Словарь данных: Использование словаря данных и динамических представлений производительности

Использование словаря данных и динамических представлений производительности

База данных Oracle описана её же словаре данных. Структура словаря данных не очень понятна, поэтому Oracle предоставляет эту информацию в виде набора представлений которые гораздо легче изучать. Также у работающего экземпляра есть набор таблиц (которые фактически являются структурами данных C), которые сложны для понимания. Они тоже преобразуются в динамические представления производительности, которые являются ключевым элементом для понимания что происходит с экземпляром БД в данный момент времени.

Представления словаря данных

 Словарь данных содержим метаданные: грубо говоря данные о данных. Он содержит описание базы данных, физическую и логическую структуру и содержание БД. Учётные записи, информация о безопасности, целостные ограничения и (начиная с версии 10g) информацию о производительности – всё это хранится в словаре данных. Логически это набор сегментов а табличных пространствах SYSTEM и SYSAUX.

Сегменты словаря данных практически идентичны обычным пользовательским сегментам (таблицам и индексам). Ключевым различием является то, что таблицы словаря данных создаются в момент создания БД и не могут быть использованы напрямую. Конечно физически это возможно,но любые изменения могут привести к нарушению БД и никто не сможет вам помочь. Создание словаря данных – это часть процесса создания базы данных. Словарь данных управляется DDL (Data Definition Language) командами. Когда вы запускаете команду CREATE TABLE – вы не только создаёте сегмент данных для хранения строк в нем – ваша команда также добавит строки в различные таблицы словаря данных, которые содержат информацию о табличном пространстве, extent-ах, столбцах и владельце сегмента.

Для просмотра словаря данных, Oracle предоставляет набор представлений, отличающихся префиксом: DBA_, ALL_ или USER_. Практически все представления созданы для всех трёх префиксов. Любое представление начинающееся с USER_ отобразит инфомрацию об объектах, владельцем которых является текущий пользователь. Если пользователя ВАСЯ будет просматривать представление USER_TABLES, то он увидит только таблицы владельцем которых он является. Представления начинающиеся с ALL_ отображают объекты, к которым у текущего пользователя есть доступ. Т.е. если выполнить запрос в ALL_TABLES то вернутся строки таблица которые вы создали, плюс строки о таблицах других пользователей к которым у вас есть доступ для просмотра. Любое представление с префиксом DBA_ содержит информацию о всех объектах в БД, то есть DBA_TABLES будет содержать строки для всех таблиц во всей базе данных, без разницы кто их создал. Рисунок 3-10 отображает концепцию трех видов представлений. Для доступа к представлениям с префиксом DBA _– у пользователя дожны быть права доступа DBA.

Эти представления создаются во время создания БД, вместе с огромным количеством PL/SQL пакетов, которые предоставляет Oracle для упрощения администрарования БД и разработки приложений.

Существует несколько сот представлений словаря данных. Некоторые часто используемые DBA это

DBA_OBJECT содержит строки для всех объектов в БД

DBA_DATA_FILES каждая строка описаывает файл данных

DBA_USER строки отображают информацию об учётной записи

DBA_TABLES описание таблиц

DBA_ALERT_HISTORY строки описывают последние события для записи в системный журнал

Также существует много других представлений и вместе с представлениями создаются синонимы. Следующий запрос

select object_name,owner, object_type from dba_objects where object_name=’DBA_OBJECTS’;

показывает, что фактически владельцем представления DBA_OBJECTS является SYS и создан синоним с таким же названием, к которому и выполнен запрос.

Динамические представления производительности

Существует больше чем три сотни представлений производительности. Вы будете часто слышать выражение “ви доллар” представления, потому что их названия начинаются с V$. На самом деле,  “ви доллар” представления совсем не представления – это синонимы созданные для представлений с префиксом V_$, как показано на рисунке 3-11

Также на рисунке 3-11 мы видим описание V$SQL, где хранится строка для каждого SQL запроса, сохранённого в shared pool, содержащая информацию такую как как часто выполнялся запрос и так далее.

Представления производительности дают доступ к колоссальному количеству инфомрации об экземпляре БД и (в какой-то степени) о самой базе данных. Большинство представлений содержат информацию от экземпляра БД, остальные – информацию из файла контроля. Все они отображают информацию в режиме реального времени. Представления которые содержат информацию об экземпляре БД доступны в любое время когда экземпляр запущен, даже в состоянии NOMOUNT. Представления, которые содержат информацию из файла контроля, такие как V$DATABASE или V$DATAFILE недоступны до подключения базы данных (момента, когда читается файл контроля). Для сравнения, представления словаря данных могут использоваться только когда БД открыта.

Динамические представления произодительности создаются в момент запуска, обновляются на протяжении всей работы экземпляра, и удаляются при выключении. Это значит что они содержат информацию после последнего запуска: есил ваба БД открыла на протяжении шести месяцев без остановки, все представления будут содержать информацию за весь период работы. После выключения/включения – они будут инициализированы заново. Конечно хранящиеся в момент времени итоги представляют собой важную информацию, однако они не дадут никакого представления что происходило в определенный момент времени, когда к примеру были проблемы с производительностью. По этой причине будет правильным сказать что эти представления производительности отображают статистику, а не метрики.

Словарь с данными — Data dictionary

Словарь данных или метаданные хранилище , как это определенно в IBM Словаре Computing , является «централизованным хранилищем информации о таких данных, как это означает, отношения к другим данным, происхождению, использованию и формату». Oracle определяет его как набор таблиц с метаданными. Термин может иметь одно из нескольких тесно связанных значений, относящихся к базам данных и системам управления базами данных (СУБД):

Документация

Термины словаря данных и хранилище данных указывают на более общую полезность программного обеспечения , чем каталог. Каталог тесно связан с программным обеспечением СУБД. Он предоставляет информацию, хранящуюся в нем, пользователю и администратору баз данных, но в основном к нему обращаются различные программные модули самой СУБД, такие как компиляторы DDL и DML , оптимизатор запросов, процессор транзакций, генераторы отчетов и ограничение силовик. С другой стороны, словарь данных — это структура данных, в которой хранятся метаданные , то есть (структурированные) данные об информации. Программный пакет для автономного словаря данных или репозитория данных может взаимодействовать с программными модулями СУБД, но он в основном используется разработчиками, пользователями и администраторами компьютерной системы для управления информационными ресурсами. Эти системы содержат информацию о системном аппаратном и программном обеспечении, конфигурации, документации, приложениях и пользователях, а также другую информацию, относящуюся к системному администрированию.

Если система словарей данных используется только разработчиками, пользователями и администраторами, а не программным обеспечением СУБД, она называется пассивным словарем данных. В противном случае он называется активным словарем данных или словарем данных. Когда пассивный словарь данных обновляется, это делается вручную и независимо от любых изменений в структуре СУБД (базы данных). При активном словаре данных сначала обновляется словарь, и в результате изменения происходят в СУБД автоматически.

Пользователи баз данных и разработчики приложений могут извлечь выгоду из авторитетного документа словаря данных, который каталогизирует организацию, содержание и соглашения одной или нескольких баз данных. Обычно это включает имена и описания различных таблиц (записей или сущностей) и их содержимое ( поля ), а также дополнительные сведения, такие как тип и длина каждого элемента данных . Еще одна важная информация, которую может предоставить словарь данных, — это отношения между таблицами. Это иногда упоминается в диаграммах Entity-Relationship или при использовании дескрипторов Set, определяющих, в каких наборах участвуют таблицы базы данных.

В активном словаре данных ограничения могут накладываться на базовые данные. Например, диапазон может быть наложен на значение числовых данных в элементе данных (поле), или запись в таблице может быть ПРИНУЖДЕНА для участия в установленной взаимосвязи с другим типом записи. Кроме того, распределенная СУБД может иметь определенные особенности местоположения, описанные в ее активном словаре данных (например, где физически расположены таблицы).

