Способ применения базы данных

Использование баз данных

Вы будете перенаправлены на Автор24

Сегодня базы данных используются не только в профессиональной деятельности специалистов, но и в нашей повседневной жизни. Рассмотрим некоторые применения баз данных.

Оплата товара в магазине

База данных используется при оплате товаров в момент считывания устройством кассира штрих-кода с покупок. В этот момент через ручной сканер передается в приложение БД полученный штрих-код, который используется для поиска цены данного товара в общей БД товаров. После программа отнимает количество всех проданных товаров из базы данных товарных запасов и печатает на кассовом аппарате их стоимость. При количестве запасов на складе меньше некоторого заранее указанного значения системой автоматически формируется заказ на поставку данного товара. При покупке товара по телефону кассир также проверяет наличие необходимого товара на складе с помощью приложения баз данных.

Расчет кредитной картой

При расчете за покупки с помощью кредитной карточки специальное считывающее устройство считывает номер кредитной карты, через специальное приложение сверяет суммарную стоимость товаров с кредитным лимитом.

Если покупка допустима, сведения об оплаченных товарах вводятся в БД.

До того, как подтвердится допустимость покупки, приложение БД должно проверить, не украдена ли или утеряна предъявленная карта. К тому же, должно использоваться еще одно приложение БД, оплачивающее счета после получения суммы платежа, а также ежемесячно отправляющее полный отчет владельцам кредитной карточки.

Заказ путевки в турагентстве

Работник турагенства обладает доступом к базам данным, которые содержат сведения об имеющихся путевках и о расписании полетов. Если какая-либо путевка бронируется, система БД выполняет все необходимые для этого действия. Например, проверка того, что два разных сотрудника одновременно не бронируют одну и ту же путевку или что на заданный рейс не забронированы места выше допустимого количества. Также сотрудники могут иметь отдельную систему БД для выписки счетов.

Готовые работы на аналогичную тему

Заказ книг в библиотеке

При поиске книги в библиотеке выполняется обращение к БД, которая содержит сведения обо всех книгах библиотеки, о зарегистрированных читателях и т.д. Обычно в библиотеке существует компьютеризованный индекс, позволяющий читателям найти необходимую книгу по тематике, названию или фамилии автора.

Чтобы ввести информацию о книге часто используется устройство сканирования штрих-кода, подобное тому, что используется в магазине. С помощью этого устройства может быть организован учет движения книг в библиотеке.

Оформление страхового полиса

Для оформления страхового полиса (к примеру, для страхования автомобиля, дома, здоровья или жизни) страховой агент может выполнять обращение к нескольким БД, которые содержат сведения о разных страховых компаниях. При указании персональных сведений (к примеру, фамилии, возраста, адреса, пристрастия к курению и т.п.) приложением БД они используются для определения стоимости страхового полиса.

Работа в Интернете

Приложения БД являются основой функционирования множества узлов в Интернете.

Например, веб-узел интернет-магазина позволяет выполнять поиск товара по разным категориям. При этом используется БД, которая размещена на веб-сервере данного магазина, содержащая информацию о товаре, о наличии товара на складе, сообщающая информацию о поставке и требования к оформлению заказа.

Обучение в вузе

В университете существует БД, которая содержит информацию о преподавателях, студентах, дисциплинах, стипендиях, результатах сдачи сессии и т.п.

Источник

Применение баз данных в современном мире

Компьютеризация человечества выступает главной сферой автоматизирования промышленной, управленческой и научной работы, где обязательны сохранение, обработка, получение, передача и сбор в единое целое всей информации. Автоматизирование на персональных компьютерах изменяет стандарты переработки данных, придавая слаженную работу промышленности и организаций на базе более новейшей информационной технологии.

Компьютеризация человечества выступает главной сферой автоматизирования промышленной, управленческой и научной работы, где обязательны сохранение, обработка, получение, передача и сбор в единое целое всей информации. Автоматизирование на персональных компьютерах изменяет стандарты переработки данных, придавая слаженную работу промышленности и организаций на базе более новейшей информационной технологии.Применение персонального компьютера в виде механизма обработки информации в разных областях человеческой деятельности повышает информационную культуру общества, способствуя без осложнений перейти к информационному обществу, где информация является самым ценным материалом наравне с финансовыми, энергетическими и другими ресурсами.

