Ett databashanteringssystem (DBMS) är programvara som interagerar med slutanvändare, applikationer och databasen själv för att fånga och analysera data. Dess kärnfunktioner kretsar kring effektivt lagring, hämtning, modifiering och radering av data. Låt oss bryta ner dess funktioner:
Nyckelfunktioner och funktioner:
* Datadefinition: Detta handlar om att definiera strukturen i databasen, inklusive att skapa, modifiera och ta bort tabeller, index och andra databasobjekt. Detta görs vanligtvis med hjälp av ett datar definitionsspråk (DDL), till exempel SQL:s "Skapa tabell", "ändra tabell" och "drop tabell" -kommandon.
* Data manipulation: Detta fokuserar på åtkomst och modifiering av data i databasen. Detta görs främst med hjälp av ett datamanipulationsspråk (DML), som SQL:s "Select", "Insert", "-uppdatering" och "Delete" -kommandon.
* Datakontroll: Detta innebär att hantera åtkomst till databasen, säkerställa dataintegritet och säkerhet. Detta inkluderar funktioner som:
* Åtkomstkontroll: Definiera användarbehörigheter och roller för att begränsa åtkomsten till specifika data eller operationer.
* Samtidskontroll: Hantera flera användare som åtkomst och modifierar databasen samtidigt för att förhindra datakorruption. Detta använder ofta tekniker som låsning.
* Transaktionshantering: Säkerställa datakonsistens genom att gruppera flera databasoperationer i transaktioner, som antingen är helt engagerade eller helt rullade tillbaka om ett fel uppstår.
* Backup och återhämtning: Mekanismer för att skapa säkerhetskopior i databasen och återställa den vid fel.
* Datasäkerhet: Skydda databasen från obehörig åtkomst, modifiering eller radering. Detta involverar funktioner som kryptering, åtkomstkontrolllistor och revision.
* dataintegritet: Att upprätthålla dataens noggrannhet och konsistens. Detta inkluderar att upprätthålla begränsningar (som primära nycklar och utländska nycklar) och datavalideringsregler.
* Dataadministration: Verktyg och verktyg för att hantera databasen, inklusive övervakningsprestanda, optimera frågor och hantera lagringsutrymme.
* Frågebehandling och optimering: Effektivt kör frågor mot databasen. Detta innebär att optimera exekveringsplaner för att minimera den tid och resurser som krävs.
Ställ in funktioner i DBMS (med SQL som exempel):
Set -funktioner (även känd som aggregerade funktioner) fungerar på en uppsättning värden och returnerar ett enda värde. De är viktiga för att sammanfatta data. Vanliga uppsättningsfunktioner inkluderar:
* count (): Returnerar antalet rader i en grupp. `Välj räkning (*) från anställda;`
* sum (): Returnerar summan av värden i en numerisk kolumn. `Välj summa (lön) från anställda;`
* AVG (): Returnerar genomsnittet av värden i en numerisk kolumn. `Välj genomsnitt (lön) från anställda;`
* min (): Returnerar minimivärdet i en kolumn. `Välj min (ålder) från anställda; '
* max (): Returnerar det maximala värdet i en kolumn. `Välj max (lön) från anställda;`
* median (): (Inte standard SQL, men många DBMS tillhandahåller detta) Returnerar medianvärdet.
* mode (): (Inte standard SQL, men många DBMS tillhandahåller detta) Returnerar det vanligaste värdet.
Exempel på DBMS -programvara:
* Relational DBMS:
* mysql: Öppen källkod, allmänt används för webbapplikationer.
* Postgresql: Open-källkod, känd för sin robusthet och avancerade funktioner.
* oracle -databas: Kommersiella, en kraftfull och skalbar DBMS som ofta används i företagsmiljöer.
* Microsoft SQL Server: Kommersiella, populära för Windows-baserade applikationer.
* ibm db2: Kommersiell, en robust DBMS som ofta används i Mainframe -miljöer.
* noSQL DBMS (icke-relationellt):
* mongodb: Dokumentdatabas, populär för flexibelt schema och skalbarhet.
* cassandra: Bredkolumnbutik, utmärkt för att hantera stora volymer data med hög tillgänglighet.
* redis: Datastrukturbutik i minnet, som används för caching och realtidsapplikationer.
De specifika funktionerna och inställda funktionerna kommer att variera beroende på de valda DBM:erna. Kärnkoncepten förblir emellertid konsekventa i olika system. Valet av DBMS beror på applikationens specifika behov, inklusive datavolym, komplexitet, skalbarhetskrav och budget.
