Большие данные: 70 невероятных бесплатных источников данных, которые вы должны знать к 2020 году

Модели и работа с данными

Особенностью фреймворка, в отличие от того же Django, является то, что для описания списков записей и самих записей используются разные типы моделей: ListModel и RecordModel. Такой подход позволяет в списках отображать записи не только от одной, но и от разных моделей, а также нередактируемые строки (являющиеся, например, результатом работы над этими записями).

Хоть фреймворк и содержит необходимые для этого механизмы, описывать модели при разработке приложения не требуется. Модуль backend автоматически формирует внутренние модели на основании тех, которые уже существуют и описаны в других средах (таких как Django, Sequelize, SQL и иные).

У фреймворка есть сходства работы с Django. Например, классы для работы с выборками и запросами (QuerySet и Query) являются эквивалентами одноименных классов Django, адаптированными из кода Python в код TypeScript. Например, для выборки данных из источника данных необходимо написать примерно следующий код:

Ещё одна отличительная особенность фреймворка — поддержка виртуальных полей. Когда изменяется виртуальное поле, оно может менять реальные поля объектов, а когда меняются значения реальных полей, могут изменяться и виртуальные. Что-то похожее есть и в Django, когда через объект мы имеем доступ к данным, не хранящимся в базе данных в том виде, в котором они доступны в этом объекте,— это получение ссылающихся на объект других объектов через свойство xxxxxx_set либо получение доступа к объекту через свойство, когда в базе данных хранится лишь id этого объекта.

На иллюстрации ниже поля product_id и product_name — реальные, а поле product — виртуальное.

Во фреймворке реализована «ленивая загрузка зависимых записей». В отличие от Django, здесь разработчик может решать, в каких случаях этот механизм лучше не применять, а получать данные сразу, тем самым уменьшая количество запросов между клиентом и сервером. Так, в примере выше у продукта product есть поле supplier, которое ссылается на поставщика. По-умолчанию, поставщики будут запрашиваться из базы данных только при обращении к полю product. Однако, если вышеприведенный пример модифицировать следующим образом: …getRows(‘supplier’).subscribe(products => {…}); — то каждый продукт из списка products уже будет содержать данные о поставщике и при обращении к ним не будет происходить запроса к базе данных.

Как хранится информация в БД

В основе всей структуры хранения лежат три понятия:

  • База данных;
  • Таблица;
  • Запись.

База данных

База данных — это высокоуровневное понятие, которое означает объединение совокупности данных, хранимых для выполнения одной цели.
Если мы делаем современный сайт, то все его данные будут храниться внутри одной базы данных. Для сайта онлайн-дневника наблюдений за погодой тоже понадобится создать отдельную базу данных.

Таблица

По отношению к базе данных таблица является вложенным объеком. То есть одна БД может содержать в себе множество таблиц.
Аналогией из реального мира может быть шкаф (база данных) внутри которого лежит множество коробок (таблиц).
Таблицы нужны для хранения данных одного типа, например, списка городов, пользователей сайта, или библиотечного каталога.
Таблицу можно представить как обычный лист в Excel-таблице, то есть совокупность строк и столбцов.
Наверняка каждый хоть раз имел дело с электронными таблицами (MS Excel).
Заполняя такую таблицу, пользователь определяет столбцы, у каждого из которых есть заголовок. В строках хранится информация.
В БД точно также: создавая новую таблицу, необходимо описать, из каких столбцов она состоит, и дать им имена.

Запись

Запись — это строка электронной таблицы.
Это неделимая сущность, которая хранится в таблице. Когда мы сохраняем данные веб-формы с сайта, то на самом деле добавляем новую запись в какую-то из таблиц базы данных. Запись состоит из полей (столбцов) и их значений. Но значения не могут быть какими угодно.
Определяя столбец, программист должен указать тип данных, который будет храниться в этом столбце: текстовый, числовой, логический, файловый и т.д. Это нужно для того, чтобы в будущем в базу не были записаны данные неверного типа.

Соберем всё вместе, чтобы понять, как будет выглядеть ведение дневника погоды при участии базы данных.

