النماذج بين مقارنة
Levelsof Data Abstraction
Model النموذج
Degree of
Abstraction تجريد Focus التركيز محور Independent of اإلستقاللية
External High End-user views Hardware and software
Conceptual Medium-High Global view of data
(database model
independent)
Hardware and software
Internal Medium-Low Specific database
model
Hardware
Physical Low Storage and access
methods
Neither hardware nor
software
#3 Data modeling: creating a specific data model for a determined problem domain
Data model: simple representation of complex real-world data structures
Useful for supporting a specific problem domain
Model: abstraction of a more complex real-world object or event
#4 The importance of data modeling cannot be overstated
Facilitates communication
Gives various views of the database
Organizes data for various users
Provides an abstraction for the creation of good a database
#5 Brief, precise, and unambiguous description of a policy, procedure, or principle
Create and enforce actions within that organization’s environment
Establish entities, relationships, and constraints
#6 إذا لم يتم احترام مبدأ العلاقة " N :1 " (على سبيل المثال ، قد يكون لدى المريض العديد من الأطباء والطبيب لديه عدة مرضى) ، في هذه الحالة يتحول التسلسل الهرمي شبكة.
#7 ممكن لأية مؤسسة الاحتفاظ بمعلومات الموظفين في جدول يحتوي على سمات/أعمدة مثل رقم الموظف والاسم الأول والاسم الأخير ورقم القسم. وتزود المؤسسة كل موظف بأجهزة (هاردوير) كمبيوتر حسب الحاجة، ولكن يمكن فقط للموظف المخصص له جهاز الكمبيوتر استخدام هذا الجهاز. ويمكن للمؤسسة الاحتفاظ بمعلومات أجهزة (الهاردوير) الكمبيوتر في جدول منفصل يشتمل على الرقم التسلسلي لكل جزء ونوعه واسم الموظف الذي يستخدمه. وقد تبدو الجداول على النحو التالي:
#8 -المحددات او القصور
- على ارض الواقع صعب:في الواقع هنالك تداخل كبير بين البيانات فيصعب تمثيلية هذا الواقع بهذا النموذج
صعوبة ادارة لملفات لانها مرتبطة ارتبط موحد اي كل ملف يرنبط بما فوقه او تحته فقط
نقص في الاستقلالية الهيكلية لكل واحد من هذه الملفات. كل ملف يعنمد على ملف يصبغة او باخرى
من الصعب تمثيل العلاقة M:1او Mto M متعدد لواحد ومتعدد لمتعدد في هذا النموذج
#9 Network models: created to represent complex data relationships effectively
Improved database performance and imposed a database standard
Allows a record to have more than one parent
Standard database concepts that emerged with the network model are still used by modern data models
#10 Network models: created to represent complex data relationships effectively
Improved database performance and imposed a database standard
Allows a record to have more than one parent
Standard database concepts that emerged with the network model are still used by modern data models
#11 Network models: created to represent complex data relationships effectively
Improved database performance and imposed a database standard
Allows a record to have more than one parent
Standard database concepts that emerged with the network model are still used by modern data models
#13 Produced an automatic transmission database that replaced standard transmission databases
Based on a relation (i.e., table): matrix composed of intersecting tuples (rows) and attributes (columns)
Describes a precise set of data manipulation constructs
Relational database management system (RDBMS)
Performs basic functions provided by the hierarchical and network DBMS systems
Makes the relational data model easier to understand and implement
Hides the complexities of the relational model from the user
#14 Graphical representation of entities and their relationships in a database structure
Entity relationship diagram (ERD): uses graphic representations to model database components
Entity instance or entity occurrence: rows in the relational table
Attributes: describe particular characteristics
Connectivity: term used to label the relationship types
#16 Both data and its relationships are contained in a single structure known as an object
Object-oriented database management system(OODBMS): based on OODM
Object: contains data and their relationships with operations that are performed on it
Basic building block for autonomous structures
Abstraction of real-world entity
Attribute: describes the properties of an object
#17 Class: collection of similar objects with shared structure and behavior organized in a class hierarchy
Class hierarchy: resembles an upside-down tree in which each class has only one parent
Inheritance: object inherits methods and attributes of classes above it
Unified Modeling Language (UML): describes sets of diagrams and symbols to graphically model a system
#18 Object-oriented extended relational (OODM)
الكائن يحتوي على:
معلومات حول العلاقة (الكائن)
معلومات حول علاقته مع الكاءنات الاخرى
#19 Goals of Big Data
Find new and better ways to manage large amounts of web and sensor-generated data
Provide high performance at a reasonable cost
Characteristics of Big Data
Volume
Velocity
Variety
#20 باستخدام قواعد بيانات SQL، يتم تخزين البيانات في بنية أكثر صرامة وتحديدًا مسبقًا. ولكن باستخدام NoSQL، يمكن تخزين البيانات بطريقة أكثر حرية من دون هذه المخططات الصارمة. يتيح هذا التصميم للابتكار والتطوير السريع للتطبيقات. يمكن للمطورين التركيز على إنشاء أنظمة لخدمة عملائهم بشكل أفضل دون القلق بشأن المخططات.
#21 Challenges of Big Data
Volume doesn’t allow usage of conventional structures
Expensive
OLAP (Online Analytical Processing) tools proved inconsistent dealing with unstructured data
New technologies of Big Data
Hadoop
Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce
NoSQL
#22 أهم أنواع قواعد بيانات NoSQL
Key-Value Stores: مثل Redis و Amazon DynamoDB، وهي نظام إدارة قواعد بيانات بسيط للغاية، يخزن البيانات على شكل كلمة مفتاحية ومحتوى مقابل لها، أي تكون البيانات على شكل أزواج، ويتم الوصول لكل عنصر عن طريق الكلمة المفتاحية.
Wide Column Stores: مثل Cassandra و Scylla و HBase، وهي أنظمة مخططة تسمح بتخزين البيانات في تصنيفات أو جداول تحوي أعمدة وكل سطر فيها هو سجل متعدد الأبعاد وذو قيمة أساسية.
Document Stores: مثل MongoDB وCouchbase، وهي أنظمة خالية من المخططات حيث تخزن البيانات بشكل ملفات JSON، ويكون اسم الملف هو مفتاح التعامل معه، وقد تحوي هذه الأنظمة على أنواع مختلفة من البيانات والتي لا تتطلب بنية موحدة، ويمكن أن تحوي أنواع مختلفة من القيم وأن تكون متداخلة، وهذا ما يجعلها مناسبة لإدارة البيانات المنظمة جزئيًا في الأنظمة الموزعة.
Graph Databases: مثل Neo4J و Datastax Enterprise Grap، تمثل بيانات مثل شبكة ذات عقد متعددة، أو عناصر لتسهيل عرض البيانات المرئية والمخططات، وهي تحوي على بيانات حرة الشكل مرتبطة مع بعضها بعلاقات ويتم تجميعها وفق تصنيفات، وهي موجهة نحو عرض البيانات بالرسوم البيانية مع توضيح العلاقات بينها، ومن أشهر الأمثلة العلاقات مع الأصدقاء ضمن الفيسبوك.
Search Engines: مثل Elasticsearch و Splunk و Solr، وهنا تخزن البيانات على شكل ملفات JSON حرة، ولكن مع جعل البيانات غير المنظمة و المنظمة جزئيًا سهلة الوصول عن طريق البحث باستخدام السلاسل النصية.
الايجابيات
أكثر مرونة و سهولة في الإدارة.
أكثر قابلية لتغيير الجحم.
سهولة التوزيع عبر العقد المختلفة مما يحسن تعامل البيانات مع بعضها.
السلبيات
بشكل عام هي أقل نضج وأقل اعتمادية، ويوجد بعض القيود على البيانات.
#35
يتوافق مع تصور كل أو جزء من قاعدة البيانات من قبل مجموعة معينة من المستخدمين ، بشكل مستقل عن الآخرين. يسمى هذا الوصف المخطط الخارجي أو العرض. قد يكون هناك العديد من المخططات الخارجية التي تمثل طرق عرض مختلفة في قاعدة البيانات مع إمكانيات الاسترداد. يضمن المستوى الخارجي تحليل الطلبات وتفسيرها في بدايات المستوى الأدنى ، كما أنه مسؤول عن إمكانية تحويل البيانات الأولية من الاستجابة إلى الطلب إلى التنسيق الذي يريده المستخدم.
#37
يحتوي علي Conceptual Schema التي توصف بناء البيانات في قواعد البيانات
تقوم بإخفاء التفاصيل الخاصة بالبناء الفعلي للبيانات
تقوم بوصف الكيانات، نوع البيانات، العلاقات، القيود و كذلك العمليات التي يعرفها المستخدم
يمكن استخدام Conceptual data model أو Representation data model في بناء هذا المستوي
وهو قريب جدا من كيفية إدراك المستخدم للبيانات
ويستخدم هذا النموذج الأفكار الآتية:
Entities (كيانات): وهي تمثل كيان حقيقي يتم التعامل معه مثل: الطلبة – المقررات – المشاريع - .....
Attributes (صفات): وهي تمثل خواص للكيان مثل: الأسماء – الدرجات – أرقام الهواتف _ .......
Relationships (العلاقات): وهي تمثل العلاقات بين الكيانات مثل علاقة الطالب-المقرر - .......
#39 Representing database as seen by the DBMS mapping conceptual model to the DBMS
Internal schema: specific representation of an internal model, using the database constructs supported by the chosen database
Logical independence: changing internal model without affecting the conceptual model
Hardware independent: unaffected by the type of computer on which the software is installed
#41 Operates at lowest level of abstraction
Describes the way data are saved on storage media such as magnetic, solid state, or optical media
Requires the definition of physical storage and data access methods
Software and hardware dependent
Relational model aimed at logical level
Does not require physical-level details
Physical independence: changes in physical model do not affect internal model