Склад база данных: Пример проектирования базы данных «СКЛАД» — Мегаобучалка

Пример проектирования базы данных «СКЛАД» — Мегаобучалка

Пусть имеется склад, на котором хранятся товары. Товары имеют определенное наименование и цену. Товары поступают на склад и уходят со склада. Проектируемая база данных должна позволять получать информацию о текущем состоянии склада, т.е. сведения о количестве и стоимости товаров на складе. В такой общей постановке задача перекрывает едва ли не половину реально используемых приложений СУБД. В качестве упрощения не будем учитывать «пересортицу», т.е. тот факт, что в реальности разные товары могут иметь одно наименование, и в то же время одни и те же товары могут иметь разные цены.

Кроме рассмотренной информации в проектируемой базе данных должны храниться сведения о внешних связях, например, о поставщиках и потребителях товаров.

В такой постановке задачи всю информацию удобно хранить в трех отдельных таблицах: сведения о товарах, информация о поставщиках и данные о потребителях.

Характеристики полей этих таблиц представлены в таблицах 1.1 – 1.3.

При вводе данных, очевидно, следует сначала заполнить таблицы «ПОКУПАТЕЛИ» и «ПОСТАВЩИКИ» для того, чтобы значения соответствующих полей в таблице «ТОВАРЫ» («Клиент» и «Поставщик») можно было взять уже из готовых таблиц.

Таблица 1.1 — Характеристики полей таблицы «ТОВАРЫ»

Таблица 1.2 — Характеристика полей таблицы «ПОКУПАТЕЛИ»

Таблица 1.3 — Характеристика полей таблицы «ПОСТАВЩИКИ»

СОЗДАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ

Создание таблиц

Начнем создание нашей информационно-справочной системы. При запуске ACCESS открывается диалоговое окно для определения режима работы
(рисунок 2.1).

Рисунок 2.1 — Диалоговое окно, открывающееся при запуске ACCESS

Сначала создадим новую базу данных:

qСоздать файлqНовая база данных Имя файла:=SKLADqСоздать,

после чего с помощью основного окна ACCESS База данных, приведенного на рисунке 1.3, будем создавать все остальные объекты.

Для создания таблиц выполняем следующую последовательность действий:

0 ТаблицыqСоздание таблицы в режиме конструктора

На экране при этом появляется пустой бланк характеристик полей БД, который мы должны заполнить.

Каждое поле обладает индивидуальными свойствами, задавая которые можно установить, как должны сохраняться, отображаться и обрабатываться данные. Набор свойств поля зависит от выбранного типа данных.

В таблице 2.1 приведено описание основных свойств полей.

Таблица 2.1 — Основные свойства полей базы данных

Смысл всех этих свойств понятен (тем более что по каждой графе при ее заполнении выводится короткая справка), а назначение все они имеют одно и то же: предоставить ACCESS дополнительную информацию для лучшей работы с вашими данными, поэтому принцип заполнения очень прост: если вы знаете (или думаете, что знаете), как заполнить графу, то – заполняете, если нет – то оставьте незаполненной, ACCESS что-нибудь придумает сам.

После определения всех полей таблицы следует указать, по меньшей мере, одно поле для использования его в качестве первичного ключа (ключевое поле), что не позволит вводить в таблицу повторяющиеся записи, поскольку поле первичного ключа должно содержать однозначный идентификатор для каждой записи. Это поле не может содержать одинаковое значение для двух различных записей.

В разработанной таблице «ТОВАРЫ» с учетом упрощений, сделанных в разделе 1.4, первичным ключом выберем поле «Товар». Ключ задается с помощью команды

Ø Правка Ø Ключевое поле

или с помощью соответствующей кнопки (с изображением ключа) на панели инструментов.

Достаточно часто в качестве ключевого поля в БД используется поле типа Номер, т.к. по его свойствам значение такого поля повторяться не может.

Структура таблицы «ТОВАРЫ» показана на рисунке 2.2.

Рисунок 2.2 — Структура базы «ТОВАРЫ»

Созданную таблицу нужно сохранить, дав ей имя, с помощью команд:

Ø Файл Ø Сохранить Имя таблицы :=ТОВАРЫ

После завершения создания таблицы «ТОВАРЫ», точно так же создаем еще две таблицы: «ПОСТАВЩИКИ» и «ПОКУПАТЕЛИ», которые будут содержать информацию о внешних связях нашей БД.

Структура этих таблиц показана на рисунках 2.3 и 2.4.

Рисунок 2.3 — Структура таблицы «ПОСТАВЩИКИ»

Рисунок 2.4 — Структура таблицы «ПОКУПАТЕЛИ»

Создание базы данных склада (стр. 1 из 3)

1. Исходные данные на проектирование:

На склад привозят товар из разных организаций и увозят в разные организации. Движение товаров сопровождается накладной и доверенностью. Накладную выписывает сторона, отдающая товар, доверенность — принимающая товар. Одна накладная и доверенность может сопровождать несколько товаров. В накладной указывается:

— номер, дата, организация поставщик, организация получатель, а также следующая информация о каждом товаре:

— наименование товара,

— кол-во,

— цена,

— стоимость.

В доверенности указывается: номер, дата, организация поставщик, организация получатель, номер платежного поручения, Ф.И.О. принимающего лица, номер накладной.

Выполняемые функции:

-учет движения товара

-возможность выборки по критериям

-информация об остатках на складе

Создание отчетов разнообразных отчетов, таких как:

— сколько товара и на какую сумму прибыло из определенной организации за определенный промежуток времени.

— сколько товара и на какую сумму куплено за определенный промежуток времени и кто ее получил.

— сколько товара и на какую сумму находилось на складе в определенный день.

Общие требования:

1. Разработать структуру базы данных.

2. Привести структуру базы к третьей нормальной форме.

3. Разработать программу ввода и коррекции информации (Access, MS SQL Server) включая проверку целостность и непротиворечивости базы данных.

Технические средства — ПЭВМ типа IBM PC.

Операционная система — MS Windows.

СУБД и инструментальные программные средства — по выбору разработчика.

Определение модели данных предусматривает указание множества допустимых информационных конструкций, мно­жества допустимых операций над данными и множества огра­ничений для хранимых значений данных.

Модель данных, с одной стороны, представляет собой формальный аппарат для описания информационных потребностей пользователей, а с другой — большинство СУБД ориенти­руются на конкретную модель данных, и, таким образом, если информационные потребности удается точно выразить сред­ствами одной из моделей данных, то соответствующая СУБД позволяет относительно быстро создать работоспособный фрагмент ИС.

Информационные конструкции, операции и ограничения моделей данных выбираются из достаточно небольшого мно­жества вариантов, характеризующего «крупные» информаци­онные объекты и операции. В частности, не допускается рас­смотрение отдельных символов данных, операций сложения атрибутов, ограничения на соответствие типов данных и т. п., что характерно для языков программирования.

Информационные объекты послужили основой для объек­тно-ориентированного проектирования систем, когда фикси­руется множество информационных объектов и действий над объектами. Типичный список действий включает в себя созда­ние/уничтожение объекта, редактирование объекта, фиксацию одного объекта в качестве части другого объекта, связывание объектов, синхронизацию действий над объектами.