  1. Создадим для сайта новую БД и дадим ей название «weather_diary».
  2. Создадим в БД новую таблицу с именем «weather_log» и определим там следующие столбцы:
    • Город (тип: текст);
    • День (тип: дата);
    • Температура (тип: число);
    • Облачность (тип: число; от 0 (нет облачности) до 4 (полная облачность));
    • Были ли осадки (тип: истина или ложь);
    • Комментарий (тип: текст).
  3. При сохранении формы будем добавлять в таблицу weather_log новую запись, и заполнять в ней все поля информацией из полей формы.

Теперь можно быть уверенными, что наблюдения наших пользователей не пропадут, и к ним всегда можно будет получить доступ.

Реляционная база данных

Английское слово „relation“ можно перевести как связь, отношение.
А определение «реляционные базы данных» означает, что таблицы в этой БД могут вступать в отношения и находиться в связи между собой.
Что это за связи?
Например, одна таблица может ссылаться на другую таблицу. Это часто требуется, чтобы сократить объём и избежать дублирования информации.
В сценарии с дневником погоды пользователь вводит название своего города. Это название сохраняется вместе с погодными данными.
Но можно поступить иначе:

  1. Создать новую таблицу с именем „cities“.
  2. Все города в России известны, поэтому их все можно добавить в одну таблицу.
  3. Переделать форму, изменив поле ввода города с текстового на поле типа «select», чтобы пользователь не вписывал город, а выбирал его из списка.
  4. При сохранении погодной записи, в поле для города поставить ссылку на соответствующую запись из таблицы городов.

Так мы решим сразу две задачи:

  • Сократим объём хранимой информации, так как погодные записи больше не будут содержать название города;
  • Избежим дублирования: все пользователи будут выбирать один из заранее определённых городов, что исключит опечатки.

Связи между таблицами в БД бывают разных видов.
В примере выше использовалась связь типа «один-ко-многим», так как одному городу может соответствовать множество погодных записей, но не наоборот!
Бывают связи и других типов: «один-к-одному» и «многие-ко-многим», но они используются значительно реже.

Пример PostgreSQL

PostgreSQL — это бесплатная система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, которая отличается высокой расширяемостью и соответствует требованиям SQL. В PostgreSQL схема базы данных — это пространство имен с именованными объектами базы данных.

Сюда входят таблицы, представления, индексы, типы данных, функции и операторы. В этой системе схемы являются синонимами каталогов, но они не могут быть вложены в иерархию.

Примечание. В программировании пространство имен — это набор знаков (называемых именами), которые мы используем для идентификации объектов. Пространство имен гарантирует, что всем объектам присваиваются уникальные имена, чтобы их было легко идентифицировать.

Итак, хотя база данных Postgres может содержать несколько схем, уровень будет только один. Посмотрим на визуальное представление:

В PostgreSQL кластер баз данных содержит одну или несколько баз данных. Пользователи совместно используются в кластере, но данные не передаются. Вы можете использовать одно и то же имя объекта в нескольких схемах.

Мы используем это выражение CREATE SCHEMAдля начала

Обратите внимание, что PostgreSQL автоматически создаст общедоступную схему. Здесь будет размещаться каждый новый объект

Чтобы создать объекты в схеме базы данных, мы пишем полное имя, которое включает имя схемы и имя таблицы:

В следующем примере из документации Postgres вызывается CREATE SCHEMAновая схема scm, вызывается таблица deliveriesи вызывается представление delivery_due_list.

Интерфейс

Для ускорения разработки приложений фреймворк позволяет использовать встроенный интерфейс на базе модулей model-ui и ui. Это удобно, когда нет потребности в специфическом интерфейсе либо необходимо развернуть приложение максимально быстро. Однако, отказавшись от этих модулей, можно использовать и произвольный интерфейс (написанный, скажем, на базе Bootstrap или Angular Material).

Все элементы управления ввода данных в стандартном интерфейсе сделаны так, чтобы любой из них мог использоваться как в формах, так и в ячейках таблиц. Элементы также наделены свойствами, упрощающими работу с данными. Вот, к примеру, так выглядит текстовое поле.

