Достоинства и недостатки объектно-ориентированной модели данных
Основным достоинством объектно-ориентированной модели данных по сравнению с реляционной является возможность отображения информации о сложных взаимосвязях объектов. Объектно-ориентированная модель позволяет также идентифицировать отдельные записи в базе и определять функции их обработки. Учитывая эти достоинства, сегодня уже некоторые реляционные СУБД дополняют функциями, позволяющими воспользоваться преимуществами объектной технологии.
Подводя итоги, можно сказать следующее. Основной недостаток объектно-ориентированной модели состоит в сложности понимания ее сути и низкой скорости выполнения запросов. В настоящее время объектно-ориентированные базы данных достаточно сложны, и потому их коммерческое использование идет медленно. Но у этих моделей есть потенциал, а, стало быть, и будущее. А потому исследования в области объектной ориентации становятся главным направлением в теории СУБД.
Сегодня уже разработаны и успешно функционируют такие системы управления базами данных как: Iris, Orion и др., – обслуживающие эти модели.
Объектно-реляционная модель данных, ее достоинства и недостатки
В связи со значительным усложнением приложений появилась новая модель – расширенная реляционная модель (Extended Relation Data Model –ERDM). Эта модель включила в себя основные достоинства объектно-ориентированной модели и одновременно унаследовала простоту структуры реляционных моделей, и потому стала называться объектно-реляционной моделью данных. В отличие от объектно-ориентированной модели (OODM) объектно-реляционная модель (ERDM) основана на стратегии реляционной модели, в то время как OODM модель основана на объектной стратегии. Исходя из этого, модель ERDM наиболее приспособлена для бизнес-приложений, а модель OODM используется в специальных инженерных и научных приложениях. Некоторые специалисты полагают, что в будущем произойдет слияние OODM и ERDM моделей.
|
|
|
Однако у объектно-реляционной и объектно-ориентированной моделей есть и ряд недостатков, основные из которых следующие:
· отсутствие унифицированной теории, которая есть в реляционных моделях;
· отсутствие формальной методологии проектирования баз данных, как нормализация в реляционных базах;
· отсутствие специальных средств создания запросов;
· отсутствие общих правил определения целостности и др.
Многомерная модель данных, ее базовые понятия – измерение, ячейка
Информация в многомерной модели представляется в виде многомерных массивов, называемых гиперкубами. В одной базе данных, построенной на многомерной модели, может храниться множество таких кубов, на основе которых можно проводить совместный анализ показателей. Конечный пользователь в качестве внешней модели данных получает для анализа определенные срезы или проекции кубов, представляемые в виде обычных двумерных таблиц или графиков.
|
|
|
Развитию многомерных моделей способствовало и то, что широко распространенные реляционные модели и соответствующим образом организованные базы данных хорошо подходили для оперативной, то есть транзакционной обработки данных. В случае же аналитической обработки, то есть поддержки принятия решений реляционные системы не давали желаемого результата. А многомерные базы данных хорошо обслуживают именно аналитическую обработку данных и обычно являются узко специализированными. Они обеспечивают более быстрый поиск и чтение данных по сравнению с реляционными моделями, а также избавляют от необходимости многократного связывания таблиц. Среднее время ответа у них на сложный вопрос в десятки раз меньше, чем при использовании реляционной модели.
В примере на рис. 14 каждое значение выпуска однозначно определяется комбинацией временного измерения (квартал), названием выпускающего цеха и наименованием товара
Essbase (фирма Arbor Software), Media Multi-matrix (фирма Speedware), Oracle Express Server (фирма Oracle)
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 1922; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!