OOP DB je objektově orientovaná databáze. Víceúrovňové systémy klient-server

]. To vám umožní oddělit funkce ukládání, zpracování a prezentace dat pro efektivnější využití schopností serverů a klientů.

Mezi vícevrstvou architekturou klient-server je nejběžnější třívrstvá architektura ( třívrstvá architektura, třívrstvý), který předpokládá přítomnost následujících komponent aplikace: klientská aplikace (obvykle se říká „tenký klient“ nebo terminál) připojená k aplikační server, který je zase připojen k databázový server [ , ].

rýže. 5.4.

Rýže. 5.4. Reprezentace vrstvené architektury klient-server

Terminál je rozhraní (obvykle grafická) komponenta, která představuje první úroveň, skutečnou aplikaci pro koncového uživatele. První úroveň by neměla mít přímé spojení s databází (kvůli bezpečnostním požadavkům), měla by být zatížena hlavní obchodní logikou (kvůli požadavkům na škálovatelnost) a ukládat stav aplikace (kvůli požadavkům na spolehlivost). Nejjednodušší obchodní logika může a obvykle je převedena na první úroveň: autorizační rozhraní, šifrovací algoritmy, kontrola platnosti vstupních hodnot a souladu s formátem, jednoduché operace (třídění, seskupování, počítání hodnot) s daty již načtenými na terminálu .
Server aplikací umístěna ve druhé úrovni. Na druhé úrovni je soustředěna většina obchodní logiky. Mimo něj zůstávají fragmenty exportované do terminálů, stejně jako uložené procedury a spouštěče ponořené do třetí úrovně.
Databázový server poskytuje úložiště dat a je umístěn na třetí úrovni. Obvykle se jedná o standardní relační nebo objektově orientovaný DBMS. Pokud je třetí úrovní databáze spolu s uloženými procedurami, spouštěči a schématem, které popisuje aplikaci z hlediska relační model, pak je druhá úroveň konstruována jako softwarové rozhraní A, které připojuje klientské objekty k logice databázové aplikace.

V nejjednodušší konfiguraci, fyzicky aplikační server lze kombinovat s databázový server na jednom počítači, ke kterému je přes síť připojen jeden nebo více terminálů.

Ve "správné" (z hlediska bezpečnosti, spolehlivosti, škálování) konfiguraci databázový server umístěné na vyhrazeném počítači (nebo clusteru), ke kterému je jeden nebo více aplikační servery, ke kterému jsou zase připojeny terminály prostřednictvím sítě.

Výhody této architektury jsou [ , , , ]:

klientský software nevyžaduje administraci;
škálovatelnost;
konfigurovatelnost - izolace úrovní od sebe umožňuje rychle a snadno překonfigurovat systém v případě poruch nebo při plánované údržbě na jedné z úrovní;
vysoká bezpečnost;
vysoká spolehlivost;
nízké požadavky na rychlost kanálu (sítě) mezi terminály a aplikační server;
nízké požadavky na výkon a Technické specifikace terminály v důsledku snížení jejich nákladů.

roste složitost serverové části a v důsledku toho i náklady na správu a údržbu;
vyšší náročnost tvorby aplikací;
náročnější na nasazení a správu;
vysoké požadavky na výkon aplikační servery A databázový server a tím i vysoké náklady na serverový hardware;
vysoké požadavky na rychlost kanálu (sítě) mezi databázový server A aplikační servery.

Výkon;
prezentační vrstva;
logická úroveň;
Datová vrstva;
Data.

Rýže. 5.5. Pět vrstev vícevrstvé architektury "klient-server"

Zobrazení zahrnuje všechny informace přímo zobrazené uživateli: generované html stránky, styly, obrázky.

Prezentační vrstva pokrývá vše, co souvisí s interakcí mezi uživatelem a systémem. Mezi hlavní funkce prezentační vrstvy patří zobrazování informací a interpretace příkazů zadaných uživatelem a jejich převod do příslušných operací v kontextu logiky a dat.

Logická úroveň obsahuje hlavní funkce systému, určené k dosažení jeho cíle. Tyto funkce zahrnují výpočty založené na vstupních a uložených datech, kontrolu všech datových prvků a příkazů pro zpracování z prezentační vrstvy a předávání informací do datové vrstvy.

Vrstva pro přístup k datům je podmnožinou funkcí, které zajišťují interakci se systémy třetích stran, které provádějí úkoly jménem aplikace.

Systémová data jsou obvykle uložena v databázi.

5.1.6. Architektura distribuovaných systémů

Tento typ systému je z hlediska organizace systému složitější. podstata distribuováno systémy je uchovávat místní kopie důležitých dat.

Schematicky lze takovou architekturu znázornit tak, jak je znázorněno na obr. 5.6.

Rýže. 5.6.

Více než 95 % dat používaných při řízení podniku lze umístit na jeden osobní počítač, což poskytuje možnost jeho samostatného provozu. Proud oprav a doplňků, které tento počítač vytváří, je nepatrný ve srovnání s množstvím dat, které používá. Pokud tedy průběžně používaná data ukládáte na samotné počítače a organizujete mezi nimi výměnu oprav a doplnění uložených dat, pak celkový přenášený provoz prudce klesne. To umožňuje snížit nároky na komunikační kanály mezi počítači a častěji využívat asynchronní komunikaci a díky tomu vytvářet spolehlivé distribuované informační systémy, které využívají jednotlivé prvky nestabilní spojení typ internetu, mobilní komunikace, komerční satelitní kanály. A minimalizace provozu mezi prvky způsobí, že náklady na provoz takového spojení budou docela dostupné. Implementace takového systému samozřejmě není elementární a vyžaduje vyřešení řady problémů, z nichž jedním je včasná synchronizace dat.

Každá pracovní stanice je nezávislá, obsahuje pouze informace, se kterými musí pracovat, a relevance dat v celém systému je zajištěna průběžnou výměnou zpráv s ostatními pracovními stanicemi. Lze implementovat zasílání zpráv mezi pracovními stanicemi různé způsoby, od zasílání dat prostřednictvím e-mailu až po přenos dat po sítích.

Architektura klient-server(architektura klient-server) je koncept informační sítě, ve které je většina jejích zdrojů soustředěna v serverech obsluhujících své klienty. Dotyčná architektura definuje dva typy komponent: servery a klienty.

Server - je objekt, který poskytuje servis jiné síťové objekty na jejich žádost. Servis je proces zákaznického servisu.

Obrázek Architektura klient-server

Server pracuje na pokyn klientů a řídí provádění jejich úkolů. Po provedení každé úlohy server odešle výsledky klientovi, který úlohu odeslal.

Obslužná funkce v architektuře klient-server je popsána sadou aplikačních programů, podle kterých se provádějí různé aplikační procesy.

Proces, který volá servisní funkce prostřednictvím určitých operací se nazývá klienta. Může to být program nebo uživatel. klienti jsou pracovní stanice, které využívají serverové prostředky a poskytují pohodlné uživatelská rozhraní. Uživatelská rozhraní Toto jsou postupy pro interakci uživatele se systémem nebo sítí.

Obrázek Model klient-server

Klient je iniciátor a používá e-mail nebo jiné služby serveru. V tomto procesu klient požaduje službu, naváže relaci, získá požadované výsledky a ohlásí, když je hotovo.

V sítě s vyhrazenými souborový server na vyhrazeném samostatném PC je nainstalován síťový serverový operační systém. Tento PC se stává server. Software ( PODLE), nainstalovaný na pracovní stanici umožňuje komunikaci se serverem. Nejběžnější síťové operační systémy jsou:

K využití výhod sítě jsou kromě síťového operačního systému potřeba síťové aplikace.

Serverové sítě mají nejlepší výkon a zvýšenou spolehlivostí. Server vlastní hlavní síťové zdroje, do používané jinými pracovními stanicemi.

V moderní architektuře klient-server se rozlišují čtyři skupiny objektů: klienti, servery, data a síťové služby. Klienti jsou umístěni v systémech na uživatelských pracovních stanicích. Data jsou většinou uložena na serverech. Síťové služby jsou sdílené servery a data. Služby navíc řídí postupy zpracování dat.

Síťový klient - architektura serveru mají následující výhody:

Umožňuje organizovat sítě s velkým počtem pracovních stanic;

Poskytujte centralizovanou správu uživatelských účtů, zabezpečení a přístupu, která zjednodušuje správu sítě;

Efektivní přístup k síťovým zdrojům;

Uživatel potřebuje jedno heslo pro přihlášení do sítě a pro získání přístupu ke všem zdrojům, které podléhají uživatelským právům.

Kromě výhod sítě mají architektury klient-server také řadu nevýhod:

Selhání serveru může způsobit, že síť bude nepoužitelná, přinejmenším ztráta síťových zdrojů;

Vyžadovat kvalifikovaný personál pro administraci;

Mají vyšší náklady na sítě a síťová zařízení.

Domů > Dokument

Víceúrovňový "klient-server"

Víceúrovňová architektura klient-server (Multitier architecture) – typ architektury klient-server, ve kterém je funkce zpracování dat umístěna na jednom nebo více samostatných serverech. To vám umožní oddělit funkce ukládání, zpracování a prezentace dat pro efektivnější využití schopností serverů a klientů. Mezi vícevrstvou architekturou klient-server je nejběžnější třívrstvá architektura (třívrstvá architektura, třívrstvá), což znamená přítomnost následujících aplikačních komponent: klientská aplikace (obvykle říkají „tenký klient " nebo terminál) připojený k aplikačnímu serveru, který je zase připojen k databázi serveru. Terminál- Jedná se o komponentu rozhraní (obvykle grafickou), která představuje první úroveň, skutečnou aplikaci pro koncového uživatele. Nejjednodušší obchodní logika může a obvykle je přesunuta na první úroveň: autorizační rozhraní, šifrovací algoritmy, validace vstupních hodnot Na druhé úrovni je umístěn aplikační server. Na druhé úrovni je soustředěna většina obchodní logiky. Mimo něj zůstávají fragmenty exportované do terminálů, stejně jako uložené procedury a spouštěče ponořené do třetí úrovně. Databázový server poskytuje úložiště dat a je umístěn na třetí úrovni. Obvykle se jedná o standardní relační nebo objektově orientovaný DBMS. Pokud je třetí úrovní databáze s uloženými procedurami, spouštěči a schématem, které popisuje aplikaci z hlediska relačního modelu, pak je druhá úroveň vytvořena jako programovací rozhraní, které propojuje klientské komponenty s aplikační logikou databáze. V nejjednodušší konfiguraci lze aplikační server fyzicky kombinovat s databázovým serverem na jednom počítači, ke kterému je prostřednictvím sítě připojen jeden nebo více terminálů. Ve "správné" (z hlediska bezpečnosti, spolehlivosti, škálování) konfiguraci je databázový server umístěn na vyhrazeném počítači (nebo clusteru), ke kterému je prostřednictvím sítě připojen jeden nebo více aplikačních serverů, ke kterým je terminály jsou zase připojeny přes síť. Výhody této architektury jsou:

klientský software nevyžaduje administraci; škálovatelnost; konfigurovatelnost - izolace úrovní od sebe umožňuje rychle a snadno překonfigurovat systém v případě poruch nebo při plánované údržbě na jedné z úrovní; vysoká bezpečnost; vysoká spolehlivost; nízké požadavky na rychlost kanálu (sítě) mezi terminály a aplikačním serverem; nízké požadavky na výkon a technické vlastnosti terminálů, v důsledku toho snížení jejich nákladů.mínusy:

roste složitost serverové části a v důsledku toho i náklady na správu a údržbu; vyšší náročnost tvorby aplikací; náročnější na nasazení a správu; vysoké požadavky na výkon aplikačních serverů a databázových serverů, a tedy vysoké náklady na serverový hardware; vysoké požadavky na rychlost kanálu (sítě) mezi databázovým serverem a aplikačními servery.

26. Optimalizace práce s databází v režimu měření.

Funkce kontroly souběžnosti Souběžné řízení přístupu - v tom se liší různé DBMS. To je to, co odlišuje DBMS od souborového systému a jeden DBMS od druhého. Pro programátora je důležité, aby jeho databázová aplikace fungovala správně za podmínek souběžného přístupu, a to se neustále zapomíná kontrolovat. Techniky, které dobře fungují v podmínkách sekvenčního přístupu, fungují mnohem hůře, když jsou aplikovány současně několika sezeními. Pokud nevíte důkladně, jak jsou mechanismy kontroly souběžnosti implementovány v konkrétním DBMS, pak: bude narušena integrita dat; aplikace poběží pomaleji, než se očekávalo, a to i při malém počtu uživatelů; možnost škálování pro velký počet uživatelů bude ztracena. Problémy souběžný přístup je nejobtížnější odhalit – obtíže jsou srovnatelné s laděním vícevláknového programu. Program může fungovat dobře v řízeném prostředí umělého ladicího programu, ale v „reálném světě“ neustále padá. Například za podmínek těžkého přístupu mohou dvě vlákna současně upravovat stejnou datovou strukturu. Tyto druhy chyb je velmi obtížné odhalit a opravit. Implementace blokování DBMS používá zámky, takže pouze jedna transakce může změnit určitá data najednou. Jednoduše řečeno, zámky jsou mechanismem pro zajištění souběžného přístupu. Při absenci specifického modelu blokování, který zabraňuje souběžným změnám. Principy blokování v Oracle DBMS. Oracle zamyká data na úrovni řádků a pouze tehdy, když se změní. Zámky nejsou nikdy eskalovány na úroveň bloku nebo tabulky. Oracle nikdy nezamyká data za účelem čtení. Normální čtení nenastaví zámky na řádcích. Relace, která zapisuje data, neblokuje relace, které čtou data. Opět platí, že operace čtení nejsou blokovány operacemi zápisu. To se zásadně liší od téměř všech ostatních DBMS, kde je čtení blokováno zápisy. Relace zapisovače dat je uzamčena pouze v případě, že jiná relace zapisovače již uzamkla řádek, který se chystá upravit. Relace čtení nikdy neblokuje relaci zápisu. Uzamčením zdroje, který se snažíme rezervovat, zajistíme, že žádná další relace ve stejnou dobu nezmění plán využití zdroje. Bude muset počkat, až bude naše transakce potvrzena - poté bude moci vidět rezervaci provedenou v ní. Odpadá tak možnost překrývání plánů. Vývojář musí pochopit, že ve víceuživatelském prostředí je někdy nutné použít stejné triky jako ve vícevláknovém programování. V tomto případě konstrukce FOR UPDATE funguje jako semafor. Poskytuje sekvenční přístup k určitému řádku v tabulce zdrojů a zajišťuje, že si dvě relace nevyhradí zdroj současně. Tento přístup poskytuje vysoký stupeň souběžnosti, protože mohou existovat tisíce zdrojů k rezervaci a my jen zajišťujeme, aby relace upravovaly konkrétní zdroj jeden po druhém. Toto je jeden z mála případů, kdy je potřeba ručně zamknout data, která by se neměla měnit. Požaduje se umět rozpoznat situace, kdy je to nutné, a stejně důležité, kdy to není nutné (příklad, kdy to nutné není, je uveden níže). Navíc tato technika neblokuje čtení zdroje jinými relacemi, jak by se to mohlo stát v jiných DBMS, což zajišťuje vysokou škálovatelnost. Multivariance je mechanismus, kterým Oracle DBMS poskytuje: konzistenci čtení pro dotazy: dotazy produkují konzistentní výsledky na začátku jejich provádění; neblokující dotazy: dotazy nejsou blokovány relacemi, které mění data, jako je tomu v jiných DBMS. To jsou dva velmi důležité koncepty databáze Oracle. Termín multivariance pochází ze skutečnosti, že Oracle může skutečně udržovat více verzí dat v databázi současně. Pochopením podstaty multivariancí lze vždy pochopit výsledky získané z databáze. Vytvořili jsme například testovací tabulku T a naplnili ji daty. Otevřeli jsme kurzor pro tuto tabulku. Tímto kurzorem jsme data nevybrali, pouze jsme je otevřeli. Mějte na paměti, že Oracle při otevírání kurzoru „neodpovídá“ na požadavek; při otevření kurzoru data nikam nekopíruje (představte si, jak dlouho by jinak trvalo otevření kurzoru u tabulky s miliardou řádků). Kurzor se jednoduše otevře a při přístupu k datům zobrazí výsledky dotazu. Jinými slovy, bude číst data z tabulky při jejich načítání přes kurzor. Ve stejné (nebo jiné) relaci pak smažeme všechna data z tabulky. Navíc toto smazání dokonce potvrdíme (COMMIT). Už tam nejsou žádné řádky, že? Ve skutečnosti je lze načíst pomocí kurzoru Ve skutečnosti byla sada výsledků vrácená příkazem OPEN předem určena v době otevření kurzoru. Při otevírání kurzoru jsme nepřečetli ani jeden datový blok tabulky, ale výsledek se ukázal jako pevně zakódovaný. Tento výsledek nebudeme znát, dokud nenačteme data, ale z pohledu našeho kurzoru je tento výsledek nezměněn. Není to tak, že by Oracle při otevření kurzoru zkopíroval všechna tato data na jiné místo; data byla uložena operátorem delete a umístila je do datové oblasti zvané rollback segment. Právě o tom je konzistence čtení, a pokud nerozumíte tomu, jak funguje vícevýběrové schéma Oracle a jaké jsou jeho důsledky, nejenže nebudete moci plně využívat RDBMS společnosti Oracle, ale nebudete schopni vytvářet správné aplikace pro Oracle, které zaručují integritu dat. Pokud jste tedy zvyklí na implementaci konzistence a simultánnosti dotazů v jiných DBMS, nebo jste se s takovými koncepty prostě nikdy nesetkali (nemáte s DBMS reálnou zkušenost), tak nyní chápete, jak důležité je jejich pochopení pro vaši práci. Chcete-li maximalizovat potenciál Oracle, musíte těmto problémům porozumět a jak je řešit v Oracle, nikoli v jiných databázích.

30. Dodatkový server. Struktura serveru dodatku. Dodatek registrace serveru

Aplikační server zapouzdřuje většinu obchodní logiky distribuované aplikace a poskytuje klientský přístup k databázi. Hlavní částí aplikačního serveru je vzdálený datový modul. Za prvé, stejně jako běžný datový modul, je to platforma pro hostování nevizuálního přístupu k datům a komponent poskytovatele. Komponenty připojení, transakce a komponenty, které zapouzdřují datové sady na něm umístěné, zajišťují třívrstvou aplikaci s komunikací s databázovým serverem. Mohou to být sady komponent pro technologie ADO, BDE, InterBase Express, dbExpress. Za druhé, vzdálený datový modul implementuje základní funkce aplikačního serveru poskytováním rozhraní AppServer nebo jeho potomka klientům. K tomu musí vzdálený datový modul obsahovat bypass. počet komponent poskytovatele TDataSetProvider. Tyto komponenty předávají datové pakety klientské aplikaci, konkrétněji komponenty TdientDataSet, a také poskytují přístup k metodám rozhraní.
Delphi obsahuje vzdálené datové moduly. K jejich vytvoření použijte stránky Multitier, WebSnap a WebServices v úložišti Delphi.
Remote Data Module – vzdálený datový modul, který zapouzdřuje Automation server. Používá se k organizaci připojení přes DCOM, HTTP, sokety (viz kapitola 21).
Transactioiial Data Module je vzdálený datový modul, který zapouzdřuje server MTS (Microsoft Transaction Server).
SOAP Server Data Module – vzdálený datový modul, který zapouzdřuje SOAP server (Simple Přístup k objektu protokol).
WebSnap Data Module je vzdálený datový modul, který jako server využívá webové služby a webový prohlížeč.
Každý objekt bean, který zapouzdřuje sadu dat, která mají být předána klientovi, musí mít v datovém modulu přidružený objekt typu bean poskytovatele.

34. Vіdmіnnostі SQL vіd mov vysokogo ryvnya. Kategorie SQL příkazů.

SQL není procedurální jazyk a celkově to není žádný programovací jazyk. PL/SQL je krok za krokem procedurální programovací jazyk, který zapouzdřuje jazyk SQL. Výsledkem je dobře vyvinutý programovací jazyk třetí generace (3GL) jako C++, Pascal atd. PL/SQL je ve svém jádru blokově orientovaný. PL/SQL má přísná pravidla pro rozsah proměnných, podporuje parametrizovaná volání procedur a funkcí atd. ale zdědil z jazyka ADA takový nástroj, jako jsou balíčky (balíčky). Podporována je také explicitní a implicitní konverze typů PL/SQL - podporuje složité datové struktury, je zajištěno i přetěžování podprogramů pro vytvoření flexibilního prostředí pro programování aplikací Jazyk PL / SQL - má prvek Exception Handler (obslužný program výjimek) pro synchronní zpracování chyb na Fáze provádění kódu PL/SQL. Také, přísně vzato, jazyk PL/SQL není objektově orientovaný, i když má některé nástroje pro tvorbu a práci s databázovými objekty na úrovni objektově orientovaných programovacích jazyků. strojově nezávislé jazykové programování. Operátor je znak označující akci, která má být provedena s jedním nebo více výrazy. Kategorie operátorů používaných SQL Serverem: aritmetické operátory, logické operátory, operátor přiřazení, operátor rozlišení rozsahu, bitové operátory, operátory sady, porovnávací operátory, operátor zřetězení řetězců, složené operátory, unární operátory

36) Logické SQL příkazy. Efektivní vytváření dotazů

Logické operátory AND, OR a NOT. Operátory AND a OR se používají ke kombinaci hledaných výrazů v klauzulích WHERE. Operátor NOT obrátí hodnotu vyhledávací podmínky. Operátor AND spojí dvě podmínky a vrátí hodnotu TRUE pouze v případě, že jsou splněny obě podmínky. Například tento dotaz vrátí pouze jeden řádek, kde ID zákazníka (BusinessEntityID) začíná číslem 1 a název obchodu začíná "Bicycle": SELECT BusinessEntityID, NameFROM AdventureWorks2008R2.Sales.StoreWHERE BusinessEntityID LIKE "1%" AND Name LIKE N" Bicycle%";Operátor OR také spojuje dvě podmínky, ale vrátí hodnotu TRUE, pokud je některá z podmínek pravdivá. Následující dotaz vrátí 349 řádků, kde buď ID zákazníka začíná 1, nebo název obchodu začíná "Bicycle": SELECT BusinessEntityID, NameFROM AdventureWorks2008R2.Sales.StoreWHERE BusinessEntityID LIKE "1%" OR Name LIKE N"Bicycle%"; Optimalizace: Optimalizace SQL dotazů Stále více aplikací využívá databáze. Je třeba ukládat a zpracovávat stále více dat. Pokud je aplikace pomalá, programátoři, uživatelé a administrátoři uvádějí především špatný výkon sítě, špatný hardware serveru a jeden druhého :). A zapomenou na optimalizaci. A to bude pokračovat, dokud nebude aplikace podrobena kruté analýze pro zlepšení výkonu. Jedním ze způsobů, jak zvýšit rychlost aplikace, je optimalizace SQL dotazů. Tato metoda je dobrá, protože nemusíte jít do džungle optimalizace SQL serveru. Je snazší vyhnout se neefektivním SQL dotazům. Pokud se tak ale již stalo, hledejte východiska ze současných nepříjemných situací. Obecná optimalizaceKaždá SQL operace má tzv. "užitný faktor" - úroveň efektivity této operace. Čím vyšší skóre, tím „užitečnější“ operace, což znamená, že SQL dotaz se provádí rychleji.Téměř každá podmínka se skládá ze dvou operandů a znaménka operace mezi nimi. PříkladyAbychom lépe porozuměli tabulkám, podívejme se na příklad, jak se počítá skóre dotazu... KDE smallint_column = 123455 bodů pro pole vlevo (smallint_column), 2 body pro přesný číselný operand (smallint_column), 10 bodů pro operaci porovnání (=) a 10 bodů za hodnotu vpravo (12345 ). Celkem jsme získali 27 bodů. Nyní zvažte více složitý příklad:... WHERE char_column >= varchar_column || "x" 5 bodů za levý okraj (sloupec_znaku), 0 bodů za operand znaku (sloupec_znaku), 5 bodů za větší nebo rovno (>=), 3 body za booleovský výraz (sloupec_varchar || "x"), 0 bodů pro znakový operand (varchar_column). Výsledkem je 13 bodů.. Takové výpočty se samozřejmě nemusí provádět u každého požadavku. Když ale vyvstane otázka o rychlosti podmínek konkrétního dotazu, lze ji zjistit pomocí těchto dvou tabulek. Rychlost dotazování je také ovlivněna množstvím vybraných dat a dalšími direktivami, které probereme níže. Mějte také na paměti, že výpočet "faktoru užitnosti" není a univerzální způsob optimalizace. Vše záleží na konkrétní situaci Základním zákonem při optimalizaci dotazů je zákon transformace. Je jedno, jak stav znázorníme, hlavní je, aby výsledek zůstal stejný. Podívejme se znovu na příklad. Existuje dotaz: ... WHERE sloupec1< column2 AND column2 = column3 AND column1 = 5. Используя перестановку, получаешь запрос: …WHERE 5 < column2 AND column2 = column3 AND column1 = 5. Результат запроса будет один и тот же, а продуктивность разной, потому что использование точного значения (5) влияет на производительность.Если ты изучал С или С++, то знаешь, что выражение x=1+1-1-1 во время компиляции станет x=0. Удивительно, что лишь некоторые БД способны выполнять такие операции. При выполнении запроса БД будет выполнять операции сложения и вычитания и тратить твое драгоценное время. Поэтому всегда лучше сразу рассчитывать такие выражения там, где это возможно. Не … WHERE a - 3 = 5, а … WHERE a = 8.Еще одна возможность оптимизировать запрос - придерживаться společný nápad skládání podmínek v SQL. Jinými slovy, stav by měl vypadat takto:<колонка> <операция> <выражение>. Například dotaz "... WHERE column1 - 3 = -column2" by bylo lépe přeložit jako: ... WHERE column1 = -column2 + 3. A tyto optimalizační triky fungují téměř vždy a všude. Optimalizace podmínek Nyní je čas na optimalizaci samotných podmíněných příkazů SQL. Většina dotazů používá direktivu SQL WHERE, takže optimalizací podmínek můžete dosáhnout značného výkonu dotazů. Přitom optimalizaci podmínek využívá z nějakého důvodu jen malá část databázových aplikací. ANDSamozřejmě v sérii několika prohlášení A Podmínky musí být uspořádány vzestupně podle pravděpodobnosti, že je podmínka pravdivá. To je provedeno tak, že při kontrole podmínek databáze nekontroluje zbytek podmínky. Tato doporučení se nevztahují na databázi Oracle, kde se podmínky začínají kontrolovat od konce. V souladu s tím by jejich pořadí mělo být obráceno - v sestupném pořadí pravděpodobnosti pravdy. OR Situace u tohoto operátoru je přesně opačná než u AND. Podmínky musí být uspořádány v sestupném pořadí pravděpodobnosti, že budou pravdivé. Microsoft důrazně doporučuje používat tuto metodu při sestavování dotazů, ačkoli o tom mnozí ani neví, nebo tomu alespoň nevěnují pozornost. To se ale opět netýká databáze Oracle, kde je třeba podmínky seřadit vzestupně podle pravděpodobnosti, že budou pravdivé.Za další podmínku optimalizace lze považovat fakt, že pokud jsou vedle sebe umístěny stejné sloupce, spustí se dotaz rychlejší. Například dotaz „.. WHERE sloupec1 = 1 OR sloupec2 = 3 OR sloupec1 = 2“ bude pomalejší než dotaz „WHERE sloupec1 = 1 OR sloupec1 = 2 OR sloupec2 = 3“. I když je pravděpodobnost pravdivosti podmínky sloupec2 = 3 vyšší než sloupec1 = 2. A + ORi ve škole mi řekli o distributivním zákonu. Říká, že A AND (B OR C) je totéž jako (A AND B) OR (A AND C). Empiricky bylo zjištěno, že dotaz jako „...WHERE column1 = 1 AND (sloupec2 = „A“ NEBO sloupec2 = „B“)“ je poněkud rychlejší než „...WHERE (sloupec1 = 1 AND sloupec2 = „A ") NEBO (sloupec1 = 1 A sloupec2 = "B")". Některé databáze samy dokážou dotazy tohoto typu optimalizovat, ale je lepší hrát na jistotu. NE Tato operace by měla být vždy lépe "čitelná" (samozřejmě v rozumných mezích). Dotaz „...WHERE NOT (sloupec1 > 5)“ se tedy změní na „...WHERE sloupec1<= 5". Более сложные условия можно преобразовать используя правило де Моргана, которое ты тоже должен был изучить в школе. Согласно этому правилу NOT(A AND B) = (NOT A) OR (NOT B) и NOT(A OR B) = (NOT A) AND (NOT B). Например, условие "...WHERE NOT (column1 >5 OR sloupec2 = 7)“ se převede do jednoduššího tvaru: ...WHERE sloupec1<= 5 AND column2 <>7. IN Mnoho lidí naivně předpokládá, že "... WHERE column1 = 5 OR column1 = 6" je totéž jako "...WHERE column1 IN (5, 6)". Ve skutečnosti není. Operace IN je mnohem rychlejší než řada OR. Proto byste vždy měli nahradit OR za IN, kde je to možné, i když některé databáze tuto optimalizaci provádějí samy. Pokud je použita řada po sobě jdoucích čísel, IN by se mělo změnit na BETWEEN. Například „...WHERE column1 IN (1, 3, 4, 5)“ optimalizuje na: …WHERE column1 BETWEEN 1 AND 5 AND column1<>2. A tento dotaz je opravdu rychlejší. LIKE Tato operace by se měla používat pouze v nezbytně nutných případech, protože je lepší a rychlejší používat vyhledávání na základě fulltextových indexů. Bohužel vás musím poslat na World Wide Web pro informace o vyhledávání. CASE Tuto funkci samotnou lze použít k urychlení dotazu, pokud má v podmínce více než jedno pomalé volání funkce. Chcete-li se například vyhnout opětovnému volání funkce slow_function() v dotazu "...WHERE slow_function(sloupec1) = 3 OR slow_function(sloupec1) = 5", použijte CASE:... WHERE 1 = CASE slow_function(column1)WHEN 3 THEN 1WHEN 5 THEN 1END Třídit SEŘADIT PODLE používá se k třídění, o kterém je známo, že zabere čas. Čím větší množství dat, tím déle bude řazení trvat, takže je potřeba je optimalizovat. Rychlost řazení v dotazech ovlivňují tři faktory:

