Определение понятия «информационное хранилище» первым дал Уильям Инмон — это «предметно-ориентированная, интегрированная, содержащая исторические данные, неразрушаемая совокупность данных, предназначенная для поддержки принятия управленческих решений».
Сущность хранилища данных следующая: данные из различных источников помещаются в хранилище, а их описания — в репозиторий метаданных. Конечный пользователь, используя различные инструменты (средства визуализации, построения отчетов, статистической обработки и т.д.) и содержимое репозитория анализирует данные в хранилище. Результатом является информация в виде готовых отчетов, найденных скрытых закономерностей, каких-либо прогнозов. Так как средства работы конечного пользователя с хранилищем данных могут быть самыми разнообразными, то теоретически их выбор не должен влиять на структуру хранилища и функции его поддержания в актуальном состоянии. Физическая реализация данной концептуальной схемы может быть самой разнообразной.
Виртуальное хранилище данных — это система, предоставляющая интерфейсы и методы доступа к регистрирующей системе, которые эмулируют работу с данными в этой системе, как с хранилищем данных. Виртуальное хранилище данных можно организовать, создав ряд «представлений» (view) в базе данных, либо применив специальные средства доступа, например, продукты класса Desktop OLAP, к которым относятся, в частности, Business Objects, Brio Enterprise и другие. Главными достоинствами такого подхода являются простота и малая стоимость реализации, единая платформа с источником информации, отсутствие сетевых соединений между источником информации и хранилищем данных.
Однако недостатков гораздо больше. Создавая виртуальное хранилище данных создается не хранилище как таковое, а иллюзия его существования. Структура хранения и само хранение не претерпевают изменений, и остаются проблемы: производительности, трансформации данных, интеграции данных с другими источниками, отсутствие истории, чистоты данных, зависимость от доступности и структуры основной базы данных.
Двухуровневая архитектура хранилища данных подразумевает построение витрин данных (data mart) без создания центрального хранилища, при этом информация поступает из регистрирующих систем и ограничена конкретной предметной областью. При построении витрин используются основные принципы построения хранилищ данных, поэтому их можно считать хранилищами данных в миниатюре. Плюсы: простота и малая стоимость реализации; высокая производительность за счет физического разделения регистрирующих и аналитических систем, выделения загрузки и трансформации данных в отдельный процесс, оптимизированной под анализ структурой хранения данных; поддержка истории; возможность добавления метаданных.
Построение полноценного корпоративного хранилища данных обычно выполняется в трехуровневой архитектуре. На первом уровне расположены разнообразные источники данных — внутренние регистрирующие системы, справочные системы, внешние источники (данные информационных агентств, макроэкономические показатели). Второй уровень содержит центральное хранилище, куда стекается информация от всех источников с первого уровня, и, возможно, оперативный склад данных, который не содержит исторических данных и выполняет две основные функции. Во-первых, он является источником аналитической информации для оперативного управления и, во-вторых, здесь подготавливаются данные для последующей загрузки в центральное хранилище. Под подготовкой данных понимают их преобразование и проведение определенных проверок. Наличие оперативного склада данных просто необходимо при различном регламенте поступления информации из источников. Третий уровень представляет собой набор предметно-ориентированных витрин данных, источником информации для которых является центральное хранилище данных. Именно с витринами данных и работает большинство конечных пользователей.
Склад данных - это логически интегрированный источник данных для систем поддержки принятия решений и для информационных систем руководителя. Склад данных может быть централизованным, но будущие реализации, скорее всего, станут распределенными, включающими несколько подчиненных систем.
Склад данных - не то же самое, что база данных. Хотя склад данных может быть реализован на основе некоторой СУБД или РСУБД, это требование необязательно. Поскольку предназначение склада данных - это информационная поддержка принятия решений, а не оперативная обработка данных и транзакции, то многие принципы технологий баз данных утрачивают для них свое значение.