Довольно-таки часто все названные объекты встраивают­ся в структуру отношений, которые можно считать простей­шими универсальными объектами.

Количество существенно различающихся моделей данных оп­ределяется наличием различных множеств информационных конструкций.

Хранимые в базе данные имеют определенную логическую структуру, то есть, представлены некоторой моделью, поддерживаемой СУБД. К числу важнейших относятся следующие модели данных:

1. инфологическая;

2. иерархическая;

3. сетевая;

4. реляционная;

5. объектно-ориентированная.

Инфологическая модель занимает особое положение по отношению к другим моделям. Она соответствует четвертому этапу построения слож­ной системы и дает формализованное описание проблемной области не­зависимо от структур данных. Инфологическая область моделирования данных охватывает естественные для человека концепции отображения реального мира.

Создание этой модели является первым шагом процесса формали­зации. В отличие от представления на естественном языке она в основ­ном исключает неоднозначность за счет использования средств формаль­ной логики.

Одно из главных понятий инфологической модели — объект. Это понятие связано с событиями: возникновение, исчезновение и измене­ние.

Объекты могут быть атомарными или составными.

Атомарный объект— это объект определенного типа, дальнейшее разложение которого на более мелкие объекты внутри дан­ного типа невозможно.

Составные объекты включают в себя множества объектов, кортежи объектов. Применяя это определение, рекурсивно можно полу­чить произвольную структуру составных объектов.

Обычно объект имеет некоторое свойство или взаимосвязь (связь) с другими объектами. Свойство может быть не определено формально, а лишь охарактеризовано как некоторое утверждение по поводу множе­ства объектов.

Инфологическая модель позволяет выделить три категории фактов: истинные, значимые и ложные.

С одной стороны, это обеспечивает мо­дели дополнительную гибкость, с другой — создает определенные слож­ности.

Различия между традиционными и инфологическими моделями данных аналогичны различию между мнением и истиной. Во многих моделях большинство сообщений относится к одной из двух катего­рий: истина или ложь. Инфологическая модель предполагает воз­можность представления любого сообщения с какой-то долей веро­ятности, т.е. в виде аналога мнения. Анализ такого сообщения воз­можен при учете конкретного контекста. В правильном контексте сообщение истинно. Но и ошибочное утверждение может рассматри­ваться как мнение.

Цель инфологического моделирования — формализация объектов реального мира предметной области и методов обработки информации в соответствии с поставленными задачами обработки и требованиями представления данных естественными для человека способами сбора и представления информации.

Инфологические модели позволяют получать произвольные пред­ставления простых событий. На их основе могут быть сконструированы также типы моделей, подобные поддерживаемым сильно типизирован­ными моделями.

В таких моделях ссылки на объекты и сами объекты разделены, а сообщения интерпретируются с учетом контекста. Это позволяет реали­зовать множественность ссылок и обеспечить разнообразие интерпре­тации.

Инфологическая модель может включать в себя ряд компонентов. Принципиальной особенностью этой модели является возмож­ность отображения как формализуемых средствами формальной логики процессов и объектов, так и не формализуемых в дальнейшем про­цессов.

Основными компонентами инфологической модели являются:

• описание предметной области;

• описание методов обработки;

• описание информационных потребностей пользователя. Инфологическая модель носит описательный характер. В силу некоторой произвольности форм описания в настоящее время не существует общепринятых способов ее построения. Используют аналитические методы, методы графического описания, системный подход.

Приложение “Склад ” предназначено для автоматизации деятельности торговых предприятий. С помощью программы ведется учет товаров на складе, удобной работы с предложениями фирм-поставщиков, ведения работы с входящими/исходящими документами. Кроме того, работа с этой программой должна вестись без всякого напряжения со стороны пользователя.

Программа «Склад» предназначена для облегчения учета движения товаров. Наиболее рутинными и в то же время наиболее ответственными процессами являются:

· ввод приходных документов с указанием поступивших товаров.

· Выписывание расходных документов.

· подготовка различных отчетов по движению товаров.

По перечню функций видно, что с помощью программы работа существенно упрощается.

Кроме того, появляется возможность быстро ориентироваться в огромной массе коммерческих предложений, анализировать спрос на те или иные виды товаров. Достоинства применения очевидны.

Вся информация для хранения в базе данных разбита на сущности и атрибуты по специфическим признакам. Каждая сущность представляет собой таблицу базы данных. Анализ описанной предметной области и решаемых задач позволяет выделить следующие сущности:

5. Физическое проектирование

До физического создания БД необходимо провести датологическое проектирование, т.е. построить логическую структуру БД, установить связи, нормализовать отношения.

традиционная и облачная / Хабр

Привет, Хабр! На тему архитектуры хранилищ данных написано немало, но так лаконично и емко как в статье, на которую я случайно натолкнулся, еще не встречал.

Предлагаю и вам познакомиться с данной статьей в моем переводе. Комментарии и дополнения только приветствуются!

(Источник картинки)

Введение

Итак, архитектура хранилищ данных меняется. В этой статье рассмотрим сравнение традиционных корпоративных хранилищ данных и облачных решений с более низкой первоначальной стоимостью, улучшенной масштабируемостью и производительностью.

Хранилище данных – это система, в которой собраны данные из различных источников внутри компании и эти данные используются для поддержки принятия управленческих решений.

Компании все чаще переходят на облачные хранилища данных вместо традиционных локальных систем. Облачные хранилища данных имеют ряд отличий от традиционных хранилищ:

• Нет необходимости покупать физическое оборудование;
• Облачные хранилища данных быстрее и дешевле настроить и масштабировать;
• Облачные хранилища данных обычно могут выполнять сложные аналитические запросы гораздо быстрее, потому что они используют массовую параллельную обработку.

Традиционная архитектура хранилища данных

Следующие концепции освещают некоторые из устоявшихся идей и принципов проектирования, используемых для создания традиционных хранилищ данных.

Трехуровневая архитектура

Довольно часто традиционная архитектура хранилища данных имеет трехуровневую структуру, состоящую из следующих уровней:

• Нижний уровень: этот уровень содержит сервер базы данных, используемый для извлечения данных из множества различных источников, например, из транзакционных баз данных, используемых для интерфейсных приложений.
• Средний уровень: средний уровень содержит сервер OLAP, который преобразует данные в структуру, лучше подходящую для анализа и сложных запросов. Сервер OLAP может работать двумя способами: либо в качестве расширенной системы управления реляционными базами данных, которая отображает операции над многомерными данными в стандартные реляционные операции (Relational OLAP), либо с использованием многомерной модели OLAP, которая непосредственно реализует многомерные данные и операции.
• Верхний уровень: верхний уровень — это уровень клиента. Этот уровень содержит инструменты, используемые для высокоуровневого анализа данных, создания отчетов и анализа данных.

Kimball vs. Inmon

Два пионера хранилищ данных: Билл Инмон и Ральф Кимбалл предлагают разные подходы к проектированию.

Подход Ральфа Кимбалла основывается на важности витрин данных, которые являются хранилищами данных, принадлежащих конкретным направлениям бизнеса. Хранилище данных — это просто сочетание различных витрин данных, которые облегчают отчетность и анализ. Проект хранилища данных по принципу Кимбалла использует подход «снизу вверх».

