и безопасность записи не являются критическими	Безопасность записи является требованием
Получение данных является простым и, как правило, является плоским	Работа с сложными запросами и отчетами
Для данных требуется широкое географическое распределение	Ваши пользователи являются более централизованными
Ваше приложение будет развернуто на оборудовании для товара, например в общедоступных облаках	Приложение будет развернуто на большом и высоком оборудовании.

В следующих разделах мы рассмотрим параметры, доступные в облаке Azure для хранения и управления собственными данными в облаке.

База данных как услуга

Для начала можно подготовить виртуальную машину Azure и установить для каждой службы выбранную базу данных. Хотя вы бы могли получить полный контроль над средой, вы отказаться от множество встроенных функций облачной платформы. Кроме того, вы несете ответственность за управление виртуальной машиной и базой данных для каждой службы. Такой подход может быстро занять много времени и затрат.

Вместо этого облачные приложения применяют службы данных, предоставляемые в качестве базы данных в качестве службы (DBaaS). Эти службы полностью управляются поставщиком облачных служб, обеспечивающими встроенную безопасность, масштабируемость и мониторинг. Вместо того чтобы присвоить службе, вы просто принимаете ее в качестве резервной службы. Поставщик управляет ресурсами в масштабе и несет ответственность за производительность и обслуживание.

Их можно настроить в зонах доступности облака и регионах для обеспечения высокой доступности. Все они поддерживают JIT-поддержку и модель с оплатой по мере использования. В Azure доступны различные виды управляемых служб данных, каждый из которых имеет определенные преимущества.

Сначала мы рассмотрим реляционные службы DBaaS Services, доступные в Azure. Вы увидите, что база данных Microsoft Флагманское SQL Server доступна вместе с несколькими вариантами с открытым кодом. Затем мы поговорим о службах данных NoSQL в Azure.

Реляционные базы данных Azure

Для встроенных в облако микрослужб, требующих реляционных данных, Azure предлагает четыре управляемых предложения в виде услуги (DBaaS), показанные на рисунке 5-11.

Рис. 5-11. Управляемые реляционные базы данных, доступные в Azure

На предыдущем рисунке обратите внимание на то, как каждая из них находится на общей DBaaS инфраструктуре, которая содержит ключевые возможности без дополнительных затрат.

Эти функции особенно важны для организаций, которые подготавливают большое количество баз данных, но имеют ограниченные ресурсы для их администрирования.
Вы можете подготавливать базу данных Azure за считаные минуты, выбрав объем вычислительных ядер, память и базовое хранилище. Вы можете масштабировать базу данных в режиме реального времени и динамически настраивать ресурсы без простоя.

База данных SQL Azure

Группы разработки с опытом в Microsoft SQL Server должны учитывать базу данных SQL Azure. Это полностью управляемая реляционная база данных как услуга (DBaaS) на основе ядро СУБД Microsoft SQL Server. Служба использует множество функций, которые находятся в локальной версии SQL Server и запускают последнюю стабильную версию ядро СУБД SQL Server.

Для использования с микрослужбой, встроенной в облако, доступна база данных SQL Azure с тремя вариантами развертывания:

• Отдельная база данных представляет полностью управляемую базу данных SQL, работающую на сервере базы данных SQL Azure в облаке Azure. База данных считается включенной , так как она не имеет зависимостей конфигурации на базовом сервере базы данных.

• Управляемый экземпляр — это полностью управляемый экземпляр Microsoft SQL Server ядро СУБД, обеспечивающий совместимость почти 100% с локальной SQL Server. Этот параметр поддерживает большие базы данных размером до 35 ТБ и размещается в виртуальной сети Azure для лучшей изоляции.

• Сервер базы данных SQL Azure — это уровень вычислений для одной базы данных, которая автоматически масштабируется на основе спроса на рабочую нагрузку. Счета выставляются только за количество вычислений, использованных в секунду. Служба хорошо подходит для рабочих нагрузок с временными и непредсказуемыми шаблонами использования, смешанными с периодами бездействия. Уровень вычислений «бессерверный» также автоматически приостанавливает базы данных в течение неактивных периодов, чтобы взиматься только плата за хранилище. Он автоматически возобновляется при возврате действия.

Помимо традиционного стека Microsoft SQL Server в Azure также реализованы управляемые версии трех популярных баз данных с открытым исходным кодом.

Базы данных с открытым исходным кодом в Azure

Реляционные базы данных с открытым исходным кодом стали популярным выбором для облачных приложений. Многие предприятия применяют их к коммерческим продуктам базы данных, особенно для экономии затрат. Многие группы разработчиков повышают свою гибкость, ориентированную на сообщества разработку и экосистему средств и расширений. Базы данных с открытым исходным кодом можно развертывать в нескольких облачных поставщиках, что позволяет сократить затраты на блокировку поставщиков.

Разработчики могут легко размещать любую базу данных с открытым кодом на виртуальной машине Azure. При обеспечении полного контроля этот подход полагается на обработчик для управления, мониторинга и обслуживания базы данных и виртуальной машины.

Однако корпорация Майкрософт сохраняет свои обязательства по обеспечению «открытой платформы» в Azure, предлагая несколько популярных баз данных с открытым кодом в качестве полностью управляемых DBaaS Services.

База данных Azure для MySQL

MySQL — это реляционная база данных с открытым исходным кодом и основа для приложений, построенных на стеке программного обеспечения лампы. Широко выбрано для интенсивных рабочих нагрузок чтения, оно используется многими крупными организациями, включая Facebook, Twitter и YouTube. Выпуск Community Edition предоставляется бесплатно, а выпуск Enterprise требует приобретения лицензии. Продукт, изначально созданный в 1995, был приобретен корпорацией Sun Microsystems в 2008. Oracle приобрели Sun и MySQL в 2010.

База данных Azure для MySQL — это управляемая служба реляционной базы данных, основанная на ядре сервера MySQL с открытым кодом. Он использует MySQL Community Edition. Сервер MySQL Azure является административной точкой для службы. Это тот же модуль MySQL Server, который используется для локальных развертываний. Подсистема может создать отдельную базу данных на один сервер или несколько баз данных на один сервер с общими ресурсами. Вы можете продолжать управлять данными с помощью одних и тех же средств с открытым кодом без необходимости изучать новые навыки или управлять виртуальными машинами.

База данных Azure для MariaDB

MariaDB Сервер — это еще один популярный сервер базы данных с открытым кодом. Он был создан как вилка MySQL, когда компания Oracle приобрела Sun Microsystems, которая владеет MySQL. Цель заключается в том, чтобы MariaDB оставался открытым исходным кодом. Поскольку MariaDB является вилкой MySQL, определения данных и таблиц совместимы, а клиентские протоколы, структуры и интерфейсы API — Close-компиляция.

MariaDB имеет надежное сообщество и используется многими крупными предприятиями. Несмотря на то, что Oracle продолжит поддерживать, улучшать и поддерживать MySQL, MariaDB Foundation управляет MariaDB, позволяя получить доступ к продуктам и документации.

База данных Azure для MariaDB — это полностью управляемая реляционная база данных как услуга в облаке Azure. Служба основана на ядре сервера MariaDB Community Edition. Она может обслуживать критически важные рабочие нагрузки с прогнозируемой производительностью и динамической масштабируемостью.

База данных Azure для PostgreSQL

PostgreSQL — это реляционная база данных с открытым исходным кодом в течение более 30 лет активной разработки. PostgresSQL обеспечивает надежную репутацию надежности и целостности данных. Он обладает широкими возможностями, совместимыми с SQL и считается более производительным, чем MySQL, особенно для рабочих нагрузок с сложными запросами и большими операциями записи. Многие крупные предприятия, включая Apple, Red Hat и Fujitsu, имеют встроенные продукты, использующие PostgreSQL.

База данных Azure для PostgreSQL — это полностью управляемая служба реляционных баз данных, основанная на ядре СУБД Postgres с открытым исходным кодом. Служба поддерживает множество платформ разработки, включая C++, Java, Python, Node, C # и PHP. Вы можете перенести базы данных PostgreSQL в нее с помощью средства интерфейса командной строки или службы Azure Data Migration Service.

База данных Azure для PostgreSQL доступна с двумя вариантами развертывания:

• Вариант развертывания с одним сервером — это центральная точка администрирования для нескольких баз данных, в которых можно развернуть множество баз данных. Цены структурированы для каждого сервера на основе ядер и хранилища.

• Параметр Цитус обеспечивает технологию Цитус DATA Technology. Она обеспечивает высокую производительность, горизонтальное масштабирование отдельной базы данных на сотнях узлов, чтобы обеспечить высокую производительность и масштабируемость. Этот параметр позволяет подсистеме разместить больше данных в памяти, параллельно выполнять запросы на сотни узлов и быстрее индексировать данные.

NoSQL данных в Azure

Cosmos DB — полностью управляемая глобально распределенная служба базы данных NoSQL в облаке Azure. Он принят многими крупными компаниями по всему миру, включая Coca-Cola, Skype, Ексксонмобил и Liberty.

Если вашим службам требуется быстрый отклик из любой точки мира, высокой доступности или масштабируемости, Cosmos DB является отличным выбором. На рис. 5-12 показано Cosmos DB.

Рис. 5-12. Обзор Cosmos DB

На предыдущем рисунке представлено множество встроенных возможностей облака, доступных в Cosmos DB. В этом разделе мы рассмотрим их Подробнее.

Глобальная поддержка

Облачные приложения часто имеют глобальную аудиторию и нуждаются в глобальном масштабе.

Базы данных Cosmos можно распределять по регионам или по всему миру, размещая данные ближе к пользователям, улучшая время отклика и сокращая задержку. Вы можете добавить или удалить базу данных из региона, не прибегая к приостановке или повторному развертыванию служб. В фоновом режиме Cosmos DB прозрачно реплицирует данные в каждый из настроенных регионов.

Cosmos DB поддерживает кластеризацию Active/Active на глобальном уровне, позволяя настраивать любой регион базы данных для поддержки операций записи и чтения.

Протокол с несколькими хозяевами является важной функцией в Cosmos DB, которая обеспечивает следующие функциональные возможности:

• Неограниченная эластичная запись и масштабируемость чтения.

• доступность для чтения и записи на 99,999 % по всему миру;

• гарантированные операции чтения или записи, обслуживаемые менее чем за 10 миллисекунд в 99-м процентиле.

С помощью Cosmos DB API-интерфейсов с несколькимиадресами микрослужба автоматически узнается о ближайшем регионе Azure и отправляет в нее запросы. Ближайший регион определяется Cosmos DB без каких-либо изменений конфигурации. Если регион станет недоступным, функция множественной адресации автоматически направит запросы в следующий ближайший доступный регион.

Поддержка нескольких моделей

При изменении платформы монолитных приложений на облачную архитектуру, группам разработчиков иногда приходится переносить хранилища данных с открытым кодом NoSQL. Cosmos DB может помочь вам сохранить инвестиции в эти NoSQL хранилища данных с помощью своей платформы многомодели Data Model . В следующей таблице приведены поддерживаемые API совместимостиNoSQL.

Поставщик	Описание
API SQL	Собственный API, поддерживающий документы JSON и запросы на основе SQL
API MongoDB	Поддержка API-интерфейсов Mongo DB и документов JSON
API Gremlin	Поддерживает API Gremlin с узлами на основе графов и представлениями данных с краевыми данными
API Cassandra	Поддерживает API Касандра для представлений данных в расширенных столбцах
API таблиц	Поддержка хранилища таблиц Azure с расширенными возможностями Premium
API etcd	Включает Cosmos DB в качестве резервного хранилища для кластеров службы Kubernetes Azure.

Группы разработчиков могут перенести существующие базы данных Mongo, Gremlin или Cassandra в Cosmos DB с минимальными изменениями данных или кода. Для новых приложений группы разработчиков могут выбрать один из вариантов с открытым исходным кодом или встроенную модель API SQL.

На внутреннем уровне Cosmos хранит данные в простом формате структуры, который состоит из примитивных типов данных. Для каждого запроса ядро СУБД преобразует примитивные данные в выбранное представление модели.

В предыдущей таблице обратите внимание на параметр API таблиц . Этот API является развитием хранилища таблиц Azure. Они используют одну и ту же базовую модель таблицы, но Cosmos DB API таблиц добавляет расширения Premium, недоступные в API службы хранилища Azure. В следующей таблице перечислены функции, которые можно сравнить.

Микрослужбы, использующие хранилище таблиц Azure, можно легко перенести на Cosmos DB API таблиц. Изменения кода не требуются.

Настраиваемая согласованность

Ранее в разделе реляционной версии VS. NoSQL мы обсуждали тему согласованности данных. Согласованность данных — это целостность данных. Облачные службы с распределенными данными полагаются на репликацию и должны обеспечить фундаментальный компромисс между согласованностью операций чтения, доступности и задержкой.

Большинство распределенных баз данных позволяют разработчикам выбирать между двумя моделями согласованности: строгая согласованность и окончательная согласованность. Строгая согласованность является золотым стандартом для программирования данных. Он гарантирует, что запрос всегда будет возвращать самые актуальные данные, даже если система должна потребовать задержки в ожидании репликации обновления во всех копиях базы данных. Хотя база данных, настроенная для окончательной согласованности , будет возвращать данные немедленно, даже если эти данные не являются самой последней копией. Последний вариант обеспечивает повышенную доступность, большую масштабируемость и повышает производительность.

Azure Cosmos DB предлагает пять четко определенных моделей согласованности , показанных на рисунке 5-13.

Рис. 5-13. Cosmos DB уровней согласованности

Эти параметры позволяют выполнять точные и детализированные компромиссы для обеспечения согласованности, доступности и производительности данных. Уровни представлены в следующей таблице.

Уровень согласованности	Описание
Уровень согласованности «Итоговая»	Нет гарантий упорядочивания для операций чтения. В конечном итоге реплики будут согласованы.
Постоянный префикс	Операции чтения по-прежнему выполняются, но данные возвращаются в порядке их написания.
Сеанс	Гарантирует возможность чтения любых данных, записанных во время текущего сеанса. Это уровень согласованности по умолчанию.
Ограниченное устаревание	Считывает записи в конце по указанному интервалу.
Уровень согласованности «Строгая»	Операции чтения гарантированно возвращают последнюю зафиксированную версию элемента. Клиент никогда не видит Незафиксированное или частичное чтение.

