در این مقاله ، شما به بانکهای اطلاعاتی ، بانکهای اطلاعاتی معاملاتی و مؤلفه های انطباق اسید آشنا می شوید. شما می آموزید که معاملات پایگاه داده چیست ، راه هایی برای بهینه سازی عملکرد پایگاه داده تراکنش و برخی از پایگاه داده های معاملاتی محبوب.
فهرست مطالب
آشنایی با پایگاه داده ها
یک بانک اطلاعاتی مجموعه ای از داده ها است که به صورت ساختاری سازماندهی شده است. آنها امکان تجزیه و تحلیل اطلاعات الکترونیکی و بازیابی را فراهم می کنند. به دلیل وجود بانکهای اطلاعاتی ، روند کار با داده ها تا حد زیادی ساده شده است.
به عنوان نمونه از موجودیت رسانه های اجتماعی غول پیکر ، فیس بوک استفاده کنید. این باید بتواند اطلاعات را در مورد کاربران ، آشنایان آنها ، فعالیت های عضویت ، ایمیل ، تبلیغات و موارد دیگر ذخیره ، تغییر و نمایش دهد ، که بدون پایگاه داده نمی توانست امکان پذیر باشد. در زمان امروز ، هیچ نهاد کار نمی تواند بدون اتخاذ پایگاه داده زنده بماند.
آشنایی با پایگاه داده های معامله ای
یک پایگاه داده معامله ای یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) است که در صورت عدم انجام صحیح ، می تواند معامله یا فعالیت پایگاه داده را معکوس یا مقیاس کند. اگرچه رویه های پایگاه داده معاملاتی قبلاً یک عملکرد نادر بودند ، اما برتری سیستم های پایگاه داده رابطه ای اکنون آنها را قادر می سازد.
یک معامله پایگاه داده در یک ماتریس داده شامل یک یا چند دستورالعمل و سوالات مدیریت داده است که هر کدام سوابق دسترسی و نوشتن را دارند. این پایگاه داده های معامله ای می توانند حجم گسترده ای از داده ها را در زندگی ، ترجیحات و خریدهای خصوصی ما استخراج و اصلاح کنند.
داده های معامله ای ، برخلاف سایر انواع داده ها ، دارای یک مؤلفه مکانی هستند ، که دلالت بر این دارد که آیا به موقع است یا با زمان کمتر مفید شده است. به جای اینکه موضوع معاملات مانند مصرف یک کالای خوب یا مصرف کننده باشد ، بیشتر یک دستور استاندارد برای توصیف زمان ، مکان ، قیمت گذاری ، معاملات آنلاین ، مقادیر علامت گذاری و حجم مرتبط با آن حادثه خاص است ، به طور کلی درنقطه خرید
ویژگی های کلیدی پایگاه داده های معامله ای
ذکر شده در زیر برخی از ویژگی های اصلی بانکهای اطلاعاتی معاملاتی:
- دقت داده ها: پایگاه داده های معامله ای به گونه ای سازگار با اسید طراحی شده اند که تضمین می کند که تغییر در سیستم زنده مانده یا به همان ترتیب شکسته می شود و مقدار زیادی از امنیت داده ها را حفظ می کند. در نتیجه ، پایگاه داده های معاملاتی برای فعالیت های مالی که به مقدار زیادی از وفاداری داده نیاز دارند ضروری است.
- انعطاف پذیری: کاربران پایگاه داده می توانند در مورد داده های خاصی که در واقع داده های مهم یا جدا شده را لمس می کنند ، تغییراتی ایجاد کنند. رابط ها و معیارهای دسترسی به ذخیره سازی داده ها بدون اصلاح معماری اساسی سیستم می توانند ایجاد شوند. علاوه بر این ، معاملات بانک اطلاعاتی وقتی داده ها در یک زمینه محدود نگه داشته می شود ، ظرفیت بهتری برای بازیابی تاریخ می بخشد.
