Che cos’è un database? Definizioni e applicazioni

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Foto schema Database

Prerequisiti per lo studio di questa lezione:

Dai cari amici di Ottimo ci si aspetta che dopo aver studiato questa lezione saranno in grado di:

  • Spiegare il concetto di database con un linguaggio semplice.
  • Spiegare perché i progettisti di sistemi software hanno sentito la necessità di un sistema di gestione dei dati.
  • Fornire esempi di utilizzo di un database.
  • Elencare alcuni semplici vantaggi dell’utilizzo di un database.

Si noti che questo corso è adattato alle esigenze e agli obiettivi del corso Alfabetizzazione Digitale di Ottimo e non appena la parola database sarà familiare agli amici Ottimo, considereremo raggiunto lo scopo educativo del corso.

Foto Database

Sebbene la parola database sia presente nella letteratura tecnologica sin dagli anni ’60, il significato e l’applicazione che vengono in mente oggi per un database si sono formati negli anni ’70 e ’80 e si sono diffusi negli ultimi trent’anni. 

Il computer, come suggerisce il nome, inizialmente doveva servire solo a fare i calcoli, quindi la preoccupazione di raccogliere e registrare le informazioni e di archiviare e utilizzare le informazioni non era così forte.

I programmatori più anziani ricordano che la parola dati non indicava una cosa molto diversa dalle variabili computazionali della prima generazione di programmatori, e quando si trattava di dati, di solito indicava i risultati intermedi o finali del computer.

Con lo sviluppo della tecnologia dell’informazione (IT), l’informatica ha assunto un ruolo secondario nei computer e la gestione dei dati e delle informazioni è diventata più importante. Sebbene la gestione delle informazioni richieda anche un’infrastruttura informatica, negli strati più esterni dei sistemi informatici, ciò a cui la maggior parte degli utenti presta attenzione può essere considerato più vicino alla gestione delle informazioni.

 

Conservare le informazioni dei dipendenti di un’organizzazione conservare i numeri di telefono degli amici, gestire le e-mail, archiviare file e diapositive, conservare le informazioni sui clienti, archiviare e riportare le informazioni sulle vendite dell’organizzazione, più che i calcoli, riguardano la ricezione, l’archiviazione, la ricerca e la segnalazione di informazioni.

 

La prima generazione di programmatori e progettisti di sistemi software utilizzava il tradizionale sistema di gestione dei file per gestire le informazioni.

Ad esempio, un software di vendita può essere progettato in modo simile a uno dei seguenti:

  • Le informazioni di ciascuna fattura di vendita sono state memorizzate in una riga di un file e, con l’emissione di ogni nuova fattura, è stata aggiunta una riga a questo file.
  • A ogni prodotto è stato assegnato un file e con l’emissione di una fattura, al file relativo a ciascun prodotto sono stati aggiunti il ​​numero di prodotti e la data di vendita e l’importo delle vendite.

Oppure si può intuire che il software usato per registrare i voti degli studenti in una scuola e utilizzare le informazioni ha un metodo simile ai seguenti metodi:

  • È stato fornito un file per ogni studente e i voti e le informazioni sul corso sono stati aggiunti a quel file.
  • Per ogni lezione fatta a scuola, è stato fornito un file per memorizzare i voti degli studenti.

Certo, puoi intuire che i programmatori intelligenti, allo stesso tempo, sono stati pronti a pensare a soluzioni più efficienti:

Ad esempio, hanno scritto in un programma le informazioni di diversi corsi o diversi studenti o diversi prodotti, tutto in un file (o in  un numero limitato di file).

E forse, qualora avessero avuto un po’ di tempo e pazienza, avrebbero deciso la disposizione delle informazioni nel fascicolo in modo tale che le informazioni sugli stipendi e sui benefici degli insegnanti o sui bonus del personale di vendita potessero essere collocate da qualche parte intorno alla stessa cartella.

