Что такое документальная база данных
Перейти к содержимому

Что такое документальная база данных

  • автор:

Что такое документальная база данных

Классификация баз данных

  • документальные,
  • фактографические и
  • лексикографические.

Среди документальных баз различают библиографические, реферативные и полнотекстовые.

К лексикографическим базам данных относятся различные словари (классификаторы, многоязычные словари, словари основ слов и т. п.).

В системах фактографического типа в БД хранится информация об интересующих пользователя объектах предметной области в виде «фактов» (например, биографические данные о сотрудниках, данные о выпуске продукции производителями и т.п.); в ответ на запрос пользователя выдается требуемая информация об интересующем его объекте (объектах) или сообщение о том, что искомая информация отсутствует в БД.
В документальных БД единицей хранения является какой-либо документ (например, текст закона или статьи), и пользователю в ответ на его запрос выдается либо ссылка на документ, либо сам документ, в котором он может найти интересующую его информацию.
БД документального типа могут быть организованы по- разному: без хранения и с хранением самого исходного документа на машинных носителях. К системам первого типа можно отнести библиографические и реферативные БД, а также БД- указатели, отсылающие к источнику информации. Системы, в которых предусмотрено хранение полного текста документа, называются полнотекстовыми.
В системах документального типа целью поиска может быть не только какая-то информация, хранящаяся в документах, но и сами документы. Так, возможны запросы типа «сколько документов было создано за определенный период времени» и т. п. Часто в критерий поиска в качестве признаков включаются «дата принятия документа», «кем принят» и другие «выходные данные» документов.
Специфической разновидностью баз данных являются базы данных форм документов. Они обладают некоторыми чертами документальных систем (ищется документ, а не информация о конкретном объекте, форма документа имеет название, по которому обычно и осуществляется его поиск), и специфическими особенностями (документ ищется не с целью извлечь из него информацию, а с целью использовать его в качестве шаблона).
В последние годы активно развивается объектно- ориентированный подход к созданию информационных систем. Объектные базы данных организованы как объекты и ссылки к объектам. Объект представляет собой данные и правила, по которым осуществляются операции с этими данными. Объект включает метод, который является частью определения объекта и запоминается вместе с объектом. В объектных базах данных данные запоминаются как объекты, классифицированные по типам классов и организованные в иерархическое семейство классов. Класс — коллекция объектов с одинаковыми свойствами. Объекты принадлежат классу. Классы организованы в иерархии.

По характеру организации хранения данных и обращения к ним различают

  • локальные (персональные),
  • общие (интегрированные, централизованные) и
  • распределенные базы данных

Персональная база данных — это база данных, предназначенная для локального использования одним пользователем. Локальные БД могут создаваться каждым пользователем самостоятельно, а могут извлекаться из общей БД.

Интегрированные и распределенные БД предполагают возможность одновременного обращения нескольких пользователей к одной и той же информации (многопользовательский, параллельный режим доступа). Это привносит специфические проблемы при их проектировании и в процессе эксплуатации БнД. Распределенные БД, кроме того, имеют характерные особенности, связанные с тем, что физически разные части БД могут быть расположены на разных ЭВМ, а логически, с точки зрения пользователя, они должны представлять собой единое целое.

БД классифицируются по объему. Особое место здесь занимают так называемые очень большие базы данных. Это вызвано тем, что для больших баз данных по-иному ставятся вопросы обеспечения эффективности хранения информации и обеспечения ее обработки.

  • неструктурированные,
  • частично структурированные и
  • структурированные.
  • иерархические,
  • сетевые,
  • реляционные,
  • смешанные и
  • мультимодельные.

Что такое документальная база данных

Библиографическая БД — документальная база данных, запись в которой содержит только библиографическое описание. [c.305]

Документально-фактографическая БД — документальная база данных, запись в которой содержит формальное представление содержания (или части содержания) документа. [c.312]

Полнотекстовая БД — документальная база данных, запись в которой содержит полный текст документа или его наиболее информативных частей. [c.335]

В последнее время в ВИНИТИ дискутируется вопрос об использовании рефератов, аннотаций и резюме отечественных и зарубежных организаций при формировании собственных информационных продуктов и услуг. Информационная политика Института всегда заключалась в том, что при подготовке рефератов в Реферативный журнал и документальные базы данных, используются только оригиналы публикаций из первичных источ- [c.268]

Документальные базы данных [c.270]

Структурный капитал — это формы, методы, структуры, позволяющие эффективно осуществлять сбор, тестирование, организацию, фильтрацию, сохранение и распределение существующего знания. Он позволяет привести имеющиеся знания сотрудников в систему и использовать их наиболее эффективно, сделать знания отдельных сотрудников доступными для всех, хранить и передавать информацию с необходимой скоростью, достичь синергического эффекта от совместной деятельности. Стюарт определяет структурный капитал как организационные способности организации отвечать требованиям рынка [8, с. 127 , отмечая, что он, так же, как и человеческий, существует лишь в контексте ракурса, стратегии, конечной цели. В отличие от человеческого капитала — знаний, принадлежащих каждому отдельному сотруднику, — структурный капитал принадлежит организации в целом. Его можно воспроизводить, выявлять долевое участие в нем. В. его состав включаются технологии, изобретения, базы данных, публикации, процессы и т.д., которые могут быть документально оформлены и юридически защищены также сюда относятся стратегия и культура организации, структуры и системы, организационные процедуры и т.п. Все перечисленные и иные элементы структурного капитала делятся на две группы — электронные и социальные (вырастают из личного общения людей — нормы отношений, взаимообогащение жизненным опытом). Стюарт особо отмечает, что структурный капитал может принимать самые разные формы в зависимости от конкретной компании. Основная задача управления структурным капиталом — сделать знания сотрудников собственностью компании и сохранить их в этом качестве. [c.58]

Налогоплательщики-организации исчисляют налоговую базу по итогам каждого налогового периода на основе данных регистров бухгалтерского учета и других документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением. [c.522]

Также, по нашему мнению, если обосновать при формировании и раскрытии учетной политики необходимость и достоверность представления бухгалтерской отчетности в соответствии с МСФО, то предприятие вправе руководствоваться требованиями МСФО при подготовке бухгалтерской отчетности. Сложности при этом будут возникать с налогообложением, поскольку система налогообложения в настоящее время строится, в том числе, во многом на основе данных бухгалтерского учета. Так в соответствии с п. 1 ст. 54 Налогового кодекса РФ налогоплательщики — организации исчисляют налоговую базу по итогам каждого налогового периода на основе данных регистров бухгалтерского учета и (или) на основе иных документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением . [c.93]

База данных Единого государственного реестра налогоплательщиков и досье организации-налогоплательщика дают общее представление о подлежащей проверке организации, ее учредителях, дочерних и зависимых обществах, наличии филиалов, представительств и других обособленных подразделений, имеющихся счетах в банках и других кредитных учреждениях и т.п. Результаты камеральной проверки представляемой организацией отчетности и материалы предшествующих выездных (документальных) налоговых проверок позволяют оценить масштабы финансово-хозяйственной деятельности и ее основные направления, выделить сферы деятельности, где выявление налоговых правонарушений наиболее вероятно и на которые при проведении проверки следует обратить особое внимание. Данные оперативно-бухгалтерского учета показывают полноту и своевременность уплаты налогов подлежащей проверке организацией. [c.144]

Налогоплательщики-организации исчисляют налоговую базу по итогам каждого налогового периода на основе данных регистров бухгалтерского учета и (или) на основе иных документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением. При обнаружении ошибок (искажений) в исчислении налоговой базы, относящихся к прошлым налоговым (отчетным) периодам, в текущем (отчетном) налоговом периоде перерасчет налоговых обязательств производится в периоде совершения ошибки. В случае невозможности определения конкретного периода корректируются налоговые обязательства отчетного периода, в котором выявлены ошибки (искажения) (ч. 1 ст. 54 НК РФ). [c.431]