- سرعت: پایگاه داده های معاملاتی در اقداماتی که می توانند در میلی ثانیه انجام شود ، برتری دارند. این که آیا شما در مورد کلون معامله ای از سیستم پایگاه داده خود آماری را اجرا می کنید ، احتمالاً کلون تقریباً در هماهنگ سازی با سرور پایگاه داده است.
- پیگیری سیستم عامل ها: اگر شما نیاز به انتخاب بر اساس آماری دارید که در هنگام مدیریت خدمات پشتیبانی یا کل زیرساخت ها به همان اندازه امکان پذیر باشد ، کپی کردن روند تحقیق ممکن است بهترین راه حل باشد.
بیاموزید که چگونه یک انبار داده با یک پایگاه داده متفاوت است و کدام یک را برای استفاده خود ترجیح می دهید.
از داده های HEVO برای مهاجرت داده های یکپارچه به مقصد مورد نظر خود استفاده کنید
HEVO یک خط لوله داده بدون کد است که یک راه حل کاملاً مدیریت شده برای تنظیم ادغام داده ها از 100+ منبع داده (از جمله 30+ منابع داده رایگان) ارائه می دهد و به شما امکان می دهد تا مستقیماً داده ها را به یک انبار داده بارگیری کرده و آن را در یک ابزار BI تجسم کنیداز انتخاب شمااین جریان داده های شما را در عرض چند دقیقه و بدون نوشتن خط کد خودکار می کند. معماری تحمل گسل آن اطمینان می دهد که داده های شما ایمن و سازگار است. HEVO یک راه حل واقعاً کارآمد و کاملاً خودکار برای مدیریت داده ها در زمان واقعی و همیشه داده های آماده تجزیه و تحلیل را در اختیار شما قرار می دهد.
بررسی کنید که چه چیزی Hevo را شگفت انگیز می کند:
- ایمن: HEVO دارای یک معماری تحمل گسل است که تضمین می کند که داده ها به صورت ایمن و سازگار با از دست دادن داده های صفر اداره می شوند.
- مدیریت طرحواره: HEVO وظیفه خسته کننده مدیریت طرحواره را از بین می برد و به طور خودکار طرح داده های ورودی را تشخیص می دهد و آن را به طرح مقصد می رساند.
- یادگیری حداقل: HEVO ، با UI ساده و تعاملی ، برای مشتریان جدید بسیار ساده است که بتوانند روی آنها کار کنند و عملیات را انجام دهند.
- HEVO برای مقیاس ساخته شده است: با افزایش تعداد منابع و حجم داده های شما ، Hevo به صورت افقی مقیاس می کند و میلیون ها رکورد در دقیقه را با حداقل تأخیر اداره می کند.
- بار داده های افزایشی: HEVO امکان انتقال داده هایی را که در زمان واقعی اصلاح شده است ، امکان پذیر است. این کار استفاده کارآمد از پهنای باند را در هر دو انتها تضمین می کند.
- پشتیبانی زنده: تیم HEVO در طول ساعت در دسترس است تا از طریق چت ، ایمیل و تماس های پشتیبانی ، پشتیبانی استثنایی از مشتریان خود را گسترش دهد.
- نظارت زنده: HEVO به شما امکان می دهد تا جریان داده ها را رصد کنید و بررسی کنید که داده های شما در یک نقطه خاص از زمان قرار دارد.
درک معاملات پایگاه داده
معامله پایگاه داده را می توان به عنوان هر فرآیند که در آن اسناد ذخیره می شود ، تغییر می یابد یا "کنترل می شود" در یک سیستم تعریف شود. معامله پایگاه داده به طور مستقل از چندین اتوماسیون فرآیند دیگر اتفاق می افتد تا اطمینان حاصل شود که تمام داده های ذخیره شده در دسترس ، ایمن و سازگار است.