В статье, посвященной 9-шарику: Cosmos DB уровнях согласованности, Microsoft Program Manager Джереми ликнесс (предоставляет отличное объяснение пяти моделей.

Секционирование

Azure Cosmos DB поддерживает автоматическое секционирование для масштабирования базы данных в соответствии с потребностями производительности облачных служб.

Управление данными в Cosmos DB данных осуществляется путем создания баз данных, контейнеров и элементов.

Контейнеры находятся в базе данных Cosmos DB и представляют независимую от схемы группу элементов. Элементы — это данные, которые добавляются в контейнер. Они представлены в виде документов, строк, узлов или ребер. Все элементы, добавленные в контейнер, автоматически индексируются.

Чтобы секционировать контейнер, элементы делятся на отдельные подмножества, называемые логическими секциями. Логические секции заполняются на основе значения ключа секции, связанного с каждым элементом в контейнере. На рис. 5-14 показаны два контейнера, каждый из которых имеет логическую секцию на основе значения ключа секции.

Рис. 5-14. механизм секционирования Cosmos DB

Обратите внимание, что в предыдущем рисунке каждый элемент включает ключ раздела «City» или «аэропорт». Ключ определяет логическую секцию элемента. Элементы с кодом города назначаются контейнеру слева, а элементы с кодом аэропорта — контейнеру справа. Сочетание значения ключа секции со значением идентификатора создает индекс элемента, однозначно определяющий элемент.

На внутреннем уровне Cosmos DB автоматически управляет размещением логических секций в физических секциях, чтобы удовлетворить потребности в масштабируемости и производительности контейнера. По мере увеличения пропускной способности приложения и требований к хранилищу Azure Cosmos DB повторно распределяет логические секции между большим количеством серверов. Операции распространения управляются Cosmos DB и вызываются без прерывания или простоя.

Базы данных NewSQL

Невскл — это новая технология баз данных, которая сочетает распределенную масштабируемость NoSQL с ГАРАНТИЯми ACID в реляционной базе данных. Базы данных Невскл важны для бизнес-систем, которые должны обрабатывать большие объемы данных, в распределенных средах с полной поддержкой транзакций и соответствием ACID. Хотя база данных NoSQL может обеспечить массовую масштабируемость, она не гарантирует согласованности данных. Временные проблемы несоответствия данных могут полагаться на группу разработчиков. Разработчики должны создавать меры безопасности в коде микрослужбы для управления проблемами, вызванными непоследовательными данными.

Облачная инфраструктура машинного кода (КНКФ) включает в себя несколько проектов баз данных Невскл.

Проект	Характеристики
Коккроач DB	Глобальная, совместимая с ACID реляционная база данных, которая масштабируется глобально. Добавьте новый узел в кластер, и Коккроачдб подбирает баланс данных между экземплярами и географическими регионами. Он создает, управляет и распространяет реплики для обеспечения надежности. Это открытый исходный код и свободно доступен.
тидб	База данных с открытым исходным кодом, поддерживающая гибридные рабочие нагрузки транзакций и аналитической обработки (HTAP). Эта функция совместима с MySQL и обеспечивает горизонтальную масштабируемость, строгую согласованность и высокий уровень доступности. Тидб действует как сервер MySQL. Вы можете продолжать использовать существующие клиентские библиотеки MySQL, не требуя внесения значительных изменений в код приложения.
югабитедб	Распределенная база данных SQL с открытым исходным кодом и высокой производительностью. Она поддерживает низкую задержку запросов, устойчивость к сбоям и глобальному распределению данных. Югабитедб является Постгрессскл совместимым и обрабатывает масштабируемые РЕЛЯЦИОНные и масштабируемые рабочие нагрузки OLTP в Интернете. Продукт также поддерживает NoSQL и совместим с Cassandra.
витесс	Витесс — это решение базы данных для развертывания и масштабирования больших кластеров экземпляров MySQL и управления ими. Он может работать в архитектуре общедоступного или частного облака. Витесс объединяет и расширяет множество важных функций и функций MySQL и поддерживает вертикальное и горизонтальное сегментирование. Порожденный YouTube, Витесс обслуживает весь трафик YouTube с 2011.

Проекты с открытым исходным кодом, приведенные на предыдущем рисунке, доступны в облаке машинного кода для вычислений. Три предложения — это полные продукты базы данных, которые включают поддержку .NET. Другой, Витесс, — это система кластеризации баз данных, которая горизонтально масштабирует крупные кластеры экземпляров MySQL.

Ключевая цель проектирования для баз данных Невскл заключается в том, чтобы работать изначально в Kubernetes, используя преимущества отказоустойчивости и масштабируемости платформы.