Таким образом, штрафные санкции не могут быть отнесены к доходам, связанным с оплатой реализованных товаров, поскольку бухгалтерское законодательство относит доходы от возмещения причиненных убытков к внереализационным доходам. Отметим, что согласно п. 1 ст. 54 НК РФ налогоплательщики-организации исчисляют налоговую базу по итогам каждого налогового периода на основе данных регистров бухгалтерского учета и (или) на основе иных документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением . Исходя из данной нормы, в виду того, что штрафные санкции не относятся бухгалтерским законодательством к доходам, связанным с реализацией продукцией (работ, услуг), налоговая база по НДС отсутствует. [c.152]

Правильное исчисление налога невозможно без организации учета необходимых данных. Поэтому НК РФ устанавливает, что налогоплательщики обязаны вести в установленном порядке учет своих доходов (расходов) и объектов налогообложения, если такая обязанность предусмотрена законодательством о налогах (п. 1 ст. 23 части первой НК РФ). Налогоплательщики-организации ведут учет объектов налогообложения на счетах бухгалтерского учета. Они исчисляют налоговую базу по итогам каждого налогового периода на основе данных регистров бухгалтерского учета и (или) на основе иных документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением. [c.170]

Документальная БД — база данных, в которой запись отражает документ и содержит его библиографическое описание и, возможно, иную информацию о нем. [c.312]

Различают фактографические и документальные ИПС. В первых базы данных составляются из форматированных (формализованных) записей, во вторых записями служат различные неформализованные документы (статьи, рефераты, письма и т.п.). В фактографической системе каждая запись обязательно включает некий признак, который однозначно ее идентифицирует. Напр., в системе кадрового учета, включающей совокупность анкет, таким признаком (первичным ключом), может служить табельный (учетный) номер работника. С помощью дополнительных (или вторичных) ключей осуществляется подбор записей, обладающих теми или иными свойствами, — напр. выборка всех анкет людей данного возраста или данной профессии. [c.132]

БАЗА ДАННЫХ — совокупность электронных информационных средств, содержащих записи в памяти ЭВМ, на магнитных лентах, дискетах, компакт-дисках определенных тематических данных, систематизированных по отраслям знаний. Содержит документальную и фактографическую информацию (статистические материалы, обобщения научного и социального опыта). База данных вместе с техническим и программным обеспечением составляет банк данных. [c.26]

Данный программный комплекс должен помогать налоговому инспектору в составлении акта проверки, в котором изложены нарушения требований по ведению и организации бухгалтерского учета налогоплательщиком, нарушения налогового законодательства и пр. Чтобы выполнить эту задачу, АРМ документальных проверок и экспертиз должен иметь доступ к базам данных, формируемым при регистрации и камеральных проверках, к базам данных нормативно-справочной информации. В случае выявления нарушений программа должна предусматривать начисление штрафов на лицевой счет налогоплательщика. [c.376]

При двух- и более уровневой системе могут создаваться АРМ на складском и цеховом уровнях, на которые возлагаются задачи по документальному оформлению операций и первичной обработке данных, и АРМ по учету производственных запасов на общехозяйственном уровне. Для каждого АРМ, работающего в автономном режиме, организуется и ведется своя файловая система. Обмен данными между АРМ разных уровней обеспечивается с помощью машинных носителей, например гибких магнитных дисков. По мере накопления опыта и создания необходимых технических условий будет осуществляться переход на распределенные системы обработки данных и обмен информацией между различными АРМ через локальную сеть микроЭВМ. Основой такой вычислительной системы станет распределенная по сети микро-ЭВМ база данных по учету наличия, состояния и движения производственных запасов в составе АСУ объекта управления. [c.184]

