데이터베이스. 주제에 대한 짧은 소개

데이터베이스는 동시에 가장 많이 사용되는 구성 요소와 가장 적게 사용되는 구성 요소 중 하나입니다. 정보 기술 전문가에게 없어서는 안될 도구라는 것은 사실입니다. 그러나컴퓨터로 작업하는 사용자의 경우 활용도가 낮다고 말할 수 있습니다. 예를 들어이 블로그를 탐색하고 댓글을 달 때 포함 된 애플리케이션에 있지 않는 한.

스프레드 시트를 사용하는 것이 더 직관적이고 더 많은 문서를 사용할 수 있다는 것은 사실입니다. Microsoft 자체는 Access에 대한 책을 한 권만 발행했으며 인증 시험 준비에 관한 책입니다. LibreOffice Base의 경우 사용 가능한 문서 (영문)가 버전 6.4에 도달합니다.

하지만, 더 큰 학습 곡선은 숫자가 아닌 데이터 작업에 이상 적이기 때문에 이점으로 보상됩니다.

데이터베이스는 무엇입니까?

데이터베이스는 특정 방식으로 구조화되고 전자적으로 저장된 데이터 모음과. 데이터베이스 관리자라는 프로그램을 통해 추가, 수정 및 제거를 용이하게합니다. 일부 데이터베이스 유형은 쿼리를 허용하는 특정 프로그래밍 언어를 사용합니다.

분류

위치에 따라

• 중앙 집중식 데이터베이스 : 단일 위치에 위치, 저장 및 유지 관리. 이것은 사용자가 액세스하기 위해 동일한 위치에 있어야한다는 것을 의미하지 않습니다.
• 분산 데이터베이스 : 이것은 실제로 서로 다른 물리적 위치에있는 서로 다른 데이터베이스그들은 마치 마치 마치 하나 인 것처럼 일하게 만드는 관리자와 합류합니다.

데이터 간의 관계를 설정하는 방법에 따라

• 관계형 :이 유형의 데이터베이스에서 행과 열의 형태로 구성됩니다.
• 객체 지향 : 여기서 데이터는 객체 형태로 저장됩니다. 이러한 개체는 데이터로 수행 할 작업을 정의하는 속성과 메서드를 할당하여 데이터베이스에 저장됩니다.
• 그래프 지향 : 그래픽 스키마 이론 데이터 간의 관계를 저장, 매핑 및 쿼리합니다.
• NoSQL : 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있습니다.반 구조적입니다.
• 문서 지향 : 이전 유형의 하위 유형입니다. 데이터를 행과 열에 저장하는 대신 문서를 사용하여 데이터를 저장하고 검색합니다. 이러한 문서는 JSON 또는 XML과 같은 표준을 사용하여 데이터를 구성합니다.

방향에 따라

• OLTP : 그들은 데이터베이스입니다 트랜잭션 처리 지향데이터 입력, 수정 및 삭제 기능을 포함합니다.
• OLAP : 이러한 데이터베이스는 결론을 도출 할 수 있도록 데이터 분석 지향.

다른 유형

• 자율성 : 클라우드 기반이며 기계 학습을 사용하여 데이터베이스 작업 자동화  관리자가 기존 데이터베이스에서 수행하는 보안, 백업, 업데이트 및 기타 일상적인 관리 작업.
• 데이터웨어 하우스 : 기업 부문에 초점을 맞춘 데이터베이스입니다. 여러 소스의 정보를 통합하고 정제하여 정보를 처리하고 분석합니다. d다른 관점에서 고속으로.

개방형 대 독점 데이터베이스

이 블로그에서 둘의 차이점을 명확히하는 것은 의미가 없습니다. 두 가지 사용이 어떻게 배포되는지 보는 것이 흥미 롭다면. 최신 통계에 따르면 가장 많이 사용되는 5 개 중 3 개는 오픈 소스입니다. 좋은 소식은 두 가지 오픈 소스입니다. PostgreSQL과 MongoDB는 인상적인 성장을 보였습니다. 각각 44,02 % 및 25,62 %.

마이크로 소프트 SQL 서버 (독점)가 70,81 %의 하락을 기록한 반면, 주요 제품인 오라클은 28,08 %의 하락을 기록했습니다. 가장 인기있는 오픈 소스 솔루션 인 MySQL도 그다지 좋지 않았습니다. 점수 판에서 24,28 %를 기록했습니다.

어쨌든, 이 통계 핀셋으로 가져 가야합니다. 각 데이터베이스 엔진의 위치를 ​​계산하는 소스는 다음과 같습니다.

• 검색 엔진의 결과 수입니다.
• Google 트렌드에 따른 검색 빈도.
• 기술 질문 및 답변 포털에 대한 쿼리 수입니다.
• 구인 건수.
• 전문 프로필에서 언급되는 빈도.
• 소셜 네트워크의 멘션 수.