Лекция 1.1 Введение. Актуальность проблематики АИС и лежащих в их основе БД

1.

Лекция 1.1
Введение: Актуальность проблематики АИС и
лежащих в их основе БД
Дисциплина: Проектирование и реализация баз данных
Преподаватель: Говорова Марина Михайловна
Факультет ИКТ
2025-2026

2.

Содержание
1. Понятийный аппарат
2. 2 подхода к упорядочению информации
3. Цель создания базы данных
4. Глоссарий

3.

Понятийный аппарат
Данные – совокупность объективных сведений.
Информация – сведения, неизвестные ранее получателю
информации, пополняющие его знания подтверждающие или
опровергающие положения или соответствующие убеждения. Носит
субъективный характер и определяется уровнем знаний субъекта и
степенью его восприятия. Извлекается из данных.
Знания – совокупность фактов, закономерностей и эвристических
правил, с помощью которых решается поставленная задача.

4.

2 подхода к упорядочению
информации
Технология массивов – упорядочение по использованию: данные
связаны с конкретной задачей; алгоритмы более подвижны, чем
данные; необходимость переупорядочения данных .
Технология баз данных – упорядочение по хранению.

5.

Цель создания базы данных
❑ построение системы данных:
✔ не зависящих от принятых алгоритмов (ПО),
применяемых технических средств и физического
расположения данных;
✔ обеспечивающих непротиворечивую и целостную
информацию при нерегламентируемых запросах.

6.

АИС
Автоматизированная
информационная система
(АИС) – программноаппаратный комплекс,
функции которого состоят в
поддержке надежного
хранения информации в
памяти ПК, выполнении
специфических для данного
приложения операций
преобразования информации
и (или) вычислений,
предоставления удобного
интерфейса.

7.

База данных
База данных
– совокупность специальным образом
организованных данных, хранимых в
памяти ПК, и отображающих состояние
объектов и их взаимосвязей в
рассматриваемой предметной
области.
Предметная область
– часть реального мира, подлежащая
автоматизации.

8.

Обработка данных
Приложение –
программа или
комплекс,
обеспечивающий
автоматизацию
обработки
информации для
прикладной задачи.

9.

СУБД
Система управления
базами данных (СУБД) комплекс технических и
программных средств для
хранения, поиска, защиты
и использования
информации.

10.

OLTP vs OLAP
OLTP (обработка транзакций в реальном времени)
- это технология управления данными, которая позволяет
эффективно обрабатывать и хранить транзакции в реальном
времени. Системы OLTP предназначены для выполнения
большого количества коротких транзакций, таких как,
например, ввод заказов, обработка платежей и управление
данными клиентов. Такие транзакции обычно называются
экономическими или финансовыми транзакциями,
регистрируются и защищаются таким образом, чтобы
предприятие могло в любое время получить доступ к
информации для различных целей (бухгалтерского учета,
отчетности и т.п.).
OLAP (онлайн-аналитическая обработка) - это
технология, которую можно использовать для
анализа бизнес-данных с разных точек зрения.
Организации собирают и хранят данные из
нескольких источников данных, таких как вебсайты, приложения, интеллектуальные датчики,
внутренние системы. OLAP объединяет и
группирует эти данные по категориям, чтобы
обеспечить практическую информацию для
стратегического планирования.
Соотношение OLTP и OLAP
OLTP – OnLine Transaction Processing
OLAP – OnLine Analitic Processing

11.

Хранилища данных
Храни́лище
да́нных (ХД)
(англ. Data Warehouse) —
разновидность системы
управления данными, которая
обеспечивает поддержку
бизнес-аналитики. Хранилища
данных предназначены только
для выполнения запросов и
анализа и обычно содержат
большие объемы исторических
данных. Данные обычно
поступают в хранилище из
самых различных источников,
таких как журналы приложений
и приложения транзакций.

12.

Озеро данных
Озеро данных (англ.
Data Lake) — это место,
где хранятся
структурированные и
неструктурированные
данные, а также метод
организации больших
объемов очень разных
данных, поступающих из
различных источников.

13.

Облачная база данных
Облачная БД
– база данных, созданная,
развернутая и доступная из
облачной среды (частного,
публичного или гибридного облака).
Две основные модели
развертывания облачных баз
данных
✔ традиционная БД;
✔ БД как услуга (Database as a
service, DBaaS).

14.

Модели развертывания облачных
БД
Традиционная БД
Очень похожи на базы данных, которые размещаются
локально и управляются с помощью внутренних
ресурсов. Разница — в порядке предоставления
инфраструктуры. Компания покупает пространство на
виртуальной машине у поставщика облачных сервисов, и
база данных развертывается в облаке. Корпоративные
разработчики используют модель DevOps или
привлекают ИТ-персонал к управлению БД. За
мониторинг базы данных и управление ею несет
ответственность пользователь.
База данных как услуга
(Database as a service, DBaaS)
Модель DBaaS дает возможность компании заключить договор с
поставщиком облачных сервисов и оформить платную подписку на его
услуги. Поставщик услуг предлагает конечному пользователю набор
возможностей, который обеспечивает в режиме реального времени
средства для решения различных задач, связанных с управлением
операциями и базой данных, а также с обслуживанием и
администрированием. Эта база данных работает на инфраструктуре
поставщика услуг. В рамках этой модели обычно предлагаются
средства автоматизации для управления ресурсами, резервного
копирования, масштабирования, автоматическое поддержание высокой
доступности, автоматическая установка исправлений и мониторинг
работоспособности систем. Модель DBaaS наиболее выгодна
компаниям, так как дает возможность задействовать сторонние
инструменты управления БД со средствами программной
автоматизации вместо того, чтобы нанимать собственных
специалистов по базам данных и управлять их работой.

15.

Автономная база данных
Автономная база данных — это облачная база данных, которая
использует машинное обучение для автоматизации настройки,
защиты, резервного копирования, обновления и других
стандартных задач управления, традиционно выполняемых
администраторами баз данных. В отличие от традиционных баз
данных, автономная база данных выполняет все эти и другие
задачи без вмешательства человека.

16.

Тенденции в управлении БД
Создание и управление базами данных —
неотъемлемая часть современной
цифровой инфраструктуры. Но если
раньше СУБД были преимущественно
реляционными, а архитектура проектов —
монолитной, то сегодня компании активно
внедряют новые подходы: от облачных
решений до интеграции искусственного
интеллекта.
Основные направления
развития СУБД
Классические SQLрешения
NoSQL-системы

17.

10 ключевых трендов 2025 года (1)
1.Serverless-архитектуры
Использование бессерверных технологий позволяет компаниям масштабировать СУБД без
избыточных затрат на инфраструктуру.
2.Cloud-native подход
Переход в облако позволяет повысить уровень безопасности, обеспечить резервное
копирование и упростить управление.
3.Ветвление баз данных (Branching)
Концепция Git-подобных репозиториев для БД дает новые возможности тестирования,
откатов и DevOps-интеграции.
4.Мультимодельные СУБД
Системы, сочетающие реляционные, графовые, документные модели, повышают гибкость
хранения и доступа.
5.Графовые технологии
Актуальны для задач, связанных с поиском связей: соцсети, логистика, финансы.

18.

10 ключевых трендов 2025 года (2)
6.Временные ряды (Time Series)
Бурный рост IoT-устройств требует СУБД, оптимизированных под временные ряды —
например, InfluxDB.
7.Интеграция ИИ и машинного обучения
AI всё чаще используется для оптимизации запросов, прогнозирования сбоев и выявления
аномалий.
8.Low-code для БД
Появляются платформы, где создание структур и функций управления БД осуществляется
через визуальный интерфейс.
9.Безопасность и compliance
В условиях роста киберугроз, управление правами доступа и аудит активности становятся
стандартом.
10.DevOps-интеграция
Современные СУБД поддерживают автоматизацию через CI/CD, синхронизацию с
инфраструктурным кодом и трассировку изменений.

19.

Источники
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Кириллов В.В., Громов Г.Ю. Введение в реляционные базы данных. СПб: БХВ-Петербург, 2017.
464 с. URL: http://pozi.omsu.ru/docs/docs/kirillov.pdf
База данных: что это такое и зачем она нужна. URL: https://skillbox.ru/media/code/baza-dannykhchto-eto-takoe-i-zachem-ona-nuzhna/
Как работают базы данных в IT: разбор на примерах. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chtotakoe-bazy-dannyh/
Оперативная обработка транзакций (OLTP). URL: https://learn.microsoft.com/ruru/azure/architecture/data-guide/relational-data/online-transaction-processing
Оперативная аналитическая обработка (OLAP). URL: https://learn.microsoft.com/ruru/azure/architecture/data-guide/relational-data/online-analytical-processing?source=recommendations
Что такое хранилище данных? URL: https://www.sap.com/central-asia-caucasus/products/technologyplatform/datasphere/what-is-a-data-warehouse.html

20.

Контрольные вопросы
1.
2.
3.
4.
5.
Объясните смысл терминов:
база данных;
СУБД;
предметная область;
АИС.
В чем цель создания базы данных?
Назовите основные отличия OLTP и OLAP систем?
В чем основные отличия хранилищ и озер данных?
Для любознательных: дайте ретроспективный
анализ развития технологий баз данных.

21.

Спасибо
за внимание!
https://t.me/mmgovorova