Словарь данных состоит из типов записей (таблиц), созданных в базе данных с помощью командных файлов, созданных системой и адаптированных для каждой поддерживаемой серверной СУБД. В Oracle есть список конкретных представлений для пользователя «sys». Это позволяет пользователям искать точную информацию, которая им необходима. Командные файлы содержат операторы SQL для CREATE TABLE, CREATE UNIQUE INDEX, ALTER TABLE (для ссылочной целостности) и т. Д. С использованием специального оператора, необходимого для этого типа базы данных.

Универсального стандарта в отношении уровня детализации в таком документе не существует.

Промежуточное ПО

При создании приложений баз данных может быть полезно ввести дополнительный уровень программного обеспечения словаря данных, т. Е. Промежуточное программное обеспечение , которое взаимодействует с базовым словарем данных СУБД. Такой «высокоуровневый» словарь данных может предлагать дополнительные функции и степень гибкости, выходящую за рамки ограничений собственного «низкоуровневого» словаря данных, основной целью которого является поддержка основных функций СУБД, а не требований. типичного приложения. Например, словарь данных высокого уровня может предоставлять альтернативные модели отношений сущностей, адаптированные для различных приложений, использующих общую базу данных. Расширения словаря данных также могут помочь в оптимизации запросов к распределенным базам данных . Кроме того, функции администратора баз данных часто автоматизируются с использованием инструментов реструктуризации, которые тесно связаны с активным словарем данных.

Программные среды, нацеленные на быструю разработку приложений, иногда включают средства словаря данных высокого уровня, которые могут существенно сократить объем программирования, необходимый для создания меню , форм , отчетов и других компонентов приложения базы данных, включая саму базу данных. Например, PHPLens включает библиотеку классов PHP для автоматизации создания таблиц, индексов и ограничений внешнего ключа переносимо для нескольких баз данных. Другой словарь данных на основе PHP, входящий в набор инструментов RADICORE, автоматически генерирует программные объекты , сценарии и код SQL для меню и форм с проверкой данных и сложными соединениями . Для среды ASP.NET словарь данных Base One предоставляет средства кросс-СУБД для автоматического создания базы данных, проверки данных, повышения производительности ( кэширование и использование индексов), безопасности приложений и расширенных типов данных . Возможности Visual DataFlex предоставляют возможность использовать DataDictionaries в качестве файлов классов для формирования промежуточного уровня между пользовательским интерфейсом и базовой базой данных. Цель состоит в том, чтобы создать стандартизированные правила для поддержания целостности данных и обеспечения соблюдения бизнес-правил в одном или нескольких связанных приложениях.

Некоторые отрасли используют словари обобщенных данных в качестве технических стандартов для обеспечения взаимодействия между системами. Отрасль недвижимости, например, соблюдает Словарь данных РЕСО, которому Национальная ассоциация РИЭЛТОРОВ требует соблюдения своих MLS в своем политическом справочнике. Этот промежуточный уровень отображения для собственных баз данных MLS поддерживается компаниями-разработчиками программного обеспечения, которые предоставляют услуги API для организаций MLS.

Примеры для конкретных платформ

Разработчики используют спецификацию описания данных ( DDS ) для описания атрибутов данных в описаниях файлов, которые являются внешними по отношению к прикладной программе, обрабатывающей данные, в контексте IBM System i . Таблица sys.ts $ в Oracle хранит информацию о каждой таблице в базе данных. Это часть словаря данных, который создается при создании базы данных Oracle .

Типичные атрибуты

Вот неполный список типичных элементов словаря данных для столбцов или полей:

• Название организации или формы или их идентификатор (EntityID или FormID). Группа, к которой принадлежит это поле.
• Имя поля, например имя поля СУБД
• Отображаемый заголовок поля. По умолчанию может использоваться имя поля, если оно пусто.
• Тип поля (строка, целое число, дата и т. Д.)
• Измерения, такие как минимальное и максимальное значения, ширина отображения или количество десятичных знаков.
• Порядок отображения полей или порядок табуляции
• Координаты на экране (если пользовательский интерфейс позиционный или основанный на сетке)
• Значение по умолчанию
• Тип подсказки, например раскрывающийся список, поле со списком, флажки, диапазон и т. Д.
• Is-required (Boolean) — Если «истина», значение не может быть пустым, нулевым или только пробелами.
• Только для чтения (логическое значение)
• Имя справочной таблицы, если это внешний ключ. Может использоваться для списков проверки или выбора.
• Различные обработчики событий или ссылки на. Пример: «при нажатии», «при проверке» и т. Д. См. Программирование, управляемое событиями .
• Код формата, например регулярное выражение или операторы PIC в стиле COBOL.
• Описание или синопсис
• Характеристики или спецификация индекса базы данных

Смотрите также

Ссылки

внешняя ссылка

Data Dictionary (Словарь данных)

Коллекция описаний данных об объектах или элементов модели для программистов и других пользователей.

[http://www.searchwebservices.techtarget.com]

Примечание: При разработке программ, которые используют модели данных, такой словарь полезен для проверки того, насколько подходит элемент данных для конкретной структуры, какие значения он может иметь, а также для понимания того, чему элемент данных соответствует в реальном мире.

Data Management (Управление данными)

Процесс планирования, координирования и управления корпоративными информационными ресурсами.

[http://www.comp.glam.ac.uk/pages/staff/tdhutchings/chapter5/sld007.htm]

Data Set (Набор данных)

Вид упаковки геопространственной информации, определяемый поставщиками данных или программного обеспечения. Так называют и коллекции данных, изображение и покрытия.

Data Store (Магазин данных)

Архив данных с интерактивным или обычным доступом.

Примечание: Магазин данных может иметь разные формы, включая архив файлов и информационные хранилища. В его состав могут входить текстовые и атрибутивные данные, связанные с конкретным набором данных.

Data Warehouse (Хранилище данных)

Единый, полный и непротиворечивый архив данных, полученных из ряда источников и доступных конечным пользователям таким образом, чтобы они могли суть данных и правильно использовать их в своей деятельности.

[Data Warehouse, Barry Devlin, Addison Wesley Longman Inc, 1997]

Datum (Система исходных дат)

Параметр или набор параметров, которые служат основой для вычисления других параметров.

[ISO 19111]

Пример: В случае геодезической системой исходных дат большая полуось и сжатие сфероида являются параметрами, которые определяют его размер и форму. Они, в свою очередь, используются для определения таких параметров как геодезические координаты (широта, долгота, отметка), а также расстояний и направлений.

Direct Position (Местоположение)

Положение точки, описанное набором координат в пределах выбранной референц-системы.

[ISO 19107]

Пример: широта, долгота и отметка высоты в системе координат WGS84.

Discovery Metadata (Метаданные поиска)

Минимальное количество информации, которая должна быть предоставлена поставщиком данных для ответов на запросы о характере и содержании ресурса данных.

Примечание: Метаданные поиска являются весьма широкой категорией, призванных давать ответы на вопросы «что, почему, когда, кто, где и как» по поводу геопространственных данных.

Distance (Расстояние)

Длина линии между двумя точками.

[Dictionary of Mathematics, J.M McGregor Pty Ltd, 1981]

Document Type Declaration, DTD (Объявление типа документа)

Набор правил, которые определяют структуру и элементы XML-кодировки документа.

[От ISO 19118]

Entity (Элемент)

Объект, который реально существует и отличим от других объектов.

[Database System Concepts, H.F. Korth and A. Silberschatz, McGraw-Hill International Editions]

Пример: 300 Richmond Rd, Netley, Южная Австралия – объект с уникальным местоположением в пространстве.

Примечание: Элемент может быть конкретным, например, человек, книга и т. п., так и абстрактным, например праздника или концепция.

Extensible Markup Language, XML

Расширение языка HTML для создания Интернет-страниц.

[http://www.cknow.com]

Примечание 1: XML был разработан Консорциумом WWW

Примечание 2: XML определяет структуру документа и выполняет его разметку.

Примечание 3: XML может использоваться для определения структуры набора данных и передачи наборов данных.

Feature (Объект)

Абстракция объектов и явлений реального мира

[ISO19101]

Примечание: Этим термином может называться как тип (например, мост) или конкретный объект (например, мост Сиднейской гавани).

Feature Catalogue (Каталог объектов)

Каталог, содержащий определения и описания типов объектов, их характеристик и связей между объектами, встречающимися в одном или нескольких наборах географических данных, вместе с указанием операций, которые над ними выполняться.

