AB halduse konspekt


AB kasutajate rollid:

  • AB kasutaja – tavakasutaja, kes saab vastavalt vajadusele andmeid muuta, lisada, filtreerida ja otsida.
  • AB programmeerija – loob funktsioone, protseduure ja trigger’eid.
  • DBA (AB administraator) – tagab, et õiged kasutajad omavad vajalikke õigusi.
  • AB projekteerija – kujundab tabeleid ja AB struktuuri.

DBA – AB administraatori liigid:

  • Süsteemiadministraator
  • AB arhitekt
  • AB analüütik
  • Data Warehouse admin (andmeladu administraator)

DBA kaks peamist eesmärki / ülesannet:

  1. Kasutajate toetus ning õiguste jagamine ja seadistamine.
  2. AB turvalisuse ja jõudluse tagamine.

AB turvalisus – kolm põhiaspekti:

Terviklikkus (integrity) – andmete usaldusväärsus ja terviklikkus, et allikad oleksid korrektse sisuga.

*andmete kättesaadavus(availability) – доступность – andmed me saame kätte õigel ajal ja õigel kasutajal
*tervilikkus(integrity) – целосность – usaldusväärne andmeallikad

Konfidentsiaalsus (confidentiality) – andmete konfidentsiaalsuse tagamine.

Näited SQL-s:

GRANT role TO user [IDENTIFIED BY pwd] [WITH GRANT OPTION];

REVOKE role FROM user;

Andmete kättesaadavus (availability)

Andmed peavad olema õigeaegselt kättesaadavad õigetele kasutajatele.


RiskOhutuse aspekt
Inimlikud veadkonfedentsiaalsus, kättesaadavus, tervilikkus
Füüsilised vead(riistvara-железо пк)kättesaadavus, tervilikkus
operatsioonisüsteemi rikkedkättesaadavus, tervilikkus, konfedentsiaalsus
andmebaasisüsteemi rikkedkättesaadavus, tervilikkus, konfedentsiaalsus

COMMIT – kinnitab muudatused andmebaasis (salvestab need jäädavalt).
ROLLBACK – tühistab viimased muudatused ja taastab andmebaasi eelmisse olekusse.
ROLLFORWARD – taastab andmebaasi pärast tõrget, rakendades salvestatud logifaile uuesti, et viia andmed viimasesse õigesse olekusse.


Data Mining –поиск скрытых шаблонов – peidetud mustrite otsimine – on meetod, millega analüüsitakse suuri andmehulkasid, et leida seoseid ja trende, mida tavalisel vaatamisel ei märka.
Data Warehouse –Хранилище данных – andmeladu – on süsteem, kuhu kogutakse ja hoitakse suuri andmehulkasid erinevatest allikatest, et neid hiljem analüüsida ja teha otsuseid.

GROUP BY –

GROUP BY-käsk kasutatakse ühe või mitme veeru ühesuguste väärtustega ridade rühmitamiseks ja seejärel nende rühmade suhtes koondfunktsioonide, nagu COUNT, SUM, AVG, MAX ja MIN, rakendamiseks.

select counrty, gender, Sum, (salary) as TotalSalary
from Employees
Group by, Gender

UNION ALL

UNION ALL ühendab kahe või enama SELECT-päringu tulemused üheks andmekogumiks, säilitades kõik read, sealhulgas dubleeritud read.

Select Country, Gender, Sum(Salary) as TotalSalary
From Employees
Group By Country, Gender

UNION ALL

GROUPING

GROUPING SETS võimaldab ühendada mitu GROUP BY-lauset ühte päringusse, mis on samaväärne UNION ALL-i kasutamisega nende gruppide üle.

Select Country, Gender, Sum(Salary) as TotalSalary
From Employees
Group BY
GROUPING SETS
(
    (Country, Gender),  
    (Country),         
    (Gender),          
    ()                 
)

ROLLUP

ROLLUP lisab vahe- ja üldkokkuvõtted GROUP BY tulemustele, luues hierarhilise andmete rühmituse.

SELECT Country, SUM(Salary) AS TotalSalary
FROM Employees
GROUP BY ROLLUP(Country)

CUBE

CUBE-käsk laiendab GROUP BY-d, genereerides kõik võimalikud rühmituste kombinatsioonid määratud veergude jaoks, sealhulgas vahekokkuvõtted ja üldkokkuvõtte, mis võimaldab teostada risttabeli analüüsi andmetest.

SELECT Country, Gender, SUM(Salary) AS TotalSalary
FROM Employees
GROUP BY CUBE(Country, Gender)

Erinevus ROLLUP ja CUBE

ROLLUP summerib hierarhiliselt valitud veergud
CUBE arvutab summad igas veerus/kombinatsioonid