Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Скорость операций обновления данных (вставка, обновление, удаление)

Читайте также:
  1. Cистема управления базами данных MS Access.
  2. III. Стадия формальных (пропозициональных) операций (12—15 лет).
  3. III. Стадия формальных (пропозициональных) операций (12—15 лет).
  4. IV. Сбор анамнестических данных и проведение общего осмотра больных с поражением сосудов артериального и венозного русла.
  5. Автоматизация учета финансово-расчетных операций и сводного учета
  6. Адекватность имитационных моделей. Валидация выходных данных всей имитационной модели.
  7. Алгебраические свойства операций над множествами
  8. Анализ данных наблюдения и опроса
  9. Анализ данных об исполнении документов
  10. АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОВТОРНЫХ И СРАВНИТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
  11. Анализ и интерпретация данных тестирования
  12. Анализ и оценка данных перкуссии и аускультации сердца спортсмена. Физиологические критерии тренированности.



Легкость разработки и сопровождения базы данных

Адекватность базы данных предметной области

Критерии оценки качества логической модели данных

Цель данного раздела – описать некоторые принципы построения хороших логических моделей данных. Хороших в том смысле, что решения, принятые в процессе логического проектирования приводили бы к хорошим физическим моделям и в конечном итоге к хорошей работе базы данных.

Для того чтобы оценить качество принимаемых решений на уровне логической модели данных, необходимо сформулировать некоторые критерии качества в терминах физической модели и конкретной реализации и посмотреть, как различные решения, принятые в процессе логического моделирования, влияют на качество физической модели и на скорость работы базы данных.

Конечно, таких критериев может быть очень много и выбор их в достаточной степени произволен. Мы рассмотрим некоторые из таких критериев, которые являются безусловно важными с точки зрения получения качественной базы данных:

· Адекватность базы данных предметной области

· Легкость разработки и сопровождения базы данных

· Скорость выполнения операций обновления данных (вставка, обновление, удаление кортежей)

· Скорость выполнения операций выборки данных

База данных должна адекватно отражать предметную область. Это означает, что должны выполняться следующие условия:

1. Состояние базы данных в каждый момент времени должно соответствовать состоянию предметной области.

2. Изменение состояния предметной области должно приводить к соответствующему изменению состояния базы данных

3. Ограничения предметной области, отраженные в модели предметной области, должны некоторым образом отражаться и учитываться базе данных.

Практически любая база данных, за исключением совершенно элементарных, содержит некоторое количество программного кода в виде триггеров и хранимых процедур.

Очевидно, что чем больше программного кода в виде триггеров и хранимых процедур содержит база данных, тем сложнее ее разработка и дальнейшее сопровождение.

На уровне логического моделирования мы определяем реляционные отношения и атрибуты этих отношений. На этом уровне мы не можем определять какие-либо физические структуры хранения (индексы, хеширование и т.п.). Единственное, чем мы можем управлять – это распределением атрибутов по различным отношениям. Можно описать мало отношений с большим количеством атрибутов, или много отношений, каждое из которых содержит мало атрибутов. Таким образом, необходимо попытаться ответить на вопрос - влияет ли количество отношений и количество атрибутов в отношениях на скорость выполнения операций обновления данных. Такой вопрос, конечно, не является достаточно корректным, т.к. скорость выполнения операций с базой данных сильно зависит от физической реализации базы данных. Тем не менее, попытаемся качественно оценить это влияние при одинаковых подходах к физическому моделированию.



Основными операциями, изменяющими состояние базы данных, являются операции вставки, обновления и удаления записей. В базах данных, требующих постоянных изменений (складской учет, системы продаж билетов и т.п.) производительность определяется скоростью выполнения большого количества небольших операций вставки, обновления и удаления.

Рассмотрим операцию вставки записи в таблицу. Вставка записи производится в одну из свободных страниц памяти, выделенной для данной таблицы. СУБД постоянно хранит информацию о наличии и расположении свободных страниц. Если для таблицы не созданы индексы, то операция вставки выполняется фактически с одинаковой скоростью независимо от размера таблицы и от количества атрибутов в таблице. Если в таблице имеются индексы, то при выполнении операции вставки записи индексы должны быть перестроены. Таким образом, скорость выполнения операции вставки уменьшается при увеличении количества индексов у таблицы и мало зависит от числа строк в таблице.

Рассмотрим операции обновления и удаления записей из таблицы. Прежде, чем обновить или удалить запись, ее необходимо найти. Если таблица не индексирована, то единственным способом поиска является последовательное сканирование таблицы в поиске нужной записи. В этом случае, скорость операций обновления и удаления существенно увеличивается с увеличением количества записей в таблице и не зависит от количества атрибутов. Но на самом деле неиндексированные таблицы практически никогда не используются. Для каждой таблицы обычно объявляется один или несколько индексов, соответствующий потенциальным ключам. При помощи этих индексов поиск записи производится очень быстро и практически не зависит от количества строк и атрибутов в таблице (хотя, конечно, некоторая зависимость имеется). Если для таблицы объявлено несколько индексов, то при выполнении операций обновления и удаления эти индексы должны быть перестроены, на что тратится дополнительное время. Таким образом, скорость выполнения операций обновления и удаления также уменьшается при увеличении количества индексов у таблицы и мало зависит от числа строк в таблице.

Можно предположить, что чем больше атрибутов имеет таблица, тем больше для нее будет объявлено индексов. Эта зависимость, конечно, не прямая, но при одинаковых подходах к физическому моделированию обычно так и происходит. Таким образом, можно принять допущение, что чем больше атрибутов имеют отношения, разработанные в ходе логического моделирования, тем медленнее будут выполняться операции обновления данных, за счет затраты времени на перестройку большего количества индексов.





Дата добавления: 2014-12-23; Просмотров: 88; Нарушение авторских прав?;


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Читайте также:



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2017) год. Не является автором материалов, а предоставляет студентам возможность бесплатного обучения и использования! Последнее добавление ip: 54.196.72.162
Генерация страницы за: 0.009 сек.