Fundamental Data (Основные данные)

Наборы данных, предназначенные для правительственных агентств, групп регионального развития, компаний, необходимых для их деятельности.

Примечание: Основные данные являются структурным подмножеством.

Framework (Структура)

Основные географические данные, включающие наиболее общую тематику, интересующую большинство пользователей геоданных, а также программную среду для развития и использование этих данных.

Примечание 1: Ключевыми элементами структуры являются:

Слои цифровых географических данных, созданные по техническим требованиям к их содержанию

Процедуры, технологии и руководящие принципы интегрирования, совместного доступа и использования данных

Институциональные связи и опыт применения данных, которые должны обеспечить ведение баз данных и их использование.

Примечание 2: Структура представляет собой основу, благодаря которой организации могут пополнять базу добавлением собственными данными и компилировать другие наборы данных.

FTP

Протокол обмена файлами между клиентом и сервером

[Computer User High Tech Dictionary: www.computeruser.com/resources/dictionary/index.htm]

Geodetic Control (Геодезическая опора)

Сеть пунктов на поверхности Земли, положение которых достаточно точно определено с использованием геодезических и компьютерных методов с учетом кривизны Земли, рельефа, гравитационного поля и параметров атмосферы.

Примечание 1: Геодезические опорные пункты располагаются так, чтобы обеспечить получение непротиворечивых и совместимых данных для выполнения топографических съемок и реализации проектов картографирования на различных по размеру площадях. Координаты объектов, измеренные относительно этих точек, можно считать известными с определенной надежностью и точностью.

Примечание 2: Положение опорных точек описывается их геодезическими координатами.

Примечание 3: Геодезические опорные точки надежно закреплены на местности и имеют описание их закладки. Для этого могут также использоваться природные и искусственные ориентиры.

Примечание 4: Геодезические опорные точки обычно связаны между собой высокоточными измерениями по опорной геодезической сети, которая служит основой для выполнения съемок, составления карт и интегрирования результатов.

[http://www.bayfieldcounty.org/LandRecords/geodetic.htm]

Geodetic Coordinates (Геодезические координаты)

Система координат, в которой позиция определена геодезической широтой, долготой и (в трехмерном случае) эллипсоидальной высотой.

[ISO 19111]

Geographic Information (Географическая информация)

Информация относительно явлений, явно или косвенно связанная с их положением относительно земной поверхности

[ISO 19101]

Geographic Information System (ГИС)

Компьютерная система для сбора, хранения, управления и отображению географически привязанной информации, то есть данных, имеющих координаты.

[http://www.usgs.gov/research.ГИС/title.html]

Примечание: Практики также рассматривают ГИС как совокупность ее разработчиков и данных для ее функционирования.

GML

XML-кодировка для обмена географической информацией и ее хранения, включая как пространственные, так и не-пространственные свойства географических объектов.

[ISO 19136]

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:

Структура словаря данных | sql-oracle.ru

Лежащие в основе базовые таблицы хранят сведения о связанной базе данных. Только сервер Oracle должен выполнять запись и чтение в этих таблицах. Непосредственный доступ к ним осуществляется в редких случаях.

Существует несколько представлений, в которых обобщены и отображаются сведения, хранящиеся в базовых таблицах словаря данных. Эти представления декодируют данные базовых таблиц в полезные сведения (например, имена пользователей или таблиц), используя объединения и предложения WHERE для упрощения представления информации. Большинству пользователей предоставляется доступ к представлениям, а не к базовым таблицам.

Пользователь Oracle SYS владеет всеми базовыми таблицами и доступными для пользователей представлениями словаря данных. Никакой пользователь Oracle никогда не должен изменять (UPDATE, DELETE или INSERT) никаких строк и объектов схемы, содержащихся в схеме SYS, так как такие действия могут нарушить целостность данных.

Соглашения об именовании:

Структура словаря данных состоит из наборов представлений. Во многих случаях набор состоит из трех представлений, содержащих сходные сведения и отличающихся друг от друга своими префиксами. Например, существует представление с именем USER_OBJECTS, другое представление с именем ALL_OBJECTS и третье представление с именем DBA_OBJECTS.

Эти три представления содержат сходные сведения об объектах в базе данных за исключением диапазонов, которые различаются. В представлении USER_OBJECTS содержатся сведения об объектах, которыми пользователь владеет или которые им созданы. В представлении ALL_OBJECTS содержатся сведения обо всех объектах, к которым имеется доступ. В представлении DBA_OBJECTS содержатся сведения обо всех объектах, которыми владеют все пользователи. Для представлений, имеющих префикс ALL или DBA, обычно существует дополнительный столбец в представлении с именем OWNER для идентификации тех, кто владеет объектом.

Существует также набор представлений с префиксом v$. Эти представления являются динамическими по своей природе и содержат сведения о рабочих характеристиках и загруженности. Динамические таблицы рабочих характеристик не являются истинными таблицами, и к ним не должен открываться доступ для большинства пользователей. Однако администраторы баз данных могут запрашивать и создавать представления по таблицам и предоставлять другим пользователям доступ к этим представлениям. Данные представления не рассматриваются подробно на этом сайте.

Далее: Извлечение данных с использованием подзапроса как источника

Создание и нормализация словарей. Выбираем лучшее, убираем лишнее

Использование подходящих словарей во время проведения тестирования на проникновение во многом определяет успех подбора учетных данных. В данной публикации я расскажу, какие современные инструменты можно использовать для создания словарей, их оптимизации для конкретного случая и как не тратить время на перебор тысяч заведомо ложных комбинации. _`{|}~
?a = ?l?u?d?s
?b = 0x00 — 0xff
Пример использования

mp64.bin -1 Pp -2 \@\#\$ ?1assw?2r?d

Или можно задать набор из цифр, но добавить к нему еще несколько спецсимволов так

mp64.bin -1 Qq -2 ?d\@\#\$ ?1werty_12?2

Получаем такой результат

John the Ripper

Популярный брутфорсер John the Ripper (JTR) тоже позволяет генерировать словари на основе правил. Делается это при помощи ключа —rules, а сами правила описываются в файле john.conf

Вот так выглядит стандартное правило, используемое для взлома NTLM хэша

[List.Rules:NT]
:
-c T0Q
-c T1QT[z0]
-c T2QT[z0]T[z1]
-c T3QT[z0]T[z1]T[z2]
-c T4QT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]
-c T5QT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]
-c T6QT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]
-c T7QT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]T[z6]
-c T8QT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]T[z6]T[z7]
-c T9QT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]T[z6]T[z7]T[z8]
-c TAQT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]T[z6]T[z7]T[z8]T[z9]
-c TBQT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]T[z6]T[z7]T[z8]T[z9]T[zA]
-c TCQT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]T[z6]T[z7]T[z8]T[z9]T[zA]T[zB]
-c TDQT[z0]T[z1]T[z2]T[z3]T[z4]T[z5]T[z6]T[z7]T[z8]T[z9]T[zA]T[zB]T[zC]

В первой строчке сказано, что нужно изменить регистр символа на нулевой позиции (T0), символ Q позволяет не допустить дубликатов в результирующем словаре. Во второй строке символ на первой позиции меняет свой регистр, затем скобки задают препроцессор, чтобы были сгенерированы пароли и с измененным нулевым символом и так далее.

Предположим, вы успешно провели брутфорс LM хэша и получили значение QWERTY123, так как для LM регистр не важен.

Но для авторизации вам нужно провести брутфорс NTLM хэша, где регистр имеет значение. Воспользовавшись правилом, описанным выше, можно получить следующий словарь

john -w:QWERTY123.dict --stdout --rules:NT

JTR по умолчанию содержит множество готовых правил, но можно написать и свои, либо взять за основу уже написанное и скорректировать под текущую ситуацию.

Подробно про синтаксис правил можно почитать здесь.

hashcat-tools

Еще одним полезным инструментом является набор утилит от популярного брутфорсера hashcat.

Скачать их можно с официального сайта.

