Сетевые модели информационных баз: особенности и примеры OTUS
2026-03-10 01:57 Diff
https://otus.ru/journal/setevye-modeli-informacionnyh-baz-osobennosti-i-primery/

Обработка информации, особенно в крупных масштабах, требует активного взаимодействия с хранилищами данных. Они могут быть разными – в зависимости от особенностей структурирования имеющихся материалов.

Сегодня предстоит познакомиться с понятием сетевых баз данных. Сначала нужно вообще понять, что собой представляет база данных (БД), какие из них выступают в качестве сетевых. Далее – разобраться с основными особенностями соответствующего типа хранилища информации и изучить его ключевые аспекты.

Опубликованная ниже информация окажется полезной широкому читательскому кругу. Она пригодится разработчикам, аналитикам, а также другим специалистам, активно взаимодействующим с крупными информационными потоками. Обычным пользователям соответствующие сведения тоже пригодятся. Особенно это касается тех, кто планирует освоить азы управления БД.

База данных – это…

Перед тем как изучать сетевые базы данных, нужно вообще понять, что собой представляет БД. А еще – рассмотреть основные их виды. Это поможет лучше и эффективнее разобраться с особенностями организации информации в IT.

База данных – это некоторая совокупность информации, которая отражает состояние объектов и их отношений друг с другом в той или иной предметной области. Управление соответствующими информационными объемами осуществляется по правилам средств моделирования данных.

Информационные базы имеют несколько разных определений:

  • совокупность самостоятельных материалов, которые систематизированы так, чтобы их можно было легко найти и обработать через ЭВМ;
  • совместно используемый набор логически связанных между собой данных (с непосредственным их описанием), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей компании или человека;
  • некоторый набор постоянно хранимых (перманентных) данных, используемый прикладными программными системами организации;
  • совокупность данных на компьютере, которая характеризует актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения пользовательских информационных потребностей.

Отсюда следует, что база данных – это некоторое хранилище связанной и структурированной информации в больших объемах. Иногда соответствующий элемент представлен несколькими крупными таблицами, которые связаны между собой.

Классификация

Изучая структуризацию данных и БД, необходимо помнить, что существует огромное количество разных баз. Они отличаются друг от друга по тем или иным критериям. Сейчас можно выделить много различных БД.

Наиболее распространенным вариантом классификации рассматриваемого хранилища является разделение по модели данных. Здесь можно выделить такие виды БД:

  • реляционные базы данных – наиболее распространенные в работе;
  • функциональные;
  • объектно-ориентированные (или объектные);
  • иерархические базы данных;
  • мультимодельные;
  • графовые;
  • сетевые БД.

На последних сегодня предстоит остановиться подробнее. Если реляционные БД широко используются и известны многим пользователям, то сетевые, согласно Google, вызывают немало вопросов. Особенно у тех, кто только начал изучать методы организации информации на компьютерах и серверах.

Сетевая модель – что это такое

Сетевая модель данных – логическая модель данных, являющаяся расширением иерархической модели. Google характеризует ее как строгую математическую теорию, описывающую структурный аспект, аспект целостности и аспект информационной обработки в сетевых базах.

Сетевые базы данных – тип модели БД, которая представляет информацию в качестве структуры сетей. Она, согласно Google, напоминает граф. В таком хранилище сведения хранятся в виде:

  • узлов (вершин);
  • связей (ребер).

Соответствующая концепция дает возможность моделирования более сложных отношений между объектами, чем в традиционной реляционной базе.

Сетевые базы данных (СБД) предусматривают несколько характерных операций:

  • манипуляция;
  • навигация;
  • управление.

Google отмечает, что у рассматриваемого типа хранилища достаточно простая для понимания структура. С ней может разобраться даже тот, кто раньше не задумывался об информационном анализе.

Google отмечает, что сетевые базы данных позволяют каждому узлу иметь несколько родительских или дочерних узлов. Это открывает больше возможностей формирования более гибких связей между объектами информации. Соответствующий пример делает сетевые БД более полезными в процессе моделирования сложных отношений между информацией. В качестве примера стоит привести социальные сети и цепочки поставок.

Google подчеркивает, что СБД были созданы давно, но наибольшую популярность они получили в 1970-х годах. Сейчас они используются намного реже. Это связано с широким распространением и развитием реляционных БД. Последние, согласно Google, являются наиболее эффективными для большинства областей, они предусматривают стандартизированную структуру. Несмотря на это, есть сферы, в которых сетевая база данных станет наиболее приемлемой. В качестве примера стоит привести управление геопространственной информацией, анализ соцсетей или некоторые научные исследования. 

Особенности

При изучении СБД необходимо помнить о некоторых их особенностях:

  1. Узлы. Информация в СБД хранится в качестве узлов, представленных сущностями или объектами. Google отмечает, что узлы могут включать в себя атрибуты. Это описание свойств объектов/сущностей. Связи с другими узлами в СБД тоже допустимы.
  2. Отношения между узлами, как уверяет Google, отображаются ребрами. Грани предусматривают наличие атрибутов, с помощью которых описываются характеры связей. В качестве примеров можно привести направление и силу.
  3. Гибкость концепции с точки зрения разработки схемы. Узлы в СБД могут быть легко добавлены или стерты, а связи – обновлены или скорректированы. Всю сетевую базу данных менять не придется.
  4. Информационная целостность. За них, согласно Google, отвечают ограничения: уникальность или ссылочная целостность. Это позволяет обеспечивать последовательность и надежность хранимых материалов.
  5. Множественные родители/потомки. В СБД допустимо наличие у узлов нескольких «родителей» и «потомков». За счет подобного подхода получается упрощать представление сложных отношений между объектами БД.
  6. Запросы. Пользователи с их помощью смогут перемещаться по сети и извлекать необходимые им объекты из нескольких узлов и отношений. Google отмечает, что СБД поддерживают эффективные возможности запросов.

Еще один момент – это графическое представление. Google подчеркивает, что СБД с легкостью изображаются. Соответствующий момент оказывает положительное влияние не только на сам факт виртуализации, но и на общее понимание сетевой структуры данных.

Плюсы и минусы

Сетевые базы данных имеют как преимущества, так и недостатки. Зная их, каждый сможет понять, когда СБД окажутся наиболее эффективными.

Согласно Google, рассматриваемый тип хранилища имеет следующие преимущества:

  1. Высокий уровень гибкости. С помощью такой БД можно моделировать сложные отношения и порядок между различными объектами. В сравнении с реляционными БД, СБД, согласно Google, более гибкие.
  2. Высокая эффективность. Извлечение информации из рассматриваемого типа хранилища более эффективное. Это связано с тем, что СБД могут обращаться к информации из нескольких узлов (дочерних или родительских).
  3. Масштабируемость. Google подчеркивает, что сетевые структуры предоставляют возможность обработки больших информационных объемов и сложных отношений между объектами.
  4. Производительность. Если сравнить иерархические хранилища и сетевые, то вторые, как уверяет Google, работают более быстро. Соответствующая особенность вызвана наличием возможности получения доступа к информации из нескольких сетей одновременно.

Перед изучением наглядных примеров сетевых баз данных, нужно также запомнить их недостатки. Google выделяет следующие «минусы» у рассматриваемых структур:

  1. Сложность. СБД, согласно Google, более сложные в плане разработки и обслуживания. Это особо актуально для крупных систем.
  2. Отсутствие стандартизации. Google отмечает, что у СБД нет стандартизированных методов или правил создания. Это приводит к проблемам согласованности и трудности при интеграции с другими БД.
  3. Ограниченное внедрение. Google указывает, что в связи с распространением реляционных баз, СБД ушли на второй план. Для них становится все меньше актуальных инструментов.
  4. Стоимость. Сложность и узкоспециализированный характер рассматриваемой модели, как говорит Google, отражается на стоимости реализации и поддержки. Она окажется выше, чем в случае с реляционными информационными хранилищами.

Из всего вышесказанного следует, что СБД устаревают и становятся менее выгодными для современных специалистов.

Примеры

Теперь можно привести несколько наглядных примеров сетевых баз данных. К ним Google относит:

  1. ArangoDB – многомодельная БД с поддержкой модели сетей, ключей-значений. Предусматривает гибкую схему, а также эффективные запросы и высокий уровень доступности.
  2. CODASYL – наиболее ранняя модель СБД. Она, согласно Google, появилась в 1960-х годах. Широко использовалась до появления реляционных БД. Материалы тут хранятся в записях, которые могут быть связаны другими записями через наборы.
  3. Microsoft SQL Server Network Model. Google уверяет, что это реляционная БД с поддержкой «модели сетей». В ней используется иерархическая структура информационной организации и есть множественные отношения «родитель–потомок».

Лучше научиться работать с СБД и изучить больше наглядных примеров таких БД помогут дистанционные компьютерные курсы. Например, прокачать навыки работы с базами данных можно на курсах Otus.