Склад данных ориентирован на определенную предметную область и организован на основе некоторого подмножества данных, поступающих из операционных баз данных. Источником информации для них являются различные приложения, которые могут выполняться на разных платформах, следовательно, необходимы средства интеграции. Кроме того, на складе данных хранится не все множество строк данных (как в операционной базе), а в той или иной степени обобщенная информация.
Данные, поступившие на склад, приобретают статус постоянной информации, т. е. вносимые изменения носят характер "пополнения" (путем регулярных плановых выборок из операционных баз), а не произвольных поэлементных модификаций, как в операционных базах данных.
Процесс пополнения обычно включает сложные процедуры согласования данных в отношении типов, размеров, кодировок и других свойств данных. Для этих целей пригодны алгоритмы, аналогичные тем, которые применяются в среде разнородных распределенных баз данных, построенных по методике "снизу вверх".
Над складом данных, наполненным исходной информацией, может выполняться множество разнообразных приложений поддержки принятия решений и информационных систем руководителя. В таких приложениях применимы процедуры последовательного уточнения, т. е. продвижения на уровни более тонкой детализации для ответов на вопросы типа "что же мы имеем...".
Наконец, возможности складов данных полезны в областях, связанных с долговременным управлением информацией, таких как электронные библиотеки и хранилища данных или информационные супермагистрали будущего.
Одна из нерешенных критически важных проблем для многих руководителей корпораций и правительственных учреждений, ответственных за принятие решений, - невозможность получения оперативных, консолидированных своевременных и гибких отчетов на основе корпоративных данных. Руководителям необходима точная и актуальная информация, которая, в большинстве случаев, присутствует на предприятии, но ее извлечение из многих разрозненных операционных баз и хранилищ данных сопряжено с трудностями. Технология складов данных, хотя ее нельзя назвать революционной, дает адекватную основу для создания систем поддержки принятия решений и информационных систем руководителя, способствующих сохранению конкурентоспособности в мире глобальной экономики.
2)Предложение DELETE языка SQL. Удаление единственной записи. Удаление множества записей. Удаление с подзапросом.
DELETE FROM "table_name" WHERE {condition} – Удаление записи
Например: DELETE FROM Store_Information WHERE store_name = ‘Los Angeles’; - удаление строк, в которых store_name- Los Angeles.
3)Табличное представление данных. Основы реляционной модели.
Реляционные системы базируются на формальных основах, или теории, которая называется реляционной моделью данных. В такой системе выполняются как минимум три условия. Структурный аспект. Данные в базе воспринимаются пользователем, как таблицы (и никак иначе). Аспект целостности. Эти таблицы удовлетворяют определенным условиям целостности. Аспект обработки. В распоряжении пользователя имеются операторы манипулирования данными (например, выборки информации), которые генерируют новые таблицы на основании уже имеющихся и среди которых есть по крайней мере операторы выборки (restrict), проекции (project) и объединения (join).
Определение реляционной системы требует, чтобы база данных только воспринималась пользователем как набор таблиц. Таблицы в реляционной системе являются логическими, а не физическими структурами. На самом деле на физическом уровне система может использовать любую из существующих структур памяти (последовательный файл, индексирование, хеширование, цепочку указателей, сжатие и т.п.), лишь бы существовала возможность отображать эти структуры в виде таблиц на логическом уровне. Данное положение можно сформулировать и по-другому: таблицы представляют собой абстракцию способа физического хранения данных, в которой множество деталей на уровне памяти (размещение хранимых записей, последовательность хранимых записей, кодировка хранимых данных, префиксы хранимых записей, хранимые структуры доступа, такие как индексы, и т.д.) скрыто от пользователя.
У реляционных баз данных есть одно замечательное свойство, называемое информационным принципом: все информационное содержимое базы данных представлено одним и только одним способом, а именно — явным заданиш значений, помещенных в позиции столбцов в строках таблицы. Этот метод представления единственно возможный для реляционных баз данных (естественно, на логическом уровне). В частности, нет никаких указателей, связывающих одну таблицу с другой.
Основные понятия реляционной модели БД.Понятие типа данных в реляционной модели данных полностью идентично понятию типа данных в языках программирования. Обычно в современных реляционных БД допускается хранение символьных, числовых данных, битовых строк, специализированных числовых данных (таких как "деньги"), а также специальных "темпоральных" данных (дата, время, временной интервал). Достаточно активно развивается подход к расширению возможностей реляционных систем абстрактными типами данных (соответствующими возможностями обладают, например, системы семейства Ingres/Postgres).
Понятие домена более специфично для баз данных, хотя и имеет некоторые аналогии с подтипами в некоторых языках программирования. В самом общем виде домен определяется заданием некоторого базового типа данных, к которому относятся элементы домена, и произвольного логического выражения, применяемого к элементу типа данных. Если вычисление этого логического выражения дает результат "истина", то элемент данных является элементом домена.
Наиболее правильной интуитивной трактовкой понятия домена является понимание домена как допустимого потенциального множества значений данного типа. Например, домен "Имена" в нашем примере определен на базовом типе строк символов, но в число его значений могут входить только те строки, которые могут изображать имя (в частности, такие строки не могут начинаться с мягкого знака).
Следует отметить также семантическую нагрузку понятия домена: данные считаются сравнимыми только в том случае, когда они относятся к одному домену. В нашем примере значения доменов "Номера пропусков" и "Номера групп" относятся к типу целых чисел, но не являются сравнимыми. Заметим, что в большинстве реляционных СУБД понятие домена не используется, хотя в Oracle V.7 оно уже поддерживается.
Схема отношения - это именованное множество пар {имя атрибута, имя домена (или типа, если понятие домена не поддерживается)}. Степень или "арность" схемы отношения - мощность этого множества. Если все атрибуты одного отношения определены на разных доменах, осмысленно использовать для именования атрибутов имена соответствующих доменов (не забывая, конечно, о том, что это является всего лишь удобным способом именования и не устраняет различия между понятиями домена и атрибута).
Схема БД (в структурном смысле) - это набор именованных схем отношений. Кортеж, соответствующий данной схеме отношения, - это множество пар {имя атрибута, значение}, которое содержит одно вхождение каждого имени атрибута, принадлежащего схеме отношения. "Значение" является допустимым значением домена данного атрибута (или типа данных, если понятие домена не поддерживается). Тем самым, степень или "арность" кортежа, т.е. число элементов в нем, совпадает с "арностью" соответствующей схемы отношения. Попросту говоря, кортеж - это набор именованных значений заданного типа.
Отношение - это множество кортежей, соответствующих одной схеме отношения. Иногда, чтобы не путаться, говорят "отношение-схема" и "отношение-экземпляр", иногда схему отношения называют заголовком отношения, а отношение как набор кортежей - телом отношения. На самом деле, понятие схемы отношения ближе всего к понятию структурного типа данных в языках программирования. Было бы вполне логично разрешать отдельно определять схему отношения, а затем одно или несколько отношений с данной схемой. Однако в реляционных базах данных это не принято. Имя схемы отношения в таких базах данных всегда совпадает с именем соответствующего отношения-экземпляра. В классических реляционных базах данных после определения схемы базы данных изменяются только отношения-экземпляры. В них могут появляться новые и удаляться или модифицироваться существующие кортежи. Однако во многих реализациях допускается и изменение схемы базы данных: определение новых и изменение существующих схем отношения. Это принято называть эволюцией схемы базы данных.
Обычным житейским представлением отношения является таблица, заголовком которой является схема отношения, а строками - кортежи отношения-экземпляра; в этом случае имена атрибутов именуют столбцы этой таблицы. Поэтому иногда говорят "столбец таблицы", имея в виду "атрибут отношения". Когда мы перейдем к рассмотрению практических вопросов организации реляционных баз данных и средств управления, мы будем использовать эту житейскую терминологию. Этой терминологии придерживаются в большинстве коммерческих реляционных СУБД. Реляционная база данных - это набор отношений, имена которых совпадают с именами схем отношений в схеме БД.