Динамическое определение данных

С помощью SQL можно динамически изменять и расширять структуру базы данных даже в то время, когда пользователи обращаются к ее содержимому. Это большое преимущество перед языками статического определения данных, которые запрещают доступ к базе данных во время изменения ее структуры. Таким образом, SQL обеспечивает максимальную гибкость, так как дает базе данных возможность адаптироваться к изменяющимся требованиям, не прерывая работу приложения, выполняющегося в реальном масштабе времени.

2.3.12. Архитектура клиент/сервер.

SQL – естественное средство для реализации приложений клиент/сервер. В этой роли SQL служит звеном между клиентской системой, взаимодействующей с пользователем, и серверной системой, управляющей базой данных, позволяя каждой системе сосредоточиться на выполнении своих функций. Кроме того, SQL позволяет персональным компьютерам функционировать в качестве клиентов по отношению к сетевым серверам или более крупным базам данных, установленным на больших ЭВМ; это позволяет получать доступ к корпоративным данным из приложений, работающих на персональных компьютерах.

2.4. Пятое поколение: мультимедийные базы данных (1995 г. - …)

Реляционные системы внесли много усовершенствований в облегчение использования: графические интерфейсы, клиент-серверные приложения, распределенные базы данных, параллельный поиск данных и добывание данных. Тем не менее около 1985 года исследовательское сообщество начало рассматривать вопросы, выходящие за рамки реляционной модели. Традиционно существовало четкое разделение программ и данных. Этот подход хорошо работал, пока речь шла только о таких данных как числа, символы, массивы, списки или множества записей. По мере появления новых приложений разделение программ и данных стало проблематичным. Приложениям требовалось дать данным поведение. Например, если данные представляли сложный объект, то методы поиска, сравнения и манипулирования данными становились специфичными для типов данных “документ”, “графический образ”, “звук” или “карта”.

Чтобы приблизиться к современному состоянию технологии управления данными, имеет смысл описать два крупных проекта управления данными, в которых используются предельные возможности сегодняшней технологии. Система Earth Observation System/Data Information System (EOS/DIS) разрабатывалась агентством NASA и его подрядчиками для хранения всех спутниковых данных, которые начали поступать со спутников серии “Миссия к планете Земля” с 1997 г. Объем базы данных, включающей данные от удаленных сенсорных датчиков, бу-дет расти на 5 Тбайт в день (Тбайт – это 1 млн.Гбайт). К 2007 году размер базы данных вырастет до 15 Пентабайт. Это в тысячу раз больше объема самых больших сегодняшних оперативных баз данных. NASA желает, чтобы эта база данных была доступна каждому в любом месте в любое время. Любой человек сможет производить поиск, анализ и визуализацию данных из этой базы данных. Для построения EOC/DIS потребуются наиболее развитые методы хранения, управления, поиска и визуализации данных. Большая часть данных будет обладать пространственными и временными характеристиками, так что для системы потребуются существенное развитие технологии хранения данных этих типов, а также библиотеки классов для различных научных наборов данных. Например, для этого приложения потребуется библиотека для определения снежного покрова, каталога растительных форм, анализа облачности и других физических свойств образов LandSat. Эта библиотека классов должна легко подключаться к менеджеру данных EOS/DIS.

Другим впечатляющим примером базы данных является возникающая всемирная библиотека. Многие ведомственные библиотеки открывают доступ к своим хранилищам в режиме on-line. Такой вид публикации поднимает трудные социальные вопросы по поводу авторских прав и интеллектуальной собственности и заставляет решать глубокие технические проблемы. Пугают размеры и многообразие информации. Информация появляется на многих языках, во многих форматах данных и в громадных объемах. При применении традиционных подходов к организации такой информации (автор, тема, название) не используются мощности компьютеров для поиска информации по содержимому, для связывания документов и для группирования сходных документов. Обнаружение информации, нахождение требуемой информации в море документов, карт, фотографий, звука и видео представляет собой захватывающую и трудную проблему.