Рассмотрим некоторые их них. Описания всех утилит на английском языке можно найти тут.

combinanor.bin — позволяет генерировать словарь из слов, входящих в два других словаря.

combinanor3.bin делает то же самое, но на вход принимает три файла, вместо двух.

combipow.bin — создает все возможные комбинации из слов, перечисленных в файле (похоже на ключ -p в crunch)

cutb.bin — обрезает слова в словаре до указанной длины. Можно указывать смещение (offset)

expander.bin — получает на ввод слова, разбирает их на символы, комбинирует и отправляет в STDOUT

permute.bin — создает словарь, который используется hashcat при атаке типа Permutation attack. Перед использованием словарь нужно пропустить через утилиту prepare.

gate.bin — разбивает словарь на несколько частей для параллельной обработки несколькими ядрами или несколькими машинами. В примере ниже мы разбиваем стандартный словарь JTR на две части. В первую часть попадают слова под номером 0, 2, 4, 6,…. Во вторую 1, 3, 5, 7,…

len.bin — оставляет в словаре только слова определенной длины от min до max

mli2. bin — объединяет два словаря.

req-include.bin — крайне полезный инструмент, который убирает из словаря все, что не подходит под заданные правила. Например, вы знаете, что по парольной политике в пароле обязательно присутствует буква в верхнем регистре, цифра и спецсимвол.

Число выбрано исходя из таблицы

Если таким образом нормализовать известный словарь rockyou, то можно сократить его размер в 270 раз! и не тратить ресурсы на заведомо ложные комбинации.

req-exclude.bin делает то же самое, что req-include, но с точностью до наоборот.

rli.bin — эта утилита удаляет значения из первого словаря, если они встречаются во втором. Полезно использовать, если вы создаете один словарь из нескольких.

Когда под рукой нет утилит

Может оказаться так, что воспользоваться набором hashcat-utils или crunch нет возможности, а нужно срочно создать словарь или нормализовать его. Некоторые алгоритмы довольно сложны в реализации, но базовые операции можно выполнить просто в командной строке. ./word/’ dict_file
А так можно дописать слово в конец

sed 's/.$/word/' dict_file

Следующей командой можно добавить в начало число от 0 до 99 к каждому слову в словаре

for i in $(cat dict_file) ; do seq -f %02.0f$i 0 99 ; done > numbers_dict_file

Можно очистить словарь от значений, в которых не присутствует хотя бы 2 числа так

nawk 'gsub("[0-9]","&",$0)==2' password.lst

Получаем

Это лишь некоторые примеры. Можно писать более сложные обработки на Python и других скриптовых языках. Но всегда нужно помнить, что создание качественного словаря и его нормализация под целевой протокол — важный этап при проведении тестирования на проникновение.

Разработка словаря данных для БД — Студопедия

РЕАЛИЗАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ

Методика реализации БД

Исходной информацией для создания приложения является предприятие или его фрагмент, который задан в качестве описания объекта автоматизации для выполнения КП. Основными исходными данными для разработки БД является:

1. Требования к БД, которые определены в ТЗ;

2. Документы или та информация об объекте, которые должны храниться в БД. В идеальном случае вся информация должна храниться в БД или формироваться на ее основе;

3. Задачи, которые необходимо реализовать в рамках приложения. В общем случае задачи обычно накладывают некоторые ограничения на перечень хранимой БД, информации. Это вызвано тем, что задачи для автоматизации только частично охватывают существующие в объекте документы.

Процессы реализации БД включают 4 группы объектов:

1. Процесс «Определение и анализ требования к БД»;

2. Процессы проектирования БД;

3. Процессы создания БД;

4. Процесс проверки БД.

Рисунок 2.1 – Процессы реализации БД

Разработка словаря данных для БД

Для каждого выходного документа был создан локальный СД. В результате проведения анализа перечня данных из входных документов и перечня данных из СД – определился общий СД, который содержит определение для всех данных из СД источников данных (см. табл. 2.1 – 2.8).

Таблица 2.2 Словарь данных БД для документа «Отче от рабочих местах работников предприятия»

№ п/п	Источник данных	Идентификатор данных	Назначение данных	Диапазон изменения	Тип данных	Вид данных	Примечание
	ДО.5	Nomer_otd	Номер отдела	До 6 цифр	Целое	У
	Nomer_kom	Номер комнаты	До 6 цифр	Целое	У
	N_rab_m	Номер рабочего места	До 6 цифр	Целое	У
	FIO_rab	ФИО работника	До 60 символов	Симв.	У

Таблица 2.3 Словарь данных БД для документа «Отчет о ПО»

№ п/п	Источник данных	Идентификатор данных	Назначение данных	Диапазон изменения	Тип данных	Вид данных	Примечание
	ДО.6	Name	Наименование	До 60 символов	Симв.	У
	Inv_Nomer	Инвентарный номер	До 6 цифр	Целое	У
	Versia	Версия	До 10 цифр	Целое	М
	Postav	Поставщик	До 60 символов	Симв.	М
	Nal_lic	Наличие лицензии	До 6 символов	Силв.	У
	Kol_copy	Количество копий	До 100 цифр	Целое	У
	Date_post	Дата поставки	До 9 цифр	Целое

Таблица 2.4 Словарь данных для документа «Отчет о ТС и их размещении по рабочим местам»

№ п/п	Источник данных	Идентификатор данных	Назначение данных	Диапазон изменения	Тип данных	Вид данных	Примечание
	ДО. 7	Name	Наименование	До 60 символов	Симвл.	У
	Nomer_kom	Номер комнаты	До 6 цифр	Целое	У
	Nomer_etaj	Номер этажа	До 100 цифр	Целое	У
	Nomer_rab_mesta	Номер рабочего места	До 6 цифр	Целое	У
	Inv_Nomer	Инвентарный номер	До 6 цифр	Целое	У
	Marka	Марка	До 20 символов	Симвл.	У
	Date_expl	Дата ввода в эксплуатацию	До 9 цифр	Целое

Таблица 2.5 Словарь данных для документа «Отчет о размещении ПО по ТС»

№ п/п	Источник данных	Идентификатор данных	Назначение данных	Диапазон изменения	Тип данных	Вид данных	Примечание
	ДО.8	Name	Наименование	До 60 символов	Симвл.	У
	Inv_nomer	Инвентарный номер	До 6 цифр	Целое	У
	Spisok_PO	Список ПО	До 10 символов	Симвл.
	Name_PO	Наименование ПО	До 60 символов	Симв.	У
	Inv_nomerPO	Инвентарный номер ПО	До 6 цифр	Целое	У
	Date	Дата	До 9 цифр	Целое

Таблица 2. 6 Словарь данных для документа «Отчет о БД»

Таблица 2. 7 Словарь данных для документа «Отчет о документации»

Таблица 2.8 Словарь данных для документа «Отчет о движении ИТ- активов на предприятии»

№ п/п	Источник данных	Идентификатор данных	Назначение данных	Диапазон изменения	Тип данных	Вид данных	Примечание
	ДО. 11	Nomer	Номер	До 6 цифр	Целое	У
	Postypl	Поступление	До 20 символов	Симвл.
	Spisanie	Списание	До 60 символов	Симвл.

