2 - nozioni teoriche II

Un database è un insieme di dati gestito e organizzato da un software specifico chiamato DataBase Management System (DBMS) ovvero uno strato software che si frappone tra l'utente e i dati veri e propri che gestisce grandi quantità di dati persistenti e condivisi.

Grazie a questo strato intermedio, l'utente e le applicazioni non accedono direttamente ai dati (rappresentazione fisica) ma alla loro rappresentazione logica che non deve essere modificata nel tempo.

I DBMS operano a due livelli:

• modello logico dell'archivio, come si interfaccia il DBMS con l'utente;
• struttura reale dei dati memorizzati sul disco sfruttando il file system

ASTRAZIONE

• LIVELLO FISICO: formato dalle strutture di memoria di massa e dai dati che esse contengono
• LIVELLO CONCETTUALE: formato dalla definizione della struttura logica dell'archivio mediante un modello astratto. Il modello E-R costituito da entità e relazioni, ogni entità possiede degli attributi che contengono le informazioni relative a quel particolare soggetto.
• LIVELLO ESTERNO: garantisce la sicurezza e consente all'utente l'accesso ai dati a più utenti (viste logiche - creazione di accessi e navigazioni personalizzate)

SICUREZZA

• CIFRATURA O CRIPTAGGIO: i dati possono essere interpretati solo attraverso l'uso di una chiave di lettura o di modifica segreta.
• PARTIZIONAMENTO: suddivisione del database che avviene in sezioni con sensibilità differenti. Aumenta la ridondanza ma garantisce l'INTEGRITA', consente l'accesso a una sola sezione del DB.
• LOCK DI INTEGRITA': i dati vengono marcati attraverso etichette che definiscono la sensibilità e i permessi di accesso in modo da proteggere le informazioni da modifiche accidentali o da accessi non autorizzati.
• FRONT END FIDATO: o anche TECNICA MULTILIVELLO o GUARDIA. L'utente deve passare attraverso due "filtri" per accedere ai dati FRONT END - FIDATO
• FINESTRE E VISTE: l'utente può avere accesso solo a una finestra che è un sottoinsieme dei dati, non accede a tutti i dati del DB.

ARCHITETTURA

• modello gerarchico
• modello reticolare
• modello relazionale
• modello ad oggetti
• modello XML

SERVIZI

• PERSISTENT STORAGE: permette la memorizzazione di grandi quantità di dati garantendo una flessibilità elevata.
• PROGRAMMING INTERFACE: permette agli utenti di accedere e modificare i dati attraverso un potente linguaggio di interrogazione:
• TRANSACTION MANAGEMENT: permette l'accesso concorrente ai dati evitando crash di sistema o dell'applicazione.

DATABASE DI RETE - accesso ai dati

• STAND-ALONE: presenti su sistemi che gestiscono dati di piccole dimensioni (uso personale). Risiede interamente sulla macchina che lo ospita e garantisce ai dati un solo utente della workstation (es. LibreOffice Base).
• TERMINAL SERVER: i dati e le procedure sono concentrati su una macchina centrale (mainframe), in tal modo gli utenti possono interagire con i dati tramite i terminali collegati al computer centrale (usato in grandi aziende)
• CLIENT SERVER: evoluzione del terminal server. Le fasi di comunicazione tra client e server sono tre:
  1. instaurazione della connessione remota: prevede l'autenticazione del client per garantire la sicurezza;
  2. richiesta del client che rimane in attesa di una risposta del server che deve determinare se è in grado di evaderla;
  3. risposta da parte del server per il servizio richiesto oppure con un messaggio di errore

DATA WAREHOUSE

Per consentire la consultazione dei dati provenienti da svariati sistemi operativi e da differenti applicazioni è importante realizzare un data warehouse (raccolta di dati orientata ad argomenti, integrata, variabile nel tempo e non volatile, che diventa la base da cui far partire le attività di supporto decisionale e analisi dei dati).

All’interno di un’azienda la struttura dei dati viene progettata per ottimizzare diversi processi quali, per esempio, l’emissione di un nuovo ordine, la ricerca anagrafica di un cliente, l’inserimento di una nuova fattura, il carico e lo scarico del magazzino ecc.

I dati presenti nel data warehouse devono essere coerenti tra loro anche se provenienti da applicazioni progettate per scopi diversi.

tipologie

Esistono due tipi fondamentali di data warehouse:

• DATA WAREHOUSE AZIENDALI includono informazioni estese a tutta l'azienda. In genere sono composti da varie aree di argomenti e soggetti, come i clienti, le vendite, gli acquisti e vengono utilizzati per decisioni sia tattiche sia strategiche. Un data warehouse aziendale può avere dimensioni che vanno dalle centinaia di gigabyte a qualche decina di terabyte di dati, e può essere molto costoso e oneroso a livello di tempi di sviluppo e gestione.
• DATA MART: sono specializzati per l’utilizzo in un solo settore dell’azienda che può essere per esempio l’area marketing o l’area logistica, e che contengono un sottoinsieme di dati aziendali.

A differenza dei data warehouse aziendali, i data mart vengono in genere sviluppati “bottom - up” dalle risorse del reparto per un’applicazione specifica di supporto decisionale o per gruppi di utenti specifici. Le informazioni di un data mart possono essere un sottoinsieme di un data warehouse aziendale (data mart dipendente), oppure più frequentemente derivano direttamente dalle fonti dati operative (data mart indipendente).