При нажатии на кнопку расширения открывается увеличенное поле ввода: это удобно, когда ширина поля ввода меньше, чем помещенный в него текст. Такая ситуация может возникнуть при плотном расположении элементов на форме либо при редактировании данных в виде таблицы.

Если рассмотреть поле ввода числа, то в нем, кроме самого числа, можно вводить математические выражения.

Поле выбора другого объекта также имеет несколько способов ввода: оно позволяет выбирать объект как из выпадающего списка по вхождению слов, так и из отдельной всплывающей формы.

Что касается ошибок некорректности ввода, то они отображаются не текстом под элементом управления, а специальным маркером. Такой подход позволяет сохранять плотность элементов формы и не менять их положение при выводе ошибок. Аналогичным образом выводятся ошибки для ячеек таблицы с этим элементом управления.

Особенности реляционных баз

Основные особенности реляционных баз можно сформулировать так:

  • Все данные представлены в виде набора простых таблиц (двумерных массивов), разбитых на строки и столбцы, на пересечении которых расположены данные.
  • У каждого столбца есть имя, уникальное в пределах таблицы, причем все значения в одном столбце — однородны, т.е. имеют один тип.
  • Каждая строка имеет одно или несколько полей, набор значений в которых уникален в пределах таблицы. Этот набор называется первичным ключом (primary key) и служит для идентификации строки. Этот принцип не допускает, в частности, хранение в таблице совершенно одинаковых строк.
  • Имя таблицы, имя столбца и первичный ключ однозначно определяют хранимый элемент данных.
  • Строки в реляционной базе данных не упорядочены. Упорядочивание производится в момент формирования ответа на запрос.
  • Запросы к базе данных возвращают результат в виде таблиц, которые также могут выступать как объект для новых запросов.

Чтобы такое изложение не воспринималось скучным и сложным, приведу поясняющий пример. Вот простая таблица — справочник стран. Назовем ее COUNTRIES.

Справочник стран COUNTRIES
ID NAME
1 Россия
2 Франция
3 Марокко
4 Япония

В таблице COUNTRIES всего два столбца:

  • ID — код страны;
  • NAME — ее название.

Столбец ID служит первичным ключом таблицы, а столбец NAME содержит ту полезную информацию, которую мы и будем стремиться извлекать запросами. Все данные столбца ID — целочисленны, столбца NAME — содержат текстовую информацию.

Tableau Public

Tableau Public

Сильные стороны бесплатной версии

  • Все визуализации, созданные с помощью Tableau Public, могут бесплатно просматривать миллионы пользователей.
  • Существует много учебных руководство по Tableau.
  • Система поддерживает обширные возможности по настройке диаграмм.

Слабые стороны бесплатной версии

  • Визуализации, опубликованные на Tableau Public, доступны абсолютно всем. Это платформа, которая ориентирована на работу с общедоступными данными.
  • Импортировать данные в систему можно из CSV-файлов, из файлов Microsoft Excel и из системы Google Таблицы. А вот, например, подключение к базе данных бесплатная версия платформы не поддерживает.

Создаем базу данных

Управление базами данных как объектами

Будем считать, что наша небольшая экскурсия по запросам и командам SQL со стороны «торгового зала» завершена. Заглянем теперь в его «служебные помещения» и познакомимся с тем, как создается сама база данных. Эта часть языка SQL не столь стандартизирована и сильно отличается в различных реализациях. Поэтому в дальнейших примерах я буду придерживаться синтаксиса, принятого в самой популярной на веб-серверах системе — MySQL.

MySQL — продукт шведской компании MySQL AB. Ее основатели — Дэвид Аксмарк, Аллан Ларсон и Майкл Видениус (последний больше известен по прозвищу — Монти). По одной из версий, первая часть названия продукта (My) — не что иное, как англизированная запись имени дочери М. Видениуса. Однако точно за происхождение названия сегодня не могут поручиться даже отцы-создатели. Существует версия, по которой «my» — это префикс, с которого начинались названия рабочих каталогов на их компьютерах.

