Базы sql: Системные базы данных — SQL Server

Содержание

Базы данных SQL и NoSQL: В чем разница?

База данных SQL — это реляционная база данных, которая использует язык структурированных запросов (SQL) для хранения, получения и манипулирования данными. Он квалифицируется как язык программирования. Базы данных SQL являются наиболее распространенным типом реляционных баз данных, и их используют самые разные предприятия и организации.

Базы данных на структурированном языке Query (SQL) просты в использовании и обслуживании и обладают множеством функций, которые делают их хорошо подходящими для различных приложений. Например, базы данных SQL обеспечивают следующее:

Надежная защита данных
Масштабируемость
Высокая производительность
Простота использования

Что такое база данных NoSQL (нереляционная база данных)?

База данных NoSQL — это нереляционная база данных, в которой не используется традиционная табличная структура реляционных баз данных. Базы данных NoSQL часто используются для обработки больших объемов данных, которые не очень хорошо подходят для реляционной модели.

Базы данных NoSQL можно разделить на четыре основные категории:

Хранилища, ориентированные на ключи и значения

База данных NoSQL хранит данные без схемы в виде набора пар ключ-значение. Значение, которое может быть любым, от простого текста до более сложной структуры данных, ищется по ключу. Примерами хранилищ ключевых значений являются DynamoDB и Riak.

Хранилища, ориентированные на столбцы

В них данные хранятся в столбцах, а не в строках. Хранилища, ориентированные на столбцы, часто используются для хранилищ данных и аналитических приложений. Примерами хранилищ, ориентированных на столбцы, являются Cassandra и HBase.

Хранилища документов

В таких базах данных NoSQL данные хранятся в документах. Документы могут быть структурированы любым способом, что делает их очень гибкими. Примерами хранилищ документов являются MongoDB и Couchbase.

Графовые хранилища

Эти базы данных хранят данные в виде графовой структуры, с узлами и ребрами, соединяющими данные. Графовые хранилища часто используются в приложениях, которым необходимо анализировать сложные взаимосвязи. Примерами графовых хранилищ являются Neo4j и OrientDB.

Плюсы SQL

Базы данных SQL (реляционные системы управления базами данных) существуют уже несколько десятилетий и являются самыми популярными базами данных, используемыми сегодня. Вот несколько причин, по которым базы данных SQL так популярны:

Базы данных SQL просты в использовании. Даже люди, не имеющие опыта работы с базами данных, могут научиться использовать базы данных SQL, пройдя небольшое обучение.
Они очень универсальны и могут использоваться для любых целей — от небольших персональных до крупных корпоративных баз данных, нуждающихся в хранении данных.
Базы данных SQL надежны. Они предназначены для обработки больших объемов данных и транзакций без потери или повреждения базы данных. Если в них используется распределенная база данных, это может обеспечить безопасность. В распределенной базе данных подобные базы данных находятся в разных местах.
Их можно масштабировать. Их можно легко расширить, чтобы вместить больше данных и пользователей по мере необходимости. Вы получаете больше места для хранения данных.
Большинство крупных поставщиков баз данных поддерживают базы данных SQL. Это означает, что у предприятий есть много вариантов, когда дело доходит до выбора базы данных SQL.
Их поддерживает сильное сообщество разработчиков. Это сообщество обеспечивает поддержку и ресурсы для предприятий и частных лиц, использующих базы данных SQL.

SQL против NoSQL: Основные различия

Базы данных SQL и NoSQL — два самых популярных типа баз данных. Они обе могущественны и ценны по-своему. Вот основные различия:

Базы данных SQL — это реляционные базы данных. Это означает, что данные организованы в таблицы, и каждая таблица имеет определенную структуру. Таблицы связаны друг с другом посредством отношений. Это делает базы данных SQL очень мощными для хранения данных, доступ к которым должен осуществляться определенным образом.
Базы данных NoSQL — это нереляционные базы данных. Это означает, что данные хранятся в виде набора документов. У этих документов нет определенной структуры, и они не связаны друг с другом отношениями. Таким образом, они больше подходят для хранения данных, к которым не нужно обращаться определенным образом.
Одно из основных различий между базами данных SQL и NoSQL заключается в способе масштабирования. Базы данных SQL используют вертикальное масштабирование, то есть они масштабируются за счет увеличения мощности сервера. Базы данных NoSQL используют горизонтальное масштабирование, то есть они масштабируются путем добавления большего количества серверов.
Еще одно различие заключается в том, что базы данных SQL обычно дороже в обслуживании, чем базы данных NoSQL. Базы данных SQL требуют большего администрирования, например, создания и поддержки индексов и представлений. Базы данных NoSQL зачастую менее затратны, так как требуют меньше администрирования.
Базы данных SQL также обычно более сложны, чем базы данных NoSQL. Это связано с тем, что базы данных SQL должны следовать правилам ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность), что может сделать их более медленными и сложными. С другой стороны, базы данных NoSQL часто более просты и могут быть быстрее, поскольку им не нужно следовать правилам ACID.

Попробуйте no-code платформу AppMaster

AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле

Начать бесплатно

Правила SQL ACID :

ACID означает атомарность, согласованность, изолированность и долговечность. Короче говоря, это означает, что данные хранятся надежно и безопасно, а транзакции обрабатываются надежно и последовательно. NoSQL, с другой стороны, не следует правилам ACID. Это означает, что он более гибок в хранении и обработке данных. Однако это также означает, что данные не всегда хранятся надежно и безопасно, а обработка транзакций может быть ненадежной и непоследовательной.

Итак, что же лучше? Это зависит от ваших потребностей. Если вам нужна гибкая база данных, способная обрабатывать большое количество данных, то NoSQL — хороший выбор. Если вам нужна надежная и последовательная база данных, то лучше выбрать SQL. Если вам нужна база данных, в которой легко выполнять запросы и которая масштабируется по вертикали, то лучшим выбором будет база данных SQL. Если вам нужна база данных, которая легко масштабируется по горизонтали и не требует больших затрат на обслуживание, то лучшим выбором будет база данных NoSQL.

MongoDB vs MySQL

MongoDB и MySQL — оба популярных варианта в мире баз данных. Но какая из них является правильным выбором для вашего проекта? В этой статье мы сравним MongoDB и MySQL с точки зрения производительности, масштабируемости и простоты использования.

MongoDB — это документо-ориентированная база данных, которую легко масштабировать. Она использует JSON-подобные документы с динамическими схемами, что облегчает хранение и запрос данных. Она также подходит для неструктурированных данных, таких как файлы журналов и данные социальных сетей.
MySQL — это реляционная база данных, которую сложнее масштабировать. Она использует фиксированную схему, что усложняет хранение и запрос данных. Однако MySQL является хорошим выбором для структурированных данных, таких как финансовые данные. С точки зрения производительности MongoDB в целом быстрее, чем MySQL. Она также более масштабируема, чем MySQL.
С точки зрения простоты использования, MongoDB проще в использовании, чем MySQL.

Итак, какая база данных является правильным выбором для вашего проекта? Это зависит от требований вашего проекта. MongoDB — хороший выбор, если вам нужна быстрая, масштабируемая база данных для неструктурированных данных. MySQL подойдет, если вам нужна реляционная база данных для структурированных данных.

Облако и будущее SQL и NoSQL

Облако стало неотъемлемой частью нашей личной и профессиональной жизни. Нелегко представить себе мир без него. Облако позволило нам получить доступ к информации и приложениям в любом месте и в любое время. Оно также позволило нам более эффективно хранить данные и обмениваться ими. Оно упростило хранение данных.