Подход Билла Инмона основывается на том, что хранилище данных является централизованным хранилищем всех корпоративных данных. При таком подходе организация сначала создает нормализованную модель хранилища данных. Затем создаются витрины размерных данных на основе модели хранилища. Это известно как нисходящий подход к хранилищу данных.

Модели хранилищ данных

В традиционной архитектуре существует три общих модели хранилищ данных: виртуальное хранилище, витрина данных и корпоративное хранилище данных:

• Виртуальное хранилище данных — это набор отдельных баз данных, которые можно использовать совместно, чтобы пользователь мог эффективно получать доступ ко всем данным, как если бы они хранились в одном хранилище данных;
• Модель витрины данных используется для отчетности и анализа конкретных бизнес-линий. В этой модели хранилища – агрегированные данные из ряда исходных систем, относящихся к конкретной бизнес-сфере, такой как продажи или финансы;
• Модель корпоративного хранилища данных предполагает хранение агрегированных данных, охватывающих всю организацию. Эта модель рассматривает хранилище данных как сердце информационной системы предприятия с интегрированными данными всех бизнес-единиц

Звезда vs. Снежинка

Схемы «звезда» и «снежинка» — это два способа структурировать хранилище данных.

Схема типа «звезда» имеет централизованное хранилище данных, которое хранится в таблице фактов. Схема разбивает таблицу фактов на ряд денормализованных таблиц измерений. Таблица фактов содержит агрегированные данные, которые будут использоваться для составления отчетов, а таблица измерений описывает хранимые данные.

Денормализованные проекты менее сложны, потому что данные сгруппированы. Таблица фактов использует только одну ссылку для присоединения к каждой таблице измерений. Более простая конструкция звездообразной схемы значительно упрощает написание сложных запросов.

Схема типа «снежинка» отличается тем, что использует нормализованные данные. Нормализация означает эффективную организацию данных так, чтобы все зависимости данных были определены, и каждая таблица содержала минимум избыточности. Таким образом, отдельные таблицы измерений разветвляются на отдельные таблицы измерений.

Схема «снежинки» использует меньше дискового пространства и лучше сохраняет целостность данных. Основным недостатком является сложность запросов, необходимых для доступа к данным — каждый запрос должен пройти несколько соединений таблиц, чтобы получить соответствующие данные.

ETL vs. ELT

ETL и ELT — два разных способа загрузки данных в хранилище.

ETL (Extract, Transform, Load) сначала извлекают данные из пула источников данных. Данные хранятся во временной промежуточной базе данных. Затем выполняются операции преобразования, чтобы структурировать и преобразовать данные в подходящую форму для целевой системы хранилища данных. Затем структурированные данные загружаются в хранилище и готовы к анализу.

В случае ELT (Extract, Load, Transform) данные сразу же загружаются после извлечения из исходных пулов данных. Промежуточная база данных отсутствует, что означает, что данные немедленно загружаются в единый централизованный репозиторий.
Данные преобразуются в системе хранилища данных для использования с инструментами бизнес-аналитики и аналитики.

Организационная зрелость

Структура хранилища данных организации также зависит от его текущей ситуации и потребностей.

Базовая структура позволяет конечным пользователям хранилища напрямую получать доступ к сводным данным, полученным из исходных систем, создавать отчеты и анализировать эти данные. Эта структура полезна для случаев, когда источники данных происходят из одних и тех же типов систем баз данных.

Хранилище с промежуточной областью является следующим логическим шагом в организации с разнородными источниками данных с множеством различных типов и форматов данных. Промежуточная область преобразует данные в обобщенный структурированный формат, который проще запрашивать с помощью инструментов анализа и отчетности.
Одной из разновидностей промежуточной структуры является добавление витрин данных в хранилище данных. В витринах данных хранятся сводные данные по конкретной сфере деятельности, что делает эти данные легко доступными для конкретных форм анализа.

Например, добавление витрин данных может позволить финансовому аналитику легче выполнять подробные запросы к данным о продажах, прогнозировать поведение клиентов. Витрины данных облегчают анализ, адаптируя данные специально для удовлетворения потребностей конечного пользователя.

Новые архитектуры хранилищ данных

В последние годы хранилища данных переходят в облако. Новые облачные хранилища данных не придерживаются традиционной архитектуры и каждое из них предлагает свою уникальную архитектуру.

В этом разделе кратко описываются архитектуры, используемые двумя наиболее популярными облачными хранилищами: Amazon Redshift и Google BigQuery.

Amazon Redshift

Amazon Redshift — это облачное представление традиционного хранилища данных.

Redshift требует, чтобы вычислительные ресурсы были подготовлены и настроены в виде кластеров, которые содержат набор из одного или нескольких узлов. Каждый узел имеет свой собственный процессор, память и оперативную память. Leader Node компилирует запросы и передает их вычислительным узлам, которые выполняют запросы.

На каждом узле данные хранятся в блоках, называемых срезами. Redshift использует колоночное хранение, то есть каждый блок данных содержит значения из одного столбца в нескольких строках, а не из одной строки со значениями из нескольких столбцов.

Redshift использует архитектуру MPP (Massively Parallel Processing), разбивая большие наборы данных на куски, которые назначаются слайсам в каждом узле. Запросы выполняются быстрее, потому что вычислительные узлы обрабатывают запросы в каждом слайсе одновременно. Узел Leader Node объединяет результаты и возвращает их клиентскому приложению.

Клиентские приложения, такие как BI и аналитические инструменты, могут напрямую подключаться к Redshift с использованием драйверов PostgreSQL JDBC и ODBC с открытым исходным кодом. Таким образом, аналитики могут выполнять свои задачи непосредственно на данных Redshift.

Redshift может загружать только структурированные данные. Можно загружать данные в Redshift с использованием предварительно интегрированных систем, включая Amazon S3 и DynamoDB, путем передачи данных с любого локального хоста с подключением SSH или путем интеграции других источников данных с помощью API Redshift.

Google BigQuery

Архитектура BigQuery не требует сервера, а это означает, что Google динамически управляет распределением ресурсов компьютера. Поэтому все решения по управлению ресурсами скрыты от пользователя.

BigQuery позволяет клиентам загружать данные из Google Cloud Storage и других читаемых источников данных. Альтернативным вариантом является потоковая передача данных, что позволяет разработчикам добавлять данные в хранилище данных в режиме реального времени, строка за строкой, когда они становятся доступными.

BigQuery использует механизм выполнения запросов под названием Dremel, который может сканировать миллиарды строк данных всего за несколько секунд. Dremel использует массивно параллельные запросы для сканирования данных в базовой системе управления файлами Colossus. Colossus распределяет файлы на куски по 64 мегабайта среди множества вычислительных ресурсов, называемых узлами, которые сгруппированы в кластеры.

Dremel использует колоночную структуру данных, аналогичную Redshift. Древовидная архитектура отправляет запросы тысячам машин за считанные секунды.

Для выполнения запросов к данным используются простые команды SQL.

Panoply

Panoply обеспечивает комплексное управление данными как услуга. Его уникальная самооптимизирующаяся архитектура использует машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для моделирования и рационализации передачи данных от источника к анализу, сокращая время от данных до значения как можно ближе к нулю.

Интеллектуальная инфраструктура данных Panoply включает в себя следующие функции:

• Анализ запросов и данных — определение наилучшей конфигурации для каждого варианта использования, корректировка ее с течением времени и создание индексов, сортировочных ключей, дисковых ключей, типов данных, вакуумирование и разбиение.
• Идентификация запросов, которые не следуют передовым методам — например, те, которые включают вложенные циклы или неявное приведение — и переписывает их в эквивалентный запрос, требующий доли времени выполнения или ресурсов.
• Оптимизация конфигурации сервера с течением времени на основе шаблонов запросов и изучения того, какая настройка сервера работает лучше всего. Платформа плавно переключает типы серверов и измеряет итоговую производительность.

По ту сторону облачных хранилищ данных

Облачные хранилища данных — это большой шаг вперед по сравнению с традиционными подходами к архитектуре. Однако пользователи по-прежнему сталкиваются с рядом проблем при их настройке:

• Загрузка данных в облачные хранилища данных нетривиальна, а для крупномасштабных конвейеров данных требуется настройка, тестирование и поддержка процесса ETL. Эта часть процесса обычно выполняется сторонними инструментами;
• Обновления, вставки и удаления могут быть сложными и должны выполняться осторожно, чтобы не допустить снижения производительности запросов;
• С полуструктурированными данными трудно иметь дело — их необходимо нормализовать в формате реляционной базы данных, что требует автоматизации больших потоков данных;
• Вложенные структуры обычно не поддерживаются в облачных хранилищах данных. Вам необходимо преобразовать вложенные таблицы в форматы, понятные хранилищу данных;
• Оптимизация кластера. Существуют различные варианты настройки кластера Redshift для запуска ваших рабочих нагрузок. Различные рабочие нагрузки, наборы данных или даже различные типы запросов могут потребовать иной настройки. Для достижения оптимальной работы, необходимо постоянно пересматривать и при необходимости дополнительно настраивать конфигурацию;
• Оптимизация запросов — пользовательские запросы могут не соответствовать передовым методам и, следовательно, будут выполняться намного дольше. Вы можете работать с пользователями или автоматизированными клиентскими приложениями для оптимизации запросов, чтобы хранилище данных могло работать так, как ожидалось
• Резервное копирование и восстановление — несмотря на то, что поставщики хранилищ данных предоставляют множество возможностей для резервного копирования ваших данных, их нетривиально настроить и они требуют мониторинга и пристального внимания

Ссылка на оригинальный текст: panoply.io/data-warehouse-guide/data-warehouse-architecture-traditional-vs-cloud

Что такое DWH и как они повышают ценность данных для бизнеса

Тем, кто работает в крупном бизнесе, периодически приходится слышать три магические буквы — DWH. Узнав расшифровку этой аббревиатуры — data warehouse, можно догадаться, что это имеет отношение к данным. А вот чем DWH отличается от простых баз данных, почему вокруг них снуют рои бизнес-аналитиков и зачем вашей компании иметь такую штуку — это всё еще непонятно. Разбираемся в статье.

DWH — что это и в чем отличие от баз данных

Data warehouse — склад всех нужных и важных для принятия решений данных компании.

Но есть же всякие базы данных внутри фирмы, разве они не DWH? Например, СУБД с клиентами, складскими запасами или покупками. Где разница между обычной базой данных и DWH?

Разница вот в чем:

1. Типы хранимых данных. Обычные СУБД хранят данные строго для определенных подсистем. База данных склада хранит складские запасы и ничего более. База данных кадровиков хранит данные по персоналу, но не товары или сделки. DWH, как правило, хранит информацию разных подразделений — там найдутся данные и по товарам, и по персоналу, и по сделкам.
2. Объемы данных. Обычная БД, которая ведется в рамках стандартной деятельности компании, содержит только актуальную информацию, нужную в данный момент для функционирования определенной системы. В DWH пишутся не столько копии актуальных состояний, сколько исторические данные и агрегированные значения. Например, состояние запасов разных категорий товаров на конец смены за последние пять лет. Иногда в DWH пишутся и более крупные пачки данных, если они имеют критическое значение для бизнеса — допустим, полные данные по продажам и сделкам. То есть, по сути, это копия СУБД отдела продаж.
3. Место в рабочих процессах. Информация обычно сразу попадает в рабочие базы данных, а уже оттуда некоторые записи переползают в DWH. Склад данных, по сути, отражает состояние других БД и процессов в компании уже после того, как вносятся изменения в рабочих базах.

Короче говоря, DWH — это система данных, отдельная от оперативной системы обработки данных. В корпоративных хранилищах в удобном для анализа виде хранятся архивные данные из разных, иногда очень разнородных источников. Эти данные предварительно обрабатываются и загружаются в хранилище в ходе процессов извлечения, преобразования и загрузки, называемых ETL. Решения ETL и DWH — это (упрощенно) одна система для работы с корпоративной информацией и ее хранения.

Что дают DWH-решения для BI и принятия решений в компании

Понятное дело, что просто так тратить деньги и время на консервирование кучи разных записей, которые и так можно накопать в других базах данных, никто не станет. Ответ заключается в том, что DWH необходима для того, чтобы делать BI — business intelligence.

Что такое BI с DWH? Бизнес-аналитика (BI) — это процесс анализа данных и получения информации, помогающей компаниям принимать решения.

Допустим, у вас в онлайн-магазине упала выручка. Менеджеры зовут на помощь бизнес-аналитика и просят его разобраться. Тот идет в DWH, вынимает оттуда данные по продажам, выручке, количеству пользователей, расходам — и собирает отчет, который в подробностях и с цифрами говорит о причинах падения финансовых показателей. Менеджеры внимательно смотрят на эту информацию и принимают решения по реорганизации ассортимента товаров и маркетинговых политик.

Если бы такого аналитического отчета не было — управленцам пришлось бы искать проблему наугад.

Логичный вопрос: казалось бы, зачем держать для этого всего DWH? Аналитики вполне могут ходить в базы данных разных систем и просто выдергивать оттуда то, что им надо.

Ответ: так, конечно, тоже можно делать. Но — не нужно. И вот почему:

1. Доступ к нужным данным. Если компания большая, на получение данных из разных источников нужно собирать разрешения и доступы. У каждого подразделения в такой ситуации, как правило, свои базы данных со своими паролями, которые надо будет запрашивать отдельно. В DWH все нужное уже будет под рукой в готовом виде. Можно просто пойти и дернуть там необходимую статистику.
2. Сохранность нужных данных. Данные в DWH не теряются и хранятся в виде, удобном для принятия решений: есть исторические записи, есть агрегированные значения. В операционной базе данных такой информации может и не быть. Например, админы уж точно не будут хранить на складском сервере архив запасов за 10 лет — БД склада в таком случае была бы слишком тяжелой. А вот хранить агрегированные запасы со склада в DWH — это нормально.
3. Устойчивость работы бизнес-систем. DWH оптимизируется для работы аналитиков, а эти ребята могут запрашивать очень большие объемы информации. Если они будут делать это с помощью DWH — ничего страшного, даже если их запрос будет обрабатываться очень долго. А если запросить слишком много записей с боевой базы данных сервера — он может уйти в отказ до конца выполнения запроса от аналитики и создать проблемы для других систем. DWH исключает риск того, что аналитики что-то повесят или сломают.