Из всех команд чаще всего нам будут нужны три: CREATE (создать), ALTER (изменить) и DROP (уничтожить).

Чтобы создать новую базу данных с названием, ну скажем, OUR_SHOP, следует выполнить команду:

Еще лучше сразу при ее создании установить нужную кодировку (ведь по умолчанию в MySQL используется latin1). В итоге команда будет выглядеть так.

Если вы забыли сделать это сразу, не беда. Для того и существуют команды по изменению:

Когда, наигравшись вдоволь с пробной базой данных, вы захотите ее уничтожить, воспользуйтесь командой:

Управление таблицами

Чтобы создать таблицу GOODS, на которой мы отрабатывали манипуляции с данными, потребуется составить команду примерно такого вида:

Разберем эту команду подробнее. Тип INT устанавливается для столбцов с целочисленными данными, тип VARCHAR(100) обеспечивает хранение строк с длиной не более 100 символов, DECIMAL(10,2) соответствует действительным числам с не более чем десятью знаками и точностью в два знака после запятой.

Столбец ID объявлен первичным ключом (PRIMARY KEY).

Ключевое слово AUTO_INCREMENT означает, что при добавлении новых строк с неуказанным значением ID оно будет автоматически заполняться следующим значением. Это удобно, поскольку обычно нет нужды вручную указывать значения первичных ключей, а за тем, чтобы они были уникальными, пусть лучше следит база данных.

NOT NULL означает запрет на пустые значения в столбце, иными словами, гарантирует обязательность заполнения.

Команда DEFAULT задает значение по умолчанию — то, которое будет записываться в базу при добавлении новой строки, если не указано иное. В нашем случае она обеспечивает автоматическое объявление товара штучным (код = 1) в случае, если при добавлении новых строк не будет указан другой код.

Признак UNIQUE обеспечивает уникальность значений в колонке (в нашем случае — уникальность названий товаров).

Если в будущем вы захотите перенастроить объявленные командой CREATE столбцы таблицы, сделать это можно командой ALTER. Например, таблицу GOODS можно нарастить строчной колонкой REMARK (подкоманда ADD):

Поработав с ней немного и убедившись, что 50 символов для примечания явно недостаточно, увеличиваем максимальный размер строки до 250 (блок CHANGE):

Так как имя столбца мы не изменяли (новое совпадает со старым), то его просто повторяем в этой команде (как бы меняем само на себя).

И наконец, убедившись через какое-то время, что без примечания в товарном справочнике вполне можно обойтись, мы удаляем ставшую ненужной колонку (блок DROP):

Удалить таблицу целиком можно командой DROP:

Стоит ли говорить о том, что пользоваться командами с этим ключевым словом следует с особой осторожностью?

Структура нового фреймворка

Фреймворк заточен на быстрое создание интерфейсов для СУБД. Он состоит из нескольких частей (модулей). Некоторые могут использоваться отдельно, некоторые — только совместно с остальными.

Модуль core содержит механизмы описания моделей, взаимодействия объектов (записей) данных между собой, механизмы описания запросов к базе данных. Модуль core обращается к источникам данных через модуль backend.

Модуль backend — это прослойка между модулем core и базой (источником) данных. В качестве источника данных может выступать как непосредственно сервер баз данных, вроде SQL, так и прослойка для доступа к моделям других фреймворков, таких как Django или Sequelize.

Модуль model-ui отвечает за генерацию интерфейса: он визуализирует данные, предоставляемые модулем core, используя элементы управления, предоставляемые модулем ui.

Модуль ui содержит базовые элементы управления, которые используются модулем model-ui при генерации интерфейса. Эти элементы могут использоваться также и независимо от фреймворка.

Модуль windows-manager управляет контейнерами для отображения пользовательских интерфейсов. В зависимости от типа windows-manager приложения можно разворачивать как на компьютерах, так и на мобильных устройствах.

Сайты для поиска информации о человеке

Сайт для поиска ВК профиля человека по фото:

Сайт: https://findclone.ru/

Сервис с мощной нейросетью найдет профиль человека в социальной сети «Вконтакте» по фото. Дополнительно найдет похожих людей и укажет схожесть в процентном соотношении. Требуется регистрация номера телефона.

​​Международный розыск:

Сайт: http://fedsfm.ru/documents/terrorists-catalog-portal-act

Федеральный розыск:

Сайт: https://mvd.ru/wanted

Действительность паспорта:

Сайт: http://сервисы.гувм.мвд.рф

Узнать задолженность по налогам и ИНН

Сайт: https://peney.net/

Пробить информацию о банкротстве:

Сайт: https://bankrot.fedresurs.ru/

Участие в судопроизводстве:

Сайт: https://bsr.sudrf.ru

Решения мировых судей Москвы:

Сайт: http://mos-sud.ru

Решения мировых судей СПб:

Сайт: https://mirsud.spb.ru/

Участие в бизнесе:

Сайт: https://zachestnyibiznes.ru/

Сайт: https://ogrn.site/

Поиск в соцсетях:

Сайт: https://yandex.ru/people

Сайт: https://pipl.com

конструктор таблиц

Конструктор таблиц — визуальное средство проектирования и визуализации отдельных таблиц базы данных Microsoft SQL Server, к которой подключен пользователь.

Окно конструктора делится на две панели. В верхней области показана таблица, в каждой строке которой описывается один столбец таблицы базы данных. Для каждого столбца отображаются его главные атрибуты: имя столбца, тип данных и допустимость значения NULL.

В нижней области конструктора таблиц на вкладке «Свойства столбца» отображаются дополнительные атрибуты любого выбранного в верхней таблице столбца.

Щелкнув правой кнопкой мыши в таблице конструктора можно получить доступ к диалоговым окнам, в которых можно создавать и менять связи, ограничения, индексы и ключи таблицы базы данных.

Чтобы открыть конструктор таблиц, откройте уже существующую таблицу или щелкните правой кнопкой мыши узел Таблицы в обозревателе объектов и в раскрывающемся списке выберите Добавить новую таблицу .

После открытия конструктора в главном меню появится меню «Конструктор таблиц». Это меню является точкой доступа к специальным возможностям конструктора.

Примечание

Конструктор работает с базами данных Microsoft SQL Server.

Данная версия визуальных инструментов для баз данных не поддерживает Microsoft SQL Server версии 7 и более ранние версии.

2 Построение концептуальной модели

Выше были отображены основные сущности, но не отображены роли пользователей, хотя их тоже должна хранить система. Они показаны ниже на ER-диаграмме в нотации Чена .

На диаграмме выделены роли кассира и менеджера, а также основные отношения между сущностями. На диаграмме нет роли администратора, но его роль заключается в:

  1. создании всех таблиц базы;
  2. добавлении залов и рядов в них;
  3. добавлении кассиров и менеджеров.

На диаграмме не отражена роль посетителя, так как:

  1. билет не содержит информации о том, кто его купил (посетитель может подарить билет другу);
  2. система вообще не хранит информацию о посетителях;
  3. покупку билета он осуществляет через общение с кассиром вне системы;
  4. никакие данные в базе посетитель самостоятельно изменить не может.

На диаграмме проставлены кратности связей, например, видно, что один менеджер может добавить много (N) прокатов. В этой базе не оказалось связей типа N:M, сложных или рекурсивных связей — такие связи являются препятствиями в проектировании и решаются изменением ее структуры.

Для формирования схемы данных необходимо сначала дополнить ER-диаграмму реквизитами сущностей (уточнить ее) — результат приведен на рисунке.

  • система не должна позволять продавать несколько билетов на одно и то же место при одном показе фильма. Это значит, что вторичным ключем для Билета должен быть кортеж (id_screening, row, seat). Однако, тогда нет необходимости в id билета — на билеты не ссылается ни одна таблица, это поле может быть удалено. Изначально id был добавлен потому, что обычно на билетах в кинотеатрах печатается номер;
  • билет хранит поле id_hall, это было сделано для того, чтобы посетитель кинотеатра мог найти свой кинозал. Однако, билет, выдаваемый пользователю — это не тоже самое, что информация о билетах, хранимая в базе данных. Билет базы данных хранит также поле id_screening, а Показ уже ссылается на id_hall. Таким образом, в базе нет смысла хранить id_hall в таблице билетов.

Исправленная ER-диаграмма приведена ниже:

Таблица менеджеров и кассиров не объединены в таблицу Users так как вопросы разграничения прав доступа в различных СУБД решаются по-разному. Так, в MS SQL пользователи добавляются с помощью специальных запросов типа:

при этом вообще нет необходимости хранить информацию об их логинах и паролях в таблицах. Однако, вопросы разграничения доступа решаются позже — на этапе физического проектирования.

SQL Учебник

SQL ГлавнаяSQL ВведениеSQL СинтаксисSQL SELECTSQL SELECT DISTINCTSQL WHERESQL AND, OR, NOTSQL ORDER BYSQL INSERT INTOSQL Значение NullSQL Инструкция UPDATESQL Инструкция DELETESQL SELECT TOPSQL MIN() и MAX()SQL COUNT(), AVG() и …SQL Оператор LIKESQL ПодстановочныйSQL Оператор INSQL Оператор BETWEENSQL ПсевдонимыSQL JOINSQL JOIN ВнутриSQL JOIN СлеваSQL JOIN СправаSQL JOIN ПолноеSQL JOIN СамSQL Оператор UNIONSQL GROUP BYSQL HAVINGSQL Оператор ExistsSQL Операторы Any, AllSQL SELECT INTOSQL INSERT INTO SELECTSQL Инструкция CASESQL Функции NULLSQL ХранимаяSQL Комментарии

Проверка физ лица по базе МВД онлайн

База МВД содержит информацию обо всех гражданах РФ, которые числятся в розыске, имеют судимости и привлекались по другим статьям. Доступ к базе данных ограничен, но сервис CheckLic, официально сотрудничая с МВД России может предоставить данные о судимостях любого гражданина по паспорту.

Чтобы проверить физ лицо на численность в базе МВД, следует ввести личные данные проверяемого в соответствующие поля, система автоматически отправит официальный запрос на получение информации, после чего вы увидите достоверную информацию о проверяемом лице.

Информация, полученная здесь, обновляется вместе с базой данных МВД, то есть в режиме реального времени. Поэтому, можете быть уверены, что все полученные вами данные актуальны на момент получения отчета.

Отношения между таблицами

Чтобы база данных стала реляционной, одних данных мало. Между ними нужны еще и связи (те самые relations, от которых и пошло слово «реляционный»).

Для связи между таблицами служит так называемый внешний ключ (foreign key). Название довольно точно выражает его суть. Если в таблице A есть столбец для хранения первичного ключа таблицы B, то такой столбец и называется внешним ключом. Первичные и внешние ключи устанавливают связи между таблицами, превращая набор таблиц в цельную конструкцию — реляционную базу данных.

Приведу пример. Допустим, мы создали еще одну простую таблицу — справочник товаров. Назовем ее GOODS.

Товарный справочник GOODS
ID NAME PRICE UNIT COUNTRY
1 Яблоки 50.00 кг Россия
2 Груши 60.40 кг Франция
3 Апельсины 40.00 кг Марокко
4 Макароны 21.00 шт Франция
5 Кефир 25.30 шт Россия
6 Молоко 30.50 шт Россия

Ее колонки: ID — первичный ключ, NAME — название товара, PRICE — его цена, UNIT — краткое название единицы измерения, COUNTRY — название страны-производителя.

Хорошо ли построена такая таблица? Вроде бы всем упоминавшимся выше принципам она удовлетворяет: уникальные имена столбцов с однородными данными, строки с уникальным первичным ключом. Казалось бы, все на месте. Тем не менее построена она непрофессионально. Здесь мы подходим к принципам, о которых я еще не упоминал, — к понятию о нормализации таблиц. Суть в том, чтобы всюду, где только можно, избегать избыточности в хранении данных путем выделения их в отдельные таблицы.