Базы данных Невскл предназначены для использования в временных облачных средах, где базовые виртуальные машины могут быть перезапущены или перепланированы в заданное время. Базы данных предназначены для сохранения сбоев узлов без потери данных и простоя. Коккроачдб, например, может избежать потери компьютера, сохраняя три согласованных реплики любых данных на узлах в кластере.

Kubernetes использует конструкцию служб , чтобы позволить клиенту обращаться к группе идентичных процессов баз данных невскл из одной записи DNS. Путем разделения экземпляров базы данных по адресу службы, с которой она связана, можно масштабироваться без нарушения работы существующих экземпляров приложения. Отправка запроса любой службе в заданное время всегда приведет к тому же результату.

В этом сценарии все экземпляры базы данных равны. Нет первичных или вторичных связей. Такие методы, как репликация с согласия в коккроачдб, позволяют любому узлу базы данных работать с любыми запросами. Если узел, получающий запрос с балансировкой нагрузки, содержит данные, необходимые для локального входа, он немедленно реагирует на него. В противном случае узел станет шлюзом и перенаправит запрос соответствующим узлам, чтобы получить правильный ответ. С точки зрения клиента каждый узел базы данных один и тот же: они отображаются как единая логическая база данных с гарантированной согласованностью системы с одним компьютером, несмотря на наличие десятков или даже сотен узлов, работающих в фоновом режиме.

Подробный обзор механизмов работы с базами данных Невскл см. в разделе « тире: четыре свойства Kubernetes-Native баз данных ».

Перенос данных в облако

Одной из более ресурсоемких задач является перенос данных с одной платформы данных на другую. Служба Azure Data Migration Service может помочь в ускорении таких усилий. Он может перенести данные из нескольких внешних источников базы данных в платформы данных Azure с минимальным временем простоя. Целевыми платформами являются следующие службы:

• База данных SQL Azure
• База данных Azure для MySQL
• База данных Azure для MariaDB
• База данных Azure для PostgreSQL
• Cosmos DB

Служба предоставляет рекомендации по выполнению изменений, необходимых для выполнения миграции, как малых, так и больших.

Структура реляционной базы данных — Основы реляционных баз данных

PostgreSQL — СУБД, созданная для работы с реляционными базами данных. Понятие «реляционная» мы рассмотрим в уроке, посвященном реляционной модели, а сейчас сосредоточимся на её прикладных аспектах. В этом уроке обзорно рассказывается о том, как устроены базы данных, а уже начиная со следующего, мы начнём создавать базу собственными руками.

Данные в реляционных базах данных представлены в табличном виде и хранятся в таблицах. Такая структура очень напоминает Microsoft Excel. Каждая строка в такой таблице — это связанный набор данных, относящийся к одному предмету.

Разные таблицы предназначены для хранения информации о различных предметах: например, пользователи, статьи или заказы в интернет-магазине. В типичных веб-приложениях таблиц десятки и сотни. В больших — тысячи. На Хекслете их несколько сотен.

У таблиц в базе данных есть определённая структура, которая включает в себя фиксированный набор столбцов (говорят: «полей»). Поля расположены в строго определённом порядке, и каждое поле имеет своё уникальное имя в рамках одной таблицы. Кроме того, у таблицы есть имя, которое, как правило, уникально в рамках одной базы данных. Имя таблицы и её структура задаются при создании, но могут быть изменены впоследствии.

Каждому столбцу сопоставлен тип данных. Тип данных ограничивает набор допустимых значений, которые можно присвоить столбцу, и определяет смысловое значение данных для вычислений. Например, в столбец числового типа нельзя записать обычные текстовые строки, но зато его данные можно использовать в математических вычислениях. И наоборот, если столбец имеет тип текстовой строки, для него допустимы практически любые данные, но он непригоден для математических действий (хотя другие операции, например, конкатенация строк, возможны).

Число строк в таблице переменно — оно отражает текущее количество находящихся в ней данных. В отличие от таблиц в Exсel, в таблицах реляционных баз данных нет никаких гарантий относительно порядка строк в таблице. Он может быть любым. При необходимости этот порядок можно задать с помощью языка SQL, который рассматривается далее по курсу.

Количество данных в разных таблицах варьируется очень сильно. Многие справочные таблицы, которые содержат некоторые фиксированные списки (например, список стран) очень небольшие, количество записей в них варьируется от нескольких штук до нескольких сотен. Другие таблицы, напротив, могут иметь значительные размеры. От сотен тысяч до десятков миллионов записей. Ну и совсем большие содержат сотни миллионов и даже миллиарды записей.

Пример описания таблицы с именем users (на псевдоязыке):

Структура

users

first_name string

Определение отношения Merriam-Webster

относительно

| \ ri-ˈlā-shnəl

, -shə-nᵊl \

2

: характеризуется или состоит из отношений

3

: , имеющий функцию, главным образом, указание отношения синтаксиса

имеет условно в ему повезло , реляционное в он ушел

4

: , относящийся к, использованию или способу организации данных в базе данных таким образом, чтобы они воспринимались пользователем как набор таблиц.

Что такое реляционное мышление? Автор: Дидье Дебез

Прописываем вместе: Руководство по психофармакологии (в мягкой обложке)

59 долларов.00

Скоро появится — доступен для предварительного заказа

Описание

Что, если бы врачи-психиатры и врачи первичной медико-санитарной помощи, лечащие психические расстройства, вместо того, чтобы действовать только как разносчики лекарств, также сотрудничали бы с пациентами при назначении лекарств? Это простой, но глубокий сдвиг в подходе к психофармакологии, и в книге «Вместе прописывать лекарства» Уоррен Кингхорн и Авраам Нуссбаум утверждают, что такого рода построение человеческих отношений имеет решающее значение для более эффективного назначения лекарств и достижения справедливости в отношении здоровья.

В то время как многие другие книги посвящены тому, что прописывать при определенных состояниях, этот том больше касается того, как прописывать лекарства: как разговаривать с пациентами о лекарствах, как понимать культурные и социальные факторы, влияющие на отношения между врачами и пациентами к лекарствам и как построить доверительные отношения в отношениях.

Каждая глава предлагает практическое введение по крайней мере в одну ключевую концепцию или навык, от культурного формирования и структурной компетентности до согласования и назначения лекарств.Профили, богатые личными анекдотами, разнообразной группы опытных клиницистов служат привлекательной реальной основой для научно обоснованных стратегий построения прочных союзов в контексте 13 категорий психических расстройств, в том числе: — шизофрения — биполярное расстройство — серьезные депрессивное расстройство — Генерализованное тревожное расстройство — Нейрокогнитивные расстройства — Пограничное расстройство личности

Проводя контраст между дозирующей и коллаборационной моделью, «Назначение вместе» побуждает клиницистов не просто смотреть на своих пациентов, но и вместе с ними смотреть на их жизненный опыт, чтобы понимать их истории, а также межличностный и социальный контекст — все с целью вернуть пациентам свободу действий и дать им возможность ставить значимые цели и быть активными участниками своего собственного процветания.

Об авторе

Уоррен А. Кингхорн, доктор медицинских наук, адъюнкт-профессор психиатрии в Медицинском центре Университета Дьюка; Эстер Коллифлауэр адъюнкт-профессор практики пастырского и нравственного богословия и содиректор инициативы по теологии, медицине и культуре в Duke Divinity School; и штатный психиатр в Медицинском центре Дарема, штат Вирджиния в Дареме, Северная Каролина. Абрахам М. Нуссбаум, доктор медицины, MTS, является адъюнкт-профессором психиатрии и помощником декана последипломного медицинского образования в Медицинской школе Университета Колорадо и главным специалистом по образованию в Денвере. Здоровье в Денвере, Колорадо.

Онтология отношений, Христос Яннарас, перевод Нормана Рассела — Книжный магазин Святого Креста

Как устроен человек? Есть ли трансцендентная причина существования? Начиная с этих вопросов, Христос Яннарас исследует то, что мы знаем о себе как о желающих, мыслящих, сексуальных существах, и предлагает, как мы можем преодолеть предопределения природы, чтобы войти в другой способ существования, способ, который позволяет нам в конечном итоге разделить личная инаковость божественного существа.Эта книга основывается на представлении о человеческой личности, которое Яннарас уже сформулировал в своих предыдущих работах, и развивает его в новых увлекательных направлениях.

«Христос Яннарас в течение нескольких десятилетий был одним из самых плодовитых, оригинальных и современных православных писателей в Греции. Он, возможно, является одним из самых значительных христианских философов в Европе, и замечательно иметь возможность приветствовать это продолжительное предприятие. сделать его доступным для англоязычной аудитории «. — Роуэн Уильямс, архиепископ Кентерберийский

«В этой недавней работе Христос Яннарас противостоит редукционистским утверждениям, выдвинутым некоторыми нейробиологами, и в диалоге с Жаком Лаком размышляет о значимости отношений с Другим для конституции человеческой личности.Все в нас проявляется как форма стремления к жизни как отношению. Именно эта динамика отношений формирует наш способ существования, выходя за рамки детерминизма природы и открывая нам переживание свободы, самопожертвования, любви и красоты. В свете изначально относительной конституции человеческого существования Яннарас представляет многозначительное перечитывание христианской веры — особенно доктрины первородного греха — и предлагает новый захватывающий подход к проблемам зла и смерти.Эта вдохновляющая книга — самое долгожданное дополнение к серии статей «Яннарас» компании Holy Cross Ortho, «Православная пресса». »- Базилио Петра, профессор нравственного богословия факультета теологии Центральной Италии (Флоренция)

Норман Рассел, переводчик.

Мягкая обложка.

RELATIONAL IT, INC. | Каталог компаний Нью-Гэмпшира

RELATIONAL IT, INC. Была зарегистрирована 18 января 2012 года как внутренняя коммерческая корпорация с адресом 383 Central Avenue, Suite 259, Dover, NH, 03820, США.Идентификационный номер предприятия — 664666. В этом предприятии зарегистрировано 2 должностных лица.
Имя агента этого бизнеса: Корсон, Грег.
Бизнес-статус сейчас Хорошая репутация.

Relational It, Inc. работает 9 лет 4 месяца и 13 дней с момента регистрации.

Наименование фирмы:

RELATIONAL IT, INC.

Тип бизнеса:

Корпорация внутренней прибыли

Дата образования:

18 января 2012 г.

Имя в государстве регистрации:

Нет в наличии

Дата образования в юрисдикции:

18.01.2012

Адрес главного офиса:

383 Central Avenue, Suite 259, Dover, NH, 03820, США

Адрес получателя:

PO Box 22103, Portsmouth, NH, 03802, USA

Последний годовой отчет Год:

2020

Юридический адрес:

55 Main Street S130, Ньюмаркет, NH, 03857, США

Зарегистрированный почтовый адрес:

55 Main Street S130, Ньюмаркет, NH, 03857, США

Реляционных контрактов уделяется повышенное внимание в энергетическом секторе — Осборн Кларк

Что подразумевают «добросовестные» обязательства, заложенные в долгосрочные энергетические контракты, и что они означают на практике?

Проектирование, строительство и эксплуатация основных возобновляемых источников энергии часто структурируются по контрактам под видом EPC (инженер, закупка и строительство), EPCOM (инженер, закупка, строительство, эксплуатация и техническое обслуживание), BOOT (строительство, владение, эксплуатация и передача). ), O&M (Эксплуатация и техническое обслуживание), СП (совместные предприятия) и другие, слишком многочисленные, чтобы их перечислить.

Соответствующие заинтересованные стороны этих контрактов вкладывают много времени и денег в успешную реализацию проекта. Перспектива гарантированного дохода, часто поддерживаемого государственными фондами, очень привлекательна. Однако в равной степени ставки высоки, чтобы обеспечить максимальную производительность на этапах проектирования, строительства и эксплуатации.

Долгосрочный характер и тесное сотрудничество между различными заинтересованными сторонами этих контрактов означает, что они могут считаться «связанными», что часто подразумевает подразумеваемые условия добросовестности между сторонами.

Последствия добросовестных обязательств можно только приветствовать. Однако, учитывая, что в английском договорном праве по-прежнему нет общего требования добросовестности, перспектива потенциально быть связанным подразумеваемым условием добросовестности требует тщательного рассмотрения.

Что такое добросовестность?

Одно из наиболее известных определений добросовестности в соответствии с английским законодательством взято из дела CPC Group v Qatari Diar Real Estate [2010] EWHC 1535 (см. Параграф 246), где «o обязательство о предельной добросовестности » было описывается как: « придерживаться духа контракта… и соблюдать разумные коммерческие стандарты добросовестности, и быть верным согласованной общей цели, и действовать в соответствии с оправданными ожиданиями [друг друга]».

Эти концепции явно субъективны, и то, что именно требуется в соответствии с обязательством добросовестности, будет зависеть от самого контракта.

Что такое реляционный договор?

В последние годы концепция реляционных контрактов привлекает все большее внимание, поскольку стороны реляционного контракта могут быть связаны подразумеваемой обязанностью добросовестности по отношению друг к другу. Другими словами, если договор считается «реляционным», по закону можно утверждать, что дополнительная обязанность, помимо той, которая изложена в договоре, обяжет стороны действовать добросовестно.

Что представляет собой реляционный договор, недавно рассматривался в 2019 году в деле Бейтс против почтового отделения [2019] EWHC 606 (QB), в котором были изложены девять ориентировочных характеристик. Этот тест обсуждался в 2020 году в контексте 25-летнего проекта частной финансовой инициативы (PFI) по переработке отходов в энергию, и он был заключен в этом случае: «25-летний контракт PFI является парадигмальным примером реляционного контракта в который закон подразумевает обязанность добросовестности «, ссылаясь на такие факторы, как долгосрочные, тесные и совместные отношения сторон, высокая степень доверия, уверенности, общения и сотрудничества, исключительность между сторонами и существенные инвестиции обеих сторон (см. Essex CC v UBB Waste (Essex) Limited [2020] EWHC 1581 (TCC)).

Напротив, контракт на обслуживание, ремонт и капитальный ремонт в течение 10 лет в отношении 27 новых авиационных двигателей был признан нереляционным на том основании, что контракт был прямо оговорен как не совместное предприятие или партнерство и разрешила субаренду как двигателей, так и предоставление услуг (см. Cathay Pacific Airways Limited против Lufthansa Technik AG [2020] EWHC 1789 (Ch)).

Когда это применимо к энергетическим контрактам?

В контексте энергетических контрактов, если, например, разработка солнечной электростанции осуществляется в рамках совместного предприятия со значительными инвестициями партнеров по совместному предприятию, наряду с сотрудничеством в проектировании, разработке, строительстве и эксплуатации электростанции в течение 25-летний период, это будет иметь хорошие шансы на то, чтобы стать реляционным контрактом.

Аналогичный набор обстоятельств может возникнуть в контексте договоров покупки или эксплуатации и технического обслуживания, когда в энергетическом секторе имеется несколько сложных договорных соглашений, которые можно рассматривать как относительные.

Если договор является реляционным и существует подразумеваемый термин добросовестности, это может проявляться по-разному, но чаще всего мы видим, что добросовестность проявляется в ответ на расторжение, изменения, исполнение опционов и другие вопросы, которые находятся между явно четко сформулированные договорные права и средства правовой защиты.

Объем терминов, требующих честной деловой практики, сотрудничества или аналогичных, по своей природе потенциально широк и туманен. Это подрывает ожидания сторон в отношении договорной определенности в соответствии с английским правом.

Комментарий OC

Что касается практических советов, по-прежнему важно определить объем обязательств, которые будут составлять договор между сторонами. Если контракт должен включать в себя обязанности добросовестности или честности, справедливости и т. Д.лучше всего заявить об этом прямо. В качестве альтернативы, если вы хотите избежать добросовестной борьбы, самое простое решение — прямо исключить их.

Теория реляционной диалектики

Введение

Диалектика отношений — это концепция в теориях коммуникации, которую предложили профессора Лесли Бакстер и Барбера М. Матгомери в 1988 году, концепция фокусируется на противоречиях во взаимоотношениях. Диалектика отношений уходит корнями в концепцию крайности, которая поддерживает источники противоположного.Эта философская концепция отражает напряженность, существующую в отношениях. Упомянутая концепция исходит из противоречий, возникающих, когда два человека с разными различиями поддерживают отношения.

Теория реляционной диалектики

Отношения — это союз, в котором два человека с разным происхождением во многом идут на компромисс. Люди непостоянно испытывают внутреннее напряжение во время отношений. Со временем давление будет повторяться по своей природе, и из-за этих крайних тенденций отношения сохранятся.Например, рассмотрим точку между гармонией и разделением. Паттерны общения, вызывающие постоянное состояние нестабильности, наоборот, способствуют поддержанию отношений.

Концепции

• Противоречия — в диалектике отношений концепция состоит в том, что крайнее противоположное имеет характеристики своей противоположности
• Тотальность — в диалектике отношений целостность возникает, когда противоположности объединяются. Таким образом, отношения уравновешиваются противоречиями и только тогда достигают полноты
• Процесс — диалектика отношений может быть постигнута через различные социальные процессы.Эти процессы одновременно продолжаются в рамках отношений повторяющимся образом
• Praxis — отношения развиваются с опытом, и оба человека эффективно взаимодействуют и общаются для реализации своих потребностей. Праксис — это концепция практической возможности принимать решения в отношениях, несмотря на противоположные желания и потребности

Самая распространенная диалектика в отношениях —

1. Открытость и закрытость

В отношениях оба партнера ожидают открытости в общении, чтобы быть надежным, а также поддерживать здоровые отношения.Но напротив, человек желает уединения.

2. Определенность и неопределенность

Уверенность — один из факторов, связывающих отношения. Это обещание, которое человек выполняет, и делает его комфортным для обеих сторон. Но, напротив, такая предсказуемость делает отношения унылыми, а значит, элемент неожиданности или двусмысленности подстегивает отношения.

3. Связность и обособленность

Чтобы отношения продолжались, люди должны быть связаны физически и морально.Но наоборот, слишком большая взаимосвязь может размыть индивидуальность человека.

Управление диалектикой отношений

• Чередование — альтернативный приоритет проблем
• Отрицание — односторонность, столкнувшись с проблемой, игнорируя другую
• Сегментация — одностороннее решение проблемы. В отличие от отрицания, проблема возникает в других обстоятельствах
• Дезориентация — уход от проблемы путем прекращения отношений
• Баланс — сохранение баланса между ситуацией при решении проблемы
• Подтверждение — принятие проблемы для поддержания отношений
• Интеграция — обе стороны удовлетворены разработкой методов решения проблем

Приложения

Диалектика отношений может применяться при изучении межличностных отношений.Поведенческие изменения партнеров можно понять, применив противоречия, которые уравновешивают отношения. Чтобы поддерживать отношения, важно понимать основные концепции диалектов отношений.

Пример

Сэм и Сьюзен начали встречаться почти год, и однажды в идеальных отношениях возникли проблемы с обеих сторон. Как и каждая пара, они начали отношения, будучи открытыми друг другу, что вначале было комфортно, и со временем они оба начали жаждать уединения.