Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art

Save this PDF as:

WORD PNG TXT JPG

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art"

Alajos Lukács
3 évvel ezelőtt
Látták:

Átírás

1 Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán

2 Osztott adatbázisok

3 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

4 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

(robusztusabb) Moduláris tervezés, rugalmas konfigurálás (skálázhatóság) Egyszerűbb

5 Adatbázisok a felhőben

6 A felhő Mi az a felhő? A felhő modelljei: IaaS (Infrastrktúra, mint szolgáltatás) Amazon EC2, Windows Azure VM, Google Compute Engine PaaS (Platform, mint szolgáltatás) Windows Azure, Google AppEngine, Cloud Foundry SaaS (Szoftver, mint szolgáltatás) Google Apps, Facebook, Microsoft Office 365, OnLive

Windows Azure VM, Google Compute Engine PaaS (Platform, mint szolgáltatás)

7 Adatbázisok a felhőben Adatbázis virtuális gépen Oracle DB, PostgreSQL, MySQL, CouchDB,... Adatbázis mit szolgáltatás Amazon Dynamo, Google App Engine Store, Microsoft SQL Azure

8 Adatbázis hozzáférés

9 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 (Java Database Connectivity) FDO (Feautre Data Objects)

fájlokhoz is hozzáférhetünk (pl. CSV, XLS, stb.

10 Szabványos meghajtók C/C++ Matlab, PHP, Ruby,... Java,.NET,... Meghajtó (ODBC, JDBC, FDO,...) PostgreSQL, MySQL,... Microsoft Jet (Access) CSV, egyéb... Téradatok, Téradatbázisok (FDO esetén)

11 Adatbázis elérés Matlab-ból Database Toolbox ODBC és JDBC támogatás Táblák mátrixba fel- és letöltése Database Explorer App

12 Adatbázis elérés Matlab-ból (JDBC) % 1. JDBC drivert letölteni, pl.: PostgreSQL: % 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', 'password',... 'org.postgresql.driver',... 'jdbc:postgresql://localhost/'); % 5. Ellenőrizzük, hogy a kapcsolat sikeres volt-e (opc.) ping(conna);

) Logintimeout(5); setdbprefs('datareturnformat','cellarray'); % Kapott adatok típusa % 4.

13 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);

14 Félig-struktúrált adatbázisok

15 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 Model), XML (Extnesible Markup Language)

Az adat átvitel portolható A lekérdezések nem olyan hatékonyak, mint az

16 XML Szabványos Formátuma Tag: <valami></valami> Önlezáró tag: <valami/> A tagek egymásba ágyazhatók, de nem lehetnek átfedők pl.: <valami1> <valami2> </valami2> </valami1> Egyetlen gyökér elem XML deklaráció, feldolgozó utasítások és megjegyzések XML Séma: XSD XHTML

: <valami1> <valami2> </valami2> </valami1> Egyetlen gyökér elem

17 XML Wikipédiáról: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Recept név="kenyér" elk_idő="5 perc" sütés_idő="3 óra"> <cím>egyszerű kenyér</cím> <összetevő mennyiség="3" egység="csésze">liszt</összetevő> <összetevő mennyiség="10" egység="dekagramm">élesztő</összetevő> <összetevő mennyiség="1.5" egység="csésze">meleg víz</összetevő> <összetevő mennyiség="1" egység="teáskanál">só</összetevő> <Utasítások> <lépés>keverj össze minden összetevőt, aztán jól gyúrd össze!</lépés> <lépés>fedd le ruhával és hagyd pihenni egy óráig egy meleg szobában! </lépés> <lépés>gyúrd össze újra, helyezd bele egy bádog edénybe, aztán süsd meg a sütőben!</lépés> </Utasítások> </Recept>

mennyiség="10" egység="dekagramm">élesztő</összetevő> <összetevő mennyiség="1.

18 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

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

20 Back to the future

21 Dokumentum orientált adatbázisok Dokumentumokat tárolunk Szabványos formátumban XML, JSON, stb... vagy bináris: PDF, MS Office, stb... Minden dokumentum egy egyedi azonosítóval rendelkezik (pl.: URI)

22 Példák Hallgatók Évfolyamátlag Évfolyamátlag 4 felett v1 (where) Évfolyamátlag 4 felett v2 (having) Vízlefolyás Terület Lefolyás intenzitás Tárolt eljárás

23 Köszönöm a figyelmet! Adatbázis rendszerek

Hasonló dokumentumok

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