数据架构简史:转换中的范式_光环大数据培训
6页1、 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/数据架构简史:转换中的范式数据架构简史:转换中的范式_ _光环大数据培训光环大数据培训光环大数据培训机构,数据架构是一系列决定收集哪些数据,如何在数据库系 统中使用、处理和存储数据的规则、策略以及模型。例如,数据集成是依赖于 数据架构用于集成过程中的指令。如果没有从编程范式转换到数据架构范式, 现代计算机将会变得更加笨拙迟钝。对于早期的计算机,创建过分简单化的程序是为了处理特定类型的计算机问题, 甚至没有考虑过数据集成的概念,每个程序之间都是单独分开的。二十世纪四 十年代至七十年代,程序处理是最主要的问题,有关建立数据架构的问题根本 考虑得少之又少,甚至不在考虑的范围之内。程序员致力于让计算机通过执行 特定的操作,以支持组织的短期目标。只有定义为“程序需要”的数据被使用, 计算机才不会被用于长期的数据存储,恢复数据需要能够编写、检索特定信息 的程序,而这相当耗费时间和金钱。编程范式转换为数据库架构范式编程范式转换为数据库架构范式光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知
2、名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/1970 年,Edgar F. Codd 公开发表题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文,文中提到了组织起数据的相关步骤,Codd 的理论基于运用于集合论里面 的数学运算,结合了一列规则,以确保数据被存储在最小冗余里。他的方法成 功的创建了数据库架构,简化了计算机的效能。在 Codd 的理论之前,COBOL 程 序和大多数其他的程序都是按等级排列的,这样的排列使得搜索有必要从总类 别开始,然后再逐渐缩小搜索类别。而 Codd 提供的相关途径则允许用户更加有 序、有效地利用二维表储存数据。(Codd 称之为“关系法”)1976 年,在麻省理工学院工作的 Peter Chen 发表题为“实体-关系模型对数据 的统一视图”的论文,文中介绍了实体/关系建模,也就是今天被广泛熟知的 “数据建模”。他以图表的形式生动形象地呈现了数据架构,两年后,Oracle 宣布推出首款涉及业务的关系数据库管理系统(RDBMS)。以计算机为工具工作的人们开始意识到数据架构比程序架构更加靠谱。它的稳 定性源自重新设计系统的中间部分,并将进程彼此隔离(类似于程
3、序员将程序隔 离的方式),重新设计的关键在于添加了数据缓冲区。缓冲区最初是一个临时记忆储存系统,旨在从原始计算机的内存中快速移除数 据,这样计算机就不会陷入运阻,并能继续解决问题。 然后,数据从缓冲区传 输到打印机,“慢慢”打印出最新的计算结果。今天的数据缓冲区的版本是一 个由设备共享的区域,或者一个程序的进程,它们以不同的速度运行,或者有 不同的优先级。现代缓冲区允许每个进程(或设备)在没有冲突的情况下运行, 与缓存类似,缓冲区充当“中间存储空间”,但也有助于协调不同的活动,而 不是简单地简化内存访问。商业界很快就意识到 Edgar F. Codd 和 Peter Chen 的见解的优势,新的数据架 构设计显而易见的比程序结构更快更灵活更稳定。此外,他们的见解促使计算 机编程社区发生了文化上的转变,数据结构现在被认为是远比程序重要得多。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/假设:数据在范式转换中丢失假设:数据在范式转换中丢失数据架构的进化需要消除三个基本的假设(假设的定义:一些被认为是理所当然的事情;一种缺乏有力证据
4、的猜测,却被当作事实来看待。)假设假设 1 1:每个程序必须和其他程序隔离开来。这种隔离论导致了程序代码、数 据定义和数据条目的重复。Codd 的关系法解决了不必要的副本麻烦,他的模型 将数据库的模架或布局从物理信息存储中分离出来(成为数据库系统的标准)。 他的关系模型指出,数据不需要存储在单独的、孤立的程序中,数据条目和程 序编码不需要不必要地复制。一个单独的关系数据库足以用于存储所有的数据, 所以,一致性可能(几乎可以)得到保证,并且也更易于查找错误。假设假设 2 2:输入和输出是对等的,设计上应该让他们相匹配。目前,输出和输入 设备的数据处理速率有很大差异,这与预想着两者以相同速度运行的期望是完全不同的。缓冲区的使用开启了实现输出、输入的区别对待,Peter Chen 的革 新揭示了数据创造者和数据用户之间的差异。数据用户通常希望从潜藏在数据 库下的不同部分看到大量的信息以作比较,并从中提取最有用的信息。数据创 造者,从另外一方面来说,则专注于处理数据,一次一个进程。数据创造者(输 入)和数据用户(输出)两者的目的是截然不同的。假设假设 3 3:企业组织应该反应在他们的计算机程序
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