Для работы с большими данными используют различные решения, обрабатывающие информацию из DWH. SAS, Mail.ru Cloud Solutions и другие компании предлагают различные варианты коробочных и облачных решений под такие задачи.

База данных Access Оптовая база

База данных Access Оптовая база

1. Создать однотабличную БД ОПТОВАЯ БАЗА для автоматизированного контроля движения товаров на оптовой базе.
2. Таблица Товары должна содержать следующие данные: Код товара, Наименование товара, Наименование магазина, Заявки магазина, Количество товара на складе, Единицы измерения, Оптовая цена.
3. С помощью условия обеспечить контроль ввода данных по полю Единицы измерения (шт., упак.).
4. Ввод данных в таблицу выполнить в режиме формы.
5. БД должна обеспечивать получение информации о товаре:
• по его наименованию;
• по названию магазина;
• с количеством товара на складе
6. Обеспечить возможность обновления оптовой цены: для товаров с ценой <300р увеличить цену в 1,2 раза.
7. Создать отчет Накладная, который подготовит к печати накладную на товары, сгруппировав их по названиям магазинов с расчетом средней оптовой цены товаров для каждого магазина.
База данных Access Оптовая база содержит 1 таблицу, 4 запроса, 1 форма, 1 отчет.

Пояснительной записки нет!

Таблица «Товары» — База данных Access Оптовая база

Запрос «Поиск по названию магазина» — База данных Access Оптовая база

Запрос «Поиск по названию товара» — База данных Access Оптовая база

Запрос «Товары меньше 20 ед» — База данных Access Оптовая база

Форма «Список товаров» — База данных Access Оптовая база

Отчет «Накладная» — База данных Access Оптовая база

Цель практических заданий – приобретение навыков анализа предметной области, проектирования базы данных, ее физической реализации в СУБД Access.
Результат выполнения работы представляется в виде базы Access, который должен содержать:
• структуру спроектированных таблиц,
• примеры форм, обеспечивающих интерфейс пользователя,
• запросы (в режиме Конструктора и на языке SQL),
• отчеты (в режиме отчета и в режиме Конструктора).

Готовая база данных БД Access Оптовая база доступна для скачивания по ссылке ниже.

Скачать базу данных (БД) MS Access; БД Access Оптовая база; склад; продукты; база данных access; бд access; субд access; базы данных access; access пример; программирование access; готовая база данных; создание база данных; база данных СУБД; access курсовая; база данных пример; программа access; access описание; access реферат; access запросы; access примеры; скачать бд access; объекты access; бд в access; скачать субд access; база данных ms access; субд access реферат; субд ms access; преимущества access; базу данных; скачать базу данных на access; базы данных; реляционная база данных; системы управления базами данных; курсовая база данных; скачать базу данных; база данных access скачать; базы данных access скачать;

1.4 Пример проектирования базы данных «склад»

Пусть
имеется склад, на котором хранятся
товары. Товары имеют определенное
наименование и цену. Товары поступают
на склад и уходят со склада. Проектируемая
база данных должна позволять получать
информацию о текущем состоянии склада,
т.е. сведения о количестве и стоимости
товаров на складе. В такой общей постановке
задача перекрывает едва ли не половину
реально используемых приложений СУБД.
В качестве упрощения не будем учитывать
«пересортицу», т.е. тот факт, что в
реальности разные товары могут иметь
одно наименование, и в то же время одни
и те же товары могут иметь разные цены.

Кроме
рассмотренной информации в проектируемой
базе данных должны храниться сведения
о внешних связях, например, о поставщиках
и потребителях товаров.

В такой
постановке задачи всю информацию удобно
хранить в трех отдельных таблицах:
сведения о товарах, информация о
поставщиках и данные о потребителях.

Характеристики
полей этих таблиц представлены в таблицах
1.1 – 1.3.

При
вводе данных, очевидно, следует сначала
заполнить таблицы «ПОКУПАТЕЛИ» и
«ПОСТАВЩИКИ» для того, чтобы значения
соответствующих полей в таблице «ТОВАРЫ»
(«Клиент» и «Поставщик») можно было
взять уже из готовых таблиц.

Таблица 1.1 —
Характеристики полей таблицы «ТОВАРЫ»

Таблица 1.2 —
Характеристика полей таблицы «ПОКУПАТЕЛИ»

Таблица
1.3 — Характеристика полей таблицы
«ПОСТАВЩИКИ»

2. СОЗДАНИЕ
   БАЗЫ ДАННЫХ

1. Создание
   таблиц

Начнем
создание нашей информационно-справочной
системы. При запуске ACCESS открывается
диалоговое окно для определения режима
работы
(рисунок 2.1).

Рисунок 2.1 — Диалоговое
окно, открывающееся при запуске ACCESS

Сначала создадим
новую базу данных:

q
Создать файл q
Новая база данных Имя файла:=SKLAD
q
Создать,

после чего с помощью
основного окна ACCESS База
данных, приведенного
на рисунке 1.3, будем создавать все
остальные объекты.

Для создания
таблиц выполняем следующую последовательность
действий:

 Таблицы
q
Создание таблицы в режиме конструктора

На
экране при этом появляется пустой бланк
характеристик полей БД, который мы
должны заполнить.

Каждое
поле обладает индивидуальными свойствами,
задавая которые можно установить, как
должны сохраняться, отображаться и
обрабатываться данные. Набор свойств
поля зависит от выбранного типа данных.

В таблице 2.1
приведено описание основных свойств
полей.

Таблица 2.1 —
Основные свойства полей базы данных

Свойство	Описание
Размер поля	Определяет максимальную длину текстового или числового поля. При создании слишком большого размера неэкономно расходуется память, а при слишком маленьком размере может исказиться содержимое поля.
Формат поля	Устанавливает формат отображения данных в форме или запросе.
Число десятичных знаков	Определяет количество десятичных разрядов в дробной части десятичного числа.
Подпись	Необязательная характеристика, содержащая надпись, которая выводится рядом с полем в форме или отчете. Эта надпись чаще всего содержит поясняющие сведения о поле.
Значение по умолчанию	Содержит значение, устанавливаемое по умолчанию в соответствующем поле таблицы.
Условие на значение	Определяет множество значений, которые пользователь может вводить в это поле. При вводе иного значения поле считается незаполненным и выдается сообщение об ошибке.
Сообщение об ошибке	Определяет сообщение, которое появляется на экране, если введено значение, не входящее во множество допустимых значений.
Обязательное поле	Установка, указывающая на то, что данное поле обязательно следует заполнить.
Пустые строки	Установка, определяющая допуск наличия в данном поле пустых (незаполненных) строк.
Индексированное поле	Определяет необходимость создания индексов для ускорения поиска по данному полю.