Таблица 2.1 Общий словарь данных БД

№ п/п	Источник данных	Идентификатор данных	Назначение данных	Диапазон изменения	Тип данных	Вид данных	Примечание
	ДО. 5	Nomer_otd	Номер отдела	До 6 цифр	Целое	У
	Nomer_kom	Номер комнаты	До 6 цифр	Целое	У
	N_rab_m	Номер рабочего места	До 6 цифр	Целое	У
	FIO_rab	ФИО работника	До 60 символов	Симв.	У
	ДО.6	Name	Наименование	До 60 символов	Симв.	У
	Inv_Nomer	Инвентарный номер	До 6 цифр	Целое	У
	Versia	Версия	До 10 цифр	Целое	М
	Postav	Поставщик	До 60 символов	Симв.	М
	Nal_lic	Наличие лицензии	До 6 символов	Силв.	У
	Kol_copy	Количество копий	До 100 цифр	Целое	У
	Date_post	Дата поставки	До 9 цифр	Целое
	ДО.7	Name	Наименование	До 60 символов	Симвл.	У
	Nomer_kom	Номер комнаты	До 6 цифр	Целое	У
	Nomer_etaj	Номер этажа	До 100 цифр	Целое	У
	Nomer_rab_mesta	Номер рабочего места	До 6 цифр	Целое	У
	Inv_Nomer	Инвентарный номер	До 6 цифр	Целое	У
	Marka	Марка	До 20 символов	Симвл.	У
	Date_expl	Дата ввода в эксплуатацию	До 9 цифр	Целое
	ДО.8	Name	Наименование	До 60 символов	Симвл.	У
	Inv_nomer	Инвентарный номер	До 6 цифр	Целое	У
	Spisok_PO	Список ПО	До 10 символов	Симвл.
	Name_PO	Наименование ПО	До 60 символов	Симв.	У
	Inv_nomerPO	Инвентарный номер ПО	До 6 цифр	Целое	У
	Date	Дата	До 9 цифр	Целое
	ДО.9	Name	Наименование	До 60 символов	Симвл.	У
	Inv_nomer	Инвентарный номер	До 6 цифр	Целое	У
	Date	Дата	До 9 цифр	Целое
	ДО. 10	Name	Наименование	До 60 символов	Симвл.	У
	Date	Дата	До 9 цифр	Целое
	ДО.11	Nomer	Номер	До 6 цифр	Целое	У
	Postypl	Поступление	До 20 символов	Симвл.
	Spisanie	Списание	До 60 символов	Симвл.

Что такое словарь данных?

Словарь данных , также называемый матрицей определения данных , предоставляет подробную информацию о бизнес-данных, такую ​​как стандартные определения элементов данных, их значения и допустимые значения. В то время как концептуальная или логическая диаграмма отношений сущностей будет сосредоточена на бизнес-концепциях высокого уровня, словарь данных предоставит более подробную информацию о каждом атрибуте бизнес-концепции.

По сути, словарь данных предоставляет инструмент, который позволяет вам сообщать о требованиях заинтересованных сторон бизнеса таким образом, чтобы ваша техническая группа могла более легко разработать реляционную базу данных или структуру данных для удовлетворения этих требований.Это помогает избежать неудач проекта, таких как требование информации в области, которую заинтересованное лицо не может разумно ожидать, или ожидание неправильного типа информации в области.

Более того, если вам интересно, что делать с длинными списками полей внутри сценариев использования или других документов с требованиями, вы будете счастливы узнать, что у них есть идеальный дом в словаре данных.

В качестве альтернативы, если вы создавали электронные таблицы для систематизации информации, связанной с данными, вы можете быть удивлены, узнав, что вы создали форму словаря данных.В течение долгого времени я просто называл эти типы спецификаций «спецификациями содержания» или «матрицей данных» только для того, чтобы обнаружить, что я создавал словари данных на протяжении более 10 лет работы над проектами.

(Кстати, если вы хотите узнать больше о моделировании данных, обязательно ознакомьтесь с нашим бесплатным обучением по моделированию данных.)

Ключевые элементы словаря данных

Словарь данных предоставляет информацию о каждом атрибуте модели данных, также называемом полями.Атрибут — это место в базе данных, в котором хранится информация. Например, если бы мы создали словарь данных, представляющий статьи здесь, на Bridging the Gap , у нас потенциально были бы атрибуты для заголовка статьи, автора статьи, категории статьи и самого содержания статьи.

Словарь данных обычно имеет формат электронной таблицы. Каждый атрибут указан в виде строки в электронной таблице, а каждый столбец помечает элемент информации, который полезно знать об атрибуте.

Давайте посмотрим на наиболее распространенные элементы, включенные в словарь данных.

• Имя атрибута — Уникальный идентификатор, обычно выражаемый на деловом языке, который маркирует каждый атрибут.
• Необязательно / Обязательно — Указывает, требуется ли информация в атрибуте перед сохранением записи.
• Тип атрибута — Определяет, какой тип данных допустим в поле. Общие типы включают текст, числовые значения, дату / время, нумерованный список, поисковые запросы, логические значения и уникальные идентификаторы.

Хотя это основные элементы словаря данных, нередко документируют дополнительную информацию о каждом элементе, которая может включать источник информации, таблицу или концепцию, в которой содержится атрибут, имя физического поля базы данных, длина поля и любые значения по умолчанию.

Пример словаря данных

Вам, наверное, интересно, как все это сочетается.

Вот упрощенный пример словаря данных, который содержит атрибут из нашего примера статьи Bridging the Gap , а также важную информацию о каждом атрибуте.

Как видите, словарь данных определяет важную информацию о каждом атрибуте бизнес-ориентированным способом. Он также организует информацию, которая в противном случае могла бы быть разбросана по нескольким различным документам и спецификациям, что упрощает для разработчика базы данных создание или обновление базы данных, которая соответствует бизнес-требованиям.

>> Подробнее о моделировании данных (бесплатное обучение)

Изучите основные методы моделирования данных (даже если вы не умеете программировать) с помощью этого бесплатного обучения.

Что такое словарь данных — Терминология данных

Словарь данных — это перечень элементов данных в базе данных или модели данных с подробным описанием их формата, взаимосвязей, значения, источника и использования.

Словарь активных и пассивных данных

Словарь данных можно разделить на две основные категории:

1. Активный словарь данных — является частью СУБД и управляется ею.
2. Пассивный словарь данных — это , а не часть и управляемая СУБД.

Словарь активных данных

Каждое изменение в структуре базы данных (с использованием DDL — языка определения данных) автоматически отражается в активном словаре данных.

Подробнее об активном словаре данных

Словарь пассивных данных

Словарь пассивных данных отделен от базы данных, и все изменения в структуре базы данных необходимо вносить в словарь пассивных данных вручную или с помощью специального программного обеспечения.

Словарь пассивных данных может принимать разные формы:

1. Документ или электронная таблица

2. Инструменты

   • Каталоги данных
   • Интеграция данных / репозитории метаданных ETL
   • Инструменты моделирования данных

3. Пользовательские реализации

Подробнее о словаре пассивных данных

Элементы словаря данных

Словарь данных — это таблица с элементами данных (столбцами) в виде строк и их атрибутами в виде столбцов.Конкретные атрибуты различаются в зависимости от назначения словаря данных.

Основные элементы

Словарь данных состоит из 2 основных элементов:

1. Список таблиц (или сущностей)
2. Список столбцов (или полей, или атрибутов)

Минимальный словарь данных:

Словарь данных СУБД

Механизмы реляционных баз данных позволяют гораздо больше описывать модели данных и предоставляют эту информацию через свои словари данных.Это информация:

• Тип данных столбца,
• Значения по умолчанию для столбцов,
• Обнуляемость столбцов,
• Связи таблиц (внешние ключи),
• Уникальность значений столбца (первичный и уникальный ключи),
• Описание элементов данных

Расширенный словарь данных

Для каждой таблицы или столбца, которые архитекторы, группы или организации могут захотеть собрать, есть дополнительные атрибуты, которые не поддерживаются ядрами баз данных.Все зависит от назначения словаря данных. Эти атрибуты могут быть:

• Источник,
• Значение и назначение,
• Использование,
• Хранит конфиденциальные данные,
• Список значений,
• Строковые форматы,
• этикетка формы UI,
• Владелец,

и многие другие.

В таком случае команды могут собирать эту информацию во внешнем документе или специальном программном обеспечении (называемом инструментом словаря данных , хранилищем метаданных , каталогом данных ).

Функции словаря данных

Словарь данных может использоваться для разных целей. Эти ключевые цели:

1. Словарь данных в системах баз данных (СУБД)

Все основные системы управления реляционными базами данных хранят информацию о структурах данных в специальных структурах — заранее определенных таблицах или представлениях, которые содержат метаданные о каждом элементе базы данных — таблицах, столбцах, индексах, внешних ключах, ограничениях и так далее.

Этот тип словаря данных служит для предоставления пользователям и инструментам информации о схеме базы данных — всех элементах модели данных и программ.