В нужное время полученная, правильно обработанная и четко представленная информация зачастую увеличивает эффективность принимаемых решений и, следовательно, их результат.

Автоматизированные информационные системы (АИС), в основу которых положены базы данных, появились в 60-х годах 20 века первоначально в военной промышленности, а затем перешли в бизнес — туда, где были накоплены большие объемы исходных данных.Первым базам данных нашли применение в химии, ядерной физике, космонавтике и остальных науках, которые требуют систематического подхода к работе с информацией. Последующая эволюция компьютеризации и компьютерных характеристик привело человечество к тому, что базы данных оказались в разработке фактически во всех областях занятности человека, и стали повседневно использоваться в разных экономических объектах: от сельского хозяйства до финансовых систем. Последними нововведениями применения баз данных стала всемирная сеть интернет, которая по всей сути является самой крупной и обширной базой данных.Вот несколько примеров приложений нового поколения, которые определяют потребности в новых средствах разработки баз данных и возможностях их применения в современном мире.

Мы рассмотрим несколько таких приложений.

1. Применение баз данных в системе наблюдения Земли

Система наблюдения Земли (EOS — Earth Observing System) представляет собой множество спутников, которые запускает NASA начиная с 1998 года. Их назначение — сбор информации, необходимой для исследователей, занятых изучением долгосрочных тенденций состояния атмосферы, океанов, земной поверхности. Спутники поставляют информацию в объеме 1/3 Пбайт (Petabyte — 1015 байт) в год. Эти данные объединяются с уже существующей информацией, а также с данными из других источников (зарубежные спутники, наземные станции наблюдения) и накапливаются в базе данных EOSDIS (EOS Data and Information System) в невиданных прежде масштабах.

EOSDIS предназначена для информационного обслуживания, как специалистов, так и неспециалистов. В дальнейшем предполагается, что доступ к ней будут иметь даже школьники, которые смогут знакомиться с моделями формирования погодных условий, с воздействием вулканических явлений и т.п.Вот наиболее сложные задачи, возникающие в связи с этим проектом:поддержка многих тысяч потребителей информации с огромной интенсивностью и объемом запросов, которые могут иметь как произвольный, так и регламентированный характер (как, например, ежедневное обновление данных);выработка эффективных механизмов просмотра и поиска интересующей информации.

2. Использование баз данных в военной области

В настоящее время все большее распространение находит использование и применение баз данных в военной отрасли. Как и проект EOSDIS, военная область предполагает сетевое взаимодействие огромного числа участников боевых действий. В связи с применением в военном деле элементов робототехники и искусственного интеллекта, крайне актуальным представляется интеграция систем баз данных в управление отдельными боевыми машинами и создание комплексов, направленных на взаимодействие их между собой. Наиболее продвинутой отраслью военной науки, в которой применяются информационные системы, является разработка и использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). При использовании БПЛА создаются и применяются информационные системы напрямую связанные с космическими аппаратами, средствами космической навигации, со станциями метеорологических служб и системами обеспечивающих устойчивые линии и каналы связи. Происходит мгновенный обмен данными, передается огромный поток информации, который занимает временной отрезок не более 150 миллисекунд.Некоторые сложные задачи, возникающие при осуществлении этого проекта это:разработка и поддержка зашифрованных каналов передачи данных; обеспечение защиты от несанкционированного доступа к данным.

3. Применение баз данных в издательском бизнесе

В издательском бизнесе ожидается в ближайшем будущем ряд глубоких перемен. Становится возможным хранение книг и статей в электронном виде и оперативная доставка их потребителям по высокоскоростным сетевым каналам. Само понятие публикации существенно расширяется — документ может содержать графические, аудио- или видео-включения, аннотацию, другие сопроводительные элементы. Общий объем информации, которая доступна уже сегодня, превышает размеры базы данных EOSDIS, а в ближайшем будущем ожидается его рост примерно на порядок.Естественным следствием этих перемен станет сближение издательской и образовательной сфер.

Место «живых» лекций, читаемых для небольшого числа студентов, займут «образовательные продукты» — электронные документы, состоящие из текстовых, аудио- , видео- и других компонентов и включающие элементы интерактивного тренинга. Такой продукт сможет удовлетворить потребности огромного числа студентов. В связи с этими перспективами можно обозначить следующие направления исследований:обработка и пересылка очень больших объемов данных с высокой скоростью (типичный документ содержит объекты данных размером в диапазоне от мегабайт до гигабайт и может требовать доставки в режиме реального времени);защита интеллектуальной собственности (подразумевается взимание небольших денежных сумм за пользование информацией, запрет на ее перепродажу);организация огромных объемов информации и обеспечение доступа к ним.

4. Использование баз данных в здравоохранении

Внедрение современных информационных технологий в области здравоохранения окажет кардинальное воздействие на такие характеристики медицинского обслуживания, как стоимость, качество, повсеместная доступность.Врачу в процессе работы необходим доступ к множеству источников информации. Истории болезни пациента находятся в разных медицинских учреждениях, клиниках, страховых организациях. Для получения полной и объективной картины все данные следует собрать и систематизировать. Точно так же существует множество систем и баз данных, предоставляющих информацию о лекарствах, лечебных процедурах, диагностических средствах.Записи лечащего врача, результаты обследований, информация о счетах за лечение, договора медицинского страхования для каждого пациента должны фиксироваться в электронной форме и оставаться доступными для последующего использования. Вот ряд проблем, которые возникают в связи с реализацией подобной системы:интеграция разнородных источников уже накопленной информации; средства контроля доступа, обеспечивающие необходимый уровень конфиденциальности;интерфейсы доступа к информации, удобные для разных категорий работников здравоохранения.

5. Базы данных в системе электронной коммерции

Как и проект системы наблюдения Земли (EOSDIS), система электронной коммерции предполагает сетевое взаимодействие огромного числа участников торговых сделок. Разница заключается в том, что в EOSDIS имеется один главный поставщик информации и множество ее потребителей, а торговая система подразумевает наличие множества поставщиков и множества потребителей. Кроме того, участники в данном случае могут испытывать определенное взаимное недоверие и, возможно, имеют свои частные закрытые информационные системы. Наиболее сложные проблемы, связанные с проектами этого рода, следующие:система электронной коммерции должна иметь высоконадежные средства распределенной аутентификации;перевод денежных сумм должен осуществляться в приемлемые для бизнеса сроки;обеспечение защищенности системы от несанкционированного доступа.

Источник

Что такое База Данных (БД)

База данных — это место для хранения данных. Используется в том числе в клиент-серверной архитектуре. Это все интернет-магазины, сайты кинотеатров или авиабилетов. Вы делаете заказ, а система сохраняет ваши данные в базе.

В этот статье я на простых примерах расскажу, что такое база данных и как она выглядит. А потом поясню некоторые термины из конкретной (реляционной) базы. Те, с которыми вы почти наверняка столкнетесь на работу.

Статья рассчитана на начинающих тестировщиков или аналитиков, то есть тех, кто будет работать с базой, но не на супер-глубоком уровне. Она для тех, кто только входит в мир ИТ, и многого не знает. Она объясняет, что это за звено в клиент-серверной архитектуре такое, и зачем оно нужно.

Содержание

Что такое база данных

База данных — хранилище, куда приложение складывает свои данные. Если приложение небольшое, отдельная база не нужна. Но потом это становится удобнее и выгоднее с точки зрения памяти.

Катя решила открыть свой магазинчик. Она нашла хорошую марку обуви, которую «днем с огнем» не сыскать в ее городе. Заказала оптовую партию и стала потихоньку распродавать через знакомых. Пришлось освободить половину шкафа под коробки, но вроде всё поместилось.

Обувь хорошая, в розницу заказывать в других местах невыгодно — и вот уже у Кати есть постоянные клиенты, которые приводят друзей. Как только какая-то пара заканчивается, Катя делает новый заказ.

Но покупатели хотят новинок, разных размеров. Да и самих покупателей становится все больше и больше. В шкаф коробки уже не влезают!

Теперь, если покупатель просит определенную пару, Катьке сложно её найти. Пока коробок было мало, она помнила наизусть, где что лежит. А теперь уже нет, да и все попытки организовать систему провалились. Места мало, да и детки любят с коробками поиграть.

Тогда Катька решила арендовать складское помещение. И вот теперь красота! Не надо теснить своих домашних, дома чисто и свободно! И на складе место есть, появилась система — тут босоножки, тут сапоги.

Чем больше объемы производства, тем больше нужно места. Если в начале пути склад не нужен, всё поместится дома, то потом это будет оправданно.

Тоже самое и в приложениях. Если приложение маленькое, то все данные можно хранить в памяти. Но учтите, что это память на вашем компьютере, вашем телефоне. И чем больше данных туда пихать, тем медленнее будет работать программа.

Место в памяти ограничено. Поэтому когда данных много, их нужно куда-то сложить. Можно писать в файлики, а можно сохранять информацию в базу данных (сокращенно БД). Выбор за вами. А точнее, за вашим разработчиком.

Как она выглядит

Да примерно как excel-табличка! Есть колонки с заголовками, и информация внутри:

Это называется реляционная база данных — набор таблиц, хранящихся в одном пространстве.

Что за пространство? Ну вот представьте, что вы храните все данные в excel. Можно запихать всю-всю-всю информацию в одну огро-о-о-о-мную таблицу, но это неудобно. Обычно табличек несколько: тут информация по клиентам, там по заказам, а тут по адресам. Эти таблицы удобно хранить в одном месте, поэтому кладем их в отдельную папочку:

Так вот пространство внутри базы данных — это та же самая папочка в винде. Место, куда мы сложили свои таблички, чтобы они все были в одном месте.

Пример базы Oracle

Цель та же — выделить отдельное место, чтобы у вас не была одна большая свалка:

заходишь в папку в винде → видишь файлики только из этой папки

заходишь в пространство → видишь только те таблицы, которые в нем есть

Хранение данных в виде табличек — это не единственно возможный вариант. Вот вам для примера запись из таблицы в системе Users. Там используется MongoDB база данных, она не реляционная. Поэтому вместо таблички «словно в excel» каждая запись хранится в виде объекта, вот так:

А еще есть файловые базы — когда у вас вся информация хранится в файликах. Да-да, простых текстовых файликах!

Почитать о разных видах баз данных можно в википедии. Я не буду в этой статье углубляться в эту тему, потому что моя задача — объяснить «что это вообще такое» для ребят, которые базу в глаза не видели. А на работе они скорее всего столкнутся именно с реляционной базой данных, поэтому о ней и речь.

Да, базы бывают разные. Классификацию можно изучить, можно выучить. Но по факту от начинающего тестировщика обычно нужно уметь достать информацию из реляционной БД («обычно» != «всегда», если что).

Как получить информацию из базы

Нужно записать свой запрос в понятном для базы виде — на SQL. SQL (Structured Query Language) — язык общения с базой данных. В нем есть ключевые слова, которые помогут вам сделать выборку:

select — выбери мне такие-то колонки.

from — из такой-то таблицы базы.

where — такую-то информацию.

Например, я хочу получить информацию по клиенту «Назина Ольга». Составляю в уме ТЗ:

Переделываю в SQL:

В дословном переводе:

Комментарии в Oracle/PLSQL — мой перевод остается работающим запросом, потому что я убрала «лишнее» в комментарии

Если бы у меня была не база данных, а простые excel-файлики, то же действие было бы:

Открыть файл с нужными данными (clients)

Поставить фильтр на колонку «ФИО» — «Назина Ольга».

То есть нам в любом случае надо знать название таблицы, где лежат данные, и название колонки, по которой фильтруем. Это не что-то страшное, что есть только в базе данных. Тоже самое есть в простом экселе.

Бывают запросы и сложнее — когда надо достать данные не из одной таблицы, а из разных. В базе это будет выглядеть даже лучше, чем в эксельке. В экселе вам нужно открыть 1-2-3 таблицы и смотреть в каждую. Неудобно.

А в базе данных вы внутри запроса SQL указываете, какие колонки из каких таблиц вам нужны. И результат запроса их отрисовывает. Скажем, мы хотим увидеть заказ, который сделал клиент, ФИО клиента, и его номер телефона. И всё это в разных таблицах! А мы написали запрос и увидели то, что нам надо:

id_order

order (таблица order)

fio (таблица client)

phone (таблица contacts)

И пусть в таблице клиентов у нас будет 30 колонок, а в таблице заказов 50, в результате выборки мы видим ровно 4 запрошенные. Удобно, ничего лишнего!

Конечно, написать такой запрос будет немного сложнее обычного селекта. Это уже select join, почитать о нем можно тут. И я рекомендую вам его изучить, потому что он входит в «базовое знание sql», которое требуется на собеседованиях.

Результаты выборки можно группировать, сортировать — это следующий уровень сложности. См раздел «статьи и книги по теме» для получения большей информации.

Как связать данные между собой

Вот например, у нас есть интернет-магазин по доставке пиццы. Так выглядит его база данных:

В таблице «client» лежат данные по клиентам: ФИО, пол, дата рождения и т.д.

last_name

first_name

birthdate

VIP

В таблице «orders» лежат данные по заказам. Что заказали (пиццу, суши, роллы), когда, насколько довольны доставкой?

order

addr

date

time

Роллы «Филадельфия» и «Канада»

Студеный пр-д, д 10

Пицца 35 см, роллы комбо 1

Пицца с сосиками по краям

Комбо набор 3, обед №4

Но как понять, где чей был заказ? Сколько раз заказывал Вася, а сколько Алина?

Тут есть несколько вариантов:

1. Запихать все данные в одну таблицу: тут и заказы, и информация по клиентам. В целом удобно, открыл табличку и сразу видишь — ага, это Васин заказ, а это Машин.

Таблица все растет и растет, в итоге получается просто огромной! А когда данных много, легкость чтения пропадает, придется листать до нужной колонки.

Поиск будет работать медленнее. Чем меньше информации в таблице, тем быстрее поиск. Когда у нас много строк, количество колонок становится существенным.

Много дублей — один человек может сделать хоть сотню заказов. И вся информация по нему будет продублирована сто раз. Неоптимальненько!

Чтобы избежать дублей, таблицы принято разделять:

Новые объекты отдельно

Но надо при этом их как-то связать между собой, мы ведь всё еще хотим знать, чей конкретно был заказ. Для связи таблиц используется foreign key, внешний ключ.

Нам надо у заказа сделать отметку о клиенте. Значит, таблица «orders» будет ссылаться на таблицу «clients». Ключ можно поставить на любую колонку таблицы (в некоторых базах колонка должна быть уникальной, сначала её нужно такой указать). Какую бы выбрать?

Можно ссылаться на имя. А что, миленько, в таблице заказов будем сразу имя видеть! Но минуточку. А если у нас два клиента Ивана? Или три Маши? Десять Саш. Ну вы поняли =) И как тогда разобраться, где какой клиент? Не подходит!

Можно вешать foreign key на несколько колонок. Например, на фамилию + имя, или фамилию + имя + отчество. Но ведь и ФИО бывают неуникальные! Что тогда? Можно добавить в связку дату рождения. Тогда шанс ошибиться будет минимален, хотя и такие ребята существуют. И чем больше клиентов у вас будет, тем больше шанс встретить дубликат.

А можно не усложнять! Вместо того, чтобы делать внешний ключ на 10 колонок, лучше создать в таблице клиентов primary key, первичный ключ. Первичный ключ отвечает за то, чтобы каждое значение в поле было уникальным, никаких дублей. При попытке добавить в таблицу запись с неуникальным первичным ключом получаешь ошибку:

Здесь ключ — «id_order»

Вот на него и нужно ссылаться! Обычно таким ключом является ID, идентификатор записи. Его можно сделать автоинкрементальным — это значит, что он генерируется сам по алгоритму «прошлое значение + 1».

Например, у нас гостиница для котиков. Это когда хозяева едут в отпуск, а котика оставить не с кем — оставляем в гостинице!

Источник