Смысл
всех этих свойств понятен (тем более
что по каждой графе при ее заполнении
выводится короткая справка), а назначение
все они имеют одно и то же: предоставить
ACCESS дополнительную информацию для
лучшей работы с вашими данными, поэтому
принцип заполнения очень прост: если
вы знаете (или думаете, что знаете), как
заполнить графу, то – заполняете, если
нет – то оставьте незаполненной, ACCESS
что-нибудь придумает сам.

После
определения всех полей таблицы следует
указать, по меньшей мере, одно поле для
использования его в качестве первичного
ключа (ключевое поле), что не позволит
вводить в таблицу повторяющиеся записи,
поскольку поле первичного ключа должно
содержать однозначный идентификатор
для каждой записи. Это поле не может
содержать одинаковое значение для двух
различных записей.

В
разработанной таблице «ТОВАРЫ» с учетом
упрощений, сделанных в разделе 1.4,
первичным ключом выберем поле «Товар».
Ключ задается с помощью команды

 Правка

Ключевое поле

или с помощью
соответствующей кнопки (с изображением
ключа) на панели инструментов.

Достаточно
часто в качестве ключевого поля в БД
используется поле типа Номер,
т.к. по его свойствам значение такого
поля повторяться не может.

Структура
таблицы «ТОВАРЫ» показана на рисунке
2.2.

Рисунок 2.2 — Структура
базы «ТОВАРЫ»

Созданную таблицу
нужно сохранить, дав ей имя, с помощью
команд:

 Файл

Сохранить Имя таблицы :=ТОВАРЫ

После завершения создания таблицы
«ТОВАРЫ», точно так же создаем еще две
таблицы: «ПОСТАВЩИКИ» и «ПОКУПАТЕЛИ»,
которые будут содержать информацию о
внешних связях нашей БД.

Структура
этих таблиц показана на рисунках 2.3 и
2.4.

Рисунок
2.3 — Структура таблицы «ПОСТАВЩИКИ»

Рисунок
2.4 — Структура таблицы «ПОКУПАТЕЛИ»

2. Редактирование
   структуры таблиц

Готовую структуру таблиц можно
модифицировать, в частности, добавлять
(удалять) поля или изменять их параметры.
При этом все исправления желательно
внести в структуру до начала заполнения
базы данных, поскольку попытка изменить
параметры полей заполненной базы может
повлечь за собой потерю или искажение
данных.

Для
вставки нового поля следует установить
курсор в строке, перед которой должна
быть введена новая строка, и нажать
соответствующую кнопку на панели
инструментов либо вызвать команду
Строки
или Поле подстановок
из меню Вставка.

Если
из структуры таблицы необходимо удалить
поле, то следует маркировать соответствующую
строку и выбрать команду Удалить
строки в меню Правка.
Строка таблицы маркируется с помощью
столбца маркировки. Когда указатель
мыши попадает в этот столбец, он
приобретает вид стрелки, указывающей
вправо. Маркированное поле можно удалить
посредством кнопки панели инструментов.

При
удалении поля из заполненной таблицы
удаляются все данные, находящиеся в
нем. Перед удалением данных ACCESS
предупреждает об этом и предоставляет
возможность отказаться от удаления.

Изменение
типа данных поля после ввода данных в
таблицу иногда сопровождается длительной
процедурой преобразования данных в
момент сохранения таблицы. Если ACCESS
не сможет выполнить преобразование без
ошибок, часть данных будет потеряна или
искажена. Увеличение размера поля не
оказывает влияния на содержащиеся в
нем данные, однако если размер поля
уменьшить, то его содержимое может
исказиться. Так, например, если размер
текстового поля уменьшить с 50 символов
до 20, то записи, которые содержат больше
20 символов, будут содержать первые 20
исходных символов, а остальные будут
отброшены.

3. Заполнение
   таблицы данными

Для
вставки записей в таблицу нужно выделить
имя таблицы в окне базы данных (см.
рисунок 1.3) и щелкнуть по кнопке Открыть.
Если в данный момент открыто окно
Конструктора
таблиц, следует
установить режим таблицы, вызвав команду
Режим
таблицы из меню
Вид.

В
режиме таблицы переход к следующему
полю осуществляется с помощью клавиши
<Tab>, а к предыдущему – с помощью
комбинации клавиш <Shift>/<Tab>. С
помощью клавиш управления курсором
<>
и <>
выполняется перемещение от одной строки
к другой. После окончания ввода и нажатия
клавиши <Tab> ACCESS автоматически
сохранит только что введенную запись
в файле.

Перемещение
от записи к записи с помощью клавиш
управления курсором может занять много
времени. Существуют еще несколько
способов позиционирования курсора на
новой записи:

• выбор команды Ввод
  данных из меню
  Записи;

• выбор команды Новая
  запись в подменю
  Перейти
  меню Правка;

• щелчок мышью в том поле,
  где должен находиться курсор.

Заполненные
таблицы «ПОКУПАТЕЛИ» и «ПОСТАВЩИКИ»
показаны на рисунках 2.5 и 2.6.

Рисунок
2.5 — Заполненная таблица «ПОКУПАТЕЛИ»

Рисунок
2.6 — Заполненная таблица «ПОСТАВЩИКИ»

Заполнение
таблицы «ТОВАРЫ» отложим до создания
связей между таблицами.

Руководство по проектированию реляционных баз данных (14-15 часть из 15) [перевод]

Продолжение.
Предыдущие части: 1-3, 4-6, 7-9, 10-13
Продолжение. Каскадное удаление данных.

14. Другой пример: база данных интернет-магазина.

Вы познакомились, я надеюсь, с основными концепциями создания баз данных и теперь вы можете спроектировать простую реляционную базу данных. В примере ниже я резюмирую задачи, с которыми вы столкнетесь при разработке базы данных.
P.S. Информация ниже в очень упрощенной форме моделирует мыслительный процесс при создании базы данных.

Система интернет-магазина.

Для того, чтобы получить представление о данных, которые будут использоваться, давайте обозначим задачи, которые должен выполнять интернет-магазин.

• Отображение товаров
• Классификация товаров
• Регистрация клиентов
• Добавление товаров в корзину покупок
• Отображение содержимого корзины покупок
• Оформление заказов посетителями
• И т.д.

Определяем сущности и отношения.

Из списка задач мы можем вывести сущности, которые имеют важные роли в нашей системе. Товары, категории, клиенты и заказы – сущности, которые можно найти почти в каждой базе данных интернет-магазина. В данном примере я покажу вам модель, содержащую только следующие сущности: клиент, заказ и товар. Определившись с сущностями, мы можем подумать над связями между ними.

• Между заказом и товаром существует связь многие-ко-многим. Каждый заказ содержит 1 или более товаров и каждый товар может быть связан с 0, 1 или большим количеством заказов. Связь многие-ко-многим создается с помощью трех таблиц. Две таблицы – источники данных (order — заказ и products — товары) и одна – соединительная (OrderProducts), что вы и можете увидеть на картинке ниже. Обратите внимание на то, что и заказы и товары имеют связь один-ко-многим с соединительной таблицей. Вместе они образуют связь многие-ко-многим между заказами и товарами.
• Клиенты и заказы имеют связь один-ко-многим. Каждая запись о клиенте может быть связана с множественными записями о заказах (заказами) и наоборот, каждая запись о заказе (конкретный заказ) может быть связана только с одной записью о клиенте.

