Классификация БД по изменению данных

Эта классификация основана на технологиях использования данных, которые скапливались в огромном количестве, и в дальнейшем используются для различных запросов пользователей, в том числе и аналитических.

Статические базы данных.

В статических БД частота обновления данных много ниже частоты считывания, поэтому они являются затратными по времени. Иначе говоря, данные напрямую не связаны со временем. Примером могут служить анкетные данные, которые используются чаще, чем изменяются. Именно для статических БД изначально строилась теория баз данных.

В статических БД данные чаще изменяются, чем добавляются. В связи с этим, основным требованием стало простота обновления, что достигалось разделением таблиц на несколько в процессе нормализации.

Для статических БД была разработана OLTP технология, с помощью которой осуществлялась работа с данными. OnLine Transaction Processing – это транзакционная система, которая осуществляет обработку транзакций в реальном времени. Иначе говоря, это обработка данных группой последовательных операций с базой данных. OLTP-системы использовались в относительно малых БД, в которых происходило медленное изменение информации. Например, для использования аналитических запросов, конечный пользователь мог ждать неопределенно долгое время, что, в некоторых случаях, приводило к потерям актуальности вопроса вследствие быстроты решения.

Динамические базы данных.

В динамических БД частота обновления и считывания данных соизмеримы. Время, в таких базах, выступает в качестве понятия момента времени (дата) или интервала времени (семестр, месяц, год). Например, данные об успеваемости студентов за время обучения.

В динамических БД характерно не изменение данных, а добавление, в связи с чем, процедура нормализации теряет свою значимость, точнее она в основном имеет первую – основополагающую форму .

Для динамических БД была разработана OLAP технология, которая являлась решением вопроса о большом количестве хронологической информации, и решала вопрос времени отклика системы на запрос, особенно аналитического характера. Например, если деканату требуются детальные данные студентов отличников за последние три семестра, то БД с системой OLAP справлялась намного быстрее предшественницы.

На примере сравнения статического и динамического анализов, приведенные в таблице 1, можно увидеть разницу в работе с базой данных конечного пользователя, что является главной задачей создания БД по мнению Кодда.

Таблица 1

Между OLAP и OLTP существует связь, которая проиллюстрирована на рисунке: