Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art

Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Molnár Bence

Szerkesztette: Koppányi Zoltán

Osztott adatbázisok

Osztott rendszerek —

Mi is ez?

—

Mi teszi lehetővé?

—

—

—

Nagy sebességű hálózat

—

Egyre olcsóbb, és gyorsabb processzorok

Alkalmazásának okai: —

Gazdaságosság (vs. Szuperszámítógép)

—

Hatalmas számítási kapacitás

—

Nagyobb megbízhatóság

—

Különböző megoldások összekapcsolása (SOA)

Kihívások, megoldások

Elosztott adatbázisok —

Fizikailag különböző helyen tároljuk az adatokat, logikailag azonban egységes

—

Előnyök:

—

—

Kommunikációs költség csökkenése

—

Csomópont kiesése esetén is elérhető (robusztusabb)

—

Moduláris tervezés, rugalmas konfigurálás (skálázhatóság)

—

Egyszerűbb karbantartás

Hátrányok: —

Bonyolultabb rendszer

—

Többféle hardver és szoftver megoldás

—

Bonyolult jogosultság kezelés

Adatbázisok a felhőben

A felhő —

Mi az a felhő?

—

A felhő modelljei: —

IaaS (Infrastrktúra, mint szolgáltatás) Amazon EC2, Windows Azure Compute Engine PaaS (Platform, mint szolgáltatás)

—

—

Windows Azure, Google AppEngine, Foundry SaaS (Szoftver, mint szolgáltatás)

—

—

VM,

—

Google

Cloud

Google Apps, Facebook, Microsoft Office 365, OnLive

A felhő

A felhő

Adatbázisok a felhőben — Adatbázis —

Oracle DB, CouchDB,...

— Adatbázis —

virtuális gépen PostgreSQL,

MySQL,

mit szolgáltatás

Amazon Dynamo, Google Store, Microsoft SQL Azure

App

Engine

Adatbázis hozzáférés

Szabványos meghajtók — Cél:

adatbázis és operációs független módon az adatbázisok kezelése

— Szabványos

meghajtók (driver)

— Nem

csak adatbázisokhoz, de fájlokhoz is hozzáférhetünk (pl. CSV, XLS, stb...)

— ODBC

(Open Database Connectivity): MS által támogatott

— JDBC — FDO

(Java Database Connectivity)

(Feautre Data Objects)

Szabványos meghajtók C/C++

Matlab, PHP, Ruby, ...

Java, .NET, ...

Meghajtó (ODBC, JDBC, FDO, ...)

PostgreSQL, MySQL, ...

Microsoft Jet (Access)

CSV, egyéb...

Téradatok, Téradatbázisok (FDO esetén)

Adatbázis elérés Matlab-ból — Database — ODBC

Toolbox

és JDBC támogatás

— Táblák

mátrixba fel- és letöltése

— Database

Explorer App

Adatbázis elérés Matlab-ból (JDBC) % 1. JDBC drivert letölteni, pl.: PostgreSQL: http://jdbc.postgresql.org/download.html % 2. JAR fájlt hozzá kell adni a classpth.txt-hez % 3. Beállítani a kapcsolódáshoz rendelt lejárati időt (opc.) Logintimeout(5); setdbprefs('DataReturnFormat','cellarray'); % Kapott adatok típusa % 4. Kapcsolódás az adatbázishoz connA=database('database', 'username', 'org.postgresql.Driver', ...

'password',...

'jdbc:postgresql://localhost/'); % 5. Ellenőrizzük, hogy a kapcsolat sikeres volt-e (opc.) ping(connA);

Adatbázis elérés Matlab-ból (JDBC) % 6. Lekérdezés futattása selCols = ['packetid, b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6']; cursorA=exec(connA, [' select ' selCols ' from exp1']); % 7. Adatok megszerzése a lekérdezésből %cursorA=fetch(cursorA, 10); cursorA=fetch(cursorA); % 8. Adatok kinyerése DataMat = cursorA.Data; % 9. Kapcsolat és kurzor zárása (erőforrás felszabadítás) close(cursorA); close(connA);

Félig-struktúrált adatbázisok

Jellemzők — Nincs

külön választva az adat és a séma

— Előnyök: —

A séma nem köti meg az információt

—

Flexibilis formátum: a séma könnyen változtatható

—

Az adat átvitel portolható

—

A lekérdezések nem olyan hatékonyak, mint az SQL esetén

—

pl.: OEM (Object Exchange (Extnesible Markup Language)

Model),

XML

XML — Szabványos — Formátuma —

Tag:

—

Önlezáró tag:

—

A tagek egymásba ágyazhatók, de nem lehetnek átfedők pl.:

—

Egyetlen gyökér elem

—

XML deklaráció, feldolgozó utasítások és megjegyzések

—

XML Séma: XSD

—

XHTML

XML Wikipédiáról: Egyszerű kenyér <összetevő mennyiség="3" egység="csésze">Liszt <összetevő mennyiség="10" egység="dekagramm">Élesztő <összetevő mennyiség="1.5" egység="csésze">Meleg víz <összetevő mennyiség="1" egység="teáskanál">Só Keverj össze minden összetevőt, aztán jól gyúrd össze! Fedd le ruhával és hagyd pihenni egy óráig egy meleg szobában! Gyúrd össze újra, helyezd bele egy bádog edénybe, aztán süsd meg a sütőben!

XQuery — Lekérdező

nyelv

— XPATH — FLWOR

kifejezések:

—

FOR $valt IN kif_csompont_halmaz

—

LET $valt_egyetlen_ertek := kif_ertek

—

WHERE kif_szelekcio

—

ORDER BY kif_rendezes

—

RETURN kif_eredmeny

XQUERY példa for $product in doc("catalog.xml")/catalog/product let $name := $product/name where $product/@dept = "ACC" order by $name return $name

Dokumentum orientált adatbázisok — Dokumentumokat — Szabványos

tárolunk

formátumban

XML, JSON, stb... — vagy bináris: PDF, MS Office, stb... — Minden dokumentum egy egyedi azonosítóval rendelkezik (pl.: URI) —

Házi rendszer

Kérdésfelvetések —

Elemzéshez adatra van szükség —

Adatforrás?

—

Elemzés értéket képvisel

—

Privacy – személyiségi jogok —

Szolgáltató

—

3rd-party

—

Man in the middle Free wifi — HTTP/HTTPS Több helyen használt jelszó —

—

— —

Több adatbázishoz való hozzáférés Direkt összekapcsolt account

Relációs adatbázis séma diagram

Elemzési lehetőségek —

—

Házi statisztika —

Beadott/Átnézett… feladatok száma

—

Osztályozás: átlag, min, max, sorsolás

ZH statisztika —

Javított dolgozatok száma

—

Osztályzás: átlag, min, max

—

A/B csoport: db, nehézség

—

Házi-ZH korreláció

—

Házi beadási időpont és minőség közti korreláció

—

Idő alapú statisztika (aktivitás)

—

Lakhely, évfolyam, nemek, szobatársak szerinti statisztika

—

GPS, IP alapú statisztika

—

Platform, böngésző statisztika

Lekérdezések —

Hallgatók száma: 168 [83] [75] [5] [4] [1]

—

Beadott 1. feladatok száma: 160 (529 verzió)

—

1. feladathoz csatolt fájlok száma: 152 (296 verzió)

—

Átnézett 1. feladatok száma: 160

—

Beadott 2. feladatok száma: 3 (3 verzió)

—

Átnézett 2. feladatok száma: 0

—

Üzenetek száma: 50

—

Javított ZH-k száma: 101 min: 11 max: 49 átlag: 35.42

—

Oldalletöltés: 12163 hit

—

Bináris adatmennyiség: 205.95 MB

Aktivitás

Köszönöm a figyelmet! Adatbázis rendszerek