Создание структуры базы данных

1.

Создание структуры базы данных
Выполнил студент Ис-2311 Жиленков Арсений

2.

Основные понятия
•Реляционная база данных: система управления
данными, где информация организована в виде
таблиц.
•Таблица: основная структура хранения данных,
состоящая из строк и столбцов.
•Запись: строка в таблице, представляющая
отдельный объект или элемент данных.
•Поле: столбец в таблице, представляющий
атрибут записи.
•Первичный ключ: уникальный идентификатор для
каждой записи в таблице.
•Внешний ключ: поле, которое связывает одну
таблицу с другой, обеспечивая целостность
данных.

3.

Зачем нужна структура базы данных?
•Эффективное хранение данных: позволяет
организовать информацию для быстрого доступа.
•Упрощение доступа к данным: структурированные
данные легче обрабатывать и извлекать.
•Поддержка целостности данных: гарантирует, что
данные остаются точными и последовательными.

4.

Этапы проектирования базы данных
•Сбор требований: выявление потребностей
пользователей и целей системы.
•Моделирование данных: создание
концептуальной модели данных.
•Нормализация: процесс упорядочивания данных
для уменьшения избыточности.
•Реализация: создание физической базы данных
на основе модели.

5.

Сбор требований
•Определение целей: что должно быть достигнуто
с помощью базы данных?
•Выявление пользователей: кто будет
использовать базу данных и как?
•Сбор функциональных требований: какие
функции должны быть реализованы?

6.

Моделирование данных
•ER-диаграмма: визуальное представление
сущностей (объектов) и их взаимосвязей.
•Сущности: ключевые объекты, такие как Клиенты,
Заказы, Продукты.
•Атрибуты сущностей: характеристики сущностей,
например, имя клиента, дата заказа.

7.

Нормализация
•Цель нормализации: уменьшение избыточности
данных и упрощение их обновления.
•Процесс: разбиение таблиц на более мелкие,
чтобы устранить дублирование информации.
•Преимущества: улучшение производительности и
уменьшение ошибок при обновлении данных.

8.

Первые три нормальные формы
•1NF: Устранение повторяющихся групп; каждая
ячейка таблицы должна содержать только одно
значение.
•2NF: Устранение частичных зависимостей; все
атрибуты должны зависеть от первичного ключа.
•3NF: Устранение транзитивных зависимостей;
атрибуты не должны зависеть друг от друга.

9.

Примеры нормализации
•Таблица "Заказы": до нормализации может
содержать дублирующиеся данные о клиентах.
•После нормализации: создание отдельной
таблицы для клиентов, что устраняет
дублирование.

10.

Выбор типа базы данных
•Реляционные базы данных: такие как MySQL и
PostgreSQL; хорошо подходят для
структурированных данных.
•Нереляционные базы данных: такие как MongoDB
и Cassandra; лучше подходят для
неструктурированных данных и больших объемов
информации.
•Критерии выбора: объем данных, тип данных,
требования к производительности.

11.

Создание таблиц
•Определение структуры таблицы: выбор полей,
типов данных и ограничений.
•SQL-запросы: примеры команд для создания
таблиц, например:
•CREATE TABLE Customers (
CustomerID INT PRIMARY KEY,
Name VARCHAR(100),
Email VARCHAR(100)
•);

12.

Связи между таблицами
•Один к одному: каждый элемент одной таблицы
соответствует одному элементу другой таблицы
(например, Пользователь и Профиль).
•Один ко многим: один элемент одной таблицы
может соответствовать нескольким элементам
другой таблицы (например, Клиент и Заказы).
•Многие ко многим: несколько элементов одной
таблицы могут соответствовать нескольким
элементам другой таблицы (например, Студенты и
Курсы).

13.

Индексы в базе данных
•Что такое индексы?: структуры данных, которые
ускоряют поиск строк в таблицах.
•Типы индексов: уникальные, составные,
полнотекстовые.
•Преимущества: значительно ускоряют
выполнение запросов, особенно на больших
объемах данных.

14.

Примеры создания индексов
•SQL-запросы для создания индексов:
•CREATE INDEX idx_customer_name ON
Customers(Name);

15.

Обеспечение целостности данных
•Ограничения целостности: правила, которые
гарантируют корректность данных.
•Первичные ключи: уникальные идентификаторы
для каждой записи.
•Внешние ключи: связывают таблицы и
обеспечивают целостность ссылок.

16.

Запросы к базе данных
•Основные операции:
•SELECT: выборка данных из таблицы.
•INSERT: добавление новых записей.
•UPDATE: изменение существующих записей.
•DELETE: удаление записей.
•Примеры SQL-запросов:
•SELECT * FROM Customers WHERE Email =
'[email protected]';

17.

Оптимизация производительности
•Индексы: помогают ускорить выполнение
запросов.
•Кэширование: хранение часто запрашиваемых
данных в памяти для быстрого доступа.
•Анализ запросов: использование инструментов
для анализа производительности запросов.

18.

Резервное копирование и восстановление
•Зачем нужно резервное копирование?: защита
данных от потери.
•Методы резервного копирования:
•Полное: создание полной копии базы данных.
•Инкрементное: копирование только измененных
данных с последнего резервного копирования.
•Дифференциальное: копирование данных,
измененных с последнего полного резервного
копирования.

19.

Безопасность базы данных
•Основные угрозы: SQL-инъекции, утечка данных,
несанкционированный доступ.
•Методы защиты:
•Шифрование: защита данных в покое и при
передаче.
•Аутентификация: контроль доступа
пользователей к базе данных.

20.

Тестирование базы данных
•Зачем тестировать базу данных?: выявление
ошибок и проблем с производительностью.
•Методы тестирования:
•Функциональное тестирование: проверка
выполнения бизнес-логики.
•Нагрузочное тестирование: оценка
производительности под нагрузкой.
•Тестирование производительности: измерение
времени выполнения запросов.

21.

Примеры успешных проектов
•Amazon Web Services (AWS):
•Описание: Один из ведущих провайдеров
облачных услуг, предлагающий Amazon RDS,
DynamoDB и Redshift.
•Netflix:
•Описание: Использует NoSQL базы данных, такие
как Cassandra, для обработки больших объемов
данных о пользователях и контенте.
•Spotify:
•Описание: Использует базы данных для хранения
информации о пользователях, плейлистах и
музыкальных треках.

22.

Советы по проектированию
•Лучшие практики: следуйте принципам
нормализации, документируйте структуру.
•Распространенные ошибки: дублирование
данных, недостаточная нормализация,
игнорирование требований пользователей.

23.

Документация базы данных
•Важность документации: помогает в поддержке и
обучении.
•Примеры документации: ER-диаграммы, описания
таблиц и их полей.

24.

Поддержка и обслуживание базы данных
•Регулярные обновления: установка патчей и
обновлений для обеспечения безопасности.
•Мониторинг: использование инструментов для
отслеживания производительности и состояния
базы данных.

25.

Будущее баз данных
•Тренды: облачные базы данных, NoSQL,
автоматизация процессов.
•Влияние технологий: как новые технологии
меняют подходы к проектированию баз данных.