Данная таблица является простым примером. “Настоящая” таблица клиентов, конечно, содержит больше информации (адрес, город и т.д.)

Некоторые замечания о данной модели.

Таблица заказов (order)

Каждая запись таблицы заказов, каждый заказ связан с уникальной записью о клиенте, с уникальным клиентом с помощью внешнего ключа – поля customer_id.

Количество заказов.

Если вы задались вопросом, а можете ли вы добавить, например, поле количества заказов (order_quantity), то ответ – нет. Эти данные могут быть получены из существующих данных. Общее количество товаров в заказе (order_quantity) может быть получено из таблицы OrderProduct. Запрос, который находит количество товаров в заказе может быть легко сформирован с помощью SQL.

Тип платежа.

Поле, которое вы могли бы добавить в таблицу заказов – payment_type (тип платежа). Это информация уникальна для конкретного заказа и не может быть получена из других данных (имейте в виду, что поле payment_type стало бы внешним ключом в таблице заказов – order – с сылкой на отдельную таблицу, содержащую типы платежей).

Общая сумма заказа.

Еще одно поле, которое вы можете (а возможно и должны) добавить в таблицу order – это поле для общей суммы заказа. Но вы можете подумать, что эти данные мы можем получить из существующих. Вы ведь можете сложить стоимости всех товаров заказа? Да. И нет. Цена товара – это величина изменяемая. Поэтому когда вы подсчитаете общую стоимость заказа, сложив стоимости каждого его товара, а владелец магазина удвоит стоимость одного из товаров в заказе, то и общие стоимости всех уже выполненных заказов тоже изменятся. Иначе говоря, если высчитывать общую стоимость заказа при просмотре, а цены на товары могут меняться, то при этом самом просмотре истории может возникнуть такая ситуация, когда количество денег, которые вы заплатили за весь заказ, будет меняться. Вот почему лучше высчитывать общую стоимость в момент оформления заказа и хранить ее в таблице order.

Хранение истории цен на товары.

Говоря про историю, можно предположить, что вам может понадобится сохранять и историю цен на каждый товар. В этом случае вы бы могли посмотреть на дату заказа, сделать запрос к таблице price_history (история цен) и получить стоимость товара на дату оформления заказа. В данном случае вам не пришлось бы хранить общую стоимость заказа в таблице order. Я полагаю, что большинство интернет-магазинов сохраняют общую стоимость товаров заказа и не хранят историю цен на эти товары. Но, если говорить про вас, то разработчик вы и вам решать делать это или нет.

Таблица товаров.

В таблице товаров цены на товары хранятся без учета НДС. Цена с НДС может быть вычислена с помощью программного кода или с помощью SQL-запроса. Вот почему я не храню цены с включенным НДС. Вы должны знать, что хранение стоимости товаров таким образом может иметь смысл и в будущем. В рассматриваемой модели цена товара хранится в единственном поле таблицы. Однажды изменив цену на товар, вы теряете прежнюю стоимость. Но если вы хотите иметь возможность получать отчеты о продажах в прошлом из вашей базы данных, то вы должны хранить историю цен для каждого товара. Если товар менял стоимость дважды в определенном году, то вам нужна история цен, чтобы знать сколько денег вы выручили за этот товар в данном году. А так как НДС, на величину которого возрастает цена товара при продаже, не достается вам, то и учитывать его в отчетах о полученной прибыли за товар бессмысленно.

15. Вывод и дальнейшее чтение.

Реляционные базы данных – это отличное средство для эффективного хранения большого количества информации. В данном руководстве я сфокусировался преимущественно на построении модели базы данных. Эта модель может быть реализована с помощью любой РСУБД, а запросы к ней могут выполняться с помощью SQL.

Куда двигаться дальше?

Если вы хотите разработать свою базу данных, то обязательно познакомьтесь с Mysql workbench. Это отличная утилита для создания диаграмм сущность-связь и не только. Я широко использую ее в своей работе разработчика программного обеспечения, даже если в работе не используется РСУБД Mysql.

Другим логичным шагом после прочтения данного руководства будет ознакомление со структурированным языком запросов (SQL). Моделирование баз данных с помощью Mysql workbench или управление ими с помощью Sqlyog – это все здорово, но… если вы действительно хотите понимать как пользоваться базами данных, то SQL – это навык без которого у вас этого не получится. У W3Schools имеются неплохие уроки по SQL, с которых вы можете начать.

База данных

и хранилище данных: ключевые различия

• Home

• Тестирование

  • • Назад
    • Agile-тестирование
    • BugZilla
    • Cucumber
    • Тестирование базы данных
    • 000
    • JTL Тестирование базы данных Назад
    • JUnit
    • LoadRunner
    • Ручное тестирование
    • Мобильное тестирование
    • Mantis
    • Почтальон
    • QTP
    • Назад
    • Центр качества (ALM)
    • SAP Testing
    • SAPU
    • Управление тестированием
    • TestLink

• SAP

  • • Назад
    • ABAP
    • APO
    • Начинающий
    • Basis
    • BODS
    • BI
    • BPC
    • CO
    • Назад
    • CRM
    • Crystal Reports
    • QM4000
    • QM4
    • Заработная плата
    • Назад
    • PI / PO
    • PP
    • SD
    • SAPUI5
    • Безопасность
    • Менеджер решений
    • Successfactors
    • Учебники SAP
  • Apache
    • AngularJS
    • ASP.Net
    • C
    • C #
    • C ++
    • CodeIgniter
    • СУБД
    • JavaScript
    • Назад
    • Java
    • JSP
    • Kotlin
    • Linux
    • Linux
    • Kotlin
    • Linux

    js

    • Perl
    • Назад
    • PHP
    • PL / SQL
    • PostgreSQL
    • Python
    • ReactJS
    • Ruby & Rails
    • Scala
    • SQL

    000

    • SQL

    000

    0003 SQL

    000

    0003 SQL

    000

    • UML
    • VB.Net
    • VBScript
    • Веб-службы
    • WPF

  • Обязательно учите!

    • • Назад
      • Бухгалтерский учет
      • Алгоритмы
      • Android
      • Блокчейн
      • Business Analyst
      • Создание веб-сайта
      • CCNA
      • Облачные вычисления
      • 00030003 COBOL 9000 Compiler
        9000 Встроенные системы
        • 00030002 9000 Compiler 9000
        • Ethical Hacking
        • Учебники по Excel
        • Программирование на Go
        • IoT
        • ITIL
        • Jenkins
        • MIS
        • Сеть
        • Операционная система
        • Назад
        • Управление проектами Обзоры
        • Salesforce
        • SEO
        • Разработка программного обеспечения
        • VB A

    • Big Data

      • • Назад
        • AWS
        • BigData
        • Cassandra
        • Cognos
        • Хранилище данных

        0003

        • HBOps

        0003

        • HBOps

        0003

        • MicroStrategy
        • MongoDB

    .

    Что такое хранилище данных? Типы, определение и пример

    • На главную

    • Тестирование

      • • Назад
        • Гибкое тестирование
        • BugZilla
        • Cucumber
        • Тестирование базы данных
        • 000
        • 000 JR
        • 000
        • 000

        000

        000 9274000 JUnit

        • LoadRunner
        • Ручное тестирование
        • Мобильное тестирование
        • Mantis
        • Почтальон
        • QTP
        • Назад
        • Центр качества (ALM)
        • RPA
        • SAP Testing
        • RPA
        • SAP Testing
        • TestLink

    • SAP

      • • Назад
        • ABAP
        • AP O
        • Начинающий
        • Basis
        • BODS
        • BI
        • BPC
        • CO
        • Назад
        • CRM
        • Crystal Reports
        • MMO
        • HANA
        • Назад
        • PI / PO
        • PP
        • SD
        • SAPUI5
        • Безопасность
        • Менеджер решений
        • Successfactors
        • SAP Tutorials

      000

    • Web

    • AngularJS
    • ASP.Net
    • C
    • C #
    • C ++
    • CodeIgniter
    • СУБД
    • JavaScript
    • Назад
    • Java
    • JSP
    • Kotlin
    • Linux
    • Linux
    • Kotlin
    • Linux

    js

    • Perl
    • Назад
    • PHP
    • PL / SQL
    • PostgreSQL
    • Python
    • ReactJS
    • Ruby & Rails
    • Scala
    • SQL

    000

    • SQL

    000

    0003 SQL

    000

    0003 SQL

    000

    • UML
    • VB.Net
    • VBScript
    • Веб-службы
    • WPF

• Обязательно учите!

  • • Назад
    • Бухгалтерский учет
    • Алгоритмы
    • Android
    • Блокчейн
    • Business Analyst
    • Создание веб-сайта
    • CCNA
    • Облачные вычисления
    • 00030003 COBOL 9000 Compiler
      9000 Встроенные системы
      • 00030002 9000 Compiler 9000
      • Ethical Hacking
      • Учебники по Excel
      • Программирование на Go
      • IoT
      • ITIL
      • Jenkins
      • MIS
      • Сеть
      • Операционная система
      • Назад
      • Управление проектами Обзоры
      • Salesforce
      • SEO
      • Разработка программного обеспечения
      • VB A

  • Big Data

    • • Назад
      • AWS
      • BigData
      • Cassandra
      • Cognos
      • Хранилище данных

      0003

      • HBOps

      0003

      • HBOps

      0003

      • MicroStrategy
      • MongoDB

  .

  Архитектура, концепции и компоненты хранилища данных

  • Home

  • Тестирование

    • • Назад
      • Agile Testing
      • BugZilla
      • Cucumber
      • J0003
      • J20003 Тестирование базы данных
      • Назад
      • JUnit
      • LoadRunner
      • Ручное тестирование
      • Мобильное тестирование
      • Mantis
      • Почтальон
      • QTP
      • Назад
      • Центр качества (ALM)
      • SAP Testing
      • SAPU
      • Управление тестированием
      • TestLink

  • SAP

    • • Назад
      • ABAP
      • APO
      • Начинающий
      • Basis
      • BODS
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • Crystal Reports
      • FICO
      • Заработная плата
      • Назад
      • PI / PO
      • PP
      • SD
      • SAPUI5
      • Безопасность
      • Менеджер решений
      • Successfactors
      • SAP Tutorials

      4

    • Web
    • Apache
    • AngularJS
    • ASP.Net
    • C
    • C #
    • C ++
    • CodeIgniter
    • СУБД
    • JavaScript
    • Назад
    • Java
    • JSP
    • Kotlin
    • Linux
    • Linux
    • Kotlin
    • Linux

    js

    • Perl
    • Назад
    • PHP
    • PL / SQL
    • PostgreSQL
    • Python
    • ReactJS
    • Ruby & Rails
    • Scala
    • SQL

    000

    • SQL

    000

    0003 SQL

    000

    0003 SQL

    000

    • UML
    • VB.Net
    • VBScript
    • Веб-службы
    • WPF

• Обязательно учите!

  • • Назад
    • Бухгалтерский учет
    • Алгоритмы
    • Android
    • Блокчейн
    • Business Analyst
    • Создание веб-сайта
    • CCNA
    • Облачные вычисления
    • 00030003 COBOL 9000 Compiler
      9000 Встроенные системы
      • 00030002 9000 Compiler 9000
      • Ethical Hacking
      • Учебники по Excel
      • Программирование на Go
      • IoT
      • ITIL
      • Jenkins
      • MIS
      • Сеть
      • Операционная система
      • Назад
      • Управление проектами Обзоры
      • Salesforce
      • SEO
      • Разработка программного обеспечения
      • VB A

  • Big Data

    • • Назад
      • AWS
      • BigData
      • Cassandra
      • Cognos
      • Хранилище данных

      0003

      • HBOps

      0003

      • HBOps

      0003

      • MicroStrategy

  .

  Что такое хранилище данных

  Эволюция хранилищ данных — от аналитики данных до искусственного интеллекта и машинного обучения

  Когда в конце 1980-х годов впервые появились хранилища данных, их цель заключалась в том, чтобы помочь потоку данных из операционных систем в системы поддержки принятия решений (DSS). Эти ранние хранилища данных требовали огромной избыточности. В большинстве организаций было несколько сред DSS, обслуживающих различных пользователей. Хотя в средах DSS использовались почти одни и те же данные, сбор, очистка и интеграция данных часто копировались для каждой среды.

  По мере того, как хранилища данных становились более эффективными, они превратились из хранилищ информации, поддерживающих традиционные платформы бизнес-аналитики, в широкие аналитические инфраструктуры, поддерживающие широкий спектр приложений, таких как операционная аналитика и управление производительностью.

  Итераций хранилища данных со временем прогрессировали, чтобы приносить дополнительную дополнительную ценность предприятию.

  Шаг	Возможность	Ценность для бизнеса
  1	Операционная отчетность	Предоставляет реляционную информацию для создания моментальных снимков эффективности бизнеса
  2	Slice and dice, специальный запрос, инструменты бизнес-аналитики	Расширяет возможности для более глубокого понимания и более надежного анализа
  3	Прогнозирование будущих результатов (интеллектуальный анализ данных)	Разрабатывает визуализацию и перспективную бизнес-аналитику
  4	Тактический анализ (пространственный, статистический)	Предлагает сценарии «что, если» для обоснования практических решений на основе более всестороннего анализа
  5	Хранит данные за многие месяцы или годы	Хранит данные только за несколько недель или месяцев

  Для поддержки каждого из этих пяти шагов требовалось все большее количество наборов данных.Последние три шага, в частности, создают необходимость для еще более широкого диапазона возможностей данных и аналитики.

  Сегодня ИИ и машинное обучение трансформируют почти все отрасли, услуги и активы предприятия, и хранилища данных не являются исключением. Распространение больших данных и применение новых цифровых технологий приводят к изменению требований и возможностей хранилищ данных.

  Автономное хранилище данных — последний шаг в этой эволюции, предлагающий предприятиям возможность извлекать еще большую ценность из своих данных при одновременном снижении затрат и повышении надежности и производительности хранилища данных.

  Узнайте больше об автономных хранилищах данных и начните работу с собственным автономным хранилищем данных.

  .

  No related posts.