Подробнее:

2. Моделирование данных

Словарь данных

может использоваться как инструмент для моделирования данных. Это можно сделать с помощью специального инструмента моделирования данных или простой электронной таблицы или документа. В этом случае словарь данных служит спецификацией сущностей и их полей и помогает бизнес-аналитикам, предметным экспертам и архитекторам собирать требования и моделировать предметную область. Затем на основе этого документа разрабатываются и реализуются физическая база данных и приложение.

3. Документация

Словарь данных

также может использоваться в качестве справочника и каталогизации существующих активов данных — таблиц в базах данных, электронных таблиц, файлов и так далее.

Этого можно достичь с помощью нескольких форматов и инструментов:

Формы словаря данных

Словари данных существуют в нескольких различных формах:

1. Словарь данных СУБД

Наиболее часто встречается словарь данных . — это словарь, встроенный в большинство систем баз данных, часто называемый словарем данных, системным каталогом или системными таблицами.

2. Документ

Словарь данных

может быть в виде текста или документа HTML или электронной таблицы, отделенным от любого физического источника данных. Мы можем дополнительно разделить эту форму на:

• Ручной документ — текстовый документ или электронная таблица, созданный и поддерживаемый вручную, используемый для моделирования или документирования,
• Статический экспортированный документ — обычно документ HTML или PDF, автоматически созданный из схемы базы данных с помощью инструмента или моделей данных.

3. Хранилище метаданных

Организации, которые достигли зрелости в своем управлении данными, внедряют специальное программное обеспечение, которое извлекает, управляет и предоставляет доступ к словарю данных активов данных в нескольких базах данных. Это программное обеспечение может называться Metadata Repository (более широкий термин) или Data Catalog (более конкретная и трендовая концепция).

Словарь данных в жизненном цикле базы данных

На диаграмме ниже показано, где словарь данных появляется в процессе проектирования, управления и документирования баз данных.

Создание словаря данных с помощью Dataedo

Dataedo — это простой, но мощный инструмент, который позволяет создавать словари данных для существующих баз данных. У него есть бесплатный план, который поддерживает создание базовых словарей данных для одной базы данных на репозиторий. Это руководство покажет вам, как быстро создать словарь данных для любой из ваших баз данных SQL Server, Oracle или MySQL.

План обучения

Введение:

1. Что такое словарь данных и зачем это нужно
2. Словари данных в Dataedo
3. Начало работы

Учебник:

1. Импорт схемы и описаний базы данных
2. Таблицы для документов
3. Столбцы документа
4. Связь с документами
5. Первичный и уникальный ключи документа
6. Экспорт и обмен

Что такое словарь данных и зачем это нужно

Словарь данных — это документация ваших данных (метаданных) — структура и описание таблиц и столбцов, отношений и ограничений.Это помогает любому, кто хочет работать с базами данных, находить и понимать данные. Без надлежащего словаря данных вам придется полагаться на знания людей, которые знают базы данных, или предлагать себе много копаться в коде приложений, отчетов, запросов, многочасовых догадок и ошибок. Сделать небольшое документирование действительно проще и дешевле.

Словари данных в Dataedo

Если вы убеждены, что стоит создать словарь данных для всех ваших баз данных, этот инструмент вам подойдет.Вот краткий обзор его возможностей.

Что входит в словарь данных Dataedo

• Список всех таблиц, представлений и столбцов с основными атрибутами
• Табличные отношения (внешние ключи), импортированные из базы данных,
• Таблица первичных и уникальных ключей
• Пользовательское описание каждой таблицы, представления, столбца, отношения и ключа

Основные характеристики

• Dataedo автоматически импортирует схему из баз данных Oracle, SQL Server, MySQL,
• Изменения схемы (новые, удаленные или переименованные таблицы и столбцы) можно импортировать, и документация обновляется автоматически,
• Объекты, удаленные во время синхронизации схемы, хранятся в репозитории и помечаются как удаленные,
• Комментарии к таблицам и столбцам импортируются из базы данных,
• Возможность определять отношения и уникальные ключи, которые не были определены в базе данных,
• Все метаданные хранятся в файле или глобальном репозитории,
• Возможность планирования обновления модели данных репозитория и экспорта вывода (начиная с версии 5.2),
• Возможность визуализировать модель данных с несколькими ERD, содержащими выбранные таблицы и столбцы.

Начало работы

Теперь мы можем начать. Чтобы настроить инструмент, выполните следующие простые шаги:

1. Загрузить Dataedo,
2. Установить, запустив инсталлятор (или извлечь папку из zip-архива),
3. Run Dataedo,
4. Создать новый репозиторий файлов с помощью кнопки Создать репозиторий файлов (или серверного репозитория, если вы хотите создать глобальный репозиторий)
5. Открыть / подключиться к репозиторию

Для некоторых функций требуется версия Pro, и вам нужно получить пробную версию, чтобы попробовать ее:

6. Получите бесплатную 14-дневную пробную версию,
7. Нажмите кнопку Enter key и введите полученный ключ.

Вы готовы приступить к созданию своего первого словаря данных.

1. Импортировать схему и описание базы данных

Для создания словаря данных необходимо сначала импортировать схему базы данных (таблицы, столбцы, представления и т. Д.). Dataedo также считывает любые существующие описания из базы данных.

Это будет структура, которую вы заполните своими собственными описаниями и метаданными.

Чтобы импортировать схему, выполните следующие действия:

1. Нажмите Добавить документацию кнопку,
2. Выберите ядро ​​базы данных, к которому вы хотите подключиться — SQL Server, Oracle или MySQL,
3. Укажите сведения о подключении, выберите базу данных и щелкните Далее ,
4. Выйдите из следующего экрана и нажмите Прочитать ,
5. Схема вашей базы данных читается, и после этого на следующем экране показаны все прочитанные объекты.Щелкните Далее .
6. Теперь вы можете изменить заголовок документации. Сделайте это чем-то значимым, чтобы все понимали, о какой базе данных идет документация. Щелкните Import , чтобы начать импорт.

Ваша структура базы данных теперь импортирована в репозиторий Dataedo. Вы видите новый элемент документации в дереве навигации на левой панели. Разверните его и выберите объекты, чтобы просмотреть импортированную схему. Это базовый словарь данных, с которым вы можете работать над добавлением дополнительных описаний и метаданных.

2. Таблицы документов

После того, как вы заполнили Словарь данных таблицами, пришло время просмотреть их все и дать содержательные описания.

Для просмотра таблиц разверните элемент Tables (или Views для представлений). Выберите объект, чтобы увидеть все его подробности на правой панели. На первой вкладке вы можете предоставить описание таблицы с помощью редактора форматированного текста.

Если таблицы или столбцы имели комментарии в базе данных, они считывались в репозиторий и отображались в редакторе.Если вы отредактируете эти комментарии, они будут обновлены только в репозитории Dataedo и не будут записаны обратно в базу данных.

В поле Описание объясните назначение и логику таблицы.

Вы можете включить в свое описание следующую информацию:

• Назначение стола,
• Какие объекты представлены в таблице (тип (типы) объекта),
• Гранулярность — что представляет одна строка: это заказ или строка заказа?,
• Источники данных — как создаются данные, откуда они берутся,
• Статусы — в каких статусах может находиться изображаемая сущность?,
• Расчеты,
• Стандартные критерии и SQL-запросы,
• Использование данных — любое известное ключевое использование таблицы,
• Любая другая важная логика, связанная с table.

Используйте функции форматированного текста — заголовки, списки, форматирование текста, ссылки на внешние ресурсы и вставляйте изображения и диаграммы, чтобы лучше передавать идеи.

3. Столбцы документа

Когда вы описали таблицу, самое время сделать то же самое для каждого столбца. Это тяжелая ручная работа, но кто-то должен ее делать.

Перейдите на вкладку Столбцы , чтобы просмотреть столбцы таблицы и предоставить свои описания в столбце Описание .

Если столбцы имели описание в базе данных, они были импортированы и отображаются в поле описания.Просмотрите каждый столбец и дайте содержательные описания.

Рассмотрите возможность включения следующей информации:

• Назначение колонки,
• Откуда берутся данные,
• Список значений, диапазон значений, формат.