Облако оказало значительное влияние на мир баз данных. В прошлом большинство предприятий использовали реляционные базы данных, такие как SQL. Однако облако также позволило компаниям использовать базы данных NoSQL. Базы данных NoSQL менее жесткие и более масштабируемые, чем базы данных SQL. Они также лучше подходят для работы с большими данными.

Примеры баз данных SQL

Базы данных SQL — одни из самых распространенных баз данных в мире, использующие несколько языков SQL. Они используются в различных приложениях, от малого бизнеса до крупных предприятий.

Они просты в использовании и обладают большой гибкостью. Компании могут использовать их для хранения, манипулирования и поиска данных.

Существует множество различных типов баз данных SQL, но наиболее распространенными являются MySQL, Microsoft SQL Server, MariaDB и Oracle.

MySQL — это бесплатная база данных с открытым исходным кодом, популярная среди малого бизнеса и веб-приложений.

Microsoft SQL Server — это коммерческая база данных, которую используют крупные организации. Oracle также является коммерческой базой данных.

Примеры баз данных NoSQL

MongoDB — популярная база данных NoSQL. Это документо-ориентированная база данных, простая в использовании и масштабируемая. MongoDB также очень гибкая, позволяющая хранить широкий спектр типов данных. Они могут работать с большими данными.

Попробуйте no-code платформу AppMaster

AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле

Начать бесплатно

Cassandra — еще одна популярная база данных NoSQL. Это база данных, ориентированная на столбцы, которая разработана для обеспечения высокой доступности и масштабируемости. Cassandra часто используется для хранения больших объемов данных.

HBase — это база данных, ориентированная на столбцы, построенная на основе файловой системы Hadoop. HBase разработана для масштабируемости и производительности. HBase часто используется для анализа данных в режиме реального времени.

Redis — это надежная база данных in-memory, которая часто используется для кэширования. Redis быстра и может использоваться для многих приложений.

Базы данных NoSQL становятся все более популярными по мере роста потребности в масштабируемости и гибкости. Существует несколько типов баз данных NoSQL, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В этой статье мы рассмотрели некоторые из наиболее популярных баз данных NoSQL и изучили их особенности. Теперь давайте разберемся, когда какую из них использовать.

Когда использовать SQL против NoSQL для вашего бизнеса

Не существует универсального ответа на вопрос, когда использовать SQL против NoSQL для вашего бизнеса. Решение о том, какую технологию базы данных использовать, зависит от нескольких факторов, включая характер данных, требования к производительности, требования к масштабируемости и бюджет.

Некоторые компании явно предпочтут одну технологию баз данных другой. Например, компании, работающие с большими объемами структурированных данных, могут обнаружить, что базы данных SQL подходят лучше. С другой стороны, компании, которым необходимо быстро масштабироваться и работать с большими объемами неструктурированных данных, могут решить, что базы данных NoSQL — лучший выбор.

Другим компаниям может понадобиться использовать базы данных SQL и NoSQL, чтобы получить максимальную отдачу от своих данных. Например, компания может использовать базу данных SQL для транзакционных данных и базу данных NoSQL для аналитики.

Суть в том, что при выборе между базами данных SQL и NoSQL нет правильного или неправильного ответа. Лучшее решение для вашего бизнеса будет зависеть от вашей конкретной должности.

База данных в AppMaster

Если вы разработчик, вы знаете, что одной из важнейших частей вашей работы является создание и поддержка базы данных. И если вы работаете с MySQL, вы знаете, что это может быть сложной задачей. Но что если бы существовал инструмент, который мог бы упростить создание и управление базами данных даже для тех, кто имеет минимальный опыт кодирования?

Более того, хотя каждый тип базы данных имеет свои уникальные особенности, все они имеют одну общую задачу: разработка схемы базы данных. Это процесс разработки таблиц, полей и связей между ними, в которых будут храниться данные.

Это может быть сложный и трудоемкий процесс, особенно если база данных должна быть совместима с несколькими типами. Именно здесь на помощь приходит AppMaster.

Это no-code инструмент проектирования баз данных, который позволяет легко создавать модели и отношения, не зависящие от базы данных. Он предназначен для работы с любой реляционной базой данных, поэтому вы можете один раз спланировать схему, а затем развернуть ее на базе данных любого типа, который вам нужен.
Этот инструмент визуального проектирования баз данных облегчит вам жизнь. С помощью AppMaster вы можете легко создавать базы данных, проектировать таблицы и управлять данными без использования языка программирования. И все это с помощью мощного искусственного интеллекта.
С AppMaster создать базу данных очень просто. Вам не нужно писать сложный код; вы можете drag and drop таблицы в диаграмму для построения и визуализации базы данных и создания связей между ними.

Вы можете добавлять таблицы и поля, а AppMaster автоматически сгенерирует необходимый код. А если впоследствии вам понадобится внести изменения в вашу базу данных, AppMaster позаботится об этом.

Он позволяет создавать сложные диаграммы схем.
Визуально создавать и изменять структуру базы данных.
Исследовать и добавлять важные внешние связи между моделями
Автоматизирует процесс изменения базы данных
Делает сложные задачи более управляемыми.
Экономит деньги и время.

Итак, если вы ищете инструмент, который облегчит вам жизнь, и вам не нужны сложные коды, AppMaster — это инструмент для вас!

Как сделать веб-интерфейс для базы данных SQL

How to

03.12.2022, 19:48

В этой статье рассмотрим как создается веб-оболочка базы данных SQL Server на примере нашей платформы Falcon Space и посмотрим основные отличия от классической разработки системы по полному стеку технологий.

Это не оболочка базы данных для управления СУБД SQL Server. Это система личных кабинетов для учета информации, хранящейся в SQL Server. Все управление системой осуществляет настройка SQL (по сути, это SQL фреймворк). Если вы знаете SQL, то вы сможете сопровождать подобную систему.

Разработка учетной системы на полном стеке (fullstack)

Самописные системы разрабатываются на базе полного стека разработки с N слоями:

проектируется база данных;
создается слой доступа к данным;
создается слой бизнес-логики;
разрабатывается API или слой контроллеров;
делается верстка;
к ней подключается динамика за счет front end программирования.

Это довольно трудоемко, сложно. Зачем тогда использовать это, если есть коробочные решения?

Коробочные решения не дают гибкости, а для дальнейшего развития системы очень важно иметь возможность легко развивать систему без серьезных ограничений.

Fullstack разработка — это долго, дорого и много ошибок.

Когда-то давно мы создали модуль метрик, который генерировал некие отчеты в виде вложенных показателей. Каждый отчет — это данные в таблицах + некая хранимая процедура для извлечения данных.

Движок модуля подхватывал эти данные и хранимку и выводил все, что нужно пользователю.

Если вас заинтересовала возможность разработки на MS SQL у нас открыта вакансия для SQL программистов.

SQL настройка для полного управления — новая парадигма. SQL фреймворк

Это привело нас к идее, а почему бы и другие все модули не попробовать сделать по подобному принципу — формы, таблицы, графики, дашборды и прочее.

Что дает в итоге такой подход:

можно менять бизнес-логику на лету (просто поменяв хранимую процедуру). В случае обычного N-слойного приложения необходима перекомпиляция и обновление программы;
скорость внесения изменений. Очень важно иметь возможность быстро вносить изменения, а не ждать разработчиков по 2 недели, когда они внедрят изменения в систему;
основная сложность ложится на один слой и локация ошибки с высокой степенью вероятности находится только в одном слое — SQL процедурах. Это упрощает поиск ошибок и минимизирует количество сбоев на front end.

Как это выглядит изнутри. Возьмем к примеру вывод таблицы.На входе — это сниппет.

Ваш JS движок обрабатывает подобные компоненты и запрашивает у базы описание по компонентам и данные для них (все через значимые процедуры). Полученные данные JS движок выводит в виде таблицы. Данные удовлетворяют неким правилам/стандартам.

Например, для таблиц у нас правила примерно выглядят так:

процедура GetItems выдает в SELECT 1 данные таблицы, в SELECT 2 — данные о пагинации, в SELECT 3 — настройки вывода таблицы.

К примеру, если в SELECT 3 передать select 1 Compact — то таблица будет выведена в компактном режиме.

Редактирование SQL для таблицы вывода страниц

Так выглядит таблица в компактном режиме

Если необходимо реализовать какие-то действия с данными таблицы, то это также вызов некой хранимой процедуры с заданными параметрами и заданным выводом.

Процедуры делятся на системные (обслуживают компоненты и внутренние потребности системы) и пользовательские (задают вывод данных).

Редактирование процедур происходит через интерфейс панели управления, т.е. нет необходимости искать каждый раз хранимую процедуру в SQL Server Management Studio.

Идея Falcon Space

Сниппеты в разметке + управление бизнес-логикой через SQL + гибкие компоненты ядра

Плюсы и минусы подхода с полным управлением через SQL

Какие дополнительные плюсы дает интерфейс для SQL Server?

Быстродействие. Вы работаете с чистым SQL без лишних прослоек в виде ORM. Это дает хорошее быстродействие, и оно ограничивается, по сути, быстродействием вашего написанного SQL запроса.
Созданный функционал — это веб-оболочка SQL и данные в таблицах (что также можно представить в виде SQL скрипта). Вы можете легко переносить между разными системами SQL для отдельных компонентов. Это возможность быстро наращивать кодовую базу и адаптировать ее в других подобных приложениях.
Не нужна компиляция. Поменяли процедуру — получили сразу в системе другой результат. По сути разработка идет в realtime, параллельно с использованием.
Локализация ошибок — большинство ошибок лежат в вашем SQL, а не разбросаны по всему стеку. Есть проблема? Проверяем работы процедуры в SQL Management Studio и анализируем вход и выход.
Поняв общий подход, систему можно развивать, добавляя новые блоки и модули без необходимости менять исходный код программы.
Уменьшение требуемых компетенций для поддержки системы. В нашем случае мы сводим все к двум компетенциям — знание SQL для бизнес-логики и Bootstrap для стилизации и вывода данных.
Уменьшение количества велосипедов. Программисты не могут больше делать в системе три вида по-разному сделанных таблиц. Все унифицируется и разработка идет быстрее.

Конечно, не все так просто, и есть свои сложности. Например, некоторые функции не так просто реализовать в SQL (вычисление хеша для кириллицы) или передача вызова из хранимой процедуры в код веб-приложения. Где-то приходится идти на компромиссы (например, есть ограничения верстки отдельных элементов).

Однако, в целом такой подход позволяет решать ключевые задачи — быстро создавать необходимый функционал, иметь гибкие возможности по дальнейшему развитию и снижать стоимость сопровождения системы.

Почему Falcon Space — это SQL фреймворк

Все управляющие конструкции в системе задаются через процедуры SQL. Разработчик не выводит таблицу — он задает нужные параметры через хранимые процедуры (выходные SELECT в нужном формате), а фреймворк обрабатывает его данные и выводит в виде таблицы. Фреймворк Falcon Space определяет формат множества различных типовых ответов от процедур. Задача программиста — просто верно выдать отклик от процедур.

Более подробное описание как изнутри работает система можно найти в вводной статье документации Falcon Space.

В статье «На пути к созданию продукта. История создания Falcon Space» можно более глубоко погрузиться в предпосылки создания системы и ее особенности.

P.S. Мы реализовали несколько типовых решений на базе нашей платформы. Вы можете посмотреть их демо здесь — demo.web-automation.ru

Источник

#IT и инновации

Лучшее в блогах

Что такое база данных SQL? | Базы данных OpenLogic

SQL использовались десятилетиями и используются по сей день. В этом блоге мы даем базовый обзор того, что такое база данных SQL, и сравниваем несколько наиболее часто используемых: MariaDB, MySQL и PostgreSQL (иногда называемую Postgres).

Что такое база данных SQL?
- История баз данных SQL
Примеры баз данных SQL
- MariaDB и MySQL
- PostgreSQL
Каково будущее баз данных SQL?
Следующие шаги

Что такое база данных SQL?

SQL означает язык структурированных запросов. Он используется для реляционных баз данных . База данных SQL – это набор таблиц, в которых хранится определенный набор структурированных данных.

База данных SQL уже давно является проверенной и надежной рабочей лошадкой серверной части предприятия и лежит в основе всего, что мы делаем в наш электронный век. SQL был создан в начале 1970-х годов в IBM как метод доступа к системе баз данных IBM System R.

История баз данных SQL

Полезность возможности доступа к нескольким записям с помощью одной команды, не требующей указания способа доступа к данной записи, была немедленно признана вычислительным миром. Он был быстро принят в качестве основного языка запросов для других систем управления реляционными базами данных или РСУБД, таких как IBM DB2 и в 1979 году Relational Software Inc. (теперь известная как Oracle Software) сервер базы данных Oracle V2 для систем Vax. В итоге в 1986 SQL был принят организациями по стандартизации ANSI и ISO, что проложило путь для Microsoft SQL Server и различных баз данных с открытым исходным кодом, представленных сегодня на рынке.

РСУБД, которые мы использовали сегодня, полагаются на SQL как на механизм, который позволяет нам выполнять все операции, необходимые для создания, извлечения, обновления и удаления данных по мере необходимости. С точки зрения открытого исходного кода, эти СУБД включают MySQL, MariaDB и PostgreSQL как наиболее часто используемые сегодня СУБД с открытым исходным кодом. Многие компании из списка Fortune 100 в нескольких различных секторах бизнеса, включая финансы, розничную торговлю, здравоохранение и другие, обратились к этим альтернативам с открытым исходным кодом, чтобы значительно снизить общую стоимость владения по сравнению с платными предложениями, такими как сервер базы данных Oracle и Microsoft. SQL-сервер.

Какая база данных вам подходит?
Получите исчерпывающее руководство для лиц, принимающих решения, по выбору баз данных с открытым исходным кодом, включая разновидности SQL.
📘 ПОЛУЧИТЬ РУКОВОДСТВО

Примеры баз данных SQL

MariaDB и MySQL

MariaDB и MySQL — это двоично-совместимые серверы баз данных SQL с открытым исходным кодом, которые изначально начинались как просто MySQL. Однако из-за опасений по поводу будущего MySQL после того, как она была приобретена Oracle Software, MariaDB была отделена от проекта как отдельная сущность, но сохранила свою совместимость с клиентскими API и протоколами MySQL в дополнение к файлам данных и определений таблиц.

Это означает, что в большинстве случаев сторонние инструменты будут работать в обеих версиях и, как правило, могут рассматриваться как замена любой версии. С приобретением MySQL Oracle стала довольно добросовестным управляющим проекта с открытым исходным кодом, и большинство опасений, которые возникали у сообщества в первые дни после приобретения, не оправдались, однако некоторые сторонники открытого исходного кода могут по-прежнему предпочитать MariaDB MySQL. .

PostgreSQL

PostgreSQL — это объектно-реляционная система управления базами данных (ORDBMS), а не чисто система RDBMS, такая как MySQL и MariaDB. Это означает, что модели данных PostgreSQL могут быть основаны на моделях реляционных баз данных, но также могут быть и объектно-ориентированными. На практике это означает, что мы видим, что PostgreSQL используется в более сложных и разнообразных моделях данных, а MariaDB и MySQL используются для более легких моделей данных.

Основанный на проекте Ingres в Калифорнийском университете в Беркли в 1982 году, PostgreSQL был создан с целью добавления наименьшего количества функций, необходимых для поддержки всех основных типов данных. Этот менталитет «наибольшая отдача от вложенных средств» продолжает стимулировать разработку PostgreSQL и по сей день. Для сторонников открытого исходного кода это, как правило, предпочтительная база данных, поскольку это настоящий проект с открытым исходным кодом, который рассматривается Глобальной группой разработки PostgreSQL, некоммерческой организацией, которую нелегко продать из-за ее создания.

Какое будущее у баз данных SQL?

В последние годы появились новые технологии для удовлетворения потребностей серверов баз данных, которые могут обрабатывать чрезвычайно большие наборы данных с чрезвычайно высокой скоростью без ущерба для стабильности или доступности. Базы данных NoSQL (не только SQL или не-SQL) становятся все более популярными для удовлетворения этих требований. Базы данных NoSQL хранят свои данные иначе, чем реляционные базы данных, используя базы данных на основе JSON или базы данных с ключом-значением, чтобы назвать несколько распространенных типов хранения. PostgreSQL с JSON и его методология, основанная на OORDMS, свидетельствует о стойкости этих баз данных NoSQL.

Тем не менее, пройдет много времени, прежде чем закат традиционной базы данных SQL. Степень, в которой базы данных SQL укоренились в нашей повседневной жизни, означает, что эти высокофункциональные и надежные СУБД будут основой предприятия на десятилетия вперед.

Дальнейшие действия

Если вам нужна дополнительная информация о переходе от вашего дорогостоящего платного предложения СУБД к более экономичной альтернативе, обратитесь к команде OpenLogic by Perforce. OpenLogic помог многим организациям разного масштаба отказаться от дорогостоящего мира серверов баз данных с закрытым исходным кодом и получить значительную экономию при переходе на мир с открытым исходным кодом. Узнайте, как мы можем помочь вам с поддержкой баз данных, например с поддержкой PostgreSQL и т. д.

СВЯЖИТЕСЬ С ЭКСПЕРТОМ

Дополнительные ресурсы

Блог — Обзор MySQL: основные функции, преимущества и варианты использования
Блог — PostgreSQL и MySQL: различия и сходства
Блог — Плюсы и минусы открытого исходного кода Базы данных
Блог — EnterpriseDB и PostgreSQL: доступность, аварийное восстановление, безопасность и производительность
Коллекция ресурсов: Введение в базы данных с открытым исходным кодом
Белая книга — Руководство для лиц, принимающих решения, по базам данных с открытым исходным кодом

Базы данных: Реляционные базы данных и SQL

Доступна одна сессия:

83 112 уже зарегистрированы!

Я хотел бы получать электронные письма от StanfordOnline и узнавать о других предложениях, связанных с базами данных: реляционными базами данных и SQL.

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Преподаватели

Часто задаваемые вопросы

Как пройти этот курс

edX For Business

2 недели

8–10 часов в неделю

Самостоятельный темп

Прогресс с вашей собственной скоростью

Бесплатно

Доступно дополнительное обновление

Доступен один сеанс:

90 002 Я хочу получать электронные письма от StanfordOnline и узнайте о других предложениях, связанных с базами данных: реляционные базы данных и SQL.

Базы данных: реляционные базы данных и SQL

Серия курсов по базам данных

«Базы данных» были одним из трех первых массовых открытых онлайн-курсов Стэнфорда осенью 2011 года. С 2011 года он предлагался в синхронной, а затем в версиях для самостоятельного обучения на различных платформах. Материал теперь предлагается как набор из пяти курсов для самостоятельного изучения, которые можно пройти различными способами, чтобы узнать о различных аспектах баз данных.

Реляционные базы данных и SQL — самый популярный курс из серии «Базы данных». Он применим к учащимся, стремящимся получить четкое представление о реляционных базах данных и освоить SQL, давно принятый стандартный язык запросов для систем реляционных баз данных. Дополнительные курсы посвящены расширенным концепциям реляционных баз данных и SQL, формальным основам и методологиям проектирования баз данных, а также слабоструктурированным данным.

Все курсы основаны на видеолекциях и демонстрациях. Многие из них включают викторины между сегментами видео для проверки понимания, углубленные отдельные викторины и/или различные автоматически проверяемые интерактивные упражнения. Каждый курс также включает немодерируемый дискуссионный форум и указатели на материалы и ресурсы. Курсы кратко описаны ниже. Преподаваемая профессором Дженнифер Видом, общая учебная программа основана на популярном давнем курсе Стэнфорда по базам данных.

Зачем изучать базы данных

Базы данных невероятно распространены — они лежат в основе технологии, используемой большинством людей каждый день, если не каждый час. Базы данных находятся за огромным количеством веб-сайтов; они являются важнейшим компонентом телекоммуникационных систем, банковских систем, видеоигр и почти любой другой программной системы или электронного устройства, которое поддерживает некоторое количество постоянной информации. Помимо постоянства, системы баз данных обладают рядом других свойств, которые делают их исключительно полезными и удобными: надежность, эффективность, масштабируемость, управление параллелизмом, абстракции данных и языки запросов высокого уровня. Базы данных настолько вездесущи и важны, что выпускники компьютерных факультетов часто называют свой курс по базам данных наиболее полезным для них в своей отрасли или карьере в аспирантуре.

Краткий обзор

Язык: английский
Расшифровка видео: английский
Дополнительные навыки: управление параллелизмом, надежность, масштабируемость, абстракция данных, SQL (язык программирования), авторизация (вычисления), устойчивость, информатика, проектирование баз данных , Онлайн-аналитическая обработка, Языки запросов, Реляционные базы данных, Системы баз данных

Онлайн-предложение Стэнфорда по базам данных теперь доступно в виде набора из пяти курсов для самостоятельного изучения:

Базы данных: реляционные базы данных и SQL

Введение в реляционную модель и концепции реляционных баз данных и систем управления реляционными базами данных
Всесторонний охват SQL, давно принятого стандартного языка запросов для систем управления реляционными базами данных

Базы данных: расширенные темы по SQL (необходимое условие: реляционные базы данных и SQL)

Создание индексов для повышения производительности запросов
Использование транзакций для управления параллелизмом и восстановления после сбоя
Ограничения базы данных: ограничения ключа, ссылочной целостности и «проверки»
Триггеры базы данных
Как создаются, используются и обновляются представления в реляционных базах данных
Авторизация в реляционных базах данных

Базы данных: OLAP и рекурсия

Звездообразные схемы, концепция куба данных и функции оперативной аналитической обработки (OLAP) в реляционных базах данных, включая операторы Cube и Rollup
Стандарт SQL для запросов к рекурсивно определенным отношениям

Базы данных: моделирование и теория

Реляционная алгебра — алгебраический язык запросов, обеспечивающий формальные основы SQL
Теория зависимостей и нормальные формы в реляционных базах данных как основа проектирования схемы
Компонент моделирования данных унифицированного языка моделирования (UML), как диаграммы UML преобразуются в отношения

Базы данных: частично структурированные данные

Модель XML для полуструктурированных и самоописываемых данных, включая DTD и некоторые функции схемы XML
Модель JSON для удобочитаемых структурированных или полуструктурированных данных
Язык XPath для обработки XML-данных и многие функции более продвинутого языка XQuery
Введение в основанный на правилах язык XSLT для запросов и преобразования XML-данных

Сколько времени займет изучение материала курса?

Все курсы предназначены для самостоятельного изучения и включают видео, викторины и/или упражнения.