Первый этап машинного контроля наиболее трудоемкий и неразрывно связан с документальным оформлением. Он регистрирует первичную информацию и обычно реализуется вместе с контролем переноса данных на этапе их ввода в ЭВМ. Ошибки, выявленные при обработке первичного документа, проходят по всему процессу обработки и искажают выходную информацию. Следовательно, основное внимание должно быть уделено обеспечению достоверности данных, содержащихся в первичных документах, их переносу на машинный носитель и вводу в базу данных. Поскольку расходы по сбору и регистрации первичных данных в настоящее время достигают 75—80 % всех затрат по обработке информации, контроль входной информации является наиболее трудоемким и его методы требуют дальнейшего совершенствования. [c.106]

Указанные расходы иностранной организации учитываются при определении налоговой базы, если к дате выплаты этих доходов в распоряжении налогового агента, удерживающего налог с таких доходов в соответствии с настоящей статьей, имеются представленные этой иностранной организацией документально подтвержденные данные о таких расходах. [c.427]

Документальные информационные системы обслуживают принципиально иной класс задач, которые не предполагают однозначного ответа на поставленный вопрос. Базу данных таких систем образует совокупность неструктурированных текстовых документов (статьи, книги, рефераты, тексты законов) и графических объектов, снабженная тем или иным формализованным аппаратом поиска. Цель системы, как правило, — выдать в ответ на запрос пользователя список документов или объ- [c.208]

АКТИВЫ НЕОСЯЗАЕМЫЕ — активы, не имеющие вещественной формы, но наделенные неосязаемой ценностью и в силу этого приносящие фирме дополнительный доход. К неосязаемым активам относятся потребительский капитал (или отношения организации с потребителями ее продукции) и структурный капитал фирмы, в состав которого включают технологии, изобретения, базы данных, публикации, процессы, которые могут быть документально оформлены и юридически защищены также сюда относятся стратегия и культура организации, структуры и системы, организационные процедуры и т. п. [c.16]

В рамках установленной тематики базы банных могут содержать только определенные виды информации — документальную, т. е. оформленную как логически завершенные тексты до фиксации в базе данных (публикации, их рефераты, отчеты, нормативные и правовые акты) фактографическую, представляющую собой сведения и данные об отдельных объектах и процессах, фиксируемые в базе данных непосредственно как результат практической деятельности, специальных наблюдений, научных исследований. Набор баз данных вместе с техническим и программным обеспечением составляет собой банк данных. [c.41]

УЧЕТ ОБЪЕКТОВ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ — осуществление налогоплательщиками расчетных котировок и данных бухгалтерского учета с целью правильного определения налоговой базы по налогам, предусмотренным Налоговым кодексом РФ в случаях, когда применение действующих принципов и правил бухгалтерского учета и (или) иного учета не обеспечивает необходимой полноты и точности отражения данных, необходимых для определения такой налоговой базы. Налоговый учет ведется исключительно в целях налогообложения, включая осуществление налогового контроля, и основывается на данных регистров бухгалтерского учета и иных документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением. Налоговый учет ведется налогоплательщиком самостоятельно. [c.702]

Без оформления документального подтверждения любые исправления непосредственно в электронных базах данных не допускаются. [c.118]

Налоговая база представляет собой стоимостную, физическую или иную характеристики объекта налогообложения. Налоговая ставка представляет собой величину налоговых начислений на единицу измерения налоговой базы. Налогоплательщики-организации исчисляют налоговую базу по итогам каждого налогового периода на основе данных регистров бухгалтерского учета и на основе иных документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением. [c.623]

Существует два способа получения информации документальный и экспертный. В первом случае данные содержатся во всевозможных информационных источниках (книги, документы, базы данных, информационные системы и т.п.). Экспертный способ предполагает извлечение и структурирование знаний из памяти человека — эксперта, или специалиста в предметной области. Часто их называют методами, направленными на использование интуиции и опыта специалистов. [c.9]

Участие коммерческих структур в секторе научно-технической информации развивается по двум направлениям. Во-первых, это использование для информационного обслуживания на коммерческой основе уже существующих баз данных, подготавливаемых государственными организациями. Во-вторых, это попытка создания новых документальных или фактографических баз данных в области НТИ, преимущественно по договорам с зарубежными партнерами. Однако реально используемых среди этих баз данных практически нет. Новые документальные или фактографические базы данных коммерческим сектором пока не подготавливаются. Определенное развитие получила коммерческая деятельность по подготовке фактографической информации (и прежде всего о свойствах материалов и веществ и химической структурной информации) для продажи в качестве полуфабрикатов на мировом информационном рынке. [c.70]

Центр хранения историко-документальных коллекций (бывший Особый архив) ведет базы данных, представленные на табл. 15. [c.101]

Полнотекстовая база данных представляет собой документальную базу данных, запись которой содержит полный текст документа или текст наиболее ее информативных частей Отличительной особенностью пол нетекстовой ба ы данных НИОКР является ее значительная информационная ценноеib и значительный объем хранящихся в ней документов Создание полнотекстовой базы данных требует использования специальною математического обеспечения [c.38]

По оценкам американских экспертов (фирма Delphi onsulting), в США ежедневно генерируется более 1 млрд страниц документов, а в архивах хранится уже более 1,3 трлн документов, причем поток деловой информации чрезвычайно разнообразен по видам ее представления. Можно выделить три основных составляющих деловой информации. Поданным вышеназванной фирмы, 12% информации структурировано, представлено в электронной форме, хранится и управляется с помощью систем управления базами данных. Примерно 15% информации представляет собой неструктурированные данные в электронной форме, как правило, это текстовая информация. Для автоматизации хранения и поиска такой информации используются технологии информационно-поисковых систем. Оставшиеся около 73% информации традиционно хранятся на бумаге. Организация быстрого и эффективного поиска такой документальной информации становится все более неразрешимой проблемой. [c.500]

В настоящее время в автоматизированных современных системах поиска документальной информации реализуются технологии поиска по полному тексту документов. Такие системы получили название полнотекстовые базы данных (full-text system) или текстовые базы данных. [c.513]

Налогоплательщики-организации исчисляют налоговую базу на основе данных регистров бухгалтерского учета и (или) на основе иных документально подтвержденных данных об объектах, подлежащих налогообложению либо связанных с налогообложением. Под объектами, связанными с налогообложением, следует понимать объекты, которые, не представляя сами по себе экономического основания для исчисления налогооблагаемой базы, оказывают влияние на определение ее окончательного размера (например, количество иждивенцев при исчислении подоходного налога с физических лиц). В соответствии со ст. 10 Федерального закона от 21 ноября 1996 г. О бухгалтерском учете 1, регистры бухгалтерского учета предназначены для систематизации и накопления информации, содержащейся в принятых к учету первичных документах, для отражения на счетах бухгалтерского учета и в бухгалтерской отчетности. Эти регистры ведутся в специальных книгах (журналах), на отдельных листах и карточках, в виде машинограмм, полученных [c.117]

Понятие «база данных» (БД) означает совокупность данных, преднаэначеных для совместного использовании. Различают документальную Щ (совокупность текстовых документов свободных форматов) и фактографическую Щ (совокупность сведений, сохраняемых в информационной системе и организованных в соответствии с требованиями какого-либо фиксированного набора форматов). Данные, хранимые в документальных и фактографических БД, помещаются в эти хранилища, модифицируются и используются с помощью СУБД. [c.73]

Что такое база данных документов?

База данных документов – это тип баз данных NoSQL, предназначенный для хранения и запроса данных в виде документов в формате, подобном JSON. JavaScript Object Notation (JSON) – это открытый формат обмена данными, который читается как человеком, так и машиной. Разработчики могут использовать документы JSON в своем коде и сохранять их непосредственно в базе данных документов. Гибкий, полуструктурированный, иерархический характер документов и их баз данных позволяет им развиваться в соответствии с потребностями приложений.

База данных документов JSON

Запрос к базе данных документов JSON

В чем преимущества баз данных документов?

Базы данных документов обеспечивают гибкость индексации, производительность выполнения стандартных запросов и аналитику наборов документов. Подробнее о преимуществах – ниже.

Простота разработки

Документы JSON соответствуют объектам – распространенному типу данных в большинстве языков программирования. При разработке приложений разработчики могут гибко создавать и обновлять документы непосредственно из кода. Это означает, что они тратят меньше времени на предварительное создание моделей данных. Таким образом, разработка приложений происходит быстрее и эффективнее.

Гибкая схема

База данных, ориентированная на документы, позволяет создавать несколько документов с разными полями в одной коллекции. Это может быть удобно при хранении неструктурированных данных, таких как электронные письма или публикации в социальных сетях. Однако в некоторых базах данных документов предусмотрена проверка схемы, поэтому можно ввести некоторые ограничения для структуры.

Производительность при любом масштабе

Базы данных документов предлагают встроенные возможности распространения. Их можно горизонтально масштабировать на несколько серверов без снижения производительности, что также экономически выгодно. Кроме того, базы данных документов обеспечивают отказоустойчивость и доступность благодаря встроенной репликации.

Каковы варианты использования баз данных документов?

Модель документа хорошо подходит для каталогов, управления контентом и датчиками, и многого другого. Каждый документ для каждого случая использования уникален и развивается с течением времени.

Управление контентом

База данных документов – отличный выбор для приложений управления контентом, таких как платформы для блогов и размещения видео. При использовании базы данных документов каждая сущность, отслеживаемая приложением, может храниться как отдельный документ. База данных документов позволяет разработчику с удобством обновлять приложение при изменении требований. Кроме того, если необходимо изменить модель данных, то требуется обновление только затронутых этим изменением документов. Для внесения изменений нет необходимости обновлять схему и прерывать работу базы данных.

Каталоги

Документные базы данных эффективны для хранения каталожной информации. Например, в приложениях для интернет‑коммерции разные товары обычно имеют различное количество атрибутов. Управление тысячами атрибутов в реляционных базах данных неэффективно. Кроме того, количество атрибутов влияет на производительность чтения. При использовании базы данных документов атрибуты каждого товара можно описать в одном документе, что упрощает управление и повышает скорость чтения. Изменение атрибутов одного товара не повлияет на другие.

Управление датчиками

Интернет вещей (IoT) способствует тому, что организации стали регулярно собирать данные с интеллектуальных устройств, таких как датчики и счетчики. Данные датчиков обычно поступают в виде непрерывного потока переменных значений. Из-за проблем с задержкой некоторые объекты данных могут быть неполными или дублированными либо вовсе отсутствовать. Кроме того, необходимо собрать большой объем данных, прежде чем фильтровать или суммировать их для аналитики.

В этом случае удобнее использовать хранилища документов. Вы можете оперативно сохранять данные датчиков в том виде, в каком они есть, не занимаясь их очисткой или приведением в соответствие с заранее заданными схемами. Вы также можете масштабировать их по мере необходимости и удалять документы целиком после завершения анализа.

Как работают базы данных документов

В базах данных документов данные хранятся в виде пар «ключ-значение» в формате JSON. Чтение и запись документов в формате JSON в базы данных можно осуществлять программно.

Структура документов JSON

JSON представляет данные тремя способами:

Ключевое значение

Пары «ключ-значение» записаны в фигурных скобках. Ключ – это строка, а значение может быть любым типом данных, например целым, десятичным или логическим. Например, простое ключевое значение: .

Массив

Массив – это упорядоченный набор значений, определенных в левых ([) и правых (]) скобках. Элементы массива разделены запятыми. Например, .

Объекты

Объект – это набор пар «ключ-значение». По сути, документы JSON дают разработчикам возможность встраивать объекты и создавать вложенные пары. Например, >.

Пример документов JSON

В следующем примере в документе типа JSON описывается набор данных о фильме.

Code snippet copied

Можно заметить, что в документе JSON достаточно гибко хранятся простые значения, массивы и объекты. Можно даже создать массив с объектами JSON. Таким образом, базы данных, ориентированные на документы, позволяют создавать неограниченную иерархию встроенных объектов JSON. Какая схема будет использоваться в хранилище документов, зависит только от вас.

Операции с базой данных документов

Вы можете создавать, читать, обновлять и удалять целые документы, хранящиеся в базе данных. Базы данных документов предоставляют язык запросов или API, позволяющие разработчикам выполнять следующие операции:

Создание

В базе данных можно создавать документы. Каждый документ имеет уникальный идентификатор, который служит ключом.

Чтение

Для чтения данных документа можно использовать API или язык запросов. Можно выполнять запросы, используя значения полей или ключи, а также добавлять индексы в базу данных для повышения производительности чтения.

Обновление

Вы можете гибко обновлять существующие документы. Можно переписать весь документ или обновить отдельные значения.

В чем разница между базами данных документов и хранилищами пар «ключ-значение»?

База данных «ключ‑значение» – это база данных NoSQL, в которой для хранения данных используется простой метод «ключ‑значение». Это дает возможность хранить данные как совокупность пар «ключ‑значение», в которых ключ служит уникальным идентификатором. Как ключи, так и значения могут представлять собой что угодно: от простых до сложных составных объектов.

База данных, ориентированная на документы, – это особый тип хранилища пар «ключ-значение», где ключи могут быть только строками. Кроме того, документ кодируется с использованием таких стандартов, как JSON, или сопутствующих языков, таких как XML. Можно также хранить PDF-файлы, изображения или текстовые документы непосредственно в виде значений.

При запросе в хранилище документов вы можете прочитать значение или его часть, особенно если это значение является другим объектом JSON. Например, можно задать >, затем запросить book.price, и база данных вернет значение 10. Базы данных «ключ-значение» всегда возвращают целое значение с информацией об идентификаторе и цене.

Как AWS может удовлетворить ваши требования по работе с базой данных документов

Amazon DocumentDB (совместимость с MongoDB) – это полностью управляемый встроенный сервис баз данных документов JSON, поддерживающий рабочие нагрузки с документами, в том числе MongoDB. Для запуска и масштабирования рабочих нагрузок в Amazon DocumentDB, а также для управления ими разработчики могут использовать тот же код приложения, драйверы и инструменты MongoDB, с которыми работают сейчас. Вы получите усовершенствованную производительность, масштабируемость и доступность, не беспокоясь об управлении базовой инфраструктурой. С помощью Amazon DocumentDB вы сможете выполнять указанные ниже действия.

  • Масштабировать до миллионов запросов на чтение и запись в секунду с помощью эластичных кластеров Amazon DocumentDB практически не влияя на производительность и не управляя базовой инфраструктурой.
  • Повысить производительность чтения с использованием до 15 реплик чтения, работающих с одним и тем же базовым хранилищем, без необходимости выполнять запись на узлах реплик благодаря разделению хранения и вычислений.
  • Автоматизировать недифференцированные задачи ручного управления базами данных без лицензионных платежей, в том числе в части аппаратного обеспечения, исправлений, настройки и многого другого.
  • Обеспечить 99,99 % доступности с помощьюГлобальных кластеров Amazon DocumentDB для распределенных по всему миру приложений, поддерживающих высокую производительность локального чтения.
  • Получить надежность в 99,99 % за счет автоматической репликации, непрерывного резервного копирования и строгой сетевой изоляции.
  • Добиться высокой надежности и долговечности благодаря отказоустойчивому и самовосстанавливающемуся хранилищу, восстановлению на момент времени, непрерывному резервному копированию и многим другим функциям. Amazon DocumentDB обеспечивает долговечность данных в трех зонах доступности в пределах одного региона за счет репликации новых записей шестью способами. При этом вы платите только за одну копию.
  • Воспользоваться высокой степенью защиты благодаря стандартному шифрованию при хранении, сетевой изоляции и расширенному аудиту, а также возможностью управления разрешениями на уровне ресурсов и точным доступом.
  • Извлечь пользу из широкого охвата соответствия требованиям, включая SOC (1, 2 и 3), PCI DSS, HIPAA и многим другим.

Начните работу с базами данных документов на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня!

Классификация баз данных

Напомню, что база данных это большой объем данных, которая в ней хранится, может обрабатываться, дополняться, удаляться, причем в удобной для пользователя форме. Также нужно четко понимать, что в БД хранится не всякая информация, а информация, которую можно организовать по тем или иным свойствам. Например, большое количество различных фотографий или документов это не данные, а информация. Но мы можем организовать фотографии, например по сути: фото людей, фото животных, фото городов и т.д. или организовать их по размеру: большие, средние, маленькие. Организованная, таким образом информация превращается в данные и пригодна для автоматической обработки с использованием баз данных. Переходим к классификации баз данных.

Статьи по теме: Протоколы TCP/IP простым языком

Классификация баз данных

Классификация баз данных пи типу хранимых данных

Базы данных, объединяющие документы, сгруппированные (организованные) по разным свойствам, классифицируются, как документальные БД.

Под документом понимается текстовой документ или ссылка на него. Документальные БД разделили по типу документов на полнотекстовые, реферативные (рефераты) и библиографические. Это деление не так важно, как важен способ хранения информации. Здесь следующее разделение: базы данных хранящие исходный документ или хранящие ссылки, по которым можно обратиться к исходному документу.

Фактографические БД объединяют данные по факту совершения события (дата выпуска товара, год рождения сотрудника).

Лексикографические БД объединяют словари, классификаторы, и т.л. документы.

Статьи по теме: Что такое база данных — понятие база данных в информатике

Характерным примером, документальных баз данных могут послужить базы объединяющие документы по нормативным «формам». Вы встречались с такими документами, например в паспортом столе или отделе кадров, заполняя «бумажку» по форме № такой то.

Классификация баз данных по обращению к ним

Базы данных индивидуального пользования классифицируют, как персональные или локальные базы данных.

Интегрированные иначе централизованные базы данный предоставляют коллективный доступ к данным. Такой доступ может быть как многопользовательский (сразу все), так и параллельный (независимый).

Распределительные базы данных аналогичны интегрированным, но могут быть физически разнесены на разные машины, и при этом логически считаться единым целым.

Перечисленные выше классификации не особо интересны пользователям. Для пользователя интересна классификация по способу организации данных и по типу используемой модели.

Классификация БД по способу организации данных

Не буду останавливаться на неструктурированных и частично структурированных базах данных. Они имеют узкое применение. Более важно понятие структурированной базы данных, в которых данные хранятся по предварительно спроектированной модели.

Статьи по теме: Что такое социальные сети в интернет

Модели БД

Моделями структурированной БД могут быть:

  • БД иерархической модели;
  • Сетевой модели;
  • И самой используемой моделью БД – реляционной базой данных.

Реляционная база данных

Реляционная база данных самая используемая и самая математическая модель БД. Эта модель используется везде, где есть формализованная информация. Основа этой модели таблица, а взаимоотношения данных происходят по «доменам», «атрибутам», «кортежам» или более понятно и знакомо, по «типам данных», «столбцам» и «строкам».

В завершении замечу, что классификации БД перечисленных в статье, с уверенностью применяются для классификации СУБД.

Другие статьи раздела: База данных

Функции СУБД

Функции СУБД обеспечивающие управление базой данных

Опубликовано: 21.10

В этой статье вы познакомитесь с основными функциями СУБД системами управления базами данных.

что такое база данных

Что такое база данных — понятие база данных в информатике

Опубликовано: 16.10

Информация основа современного общества. Объем ее огромен и растет с каждым годом. Огромный объем информации уже давно поставил задачу ее хранения и […]

PhpMyAdmin на локальном сервере

PhpMyAdmin на локальном сервере

Опубликовано: 23.09

В этой статье мы рассматриваем работу с phpMyAdmin на локальном сервере, то есть в рамках настольного компьютера.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *