Базы данных
<<  Классификация БД. Фактографические и документальные БД. БД оперативной и ретроспективной информации. Хранилища данных. Локальные и распределенные БД. Соотношение основных требований и свойств СУБД: система компромиссов Заводское модульное домостроение  >>
Cloud Computing и новая архитектура СУБД (2)
Cloud Computing и новая архитектура СУБД (2)
Cloud Computing и новая архитектура СУБД (2)
Cloud Computing и новая архитектура СУБД (2)
С Рождеством и Новым годом
С Рождеством и Новым годом
Картинки из презентации «Год эпохи перемен в технологии баз данных» к уроку информатики на тему «Базы данных»

Автор: Сергей. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока информатики, скачайте бесплатно презентацию «Год эпохи перемен в технологии баз данных.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 192 КБ.

Год эпохи перемен в технологии баз данных

содержание презентации «Год эпохи перемен в технологии баз данных.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Год эпохи перемен в технологии баз 13достоинств MapReduce Некоторые из них
данных. С.Д. Кузнецов kuzloc@ispras.ru кажутся мне сомнительными например, то,
Институт системного программирования РАН. что написание явного кода приложений
2План доклада. Недавняя предыстория оказывается проще использования
MapReduce и параллельные системы баз функционально эквивалентных конструкций
данных Cloud Computing и новая архитектура SQL но это уже вопросы вкуса Но основной
СУБД «Большие» данные Новый взгляд на итог статьи состоит в том, что на простых
место аналитиков в системе баз данных аналитических задачах параллельные СУБД
Научные базы данных и проект SciDB. просто кладут на лопатки Hadoop И авторы
Московская секция ACM SIGMOD, 24 декабря показывают, что здесь дело совсем не в
2009 г. 2. убогости этой реализации (хотя и
3Недавняя предыстория (1). Один размер отмечаются пути ее совершенствования), а в
не пригоден для всех Статьи из окружения архитектурных недостатках MapReduce.
Майкла Стоунбрейкера (2007 г.) «One Size Московская секция ACM SIGMOD, 24 декабря
Fits All»: An Idea Whose Time Has Come and 2009 г. 13.
Gone, 14Cloud Computing и новая архитектура
http://citforum.ru/database/articles/one_s СУБД (1). Даниела Флореску, Дональд
ze_fits_all/ One Size Fits All? – Part 2: Коссман (2009 г.) Rethinking Cost and
Benchmarking Results, Performance of Database Systems, SIGMOD
http://citforum.ru/database/articles/one_s Record, Vol. 38, No. 1, March 2009
ze_fits_all_2/ The End of an Architectural http://citforum.ru/database/articles/rethi
Era (It's Time for a Complete Rewrite), king/ Предлагается начать с критериев, на
http://citforum.ru/database/articles/end_o которые должна опираться архитектура
_arch_era/ Моя статья «Универсальность и "облачных" систем управления
специализация: время разбивать камни?», данными В качестве основного такого
http://citforum.ru/database/articles/time_ критерия они выставляют минимизацию
o_break_stones/. Московская секция ACM расходов при заданных требованиях к
SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 3. производительности приложений баз данных
4Недавняя предыстория (2). Архитектура Для сервис-ориентированной архитектуры, на
современных SQL-ориентированных СУБД которую опирается cloud computing в целом,
появилась более 30 лет тому назад, когда это очень естественно. Московская секция
рынок систем управления данными был ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 14.
единым, не фрагментированным на 15Cloud Computing и новая архитектура
специализированные секторы СУБД вынужденно СУБД (2). Новая архитектура. Традиционная
делались «безразмерными», пригодными для архитектура. Московская секция ACM SIGMOD,
использования в любой области приложений 24 декабря 2009 г. 15.
баз данных Эта «безразмерность» 16Cloud Computing и новая архитектура
присутствует сегодня в продуктах основных СУБД (3). Статья написана очень
поставщиков Плюсами основных последовательно и логично Несколько
SQL-ориентированных СУБД является смущает это сходство предлагаемой
надежность и общая высокая архитектуры приложений баз данных с
производительность Минусы – сложность, архитектурами файл-серверных СУБД Amazon
объемность и высокие накладные расходы, S3 выполняет роль файл-сервера, а
свойственные универсальности. Московская вынесение службы запросов и других функций
секция ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 4. СУБД на уровень приложения до боли
5Недавняя предыстория (3). За прошедшие напоминает организацию, например, Informix
30 с лишним лет рынок систем управления SE. Некоторые сомнения вызывает передача
данными сильно фрагментировался Стали по Internet от узлов Amazon S3 в узлы
известными большие секторы рынка, для серверов приложений, как минимум,
которых очень существенна высокая XML-документов целиком (а может быть, и
производительность приложений, которая не коллекций XML-документов) Непонятно, как
достигается или достигается с недопустимо при этом удается гарантировать, что время
большими затратами при использовании ответа на запрос не превышает заданные
«безразмерных» СУБД Экономически ограничения (если, конечно, не считать,
целесообразной стала разработка что пользователи могут спокойно подождать
специализированных систем, которые и несколько минут). Не уверен, что
ориентируются на эффективную поддержку разработчики приложений придут в полный
заранее известных сценариев использования восторг от необходимости использования
В связи с быстро меняющимися требованиями XQuery не только для запросов XML-данных,
рынка успешными могут быть только такие но и для написания логики приложений На
новые продукты, которые можно вывести на месте разработчиков я бы, пожалуй,
рынок достаточно быстро – через год или предпочел использовать для
два после начала разработки. Московская программирования что-нибудь более
секция ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 5. привычное. Московская секция ACM SIGMOD,
6Недавняя предыстория (4). На основе 24 декабря 2009 г. 16.
исследований и разработок, выполненных в 17«Большие» данные (1). Адам Якобс
ряде университетов США, была создана (2009) The Pathologies of Big Data, ACM
компания и промышленная система Queue, Volume 7 , Issue 6 (July 2009),
StreamBase, которая была хорошо принята http://citforum.ru/database/articles/patho
финансовыми компаниями с Уолл-Стрит ogy/ Эффектный примера аналитического
Следующая попытка Стоунбрейкера состояла в приложения с фиктивными данными
создании нового SQL-ориентированного "всемирной переписи« Автор
средства поддержки хранилищ данных с убедительно демонстрирует, что для
хранением данных по столбцам Созданная опытного программиста создание эффективно
компания и промышленная система Vertica работающего кода такого приложения не
основывается на предыдущих университетских составляет труда Далее он хочет показать,
исследованиях и разработках, которые, в что современные SQL-ориентированные СУБД с
свою очередь, опираются на многолетние этой задачей не справляются, и выбирает в
работы других исследователей В некоторых качестве жертвы PostgreSQL Он утверждает,
сценариях использования приложение, что запрос с группировкой по всем трем
основанное на использовании Vertica, столбцам таблицы с миллиардом строк и
демонстрирует производительность, на два тремя столбцами (общим объемом в 40
порядка более высокую, чем при гигабайт) на машине с 20 гигабайтами
использовании «безразмерной» коммерческой основной памяти эта система выполняла в
СУБД. Московская секция ACM SIGMOD, 24 течение суток По его мнению, основной
декабря 2009 г. 6. проблемой является то, что система
7Недавняя предыстория (5). выполняла запрос с использованием
Университетский проект H-Store предварительной полной сортировки этой
демонстрирует превосходство над таблицы. Московская секция ACM SIGMOD, 24
«безразмерной» коммерческой СУБД почти на декабря 2009 г. 17.
два порядка на эталонном тестовом наборе 18«Большие» данные (2). Большие данные
TPC-C (OLTP!) Экспериментальная система следует понимать как «данные, размер
ASAP, ориентированная на поддержку научных которых вынуждает нас выходить за пределы
баз данных Имелся (и имеется) ряд сомнений проверенных временем методов, широко
относительно того, что они, как это распространенных в данное время» В начале
предсказывает Стоунбрейкер, приведут к 1980-х имелся набор данных, который был
новой революции в области баз данных. настолько крупным, что для установки и
Московская секция ACM SIGMOD, 24 декабря снятия тысяч магнитных лент требовалась
2009 г. 7. роботизированная «ленточная обезьяна»
8Недавняя предыстория (6). Клермонтский («tape monkey») В 1990-е гг., вероятно,
отчет (2008 г.) The Claremont Report on имелись данные, размер которых не
Database Research, укладывался в ограничения Microsoft Excel
http://www.citforum.ru/database/articles/c и настольных персональных компьютеров, и
aremont_report/ Вслед за отчетами: Лагуна для их анализа требовалось серьезное
Бич, 1988 г. : Будущие направления программное обеспечение на рабочих
исследований в области баз данных: десять станциях с Unix Теперь этот термин может
лет спустя, означать данные, являющиеся слишком
http://www.citforum.ru/database/articles/f большими, чтобы можно было размещать их в
ture_01.shtml Пало-Альто, 1990 г.: реляционной базе данных и анализировать с
http://infolab.stanford.edu/~hector/lagi.p помощью настольных пакетов
Пало-Альто, 1995 г.: Базы данных: статистики/визуализации, данные. В любом
достижения и перспективы на пороге 21-го случае, по мере того как в повседневную
столетия, практику будет входить анализ наборов
http://citforum.ru/database/classics/nfs_r данных все большего размера, это
port/ Кембридж, шт. Массачусетс, 1996 г.: определение будет продолжать изменяться Но
Стратегические направления в системах баз одно останется неизменным: успеха на
данных, переднем крае будут добиваться те
http://citforum.ru/database/classics/nsf_r разработчики, которые не ограничиваются
port2/ Асиломар, 1998 г.: стандартными, типовыми методами и понимают
http://citforum.ru/database/digest/asil_01 истинную природу аппаратных ресурсов и все
shtml Лоуэлл, шт. Массачусетс, 2003 г.: многообразие доступных им алгоритмов.
Крупные проблемы и текущие задачи Московская секция ACM SIGMOD, 24 декабря
исследований в области баз данных, 2009 г. 18.
http://www.citforum.ru/database/articles/p 19Новый взгляд на место аналитиков в
oblems/. Московская секция ACM SIGMOD, 24 системе баз данных (1). Джозеф Хеллерстейн
декабря 2009 г. 8. и др. (2009 г.) MAD Skills: New Analysis
9Недавняя предыстория (7). Пересмотр Practices for Big Data, VLDB'09
архитектуры серверов баз данных разработка Conference, Lyon, France, August 24-28,
систем для кластеров многоядерных 2009
процессоров, в которых имеется http://citforum.ru/database/articles/mad_s
ограниченный и неоднородный доступ к ills/ Новые приемы магнетичного,
памяти вне кристалла; использование основательного, гибкого анализа данных
удаленной основной и флэш-памяти в (Magnetic, Agile, Deep (MAD) data
качестве среды персистентного хранения analysis) как радикального отхода от
данных в дополнение к памяти на магнитных корпоративных хранилищ данных (Enterprise
дисках; Гоц Грейф. Правило пяти минут Data Warehouses) и интеллектуального
двадцать лет спустя, и как флэш-память анализа данных (Business Intelligence)
изменяет правила. Система Greenplum Database Fox Audience
http://citforum.ru/database/articles/five_ Network – рекламная сеть. Московская
inute_rule/ разработка унифицированного секция ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 19.
подхода к постоянно выполняемой адаптации 20Новый взгляд на место аналитиков в
и самонастройке оптимизации запросов и системе баз данных (2). Во многих
физических структур хранения данных; ситуациях продолжает применяться
сжатие и шифрование данных на уровне ортодоксальный подход EWD, но ряд факторов
хранения, интегрированное со структурой способствует продвижению совсем другой
хранения и оптимизацией запросов; философии управления крупномасштабными
разработка систем, опирающихся на не данными на предприятиях Небольшие
реляционные модели данных, вместо того, подразделения предприятия могут
чтобы «впихивать» эти данные в таблицы; разработать изолированную базу данных
нахождение компромиссов между астрономического масштаба в пределах
согласованностью и доступностью для своего собственного бюджета Число
достижения лучшей производительности и внутрикорпоративных крупномасштабных
масштабности уровня тысяч машин; источников данных значительно возрастает
разработка СУБД, учитывающих потребление Общепризнанной стала значимость анализа
энергии, которые ограничивают данных, и многочисленные компании
энергопотребление без ущерба для демонстрируют, что сложный анализ данных
масштабируемости. Московская секция ACM способствует сокращению расходов и даже
SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 9. прямому росту доходов. Московская секция
10Недавняя предыстория (8). ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 20.
Декларативное программирование для новых 21Новый взгляд на место аналитиков в
платформ Map-Reduce Datalog Ruby on Rails, системе баз данных (3). Магнетичность
LINQ XQuery Взаимосвязь структурированных сегодняшнее хранилище данных может идти в
и неструктурированных данных переход от ногу с аналитическими потребностями
управления традиционными базами данных к организации только будучи магнетичным,
намного более сложной задаче управления притягивая все источники данных,
обширными коллекциями структурированных, появляющиеся в организации, независимо от
полуструктурированных и их качества Гибкость Требуется база
неструктурированных данных, распределенных данных, логическое и физическое содержимое
по многих репозиториям предприятий и Web которой может постоянно и быстро
пространства данных От баз данных к изменяться Основательность Современное
пространствам данных: новая абстракция хранилище данных должно служить и
управления информацией, основательным (глубоким) репозиторием
http://www.citforum.ru/database/articles/f данных, и механизмом поддержки выполнения
om_db_to_ds/. Московская секция ACM сложных алгоритмов. Московская секция ACM
SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 10. SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 21.
11Недавняя предыстория (9). Облачные 22Научные базы данных и проект SciDB
службы данных В облачных средах особенно (1). Майкл Стоунбрейкер и др. (2009 г.)
важным качеством является управляемость Requirements for Science Data Bases and
Потребность в управляемости делает более SciDB,
срочной разработку технологий http://www-db.cs.wisc.edu/cidr/cidr2009/Pa
самоуправления баз данных, которые er_26.pdf A Demonstration of SciDB: A
исследовались в последнее десятилетие Science-Oriented DBMS,
Отдельной проблемой является абсолютный http://scidb.org/Documents/SciDB-VLDB09-pa
масштаб облачного компьютинга Сегодняшние er.pdf http://scidb.org Главные
SQL-ориентированные системы баз данных проектировщики: Дэвид Девитт, Дэвид Майер,
просто не могут масштабироваться на тысячи Майкл Стоунбрейкер, Дженифер Вайдом,
узлов при размещении в облачном контексте Стенли Здоник и др. Российские
При совместном использовании физических разработчики: Павел Велихов, Роман Симаков
ресурсов в облачной инфраструктуре и др. Московская секция ACM SIGMOD, 24
требуется обеспечение безопасности и декабря 2009 г. 22.
конфиденциальности данных, которые не 23Научные базы данных и проект SciDB
могут гарантироваться за счет наличия (2). Модель данных вложенных многомерных
физического разграничения машин или сетей массивов Ориентированные на научные
Следовательно, облачные сервисы расчеты примитивные операции, такие как
обеспечивают плодородную почву для усилий смещение координатной сетки Поддержка
по объединению и ускорению исследований, информации об источниках данных
выполняемых сообществом баз данных в этих Возможность обработки данных без их
областях. Московская секция ACM SIGMOD, 24 загрузки в базу данных Именованные версии
декабря 2009 г. 11. Поддержка неточных данных. Московская
12Mapreduce и параллельные системы баз секция ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 23.
данных (1). Майкл Стоунбрейкер и др. (2009 24Научные базы данных и проект SciDB
г.) A Comparison of Approaches to (3). Проект рассчитан на два года
Large-Scale Data Analysis, SIGMOD Разрабатывается на основе подхода open
International Conference on Management of source Источники финансирования туманны
Data, 2009 Сейчас спонсорами являются eBay, Vertica,
http://citforum.ru/database/articles/mr_vs MicroArts Старшие руководители надеются на
dbms/ До поры до времени представители поддержку NSF Будет ли помогать Россия?
старшего и среднего поколений сообщества Московская секция ACM SIGMOD, 24 декабря
баз данных ограничивались ворчанием в 2009 г. 24.
адрес MapReduce Ворчание «стариков» больше 25Заключение. Хотим мы или не хотим,
других ворчали Майкл Стоунбрейкер и Дэвид создается новый мир баз данных Сменит ли
Девитт выразилось в инициировании ими он старый мир, или они будут
чрезвычайно интересного проекта по сосуществовать, пока неясно Посмотрим, что
практическому сравнению технологии будет после конца кризиса Полный текст
MapReduce с технологиями параллельных СУБД доклада на
категории sharing nothing. Московская http://citforum.ru/database/articles/epoch
секция ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 12. . Московская секция ACM SIGMOD, 24 декабря
13Mapreduce и параллельные системы баз 2009 г. 25.
данных (2). Статья написана предельно 26С Рождеством и Новым годом! Московская
объективно В ней подчеркивается ряд секция ACM SIGMOD, 24 декабря 2009 г. 26.
Год эпохи перемен в технологии баз данных.ppt
http://900igr.net/kartinka/informatika/god-epokhi-peremen-v-tekhnologii-baz-dannykh-226436.html
cсылка на страницу

Год эпохи перемен в технологии баз данных

другие презентации на тему «Год эпохи перемен в технологии баз данных»

«Проектирование баз данных» - Создание структуры базы данных и заполнение. Проектирование баз данных. Организация информации в табличную форму. Таблица может быть: Хорошо нормализованной Плохо нормализованной. Плохо нормализованная таблица. Этапы создания базы данных. Нормализованная база данных. Задание структуры базы данных. Нормализация.

«Практические работы по базам данных» - Создание связей между таблицами. Информационные системы и базы данных. Построение модели данных. 5. Создание базы данных в среде MS Access. Сохранить запрос. Цель работы: обучение самостоятельной разработке многотабличной БД. Практическая работа №5 Создание запросов. Открыть закладку «запросы»; выполнить команду Создать, выбрать «Конструктор».

«Развитие баз данных» - Вполне работоспособные приложения, разработанные, например, на Clipper, работали на PC 286. Второй этап - эпоха персональных компьютеров. Первый этап — базы данных на больших ЭВМ. Особенности третьего этапа. Вторая область использования вычислительной техники возникла несколько позже первой. 3. Зависимость структур данных и прикладных программ.

«Информация баз данных» - Что означает термин «базы данных»? Базы данных. Перечислите некоторые типы полей в реляционной базе данных. В каком виде хранятся данные в реляционной базе? Что представляет собой «поле» и «запись» в реляционной базе данных? Какие бывают модели баз данных? Ключ. Контрольные вопросы: Пример реляционной базы данных:

«Резервное копирование базы данных» - Еще один способ создания резервной копии в реальном времени. Все изменения в базе данных сразу же отражаются в тени. Создание тени. Простое копирование базы данных. Данный способ не рекомендуется использовать при подключенных пользователях. И нажимаем кнопку Открыть. Восстановление базы данных из бекапа.

«Создание базы данных» - Создание отчета с помощью мастера. Создание базы данных в СУБД Access. В появившемся диалоговом окне вводим значение параметра и тип данных. Чтобы создать запрос с параметром выполняем команду Запрос, Параметры. В строке Условие отбора: вводим условия для выбранных полей. Создание таблицы в режиме конструктора.

Базы данных

19 презентаций о базах данных
Урок

Информатика

130 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по информатике > Базы данных > Год эпохи перемен в технологии баз данных