In questo modo, il preside della scuola o il responsabile del negozio si trovava di fronte a un file (o un piccolo numero di file) e poteva essere felice di archiviarlo e conservarlo, avendo tutte le informazioni nella borsa o in tasca.

Questo modo di lavorare con le informazioni ha affrontato molte sfide e molti problemi, inclusi i seguenti:

Bassa inefficienza (Inefficiency)

Il primo problema è sorto quando il volume delle informazioni è aumentato notevolmente.

Le nostre informazioni non sono sempre limitate a poche centinaia di studenti o clienti o ai numeri di contatto di poche centinaia di persone.

Supponiamo che una banca desideri archiviare delle informazioni su un milione di clienti o che un magazzino desideri archiviare e recuperare delle informazioni su centinaia di migliaia di pezzi.

In questi casi, anche la ricerca di un nome o di un numero o la selezione di più prodotti o clienti con una caratteristica specifica richiede tempo e un’elaborazione impegnativa.

 

In effetti, lavorare con grandi volumi di informazioni di per sé richiedono conoscenze e competenze complesse che vanno oltre il lavoro convenzionale di un programmatore. Il lavoro con i dati dovrebbe essere esternalizzato a un sistema indipendente dal software originale.

Bulking inutile dello spazio di archiviazione (ridondanza)

In sistemi così, specialmente quando sono leggermente più grandi, una quantità fissa di dati viene archiviata più e più volte.

Il nome di uno studente verrà ripetuto una volta nell’elenco degli studenti di scienze, una volta nell’elenco degli studenti di matematica, una volta nella trascrizione.

 

Anche se evitiamo queste ripetizioni iniziali, molte altre ripetizioni saranno praticamente inevitabili.

 

Ad esempio, il prezzo di un prodotto verrà registrato una volta nella fattura di vendita, una volta nell’elenco inventario e una volta nell’elenco delle vendite giornaliere.

Basta complicare un po’ il sistema e aumentare un po’ la quantità di dati e siamo ampiamente coinvolti nella registrazione dei dati ridondanti (Redundant Data Registration).

 

Incoerenza dei dati

Un altro problema è quando le informazioni vengono memorizzate in modo incoerente.

 

Il software di magazzino registra il codice a pezzo unico DS-12323 e l’operatore del software di vendita registra il prodotto DS-12323. 

L’insegnante di matematica registra il voto di uno studente chiamato Mario Rossi e l’insegnante di scienze riporta erroneamente il voto di uno studente chiamato Mario Rossini.

Modifichiamo il numero di telefono dello studente e, poiché è memorizzato in luoghi diversi in forme diverse e per motivi diversi, non viene modificato altrove. 

Per comprendere meglio le sfide dell’archiviazione dei dati non integrata, considerare un paese con archiviazione dei dati distribuita.

 

Se hai un’attività e modifichi il codice ateco, dovrai provvedere tu (o il tuo commercialista) a comunicarlo ai vari enti perché non spesso gli enti, ad esempio Agenzia delle Entrate e Inps, non comunicano tra loro.

Sebbene alcuni di questi problemi siano inevitabili a livello macro, la memorizzazione di isole di informazioni nel software rende questi tipi di errori o problemi imprevisti una sfida quotidiana.

 

Dipendenza da un software specifico (dipendenza dal programma)

Il problema successivo sorge quando si desidera utilizzare società diverse o programmatori e software diversi.

I progettisti di software di contabilità registrano e archiviano le informazioni contabili con la loro struttura preferita (che possono aver progettato in base alle necessità e all’esperienza), mentre i progettisti di software di magazzino utilizzano i propri metodi.

Anche se entrambe le parti sono interessate ad aiutarti e a utilizzare le informazioni di un software in un altro, ciò non sarà facilmente possibile o la probabilità di errore sarà molto alta.

A proposito, dipenderai per sempre dal programmatore dello stesso software.

 

Perdendo il programma, stai praticamente perdendo anche i tuoi dati.

 

Altri problemi di gestione dei dati

Questi sono solo alcuni dei molti problemi con l’archiviazione, l’elaborazione e il recupero delle informazioni.

 

Un altro problema può essere immaginato:

Difficile (e talvolta impossibile) definire più livelli di accesso per utenti diversi.

La difficoltà di condividere parte delle informazioni di un software con un altro software o un altro computer.

Bassa sicurezza delle informazioni (anche se crittografata, è un’attività complessa e specializzata in sé).

Bassa flessibilità (se vogliamo aggiungere nuovi dati alla nostra struttura dati in un secondo momento).

Difficoltà nella gestione dei dati quando i dati vengono memorizzati su un computer separato (server) nella rete interna dell’azienda (o sul web).

Ma il problema più importante non è nessuno dei precedenti.

Perché, comunque, un team professionale può trovare una soluzione per tutti loro.

 

Il problema principale è la non standardizzazione e la non uniformità delle soluzioni.

 

Mentre puoi immaginare che durante gli anni in cui la gestione del database era ancora agli albori, sono stati inventati migliaia di route simili.

  • Ogni azienda di software ha definito i propri protocolli di sicurezza e di accesso.
  • Ogni azienda ha algoritmi di compressione dei dati progettati in modo indipendente.
  • Ogni azienda ha metodi progettati individualmente per convalidare i dati e ridurre le incongruenze delle informazioni.
  • Ogni azienda ha definito algoritmi diversi per il recupero delle informazioni e il reporting.

 

Formazione per la gestione del database

Gradualmente, sembrava che la manutenzione, il recupero e la gestione delle informazioni diventassero ogni giorno più seri e aveva senso progettare soluzioni standardizzate per questo compito.

Se vogliamo parlare di questa esigenza, dobbiamo dire che le aziende erano alla ricerca di un sistema standard efficiente per la gestione dei propri dati. Quello che conosciamo oggi come DBMS o Database Management System.

Naturalmente, si è formato un ecosistema di soluzioni per la gestione di database e sono diventati popolari diversi tipi di soluzioni.

 

Se vogliamo elencare alcuni esempi di soluzioni che hanno avuto più successo nella competizione con altri, possiamo ricordare quanto segue:

  • Oracle fornisce e sviluppa un sistema noto come Oracle RDBMS o Oracle.
  • Microsoft ha introdotto SQL Server.
  • IBM sviluppa e commercializza il sistema DB2.
  • SAP offre il sistema Sybase ASE.
  • MySQL è un altro sistema open source e, naturalmente, la versione commerciale (con più funzionalità) è disponibile per Oracle dal 2008.

Si può dire che oggi la discussione sulla gestione dei database è diventata una specialità indipendente separata che esiste a diversi livelli:

 

  • Ci sono programmatori che possono progettare la struttura dei database.
  • Ci sono quelli che potrebbero non essere esperti in progettazione, ma possono interagire con database in una varietà di linguaggi (di cui SQL è forse il più popolare).
  • Ce ne sono altri che sono specializzati nella conoscenza della gestione delle informazioni e lavorano in aziende come Microsoft e Oracle e progettano queste infrastrutture.

Certo, oggi esiste un altro ramo specializzato che si trova al confine tra le scienze della statistica, del data mining e della tecnologia dell’informazione, che si chiama Big Data Analysis.

Alcuni vedono questa specializzazione come separata dalla gestione del database e altri, a causa della stretta connessione tra il DBMS e le discussioni sui Big Data, vedono la conoscenza dei Big Data non come una scienza indipendente, ma come un livello analitico della gestione del database.

Sebbene mantenere e gestire grandi volumi di dati sia certamente una nuova e seria sfida per i progettisti di DBMS, in Ottimo consideriamo e discutiamo altri aspetti dei Big Data indipendentemente dalla discussione sul DBMS.

Potresti essere interessato a sapere che Ottimo, come qualsiasi altro sito basato sulla piattaforma WordPress, utilizza la struttura MySQL per memorizzare dati, incluse lezioni, informazioni sull’utente, comportamenti dell’utente, commenti e altri dati.

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