Посмотрим на нашу таблицу GOODS. Чем она плоха? Представьте себе, что завтра придется изменить название какой-нибудь страны. Такое случается часто. Бирма когда-то меняла свое название на Мьянму, Польша — на Польскую Республику. Хочется ли вам менять огромное количество строк во всех таблицах, где эти страны упоминаются? Представьте также, что вас попросят отобрать запросом весь штучный товар. Можете ли вы быть уверены в том, что оператор всюду набил эту аббревиатуру правильно и одинаково? Скорее всего, окажется, что в таблице встречаются все мыслимые вариации: «шт», «Шт», «шт.», «штук» и «штуки».

Думаю, проблема понятна. Выходом из этой ситуации будет выделение из нее двух других таблиц: справочника стран (COUNTRIES) и справочника единиц измерений (UNITS).

Справочник единиц измерения UNITS
ID NAME SHORT_NAME
1 Штуки шт
2 Килограммы кг

Сам справочник товаров GOODS будет теперь выглядеть совершенно по-другому (см. таблицу).

Товарный справочник GOODS после нормализации
ID NAME PRICE UNIT_ID COUNTRY_ID
1 Яблоки 50.00 2 1
2 Груши 60.40 2 2
3 Апельсины 40.00 2 3
4 Макароны 21.00 1 2
5 Кефир 25.30 1 1
6 Молоко 30.50 1 1

Что изменилось? Вместо столбцов с названиями единиц измерения и стран появились столбцы UNIT_ID и COUNTRY_ID с кодами, отсылающими нас к другим таблицам. Это и есть внешние ключи. Что означает значение 2 в столбце UNIT_ID? Оно означает, что интересующая нас информация по единице измерения находится той строке таблицы UNITS, где ID = 2. Достаточно заглянуть в этот справочник, чтобы убедиться, что называется эта единица полностью «штуки», а кратко — «шт».

Объяснение всех видов и принципов нормализации выходит далеко за рамки данной статьи. Главное — почувствовать общие принципы. Единожды научившись строить базы данных правильно, вы уже не сможете иначе. Для этого не обязательно знать теорию в полном объеме — зачастую здравого смысла и интуиции бывает достаточно.

Вернемся к нашей маленькой базе данных. Ну хорошо, нормализовали мы таблицу. Сможем теперь менять названия стран, не исправляя всю таблицу. Замечательно. Но как теперь увидеть эти названия? Ведь в справочнике товаров появились коды, и таблица сразу потеряла свою наглядность.

Вот тут-то мы и подходим к понятию уже не раз упоминавшихся запросов, которые, используя связи, извлекают из них нужную информацию и выдают нам опять же в виде так называемой отчетной таблицы.

Rfpoisk.ru – ведёт поиск людей бесплатно по базе данных

Ресурс rfpoisk.ru – выполняет бесплатный поиск людей по базе данных. Поисковый робот ежедневно индексирует различные сайты, добавляет на данный ресурс новые записи, что позволяет аккумулировать информацию о многих людях – их адрес, телефон, дату рождения, учебных заведениях и так далее. Ресурс имеет функции простого и расширенного поиска, а для удобства нахождения данных о человеке все имеющиеся данные разбиты по городам и странам.

Чтобы пробить информацию о человеке выполните следующее:

  1. Перейдите на rfpoisk.ru;
  2. Введите в поисковое поле ФИО человека, его город и страну, и нажмите справа на кнопку поиска;
  3. Просмотрите полученный результат.

1 Анализ предметной области

Зачастую, кинотеатр состоит из нескольких залов разной конфигурации, а посетителю предоставляется возможность выбора билета, для этого ему отображается текущее состояние зала. Выбранные места посетитель сообщает кассиру, который вводит их в систему и места помечаются как «проданные». Это «основной» сценарий использования информационной системы, однако надо учесть следующее:

  1. репертуар и расписание проката кинотеатра должен кто-то вносить в систему — соответствующую роль назовем «Менеджер»;
  2. посетитель и кассир должны иметь возможность просматривать расписание, при этом интересно расписание, начиная с некоторого момента времени (например, текущего времени). Составлять оно может по-разному:
    1. расписание показа всех фильмов, упорядоченное по времени;
    2. расписание прокатов в отдельных залах кинотеатра;
    3. расписание проката определенного фильма.

