СУБД иная, нежели в объектных СУБД — объектом в них являются данные (именно для манипуляций над ними разрабатываются методы), а не семантика связей реального мира. Это позволяет, с одной стороны, использовать механизмы наследования и переопределения, обращения к объектам с применением специализированных методов, а с другой — решать сложные аналитические задачи, связанные с логическим анализом значений атрибутов.
Одним из представителей этого класса систем является СУБД IBM DB2, обеспечивающая работу с различными классами данных, включая и классы, определенные пользователем. В ней предусмотрен ряд полезных возможностей: анализ совместимости типов данных и указание правил оперирования данными (например, исключающих возможность появления квадратных долларов при умножении стоимости на стоимость и т. д.), указания внешних ссылок на ресурсы, хранимые вне БД, создания лингвистических индексов (по Г.К. Зипфу) для больших текстовых массивов и иные. Не так уж и много, но и немало.
Конечно, такие возможности несколько разочаровывают, но при совершении некоторого «интеллектуального насилия» над СУБД, заключающегося в использовании механизма подключаемых внешних процедур, объектно-реляционная система приобретает те свойства, которые могут быть чрезвычайно полезны при создании информационно-аналитических систем. Например, может быть определен объект типа «модель», правила обращения с которым будут определены во внешних процедурах, что позволит использовать такую БД в качестве системы хранения компонентов моделей, или объектов типа «сценарий», что также весьма ценно… В этом случае СУБД сможет выступать в роли системы, которая помимо функции хранения данных сможет выполнять функции диспетчера, координирующего работу множества прикладных процессов, инициируемых событиями, обработка которых предусмотрена данной СУБД (например, вставка новой записи, изменение данных и т. д.).
Идея хранилищ данных (Data Warehouse) впервые была предложена Б. Инмоном. Сейчас аналитикам многих западных компаний уже трудно представить, как они обходились с дезинтегрированными ресурсами различных баз данных, созданных в различные периоды времени в разных организациях с применением различных технологических платформ… Однако теперь, после внедрения технологии хранилищ данных, столь удачно сочетающейся с концепцией оперативной аналитической обработки данных (OLAP), эти различия перестали быть ощутимыми для потребителей. Хранилища данных прочно заняли одно из почетных мест в инструментарии аналитика. Практика построения хранилищ данных доказала необходимость переноса идеологии виртуальных таблиц, реализованной в реляционных базах данных, на крупномасштабные приложения и развития ее до технологии витрин данных (Data Mart), позволяющих сделать прозрачным доступ к данным, хранимым в технологически неоднородных средах.
За прошедшее десятилетие было разработано около десятка различных архитектур корпоративных информационных систем на основе хранилищ и витрин данных, предназначенных для поддержки принятия решений и аналитических исследований. В создании крупных хранилищ данных лидируют такие фирмы, как IBM, Informix, NCR, Oracle, Red Brick, SAS, Sybase.
С другой стороны, следует понимать, что хранилища данных также используют и объектную идеологию, однако на уровне доступа к макроресурсам, а не отдельным записям баз данных. Основная их задача — организация прозрачного доступа к данным, размещенным в БД, функционирующих под управлением различных СУБД (в том числе, и таких, которые реализованы в соответствии с разными парадигмами). По существу, хранилище данных — это система более высокого уровня, нежели база данных, такая система могла бы назваться базой баз данных. В нем (в хранилище) содержатся объектные описания правил манипулирования информационными объектами включенных в хранилище БД, а также метаданные, описывающие систему логических отношений между объектами учета и их атрибуты.
Использование хранилищ данных в качестве надстройки над системой взаимосвязанных баз данных позволяет преодолеть ограничения парадигм частных СУБД за счет введения систем параллельного учета, разделения объектов учета между СУБД, наилучшим образом приспособленными к решению тех или иных задач, связанных с хранением и анализом данных.
Таким образом, мы логично переходим к технологии распределенного хранения данных с централизованным управлением на основе единой политики информационной безопасности, единого интерфейса доступа и отображения информации на базе распределенных телекоммуникационных сетей. Это идеальный вариант, предполагающий, что все информационные ресурсы принадлежат единой организационной системе, в которой реализованы корпоративные стандарты представления данных и организации информационного взаимодействия. Но существует и иной вариант организации корпоративного информационного ресурса и именно этот вариант на сегодня является наиболее распространенным…
Противоположность идеалу организации корпоративного информационного ресурса являет
Такое специфическое информационное пространство живет по законам самоорганизации сложных систем: динамично возникающие и распадающиеся группы и сообщества энтузиастов, более стабильные корпоративные ресурсы профессиональных и научных сообществ, представительские порталы крупных коммерческих и государственных учреждений — все эти ресурсы принципиально не могут быть исполнены в соответствии единым правилам. Единообразие присутствует лишь на уровне группы телекоммуникационных стандартов — остальное же обусловлено неповторимостью сочетания целей, задач и ситуации, в которой пребывают лица и организации, предоставляющие в общее пользование принадлежащие им ресурсы.
Тем не менее, возникновение некоторой группы (пусть даже временной) приводит к выработке если не стандарта, то, хотя бы, некоторого корпоративного стиля. Здесь могут вырабатываться некие правила формализации данных, их логической и физической организации. Темпы пополнения и модификации ресурсов варьируются в широчайших пределах. Как следствие, при сборе информации, а по сути — обслуживании такого неструктурированного хранилища данных, основной упор делается на технологии, экономно использующие ресурсы полосы пропускания каналов связи и ресурсы производительности машины, осуществляющей сбор информации. Представьте себе, что бы стало, если бы на вашем компьютере одновременно запустилось несколько сотен вычислительных процессов, которые, используя канал связи, стали бы загружать из сети на ваш компьютер доступные файлы, выполнять статистические расчеты для составления индексных таблиц, после чего стирать загруженные по каналам связи файлы. Сюрреализм, да и только… при такой технологии каналы связи были бы перегружены запросами поисковых серверов. Поэтому поисковые программы (именуемые поисковыми роботами) исполняются непосредственно на тех компьютерах, на которых расположены ресурсы, которые требуется проиндексировать. Процесс отправки инициируется на поисковом сервере, код программы-робота направляется на удаленный компьютер, там под управлением его операционной системы запускается на исполнение, а результат обработки направляется на поисковую машину. Правда, некоторые поисковые машины в часы спада нагрузки все же выполняют процедуры загрузки файлов из сети с последующим их сохранением в своей подсистеме хранения.
Следует заметить, что такие разобщенные ресурсы не являются исключительным атрибутом больших телекоммуникационных сетей. Они присутствуют и в большинстве сетей масштабов организации — отсутствие дисциплины информационной работы приводит к дестандартизации представления данных, нарушению корпоративной информационной политики, что чаще всего бывает вызвано несовершенством схемы и технологии информационной работы в организации и низкой квалификацией сотрудников. Характерно, что вирусным атакам чаще всего подвергаются именно эти — неорганизованные ресурсы. К сожалению, должностные лица, в ведении которых находятся вопросы соблюдения информационной политики организации, редко вспоминают о феномене существования дезинтегрированного