ضرورت ارائه مکانیسم نهایی یا اپراتور برای انتقال منسجم و منطقی داده ها به روشی محرمانه که توسط شرایط احتمالی گسل آسیب نمی بیند ، الهام بخش از انجام معاملات با یک پایگاه داده است. ویژگی های اساسی معامله بانک اطلاعاتی عبارتند از: اتمی ، منسجم ، منزوی و با دوام یا اسید برای مخفف.
درک معماری پایگاه داده معامله ای (انطباق اسید)
هر چهار ویژگی اسیدی از طریق معاملات اجرا می شوند: اتمی ، قوام ، انزوا و دوام:
1) پایگاه داده معامله: اتمی
اگر یک عملیات پایگاه داده نتواند به فرآیندهای فردی خود تقسیم شود ، به آن اتمی گفته می شود. معامله همچنین اتمی است زیرا تمام اقدامات انجام شده در داخل آن به طور همزمان می گذرد یا شکست می خورد. اگر هر عمل فردی در طی یک معامله انجام نشود ، کل معامله یک شکست تلقی شده و باید معکوس شود (یعنی به عقب برگردد).
2) پایگاه داده معاملات: قوام
یکی از مهمترین مزایای استفاده از معامله این است که داده ها را بدون توجه به موفقیت یا عدم موفقیت ، پایدار نگه می دارد. این تضمین می کند که شاید داده های به روز شده توسط معامله با کلیه الزامات ستون مطابقت داشته باشد و از امنیت داده ها اطمینان حاصل کند.
3) پایگاه داده معاملات: جداسازی
هر معامله جدا از دیگران نگه داشته می شود. در نتیجه ، یک معامله نباید در معاملات خاصی که به طور همزمان انجام می شود تأثیر بگذارد. به بیان متفاوت ، تغییر داده های انجام شده توسط یک معامله باید جدا از موارد انجام شده توسط معاملات بعدی باشد.
4) پایگاه داده معامله: دوام
تغییر داده هایی که در یک معامله تکمیل شده رخ می دهد ممکن است با توجه به آنچه ممکن است در پی آن باشد ، در سیستم ذخیره شود ، که این امر به دوام کمک می کند. ورودی برای هر معامله موفق به ورود به سیستم معامله پایگاه داده اضافه می شود.
ذخیره سازی/فروشگاه های مبتنی بر ردیف
ایده این است که اگر مشتری نیاز به یادگیری سابقه اطلاعات داشته باشد ، آنها تصمیم می گیرند که هر یک از اطلاعات موجود در مورد آن رکورد را استخراج کنند. پایگاه داده های معامله ای فروشگاه های ردیف هستند ، این بدان معناست که ستون کامل داده ها به صورت جمعی نگهداری می شود. یک پایگاه داده حاوی استعلام قبل از نمایش فقط ردیف های مشخص شده توسط جستجو ، هر ردیف داده را اسکن می کند.
از طرف دیگر ، سیستم های ذخیره سازی محاسباتی فروشگاه های ستون هستند که هر عنصر را به طور جداگانه پیگیری می کنند. از آنجا که انتشار به یک پایگاه داده تحلیلی نیاز به بارگذاری همزمان در ستون های متعدد دارد ، انبارهای داده تحلیلی برای خواندن طراحی شده اند اما هرگز برای نوشتن داده ها.
راه هایی برای بهینه سازی عملکرد پایگاه داده معاملاتی
ذکر شده در زیر 4 روش مختلف برای بهینه سازی عملکرد پایگاه داده معاملاتی وجود دارد:
1) شاخص های بهینه ایجاد کنید
هنگامی که به درستی انجام شد ، نمایه سازی ممکن است به شما در کاهش زمان بازیابی داده ها و بهبود سرعت کلی پایگاه داده کمک کند. ایندکس ها با ایجاد یک معماری داده ای که همه چیز را سازمان یافته نگه می دارد و جمع آوری اطلاعات را ساده تر می کند ، به این هدف می رسند. به عبارت دیگر ، نمایه سازی روش بازیابی داده ها را تسریع و ساده می کند و باعث صرفه جویی در وقت و تلاش شما می شود.
2) سطح حریم خصوصی
وقتی صحبت از بهینه سازی داده های معامله ای شما برای آمار می شود ، نزدیکترین گزینه پایین آمدن سطح انزوا است. سطح انزوا تعیین می کند که کدام فعالیت ها یک بانک اطلاعاتی را قفل می کنند ، بنابراین باعث کاهش تأخیر تکثیر می شود و استفاده از بانک اطلاعاتی از محدودیت های قفل را محدود می کند. این کار قابل قبول خواهد بود ، بنابراین شما فقط این پارامترها را در نسخه Discover تغییر می دهید.
3) مدیریت حافظه داده ها
هنگامی که مقدار زیادی از داده ها به مرور زمان به پایگاه داده ها منتشر می شوند ، سوابق در اشیاء اصلی پایگاه داده MySQL و همچنین روی دیسک شکسته می شوند. خنثی سازی دیسک باعث می شود داده های واقعی به صورت جمعی گروه بندی شوند و در نتیجه فعالیت های I/O سریعتر انجام شود که تأثیر قابل توجهی در پرس و جو سرویس و عملکرد پایگاه داده خواهد داشت.
4) مدل داده
پایگاه داده های جدولی برای مدیریت ماتریس داده های پراکنده ساخته شده اند ، به این معنی که تقریباً هنگام استفاده از ذخیره سازی ردیف به یک یا چند راه حل نیاز دارید. یک رویکرد برای کنار آمدن با این ، تقسیم ستون های جدول خود در جداول بی شماری است. این روش به کاهش تعداد ستون های مورد استفاده در هر پرس و جو کمک می کند. اگر یک مجموعه داده بسیار نازک داشته باشید ، ایجاد یک طرح ارزش-ATTRIBUTE-ATTRIBUTE ممکن است کمک کند ، اما به هزینه رویکردها می افزاید.
پایگاه داده های معامله ای محبوب
در زیر برخی از پایگاه های داده تراکنش های محبوب ذکر شده است:
1) SQLite
SQLite یک کتابخانه C است که شامل یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای است. SQLite یک پایگاه داده SQL مشتری نیست، برخلاف اکثر سیستم های مدیریت پایگاه داده دیگر. بلکه در محصول نهایی گنجانده شده است. بهترین گزینه برای گوشی هوشمند.
اطلاعات بیشتر در مورد SQLite را می توانید در اینجا بیابید.
2) اوراکل
در بین همه برنامه نویسان به دلیل سهولت استفاده، مستندات به خوبی نوشته شده و قابلیت های نوآورانه جدید مانند JSON از SQL شناخته شده است.
اطلاعات بیشتر در مورد Oracle را می توانید در اینجا بیابید.
3) MySQL
کسب‌وکارها می‌توانند با شبکه اجتماعی عمومی شروع کنند و بعداً به سیستم شرکتی روی بیاورند.
اطلاعات بیشتر در مورد MySQL را می توانید در اینجا بیابید.
4) مایکروسافت اکسس
این یک سیستم مدیریت پایگاه داده مایکروسافت است که موتور پایگاه داده خطی مایکروسافت جت، یک رابط کاربری و برنامه های نرم افزاری را ادغام می کند.
اطلاعات بیشتر در مورد Microsoft Access را می توانید در اینجا بیابید.
معایب پایگاه های داده تراکنش ها
در زیر برخی از معایب پایگاه های داده تراکنش ذکر شده است:
- یافتن داده ها: اگرچه تراکنش های پایگاه داده مزایای زیادی برای مصرف کنندگان دارند، اما معایب خاصی نیز دارند. اکثر داده ها از آنجایی که عادی شده اند و دارای یک تابع "فقط درج" هستند، کمتر قابل درک می شوند. اکثر بازدیدکنندگان برای یافتن اطلاعات خود با مشکل مواجه خواهند شد و در نتیجه گیج خواهند شد. علاوه بر این، کاربران زمان یا فرصت کمتری برای تغییر داده ها در پایگاه داده خواهند داشت.
- هزینه‌های بالاتر: راه‌حل‌های مدیریت پایگاه داده اغلب با قیمت‌های بالاتر مرتبط هستند زیرا به فناوری پیچیده، نرم‌افزار و کارکنان متخصص نیاز دارند. هزینه راه اندازی دارایی های مورد نیاز برای اجرای یک سیستم مدیریت پایگاه داده ممکن است شامل مواردی مانند آموزش، صدور مجوز و امنیت داده باشد. برای ذخیره آسان و مطمئن داده ها، یک پایگاه داده تراکنشی همچنین به یک CPU قابل توجه و یک حافظه کاری عظیم نیاز دارد. آنها همچنین می توانند گزینه های پرهزینه ای باشند.
- پیچیدگی: یک پایگاه داده تراکنشی دارای قابلیت جامع برای پاسخگویی به طیف گسترده ای از نیازها و رسیدگی به مسائل مختلف داده است که آن را به یک برنامه برنامه نویسی دشوار تبدیل می کند. برنامه نویسان، معماران و کاربران پایگاه داده برای استفاده مؤثر از پایگاه داده و آزادسازی پتانسیل آن باید مهارت های لازم را داشته باشند. اگر آنها پایگاه داده را درک نکنند، ممکن است اطلاعات از بین برود یا پایگاه داده ممکن است سقوط کند.
- عدم توانایی در نوشتن داده: در یک پایگاه داده تراکنشی، زمانی که از یک نسخه از سیستم پایگاه داده خود برای آمار استفاده می کنید، نمی توانید در موارد خاص داده های اضافی را روی آن نسخه بنویسید. از آنجایی که نقش ماکت این است که فرآیند تحقیق را دقیقاً کپی کند، نوشتنی که روی نسخه تکراری اجرا می شود در سرور پایگاه داده منعکس نمی شود.
نتیجه
در پایان می توان استنباط کرد که استفاده از پایگاه داده مستلزم آن است که داده های ذخیره شده و تغییر داده شده قابل اعتماد و دقیق باشد. امنیت اطلاعات حفظ خواهد شد و هر تراکنش داده به لطف استفاده از یک تراکنش پایگاه داده وضعیت ثابتی خواهد داشت. در نتیجه، تجزیه و تحلیل داده ها مستقل از سیستم های دیگر باقی می ماند.
اگر علاقه مند به یادگیری در مورد هوش تجاری ابری هستید، می توانید راهنما را در اینجا پیدا کنید، یا اگر می خواهید در مورد تجزیه و تحلیل کوهورت بیاموزید، می توانید راهنما را در اینجا بیابید.
یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها از مجموعه عظیمی از منابع متنوع می تواند چالش برانگیز باشد، اینجاست که Hevo به تصویر می رسد. Hevo Data، یک خط لوله داده بدون کد به شما کمک می کند تا داده ها را از منبع انتخابی خود به روشی کاملاً خودکار و ایمن بدون نیاز به نوشتن مکرر کد منتقل کنید. Hevo با ادغام قوی با بیش از 100 منبع و ابزار BI، به شما امکان می‌دهد نه تنها داده‌ها را صادر و بارگیری کنید، بلکه داده‌های خود را نیز تبدیل و غنی‌سازی کنید و آنها را در یک لحظه آماده تجزیه و تحلیل کنید.
آیا می خواهید هوو را برای چرخش ببرید؟برای یک دوره آزمایشی رایگان 14 روزه ثبت نام کنید و مجموعه پر ویژگی Hevo را دست اول تجربه کنید.