počet vybraných záznamů; počet sloupců za příkazem ORDER BY; délka a typ sloupců zadaných za klauzulí ORDER BY. Nejnáročnějším řazením na zdroje je řazení řetězců. Přestože textová pole mají pevnou délku, délka obsahu těchto polí se může lišit (v rámci velikosti pole). Není tedy divu, že řazení sloupce VARCHAR(100) bude pomalejší než řazení sloupce VARCHAR(10) (i když jsou data stejná). A to se děje proto, že při třídění si databáze sama přiděluje paměť pro své operace v souladu s maximální velikostí pole, bez ohledu na obsah. Proto byste při deklarování polí měli vždy používat velikost, kterou potřebujete, a nevyčleňovat bajty navíc v rezervě.Na počítačích Windows mají pole typu INTEGER 32 bitů a pole typu SMALLINT 16 bitů. Je logické předpokládat, že řazení polí typu SMALLINT by mělo být rychlejší. Ve skutečnosti je řazení INTEGER rychlejší než SMALLINT. Také řazení INTEGER je rychlejší než CHAR Třídění znaků má také své nuance, jejichž popis zabere více než jeden článek. Může být rychlý a nesprávný nebo pomalý, ale s menším počtem chyb. Řazení je optimalizováno pro konkrétní situaci, takže nikdo nemůže dát univerzální doporučení. Seskupování SKUPINA VYTVOŘENÁ používá se k definování podmnožiny výsledku dotazu a také k použití na tuto podmnožinu agregační funkce. Podívejme se na některé z nejúčinnějších metod pro optimalizaci operace seskupování První věc, kterou je třeba si zapamatovat, je použít pro seskupování co nejméně sloupců. Rovněž je třeba se vyvarovat dalších podmínek. Například v dotazu SELECT sloupec sekundárního_klíče, sloupec_primárního_klíče, COUNT(*) FROM Tabulka1 GROUP BY sloupec_sekundárního_klíče, sloupec_primárního_klíče je sloupec_sekundární_klíč zcela zbytečný. Důvod je jednoduchý: sekundární_klíčový_sloupec je jedinečné pole, nemusí mít hodnoty NULL, což znamená, že některá data mohou být jednoduše ztracena. Pokud však odstraníte sekundární_klíčový_sloupec z klauzule GROUP BY, některé databáze mohou vyvolat chybu, že toto pole nelze zadat, pokud není deklarováno v klauzuli GROUP BY. Chcete-li tento problém vyřešit, můžete napsat dotaz takto: SELECT MIN(sloupec_sekundárního_klíče), sloupec_primárního_klíče, COUNT(*) FROM Tabulka1 GROUP BY sloupec_primárního_klíče. Tento dotaz je rychlejší a „správnější“ z hlediska návrhu dotazu.Ve většině databází nejsou operace WHERE a HAVING ekvivalentní a neprovádějí se stejným způsobem. To znamená, že následující dva dotazy jsou logicky stejné, ale běží různou rychlostí: SELECT sloupec1 FROM Tabulka1 WHERE sloupec2 = 5 GROUP BY sloupec1 HAVING sloupec1 > 6SELECT sloupec1 FROM Tabulka1 WHERE sloupec2 = 5 A sloupec1 > 6 GROUP BY sloupec1 Druhý dotaz je rychlejší než první. HAVING by se mělo používat ve vzácných případech, kdy je obtížné vyjádřit podmínku (sloupec 1 > 6 v příkladu), aniž by došlo ke snížení výkonu. Pokud je vyžadováno seskupování, ale bez použití agregačních funkcí (COUNT(), MIN(), MAX atd. ), je rozumné použít DISTINCT. Místo SELECT sloupec1 FROM Tabulka1 GROUP BY sloupec1 je tedy lepší použít SELECT DISTINCT sloupec1 FROM Tabulka1.Při použití MIN() a MAX() bereme v úvahu, že tyto funkce fungují lépe samostatně. To znamená, že se nejlépe používají v samostatných dotazech nebo dotazech UNION.Při použití funkce SUM() můžete dosáhnout lepšího výkonu použitím SUM(x + y) namísto SUM(x) + SUM(y). Pro odečítání je lepší opak: SUM(x) - SUM(y) je rychlejší než SUM(x - y). Spojení tabulek (JOINS) Zde je těžké říci něco o optimalizaci, tak je tomu při použití PŘIPOJIT. Faktem je, že rychlost provádění takových operací do značné míry závisí na organizaci samotné tabulky: použití cizího klíče, primárního klíče, počtu vnořených spojení atd. Někdy lze dosáhnout lepšího výkonu použitím vnořených smyček přímo v programu. Někdy JOINy fungují rychleji. Neexistuje žádná univerzální rada, jak používat různé způsoby spojování stolů. Vše závisí na konkrétním případě a architektuře databáze. Poddotazy (SUBQUERIES) Dříve se podporou poddotazů nemohly pochlubit všechny databáze, ale nyní to umí téměř každá moderní databáze. Dokonce i MySQL, která implementuje poddotazy již několik let, se konečně dočkala jejich podpory. Hlavním problémem optimalizace poddotazu není optimalizace samotného kódu dotazu, ale výběr správná cesta k realizaci požadavku. Úlohy, pro které se používají poddotazy, lze také řešit pomocí vnořených smyček nebo JOINů. Když použijete JOIN, umožníte databázi zvolit mechanismus, kterým budou tabulky spojeny. Pokud používáte poddotazy, pak explicitně uvádíte použití vnořených smyček. Co si vybrat Níže jsou uvedeny argumenty ve prospěch jedné či druhé metody. Vyberte si, podle situace. Výhody JOIN:

Pokud dotaz obsahuje klauzuli WHERE, vestavěný optimalizátor databáze optimalizuje dotaz jako celek, zatímco pokud jsou použity poddotazy, budou dotazy optimalizovány samostatně. Některé databáze pracují efektivněji s JOINy než s poddotazy (jako Oracle). Po JOIN budou informace v obecném "seznamu", což se o poddotazech říci nedá. Výhody SUBQUERIES:

Dílčí dotazy umožňují volnější podmínky. Dílčí dotazy mohou obsahovat GROUP BY, HAVING, což je mnohem obtížnější implementovat do JOINů. Během UPDATE lze použít dílčí dotazy, což u JOINů není možné. V poslední době se výrazně zlepšila optimalizace poddotazů samotnými databázemi (jejich vestavěným optimalizátorem). Hlavní výhodou JOINů je, že nemusíte databázi říkat přesně, jak má operaci provést. A hlavní výhodou poddotazů je, že smyčka poddotazů může mít několik iterací (opakování), což zase může výrazně zvýšit výkon. Závěr Tento článek ukázal nejběžnější způsoby, jak zlepšit výkon SQL dotazů. Existuje však mnohem více triků a triků pro optimalizaci dotazů. Optimalizace dotazů je spíše uměním než vědou. Každá databáze má své vlastní vestavěné optimalizátory, které mohou pomoci v tomto obtížném úkolu, ale nikdo za vás neudělá veškerou práci. Jak říkával starý učitel fyziky: „Abyste vyřešili problémy, musíte je vyřešit.“ Nedoporučuje se používat ORDER BY ve spojení s operacemi jako DISTINCT nebo GROUP BY, protože tyto operátory mohou vytvářet vedlejší efekty pro řazení. V důsledku toho můžete skončit s nesprávně seřazeným souborem dat, což může být v některých situacích kritické. Tento důsledek se netýká optimalizace, ale neměli byste na to zapomínat. Než zlepšíte výkon sítě a zvýšíte hardware serveru, zkuste provést optimalizaci.Každá operace SQL má „faktor užitnosti“. Čím vyšší koeficient, tím „užitečnější“ operace: dotaz se provede rychleji.Na rozdíl od kompilátorů ne všechny databáze mohou zjednodušit výrazy jako x=1+1-1-1 až x=0. V důsledku toho ztrácejí drahocenný čas prázdnými operacemi. Optimalizujte je s předstihem.Při použití funkce SUM() můžete dosáhnout lepšího výkonu pomocí SUM(x + y) místo SUM(x) + SUM(y).Ale pokud jsou pro odečítání vyžadovány funkce SUM(), použijte opak: SUM(x) - SUM(y). SUM(x - y) je pomalejší.Každá databáze má své vlastní vestavěné optimalizátory, ale k dokonalosti mají daleko. Takže optimalizujte s předstihem.

38. Fyzická organizace databází v InterBase.

Databáze InterBase se skládá z postupně, počínaje 0, číslovaných stránek. Nultá stránka je stránka služby a obsahuje informace potřebné pro připojení k databázi. Velikost stránky - 1 (výchozí), 2, 4 nebo 8 KB. Velikost stránky se nastavuje při vytváření databáze, ale lze ji změnit při ukládání a obnově databáze. Jedna stránka je přečtena serverem pro jeden logický přístup k databázi Velikost I/O bufferu pro operace čtení/zápisu je dána počtem stránek (standardně - 75). Pokud bude databáze čtena častěji, měla by se zvětšit velikost vyrovnávací paměti. Pokud se do něj bude zapisovat častěji, lze velikost vyrovnávací paměti zmenšit.InterBase podporuje režim více verzí pro záznamy. Při změně záznamu jakoukoliv transakcí se vytvoří nová verze záznamu, kde se kromě údajů zapíše i číslo transakce a ukazatel na předchozí verzi záznamu. stará verze označeno jako změněné; jeho ukazatel na další verzi záznamu obsahuje odkaz na nově vytvořenou verzi. Každá počáteční transakce pracuje s Nejnovější verze záznam, jehož změny jsou potvrzeny. Transakce běžící paralelně s databází se tedy vždy používají různé verze záznamů, což umožňuje odstranit zámky pro klientské aplikace, současně pracovat se stejnými daty v databázi. Když je záznam smazán, není také fyzicky odstraněn z disku, ale je označen jako smazaný, dokud nejsou dokončeny všechny aktivní transakce využívající tento záznam InterBase umístí všechny verze jednoho LDB záznamu na jednu ze svých stránek. Po smazání záznamů se na stránce vytvoří "díry". Při přidávání nový záznam analyzuje se velikost maximální „díry“ a pokud je menší než délka přidávaného záznamu, stránka se zkomprimuje, přičemž se „díry“ spojí. Pokud uvolněné místo nestačí pro uložení nového záznamu, zapíše se z nové stránky. Načítání stránky se považuje za normální, pokud „díry“ nezabírají více než 20 % objemu stránky Výběr stránek není nijak optimalizován. Na samostatné servisní stránce databáze jsou uložena čísla všech volných stránek. Při přidělování stránek se neprovádějí žádné akce k přidělování po sobě jdoucích stránek pro ukládání záznamů jedné databázové tabulky, ale přiděluje se první stránka z volného seznamu. Pokud není volná stránka, přidá se na konec databáze nová. Pouze v tomto případě se zvětší velikost databáze Struktura záznamů podporující režim více verzí a suboptimální alokace stránek vede k vysoké fragmentaci databáze a v důsledku toho ke zpomalení práce s ní. Proto je nutné pravidelně databázi defragmentovat. Defragmentovaná databáze se vyznačuje uspořádáním záznamů databázových tabulek na po sobě jdoucích stránkách a absencí „odpadků“. Odpadky se týkají verzí záznamů, se kterými nefunguje žádná aktivní transakce. Chcete-li odpadky odstranit, je databáze uložena do disková média a poté obnoveny ze zálohy vytvořené pomocí nástroje IBConsole (pro předchozí verze InterBase - pomocí nástroje InterBase Server Manager). Tento proces zaručuje odstranění veškerého odpadu, protože v době uložení obnovy databáze by nemělo dojít aktivní spojení do databáze od jiných uživatelů, a proto zde nemohou probíhat žádné aktivní transakce. Kromě toho poskytuje InterBase automatické mazání smetí na pozadí aktivních transakcí. Interval, během kterého se automaticky odstraní odpadky, je ve výchozím nastavení 20 000 transakcí. Tuto hodnotu lze změnit pomocí nástroje IBConsole (InterBase Server Manager). Automatické čištění odstraní pouze ty verze záznamů, pro které neexistují žádné aktivní transakce. V důsledku toho nemusí být odstraněny všechny starší verze.

Základy SQL

1. Tvorba databází (Create Database).

V různých DBMS je postup vytváření databází obvykle přidělen pouze správci databáze. V jednouživatelských systémech lze výchozí databázi vytvořit přímo při instalaci a konfiguraci samotného DBMS. Standard SQL nedefinuje, jak by měly být databáze vytvářeny, takže každý dialekt jazyka SQL obvykle používá jiný přístup. Proces tvorby Databáze v systému SQL server se skládá ze dvou fází: zaprvé se sám organizuje databáze a poté v jejím vlastnictví transakční protokol. Informace jsou umístěny v příl. soubory s příponou *.mdf (např Databáze) a *.ldf. (Pro transakční protokol). V souboru Databáze zaznamenávají se informace o hlavních objektech ( tabulky, indexy, zobrazení atd.) a v souboru transakční protokol– o procesu práce s transakcemi (kontrola integrity dat, stav Databáze před a po transakcích). Stvoření Databáze v systému SQL server se používá příkaz CREATE DATABASE. (postup tvorby Databáze v SQL Server vyžaduje práva správce serveru.)<определение_базы_данных>::= CREATE DATABASE název_databáze [<определение_файла>[,...n] ] [,<определение_группы>[,...n] ] ] [ PŘIHLÁSIT SE (<определение_файла>[,...n] ) ] [ PRO NÁKLAD | FOR ATTACH ] Parametr ON specifikuje seznam souborů na disku, do kterých se mají umístit informace uložené databáze. Parametr PRIMARY definuje primární soubor. Pokud je vynecháno, pak hlavní je první soubor v seznamu. Možnost PŘIHLÁSIT určuje seznam souborů na disku, které mají být umístěny transakční protokol. Název souboru pro transakční protokol generované na základě jména Databáze a na konec jsou k němu připojeny znaky _log.

Základy SQL.

3. Vytváření domén (Create Domain). Vytvořit tabulku

VYTVOŘIT TABULKU stůl ( [, | ...]); kde table je název tabulky, která má být vytvořena, - popis pole, - popis omezení a/nebo klíčů (hranaté závorky znamenají volitelné, svislá čára | znamená "nebo"). Popis pole se skládá z názvu pole a typu pole =col(datatype | COMPUTED BY( ) | doména)[ ] Zde col je název pole, datatype je jakýkoli platný typ SQL serveru, znakové typy mohou mít CHARACTER SET - znakovou sadu, která definuje národní prostředí země. Pro ruský jazyk nastavte znakovou sadu na WIN1251; COMPUTED BY ( ) - definice pole vypočteného na úrovni serveru, kde - platný výraz SQL, který vrací jednu hodnotu; doména - název domény (generického typu) definované v databázi; DEFAULT - konstrukce, která definuje výchozí hodnotu pole; NOT NULL - konstrukce, která označuje, že pole nemůže být prázdné; COLLATE je klauzule určující pořadí řazení pro vybranou znakovou sadu. Příklad CREATE TABLE lsn_dintkey (id lsn_dintkey, název lsn_dname UNIQUE, založeno lsn_dfounded, PRIMARY KEY(id)) " pro uložení atributu příslušné entity. Například potřebujete zadat věk, ale datové typy INTEGER a SMALLINT poskytují příliš široké rozsahy.Server nám dává možnost vytvořit si vlastní datový typ a uvalit na něj nezbytná omezení. Datový typ v SQL se nazývá doména a příkaz k jejímu vytvoření se nazývá VYTVOŘIT DOMÉNU: VYTVOŘIT DOMÉNU DAGE JAKO CELÉ ČÍSLO VÝCHOZÍ 0 KONTROLA(HODNOTA >= 0 A HODNOTA<= 120) Рассмотрим приведенную выше команду. Мы попросили сервер создать домен CREATE DOMAIN с именем dage на основе целочисленного типа AS INTEGER, причем, если пользователь не укажет возраст, то будет использовано значение по умолчанию 0 -- DEFAULT 0, и значение поля должно находиться в пределах от 0 до 120 -- CHECK(VALUE >= 0 A HODNOTA<= 120). Мы могли бы указать, что поле будет обязательно для заполнения -- NOT NULL, но в этом нет необходимости, так как NULL значение в любом случае не пройдет проверку CHECK.

Základy SQL

5. Batkivska i pіdlegla DB. Zabezpečení proveditelné integrity

Deklarativní omezení integrity jsou nastavena na úrovni příkazů pro vytvoření tabulky. Při popisu tabulky se uvádí název tabulky, který je identifikátorem v základním jazyce DBMS a musí splňovat požadavky na pojmenování objektů v tomto jazyce. Kromě názvu tabulky příkaz specifikuje seznam prvků tabulky, z nichž každý slouží buď k definici sloupce, nebo k definování omezení integrity definované tabulky. Vyžaduje alespoň jednu definici sloupce. To znamená, že tabulku, která nemá jediný sloupec, nelze definovat. Počet sloupců v jedné tabulce není omezen, ale konkrétní DBMS mají obvykle omezení na počet atributů. Takže například v MS SQL Server 6.5 byl maximální počet sloupců v tabulce 250, ale již v MS SQL Server 7.0 byl zvýšen na 1024. Při nastavování omezení jedinečnosti je tento sloupec definován jako možný klíč, který znamená jedinečnost každé vstupní hodnoty v tomto sloupci. A pokud je toto omezení nastaveno, pak DBMS automaticky zkontroluje nepřítomnost duplicitních hodnot tohoto sloupce v celé tabulce. Pokud je v sekci omezení integrity zadáno referenční omezení pro tento sloupec, vygeneruje se odpovídající definice referenčního omezení pro tabulku: FOREIGN KEY(<имя столбца>) < спецификация ссылки>, což znamená, že hodnoty daného sloupce musí být převzaty z odpovídajícího sloupce nadřazené tabulky. Nadřazená tabulka je v tomto případě tabulka, která souvisí s touto tabulkou vztahem jedna k mnoha (1:M). V tomto případě může být každý řádek nadřazené tabulky spojen s několika řádky definované tabulky. Překlad SQL příkazů se provádí v režimu interpretace, proto je důležité, aby byla nejprve popsána nadřazená tabulka a poté všechny podřízené tabulky s ní spojené. V opačném případě bude kompilátor definovat odkaz na nedefinovaný objekt. Nejprve musí být popsány všechny hlavní tabulky a poté tabulky podřízené.

Základy SQL

8. Pijte. Vklady pidzapiti

Poddotaz je velmi výkonná funkce jazyka SQL. Umožňuje vám vytvářet složité hierarchie dotazů, které se opakovaně spouštějí v procesu vytváření sady výsledků nebo provádění jednoho z příkazů úpravy dat (DELETE, INSERT, UPDATE). Obvykle jsou poddotazy někdy rozděleny do tří typů, z nichž každý je zúžením předchozího:

poddotaz tabulky, který vrací sadu řádků a sloupců; řádkový poddotaz, který vrací pouze jeden řádek, ale možná i více sloupců (takové poddotazy se často používají v embedded SQL); skalární poddotaz, který vrací hodnotu jednoho sloupce v jednom řádku. Vnořený poddotaz je poddotaz uzavřený v závorkách a vnořený do klauzule WHERE (HAVING) klauzule SELECT nebo jiných klauzulí, které používají klauzuli WHERE. Vnořený poddotaz může obsahovat jiný vnořený poddotaz ve své klauzuli WHERE (HAVING) a tak dále. Je snadné uhodnout, že vnořený poddotaz byl vytvořen proto, aby při výběru řádků tabulky tvořené hlavním dotazem bylo možné použít data z jiných tabulek (např. při výběru jídel do menu použít údaje o dostupnosti produkty ve spíži penzionu). SELECT * z tbl1 WHERE f2=(SELECT f2 FROM tbl2 WHERE f1=1);Korelované poddotazy V příkazu SELECT z vnitřního poddotazu mohou sloupce vnějšího dotazu specifikovaného v klauzuli SELECT být odkazováno. Takový poddotaz se provede pro každý řádek tabulky a určí podmínku pro jeho vstup do vygenerované výsledkové sady. Například: SELECT * from tbl1 t1 WHERE f2 IN (SELECT f2 FROM tbl2 t2 WHERE t1.f3=t2.f3); V tomto případě bude pro každý řádek tabulky tbl1 zkontrolována podmínka, že hodnota pole f2 odpovídá hodnotě řádku tabulky tbl2, kde hodnota pole f3 je rovna hodnotě pole f3 externí tabulky. (tbl1). Toto je nejjednodušší příklad korelovaného poddotazu.

Předmluva Systémy pro správu databází (DBMS) jsou softwarové systémy určené pro práci se speciálně organizovanými soubory (datovými poli uloženými po dlouhou dobu v externí paměti počítačových systémů), které jsou tzv.
Dokument
Systémy pro správu databází (DBMS) jsou softwarové systémy určené pro práci se speciálně organizovanými soubory (datovými poli uloženými v externí paměti po dlouhou dobu). výpočetní systémy), které se nazývají databáze.
Http://www citforum ru/database/osbd/contents shtml Základy moderních databází
Esej
Správa databáze (subd). Neformálně můžete databázi definovat jako soubor dat, která jsou nezbytná pro práci a organizovaná tak či onak.
Přednáška
V první přednášce se budeme zabývat obecným významem pojmů databáze (DB) a systém správy databází (DBMS). Neformálně můžete databázi definovat jako soubor dat, která jsou nezbytná pro práci a organizovaná tak či onak.

Klasická architektura klient-server

Termín "klient-server" znamená takovou architekturu softwarového komplexu, ve které jeho funkční části interagují podle schématu "žádost-odpověď". Uvažujeme-li dvě vzájemně se ovlivňující části tohoto komplexu, pak jedna z nich (klient) vykonává aktivní funkci, tedy iniciuje požadavky, a druhá (server) na ně pasivně odpovídá. Jak se systém vyvíjí, role se mohou měnit, například některý softwarový blok bude současně vykonávat funkce serveru ve vztahu k jednomu bloku a klienta ve vztahu k jinému.

Upozorňujeme, že každý informační systém musí mít minimálně tři hlavní funkční části – moduly pro ukládání dat, zpracování a uživatelské rozhraní. Každá z těchto částí může být implementována nezávisle na ostatních dvou. Beze změny programů používaných k ukládání a zpracování dat můžete například změnit uživatelské rozhraní tak, aby se stejná data zobrazovala ve formě tabulek, grafů nebo histogramů. Beze změny programů pro prezentaci a ukládání dat můžete změnit programy pro zpracování, například změnou algoritmu fulltextového vyhledávání. A konečně, aniž byste měnili programy pro prezentaci a zpracování dat, můžete změnit software pro ukládání dat například přepnutím na jiný systém souborů.

V klasické architektuře klient-server musíte tři hlavní části aplikace rozdělit do dvou fyzických modulů. Software pro ukládání dat je obvykle umístěn na serveru (například databázový server), uživatelské rozhraní je na straně klienta, ale zpracování dat musí být rozděleno mezi klientskou a serverovou část. To je hlavní nevýhoda dvouvrstvé architektury, z níž vyplývá několik nepříjemných vlastností, které značně komplikují vývoj systémů klient-server.

Při rozdělování algoritmů zpracování dat je nutné synchronizovat chování obou částí systému. Všichni vývojáři musí mít úplné informace o nedávné změny do systému a porozumět těmto změnám. To vytváří velké potíže při vývoji systémů klient-server, jejich instalaci a údržbě, protože je nutné vynaložit značné úsilí na koordinaci činností různých skupin specialistů. V počínání vývojářů často vznikají rozpory a to brzdí vývoj systému a nutí ke změnám hotových a osvědčených prvků.

Aby se předešlo nesrovnalostem mezi různými prvky architektury, pokusíme se provést zpracování dat na jedné ze dvou fyzických částí – buď na straně klienta („tlustý“ klient) nebo na serveru („tenký“ klient nebo architektura nazvaná „2.5“. -vrstva klient- server"). Každý přístup má své nevýhody. V prvním případě je síť zbytečně přetížena, protože se po ní přenášejí surová, a tedy nadbytečná data. Kromě toho je stále obtížnější systém udržovat a měnit, protože nahrazení výpočetního algoritmu nebo oprava chyby vyžaduje současnou kompletní výměna všechny programy rozhraní, jinak se mohou objevit chyby nebo nekonzistence dat. Pokud je veškeré zpracování informací prováděno na serveru (pokud je něco takového vůbec možné), pak nastává problém s popisem zabudovaných procedur a jejich odladěním. Faktem je, že jazyk pro popis vestavěných procedur je obvykle deklarativní, a proto v zásadě neumožňuje ladění krok za krokem. Navíc systém se zpracováním informací na serveru je absolutně nemožné přenést na jinou platformu, což je vážná nevýhoda.

Většina moderní prostředky Rapid Application Development (RAD), který pracuje s různými databázemi, implementuje první strategii, tedy „tlustý“ klient poskytuje rozhraní k databázovému serveru prostřednictvím vestavěného SQL. Taková varianta implementace systému s „tlustým“ klientem kromě výše uvedených nevýhod obvykle poskytuje nepřijatelně nízká úroveň bezpečnostní. Například v bankovních systémech musí mít všichni skrutátoři přístup k zápisu do hlavní tabulky účetního systému. Kromě, tento systém téměř nemožné převést na webovou technologii, protože pro přístup k databázovému serveru se používá specializovaný klientský software.

Výše uvedené modely mají tedy následující nevýhody.

1. "Tlustý" klient:
# složitost administrace;
# aktualizace softwaru se stává komplikovanější, protože jeho výměna musí být provedena současně v celém systému;
# rozdělení pravomocí se komplikuje, protože přístup není omezen akcemi, ale tabulkami;
# síť je přetížena přenosem nezpracovaných dat přes ni;
# Slabá ochrana dat, protože je obtížné správně přidělit oprávnění.

2. "Tlustý" server:
# implementace se stává složitější, protože jazyky jako PL / SQL nejsou vhodné pro vývoj takového softwaru a ne dobré peníze ladění;
# výkon programů napsaných v jazycích, jako je PL/SQL, je výrazně nižší než u programů vytvořených v jiných jazycích, což je důležité pro komplexní systémy;
# programy napsané v jazycích DBMS obvykle nefungují dostatečně spolehlivě; chyba v nich může vést k selhání celého databázového serveru;
# výsledné programy jsou zcela nepřenosné na jiné systémy a platformy.

K řešení těchto problémů se používají víceúrovňové (tři nebo více úrovní) architektury klient-server.

Vrstvené architektury klient-server

Takové architektury inteligentněji distribuují moduly zpracování dat, které v tomto případě běží na jednom nebo více samostatných serverech. Tyto softwarových modulů funguje jako server pro uživatelská rozhraní a klient pro databázové servery. Kromě toho mohou různé aplikační servery vzájemně interagovat a přesněji rozdělit systém do funkčních bloků, které plní určité role. Můžete si například vybrat server personálního managementu, který bude provádět všechny funkce potřebné pro personální management. Když k němu přiřadíte samostatnou databázi, můžete před uživateli skrýt všechny podrobnosti implementace tohoto serveru a umožnit jim přístup pouze k jeho veřejným funkcím. Navíc se takový systém velmi snadno přizpůsobuje webu, protože je snazší vyvinout html formuláře pro uživatelský přístup k určitým databázovým funkcím než ke všem datům.

V třívrstvé architektuře není „tenký“ klient přetížen funkcemi zpracování dat, ale plní svou hlavní roli jako systém pro prezentaci informací přicházejících z aplikačního serveru. Takové rozhraní lze implementovat pomocí standardních nástrojů webové technologie – prohlížeče, CGI a Java. To snižuje množství dat přenášených mezi klientem a aplikačním serverem a umožňuje klientským počítačům připojit se i přes pomalé linky, jako jsou telefonní linky. Klientská strana může být navíc tak jednoduchá, že je ve většině případů implementována pomocí univerzálního prohlížeče. Pokud jej však stále musíte změnit, lze tento postup provést rychle a bezbolestně. Třívrstvá architektura klient-server umožňuje přesněji přidělovat uživatelská oprávnění, protože nedostávají přístupová práva k databázi samotné, ale k určitým funkcím aplikačního serveru. Tím se zvyšuje bezpečnost systému (oproti běžné architektuře) nejen před úmyslným útokem, ale i před chybným jednáním personálu.

Vezměme si například systém, jehož různé části běží na několika vzdálených serverech. Předpokládejme, že od vývojáře byla přijata nová verze systému, pro jejíž instalaci je ve dvouúrovňové architektuře nutné současně změnit všechny systémové moduly. Pokud se tak nestane, může interakce starých klientů s novými servery vést k nepředvídatelným důsledkům, protože vývojáři obvykle s takovým využitím systému nepočítají. V třívrstvé architektuře je situace zjednodušená. Faktem je, že změnou aplikačního serveru a serveru úložiště dat (to lze snadno provést současně, protože oba jsou obvykle poblíž), okamžitě změníme sadu dostupných služeb. Pravděpodobnost chyby způsobené nesouladem verzí mezi serverovou a klientskou částí je tedy drasticky snížena. Pokud v nová verze Pokud služba zmizela, prvky rozhraní, které ji obsluhovaly ve starém systému, jednoduše nebudou fungovat. Pokud se změnil algoritmus služby, bude fungovat správně i se starým rozhraním.

Víceúrovňové systémy klient-server lze poměrně snadno převést na webovou technologii - k tomu stačí nahradit klientskou část univerzálním nebo specializovaným prohlížečem a aplikační server doplnit webovým serverem a malé programy procedury volajícího serveru. K vývoji těchto programů můžete použít buď Common Gateway Interface (CGI) nebo novější technologii Java.

Je třeba také poznamenat, že v tříúrovňovém systému se mnoho informací přenáší komunikačním kanálem mezi aplikačním serverem a databází. To však nezpomaluje výpočty, protože k propojení těchto prvků lze použít rychlejší linky. To bude vyžadovat minimální úsilí, protože oba servery jsou obvykle umístěny ve stejné místnosti. Celkový výkon systému se tak zvyšuje - dva různé servery nyní pracují na jednom úkolu a komunikace mezi nimi může být prováděna přes ty nejrychlejší linky s minimální náklady finančních prostředků. Je pravda, že existuje problém koherence společných výpočtů, který je určen k řešení transakčních manažerů - nových prvků víceúrovňových systémů.

Překlad z angličtiny: Chernobay Yu. A.

Vývoj systémů klient-server

Architektura počítačového systému se vyvíjela spolu se schopnostmi hardwaru spouštět aplikace. Nejjednodušší (a nejstarší) ze všech byla „architektura hlavního počítače“, ve které jsou všechny operace a funkce prováděny v rámci serverového (nebo „hostitelského“) počítače. Uživatelé komunikovali se serverem prostřednictvím „hloupých“ terminálů, které přenášely instrukce zachycením stisknuté klávesy na server a zobrazovaly výsledky instrukcí uživateli. Takové aplikace byly typické a navzdory relativně velkému výpočetnímu výkonu serverových počítačů byly obecně relativně pomalé a nepohodlné k použití kvůli nutnosti přenášet každý stisk klávesy na server.

Představení a široké použití PC s vlastním výpočetní výkon a grafické uživatelské rozhraní umožnilo aplikacím, aby se staly složitějšími a rozšířenými síťové systémy vedl k druhému hlavnímu typu systémové architektury, "File Partitioning". V této architektuře PC (nebo " pracovní stanice") stahuje soubory z vyhrazeného "souborového serveru" a poté spravuje aplikaci (včetně dat) místně. To funguje dobře, když je sdílená data, aktualizace dat a množství dat, které se má přenést, málo. Brzy se však stalo bylo jasné, že sdílení souborů bylo ucpané sítě více a aplikace se staly složitějšími a vyžadovaly to vše velké množství data byla přenášena oběma směry.

Problémy s aplikacemi zpracovávajícími data prostřednictvím souboru sdíleného po síti vedly na počátku 80. let k vývoji architektury klient-server. V tomto přístupu je souborový server nahrazen databázovým serverem, který namísto pouhého přenosu a ukládání souborů na připojené pracovní stanice (klienty) přijímá a skutečně provádí požadavky na data, přičemž vrací pouze výsledek požadovaný klientem. Tím, že přenáší pouze data požadovaná klientem, nikoli celý soubor, tato architektura výrazně snižuje zatížení sítě. To umožnilo systém, kde více uživatelů mohlo aktualizovat data prostřednictvím rozhraní GUI propojených s jedinou sdílenou databází.

Ke komunikaci mezi klientem a serverem se obvykle používá buď strukturovaný dotazovací jazyk (SQL) nebo vzdálená volání procedur (RPC). Níže je popsáno několik základních možností organizace architektury klient-server.

Ve dvouvrstvé architektuře je zátěž rozdělena mezi server (který je hostitelem databáze) a klienta (který je hostitelem uživatelské rozhraní). Obvykle se nacházejí na různých fyzické stroje, ale není to podmínkou. Za předpokladu, že jsou úrovně logicky odděleny, mohou být umístěny (například pro vývoj a testování) na stejném počítači (obr. 1).

Obrázek 1: Dvouvrstvá architektura

Rozdělení aplikační logiky a zpracování dat v tomto modelu bylo a zůstává problematické. Pokud je klient „chytrý“ a provádí hlavní zpracování dat, pak existují problémy spojené s distribucí, instalací a údržbou aplikace, protože každý klient potřebuje svou vlastní lokální kopii software. Pokud klient "blbý" aplikační logiku a zpracování musí implementovat do databáze, a proto se stává zcela závislým na konkrétní použité DBMS. V každém případě se každý klient musí zaregistrovat a v závislosti na obdržených přístupových právech vykonávat určité funkce. Dvouvrstvá architektura klient-server však byla dobrým řešením, když byl počet uživatelů relativně malý (do cca 100 souběžných uživatelů), ale jak uživatelé rostli, objevila se řada omezení pro použití této architektury.

Výkon: S rostoucím počtem uživatelů se výkon začíná snižovat. Snížení výkonu je přímo úměrné počtu uživatelů, z nichž každý má své vlastní připojení k serveru, což znamená, že server musí udržovat všechna tato připojení aktivní (pomocí zprávy „Keep-Alive“), i když je databáze nečinná.

Zabezpečení: Každý uživatel musí mít svůj vlastní individuální přístup k databázi a musí mít udělená práva k ovládání aplikace. K tomu je potřeba uložit přístupová práva pro každého uživatele v databázi. Když potřebujete přidat funkcionalitu do aplikace a potřebujete aktualizovat uživatelská práva.

Funkčnost: Bez ohledu na to, jaký typ klienta je použit, většina zpracování dat musí být v databázi, což znamená, že je zcela závislé na možnostech, které v databázi poskytuje výrobce. To může vážně omezit funkčnost aplikace, protože různé databáze podporují různé funkce, používají různé programovací jazyky a dokonce různě implementují základní funkce, jako jsou spouštěče.

Přenositelnost: Dvouvrstvá architektura je natolik závislá na konkrétní implementaci databáze, že portování stávající aplikace pro různé DBMS, se stává vážným problémem. To je patrné zejména v případě aplikací na vertikálních trzích, kde výběr DBMS není určen prodejcem.

Ale navzdory tomu našla dvouvrstvá architektura ve věku internetu nový život. Může dobře fungovat v odpojeném prostředí, kde je uživatelské rozhraní „hloupé“ (např. prohlížeč). Tato implementace je však v mnoha ohledech návratem k původní architektuře sálových počítačů.

Ve snaze překonat výše uvedená omezení dvouvrstvé architektury byla zavedena další vrstva. Tato architektura je standardní model klient-server s třívrstvou architekturou. Účelem sekundární vrstvy (běžně označované jako vrstva „střední“ nebo „pravidla“) je řídit spouštění aplikací a správu databází. Stejně jako u dvouvrstvého modelu mohou být vrstvy umístěny buď na různých počítačích (obrázek 2), nebo na stejném počítači v testovacím režimu.

Obrázek 2: Třívrstvá architektura

Zavedením prostřední řady byla do značné míry odstraněna omezení dvouvrstvé architektury, což vedlo k mnohem flexibilnějšímu a škálovatelnějšímu systému. Vzhledem k tomu, že se klienti nyní připojují pouze k aplikačnímu serveru a nikoli přímo k datovému serveru, odpadá břemeno udržování připojení, stejně jako potřeba implementovat aplikační logiku v rámci databáze. Databáze nyní může plnit pouze funkce ukládání a vyhledávání dat a úlohu příjmu a zpracování aplikací může plnit střední úroveň třívrstvé architektury. Vývoj operačních systémů, včetně prvků, jako je sdružování připojení, fronty a distribuované zpracování transakcí, posílil (a zjednodušil) vývoj střední vrstvy.

Všimněte si, že v tomto modelu aplikační server nespravuje uživatelské rozhraní, ani uživatel ve skutečnosti nevyhledává přímo databázi. Místo toho umožňuje více klientům sdílet obchodní logiku, výpočty a přístup vyhledávač data. Hlavní výhodou je, že klient vyžaduje méně softwaru a již nepotřebuje přímé spojení do databáze, což zvyšuje bezpečnost. Proto je aplikace škálovatelnější, náklady na podporu a instalaci na jeden server jsou mnohem nižší než údržba aplikací přímo na počítači klienta nebo dokonce na dvouvrstvé architektuře.

Existuje mnoho variant základních tříúrovňových modelů určených k plnění různých funkcí. Patří mezi ně zpracování distribuovaných transakcí (kde je aktualizováno více DBMS ve stejném protokolu), aplikace založené na zprávách (kde aplikace nekomunikují v reálném čase) a kompatibilita mezi platformami (Object Request Broker nebo aplikace „ORB“).

Vrstvená architektura nebo N-vrstvá architektura

S rozvojem internetových aplikací na pozadí všeobecného nárůstu počtu uživatelů, hlavní tříúrovňové model klient-server byla rozšířena o další úrovně. Takové architektury se označují jako „vrstvené“ a obvykle se skládají ze čtyř vrstev (obrázek 3), kde síťový server zodpovídá za spojení mezi klientem prohlížeče a aplikačním serverem. Výhodou je, že k jednomu serveru se může připojit více webových serverů. aplikačního serveru, čímž se zvýší zpracování více souběžných uživatelů.

Obrázek 3: Architektura N-tier

Úrovně vs Vrstvy

Tyto pojmy jsou (bohužel) často zaměňovány. Nicméně mezi nimi velký rozdíl a mít nějaký význam. Hlavní rozdíl je v tom, že vrstvy jsou na fyzické úrovni, zatímco vrstvy jsou na logické úrovni. Jinými slovy, úroveň může být teoreticky nasazena nezávisle na samostatném počítači a vrstva může být logicky oddělena uvnitř úrovně (obrázek 4). Typický třívrstvý model popsaný výše typicky obsahuje alespoň sedm vrstev oddělených na všech třech úrovních.

Hlavní věc, kterou je třeba si pamatovat u vrstvené architektury, je, že požadavky a odpovědi každého vlákna putují všemi vrstvami stejným směrem a že vrstvy nelze nikdy přeskočit. V modelu znázorněném na obrázku 4 je tedy jedinou vrstvou, která má přístup k vrstvě „E“ (vrstva přístupu k datům), vrstva „D“ (vrstva pravidel). Podobně vrstva "C" (validační aplikační vrstva) může reagovat pouze na požadavky z vrstvy "B" (vrstva zpracování chyb).