Dataedo автоматически считывает из базы данных следующие метаданные:

• Тип данных,
• Обнуляемость,
• Идентичность,
• Значение по умолчанию,
• Спецификация вычисляемой колонки,

4.Связь с документами

Помимо столбцов, другим ключевым элементом словаря данных являются отношения между таблицами. Способ соединения таблиц имеет решающее значение для любого запроса и извлечения данных.

Dataedo считывает существующие отношения (внешние ключи) в репозиторий и автоматически включает их в словарь данных и диаграммы ER.

Для каждого отношения вы можете указать название роли (начиная с 5.2), которое позже может использоваться в ERD, и описание:

Во многих случаях в базе данных не определены проверки ссылочной целостности (нет внешних ключей).Это также почти всегда относится к представлениям (большинство баз данных не допускают первичные / внешние ключи для представлений). В таких случаях логика того, как таблицы связаны друг с другом, разбросана по разному коду и в головах разработчиков. Наличие этих знаний в глобальном доступном репозитории было бы огромным преимуществом и сэкономило бы время.

Dataedo позволяет документировать отношения в репозитории таким же образом, как и отношения, импортированные из схемы базы данных. Чтобы добавить новое отношение в репозиторий, нажмите кнопку Добавить отношение , а затем определите основную таблицу, объедините столбцы и, при необходимости, добавьте заголовок и описание.

Как видите, только значок различает импортированные и ручные отношения:

Отношения, введенные в репозиторий, не возвращаются в базу данных.

Отношения из репозитория позже будут автоматически отображаться в диаграммах отношений сущностей (ERD) (эта функция обсуждается в этом руководстве по ERD):

5. Документируйте первичный и уникальный ключи

Еще одним важным элементом словаря данных и модели данных являются первичные и уникальные ключи.Они определяют, какие столбцы или группа столбцов имеют уникальные значения. Первичные ключи — это особый тип уникального ключа, который определяет, как можно идентифицировать строку в таблице. Эта информация также важна для объединения таблиц и понимания данных, хранящихся в таблице.

Dataedo считывает первичные ключи и уникальные индексы / ограничения из схемы базы данных и включает их в список ключей на вкладке Уникальные ключи .

Как и в случае с внешними ключами, уникальные ограничения не всегда создаются в базе данных.Это почти всегда относится к представлениям — большинство систем баз данных не допускают таких ограничений для представлений. Dataedo позволяет вам добавить в репозиторий ваш собственный первичный / уникальный ключ, чтобы вы могли определить это предположение о данных.

Чтобы добавить новый ключ, нажмите кнопку Добавить ключ и выберите тип ключа и уникальные столбцы. Вы также можете указать имя и описание (объяснить, почему данные должны быть уникальными).

Вы можете видеть, что ручной ключ отображается в том же формате, что и импортированные ключи:

7.Экспорт и обмен

Если вы выполнили шаги 1-6, вы создали очень полезный артефакт данных (или метаданных) — Словарь данных. Чтобы извлечь из этого пользу, поделитесь им со своей командой и со всеми, кто хочет получить доступ к данным. К нему можно получить доступ с помощью программы Dataedo, или вы можете экспортировать его в PDF, Excel или HTML и поделиться.

Вот как это выглядит:

PDF

Загрузить образец словаря данных в формате PDF: База данных проектов

HTML

См. Образец словаря данных HTML: База данных проектов

Следующие шаги

Это было только начало возможностей Dataedo по созданию словарей данных.Просмотрите другие руководства, чтобы узнать больше:

1. Словарь данных, часть 2: добавление дополнительных метаданных
2. Как визуализировать схему базы данных с помощью ERD с помощью Dataedo

или

Начните создавать словари данных сегодня

Business Glossary vs Data Glossary vs Data Dictionary

Я заметил, что в некоторых статьях и сообщениях люди используют термины Business Glossary , Data Glossary и Data Dictionary как взаимозаменяемые, даже если они имеют разные значения.В этой статье я хочу исправить эту путаницу.

Что такое словарь данных?

Словарь данных — это подробное определение и описание наборов данных (таблиц) и их полей (столбцов). Эта спецификация включает такую ​​информацию, как тип данных, размер, допустимые значения, значения по умолчанию, ограничения, отношения к другим элементам данных и значение / назначение набора данных и поля.

Пример словаря данных в Dataedo

Что такое бизнес-глоссарий?

Бизнес-глоссарий , иногда называемый Глоссарий данных , представляет собой список бизнес-терминов с их определениями.Он определяет бизнес-концепции для организации или отрасли и не зависит от какой-либо конкретной базы данных или поставщика.

Пример бизнес-глоссария в Dataedo

Что такое глоссарий данных?

Глоссарий данных — это просто еще одно название бизнес-глоссария.

Следовательно:

Business Glossary = Data Glossary <> Data Dictionary

Бизнес-глоссарий / Глоссарий данных — это список бизнес-терминов и их определений.

Словарь данных — это описание набора данных или модели данных.

Давайте кратко рассмотрим различия между двумя концепциями:

Отличия

Взаимосвязь

Несмотря на то, что Словарь данных и Бизнес-глоссарий являются отдельными объектами, они прекрасно работают вместе, описывая различные аспекты и уровни абстракции среды данных организации. Многие инструменты управления метаданными / данными (например, Dataedo) предлагают возможность хранить и связывать оба этих актива данных в одном репозитории.

Бизнес-термины могут быть связаны с определенными таблицами и столбцами в словаре данных, чтобы обеспечить более контекстное и согласованное утвержденное определение для разных экземпляров терминов в разных базах данных.

Пример словаря данных со ссылками на бизнес-термины в Dataedo

Это дает следующие преимущества:

1. Простой поиск определений данных из словаря данных (то есть из контекста базы данных)
2. Существует одно справочное определение термина вместо нескольких копий в разных таблицах и столбцах.
3. Бизнес, а не ИТ, может владеть определениями бизнес-терминов.
4. Подобные данные легче найти в других таблицах и базах данных.

Пример термина бизнес-глоссария со ссылками на активы данных в Dataedo

Эти ссылки работают в обоих направлениях — в контексте бизнес-термина они дают вам быстрый доступ ко всем экземплярам данных во всех базах данных.

словарей данных

Что в словаре данных?

Словари данных хранят и передают метаданные о данных в базе данных, системе или данных, используемых приложениями.Полезное введение в словари данных представлено в этом видео. Содержимое словаря данных может варьироваться, но обычно включает в себя некоторые или все из следующих:

• Список объектов данных (названия и определения)
• Подробные свойства элементов данных (тип данных, размер, допустимость пустых значений, необязательность, индексы)
• Связь сущностей (ER) и другие диаграммы системного уровня
• Справочные данные (классификация и описательные области)
• Отсутствующие данные и коды показателей качества
• Бизнес-правила, например, для проверки схемы или качества данных

Как используются словари данных

• Документация — предоставляет подробные сведения о структуре данных для пользователей, разработчиков и других заинтересованных сторон
• Связь — вооружите пользователей общим словарем и определениями для общих данных, стандартов данных, потока данных и обмена и помогите разработчикам оценить влияние изменений схемы
• Дизайн приложения — помогите разработчикам приложений создавать формы и отчеты с соответствующими типами данных и элементами управления, а также убедитесь, что навигация согласована с взаимосвязями данных
• Системный анализ — позволяет аналитикам понять общий дизайн системы и поток данных, а также определить, где данные взаимодействуют с различными процессами или компонентами
• Интеграция данных — четкие определения элементов данных обеспечивают понимание контекста, необходимое при принятии решения о том, как сопоставить одну систему данных с другой, или следует ли подмножество, объединение, стек или преобразование данных для конкретного использования
• Принятие решений — помощь в планировании сбора данных, разработке проектов и других совместных усилий

Словари данных для совместного использования

Для групп людей, работающих с похожими данными, наличие общего словаря данных облегчает стандартизацию за счет документирования общих структур данных и предоставления точного словаря, необходимого для обсуждения конкретных элементов данных.Совместно используемые словари гарантируют, что значение, актуальность и качество элементов данных одинаковы для всех пользователей. Словари данных также предоставляют информацию, необходимую тем, кто создает системы и приложения, поддерживающие данные. Наконец, если существует общий, проверенный и документированный ресурс данных, нет необходимости создавать отдельную документацию для каждой реализации.

Примеры общих словарей данных USGS

Примеры словарей данных, не относящихся к USGS

Держите словарь данных в актуальном состоянии

Спланируйте хранение данных в начале любого проекта, разработав схему или модель данных в качестве руководства к требованиям к данным.Если определены обязательные и необязательные элементы данных, добавьте их в словарь данных. При изменении структуры данных обновите словарь. Постарайтесь использовать соглашения об именах, соответствующие системе или предметной области. Самый простой путь — принять и процитировать стандарт данных, избегая, таким образом, необходимости предоставлять собственную документацию и управлять ею.

План управления данными исследований Научного центра Аляски [PDF] содержит отличные примеры формы описания данных и других форм для сбора метаданных до, во время и в конце проекта.

Словари данных могут выявить неправильные дизайнерские решения

Как для обозревателей, так и для пользователей данных словарь данных может выявить потенциальные проблемы достоверности данных. Плохая организация таблиц и именование объектов могут серьезно ограничить понятность данных и простоту использования, неполные определения данных могут сделать в противном случае звездные данные практически бесполезными, а неспособность поддерживать словарь в актуальном состоянии с фактическими структурами данных указывает на отсутствие управления данными.Хотя получение критической обратной связи об их данных может поначалу быть проблематичным для некоторых создателей данных, разработка хороших навыков проектирования и описания данных стоит затраченных усилий и в конечном итоге приносит пользу всем, кто будет использовать данные.

Узнайте больше о соглашениях об именах и найдите руководства по написанию описаний столбцов в разделах «Рекомендации по определению и использованию словаря данных» и «Руководство капитана очевидного» по описанию столбцов — Рекомендации по словарю данных.

Создание словаря данных

Большинство систем управления базами данных (СУБД) имеют встроенные активные словари данных и могут генерировать документацию по мере необходимости (SQL Server, Oracle, mySQL).То же самое верно и при проектировании систем данных с использованием инструментов CASE (автоматизированная разработка программного обеспечения). Инструмент анализатора с открытым исходным кодом для MS Access можно использовать для документирования баз данных Access и данных, связанных с Access (SQL Server, Oracle и др.). Наконец, используйте «Словарь данных — пустой шаблон», чтобы вручную создать простой «словарь данных» в Excel.

Для получения информации о создании словаря данных в формальном файле метаданных (раздел «Сущность и атрибут») обратитесь к странице метаданных.

Что такое U.S. Руководство по геологическим изысканиям Требуется

Руководство USGS Survey, глава 502.7 — Фундаментальные научные практики: метаданные для научных информационных продуктов USGS, включая данные, требует, чтобы записи метаданных данных включали такую ​​информацию, как кто и почему произвел данные, методологии и ссылки, методы сбора и обработки, определения сущностей и атрибуты, географическое положение и любые ограничения доступа или использования, которые облегчают оценку данных и информации для использования.

Связанные темы

• Методы сбора данных — проверьте словарь данных при получении данных из внешних источников
• Данные и форматы файлов — сохраните имена и свойства файлов, таблиц и полей в словаре данных
• Моделирование данных — сбор требований к данным и использование стандартов проектирования для создания словарей данных

Стандарты данных

• — используйте стандарт, который включает полностью определенную структуру данных

Шаблоны данных

• — используйте шаблон для предопределенной схемы и словаря данных
• Домены — включают домены (списки ссылок, справочные таблицы) как часть словарной информации
• Соглашения об именах — применяйте последовательный подход для создания значимых имен таблиц и полей; рассмотрите аналогичное соглашение об именах для файлов и папок
• Упорядочить файлы и данные — включить имя и описание файлов данных в метаданные и связать имена файлов с таблицами в словаре данных

Ссылки

Общие

Примеры, инструменты и шаблоны

• Метаданные объекта / атрибута для: Knight, R.Р., Картрайт, Дж. М. и Лэдд, Делавэр, 2016 г., Данные о речном потоке и разнообразии рыбных сообществ для использования при разработке функций экологических пределов для плато Камберленд, северо-восток Среднего Теннесси и юго-запад Кентукки, 2016 г .: Выпуск данных геологической службы США: http: / /dx.doi.org/10.5066/F7Jh4J83.
• JPL, 2008 г., Словарь данных по планетарной науке, JPL D-7116, ред. F (соответствует сборке базы данных pdscat1r71), https://mirrors.asun.co/climate-mirror/pds/pds.nasa.gov/documents/ psdd / PSDDmain_1r71.pdf.
• Национальная водная информационная система (NWIS). Критерии поиска и коды.
• USDA, Руководство по представлению данных Ag Data Commons, версия 1.3. Пустой шаблон словаря данных.
• 24 Средства словаря данных.

Словарь данных

Словарь данных является неотъемлемой частью базы данных. Он содержит информацию о базе данных и данных, которые она хранит, то есть метаданные. Любая хорошо спроектированная база данных обязательно будет включать словарь данных, поскольку он дает администраторам базы данных и другим пользователям легкий доступ к типу данных, который они должны ожидать увидеть в каждой таблице, строке и столбце базы данных, без фактического доступа к базе данных.

Поскольку база данных предназначена для создания и использования несколькими пользователями, обеспечение того, чтобы все знали о типах данных, которые принимает каждое поле, становится проблемой, особенно когда отсутствует согласованность при назначении типов данных полям. Словарь данных — это простое, но эффективное дополнение для обеспечения согласованности данных.

Некоторые из типичных компонентов записи словаря данных:

• Имя таблицы
• Имя полей в каждой таблице
• Тип данных поля (целое число, дата, текст…)
• Краткое описание ожидаемых данных для каждого поля
• Длина поля
• По умолчанию значение для этого поля
• Является ли поле Nullable или Not Nullable?
• Ограничения, применяемые к каждому полю, если есть

Не все эти поля (и многие другие) применимы к каждой отдельной записи в словаре данных.Например, если запись касается корневого описания таблицы, она может не требовать никакой информации о полях. Некоторые словари данных также содержат сведения о местоположении, такие как текущее местоположение каждого поля, откуда оно фактически взято, и сведения о физическом местоположении, такие как IP-адрес или DNS сервера.

Форматирование и хранение

Не существует стандартного формата для создания словаря данных. Мета-данные различаются от таблицы к таблице. Некоторые администраторы баз данных предпочитают создавать простые текстовые файлы, в то время как другие используют диаграммы и блок-схемы для отображения всей своей информации.Единственное предварительное условие для словаря данных — это то, что он должен быть легко доступен для поиска.

Опять же, единственное применимое правило для хранения словаря данных состоит в том, что оно должно находиться в удобном месте, легко доступном для всех пользователей базы данных. Типы файлов, используемых для хранения словарей данных, варьируются от текстовых файлов, файлов XML, электронных таблиц, дополнительных таблиц в самой базе данных до рукописных заметок. Администратор базы данных обязан следить за тем, чтобы этот документ всегда был актуальным, точным и легкодоступным.

Создание словаря данных

Во-первых, вся информация, необходимая для создания словаря данных, должна быть идентифицирована и записана в проектной документации. Если проектные документы находятся в совместимом формате, должна быть возможность напрямую экспортировать данные в них в желаемый формат для словаря данных. Например, такие приложения, как Microsoft Visio, позволяют создавать базы данных непосредственно из структуры проекта и упрощают создание словаря данных.Даже без использования таких инструментов можно развернуть сценарии для экспорта данных из базы данных в документ. Также всегда есть возможность создать эти документы вручную.

Преимущества словаря данных

Основное преимущество создания информативного и хорошо спроектированного словаря данных состоит в том, что он дает ясность в остальной части документации базы данных. Кроме того, когда в систему вводится новый пользователь или новый администратор берет на себя управление системой, определение структур и типов таблиц становится проще.В сценариях, связанных с большими базами данных, где администратор не может полностью запомнить определенные биты информации о тысячах полей, словарь данных становится критически важной необходимостью.