Из этого описания понятны основные функции системы, изображенные на рисунке с помощью нотации диаграммы прецедентов UML. На диаграмме не отображена роль администратора базы данных, так как администратор обычно взаимодействует с системой не через интерфейс, а через выполнение SQL-запросов.

Несмотря на то, что мы не будет разрабатывать интерфейс информационной системы и текстовые описания прецедентов, дальше нас будут интересовать данные, необходимые для выполнения того или иного прецедента, а для этого надо выделить и описать сущности. Иначе, невозможно определить «какие данные должен вводить менеджер при добавлении фильма». Основные сущности, данные которых потребуются во время работы, показаны на рисунке, при этом используется нотация диаграммы классов UML. Каждый прямоугольник соответствует одной сущности, внутри записаны поля и типы данных.

Каждая сущность, кроме hall_row содержит поле id, которое идентифицирует объект. У сущности hall_row поле id не нужно, так как в одном и том же зале кинотеатра (id_hall) не могут повторяться номера рядов (number).

Когда пользователь выберет зал и прокат — система должна отобразить заполненность зала, при этом надо отобразить конфигурацию зала с пометкой занятых и свободных мест. Под конфигурацией зала тут имеется ввиду, что разные залы имеют разный размер, а ряды зала могут иметь различное количество мест. Поэтому в базе данных зал (hall) составляется из рядов (hall_row), одним из параметров которых является вместимость (capacity).

Индексы и индексация таблиц

Представьте себе, что ваш приятель загадал число между 1 и 1000 и просит вас угадать его за минимальное число попыток, сообщая лишь о том, в большую или меньшую сторону вы ошиблись. Как вы поступите? Очевидно, предложите при первой попытке версию 500 (то есть начнете с середины). Если он ответит: «меньше», — предложите 250. Если «больше» — 750. Так, разбивая интервалы пополам, вы уложитесь в 10 попыток (ведь 210 > 103). Если бы приятель загадал число в пределах миллиарда, то количество попыток уложилось бы в 30 (230 > 109).

Угадывая число, вы проводили поиск примерно так, как ведут его системы баз данных, использующие индексы. Понятное дело, их работа гораздо сложнее, но главная идея именно в этом — за небольшое число попыток найти нужное значение из миллиардов возможных. Поля, по которым вам часто придется делать в базе поиск, фильтрацию или связывание таблиц между собой, есть смысл проиндексировать, то есть создать специальный связанный с таблицей объект, содержащий информацию, необходимую для вышеописанного быстрого поиска.

Как это делается практически? Поясню на примерах. Допустим, вас часто просят отобрать информацию о товарах российского производства. Чтобы по колонке COUNTRY_ID таблицы GOODS фильтрация производилась быстрее, создадим по ней индекс с именем IDX_GOODS_COUNTRY:

Если в будущем вы передумаете использовать созданный индекс, то без труда его сможете удалить:

Flourish

Flourish

Сильные стороны бесплатной версии

  • Помимо обычных диаграмм и карт система позволяет создавать и многое другое. Например, это так называемые Bar Chart Race — диаграммы, демонстрирующие процесс изменения неких показателей. Это викторины, содержащие вопросы с вариантами ответа. Это материалы, оформленные в виде «карусели».
  • Система отлично подходит для составления историй на основе данных. В частности, можно создавать впечатляющие «прокручиваемые» истории без необходимости писать код.
  • В распоряжении пользователя имеется множество настроек.

Слабые стороны бесплатной версии

  • Данные и проекты являются общедоступными, их нельзя скрыть.
  • В бесплатной версии нельзя подключить визуализацию к CSV-файлу, меняющемуся в режиме реального времени, или к файлу системы Google Таблицы.
Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector