Система федеративных баз данных ( FDBS ) — это тип системы управления метабазами данных (СУБД), которая прозрачно отображает несколько автономных систем баз данных в единую федеративную базу данных . Составляющие базы данных связаны между собой компьютерной сетью и могут быть географически децентрализованы. Поскольку составляющие системы баз данных остаются автономными, объединенная система баз данных является контрастной альтернативой (иногда сложной) задаче слияния нескольких разрозненных баз данных. Объединенная база данных, или виртуальная база данных , представляет собой совокупность всех баз данных, составляющих систему объединенных баз данных. В результате объединения данных в составных разрозненных базах данных не происходит фактической интеграции данных.
Посредством абстракции данных системы объединенных баз данных могут обеспечить единый пользовательский интерфейс , позволяющий пользователям и клиентам хранить и извлекать данные из нескольких несмежных баз данных с помощью одного запроса , даже если составляющие базы данных неоднородны . С этой целью система объединенных баз данных должна иметь возможность разлагать запрос на подзапросы для отправки в соответствующие составляющие СУБД , после чего система должна составлять наборы результатов подзапросов. Поскольку различные системы управления базами данных используют разные языки запросов , системы объединенных баз данных могут применять к подзапросам оболочки для их перевода на соответствующие языки запросов .
Маклеод и Хаймбигнер [1] были одними из первых, кто в середине 1980-х годов определил систему федеративных баз данных.
FDBS - это система, которая «определяет архитектуру и соединяет базы данных, которые сводят к минимуму центральные полномочия, но поддерживают частичное совместное использование и координацию между системами баз данных». [1] Это описание может неточно отражать определение объединенной базы данных, данное МакЛеодом/Хеймбигнером [1] . Скорее, это описание соответствует тому, что Маклеод/Хеймбигнер назвал составной базой данных. Объединенная база данных Маклеода/Хеймбигнера представляет собой набор автономных компонентов, которые делают свои данные доступными для других членов федерации посредством публикации схемы экспорта и операций доступа; не существует единой центральной схемы, охватывающей информацию, доступную от членов федерации.
Среди других исследований [2] специалисты-практики определяют объединенную базу данных как совокупность взаимодействующих компонентных систем, которые являются автономными и, возможно, гетерогенными .
Тремя важными компонентами FDBS являются автономия, неоднородность и распределение. [2] Другим измерением, которое также рассматривалось, является сетевая среда, компьютерная сеть , например, множество DBS по локальной сети или множество DBS по глобальной сети , связанные с обновлением функций участвующих DBS (например, отсутствие обновлений, неатомарные переходы, атомарные обновления ).
СУБД можно разделить на централизованную и распределенную . Централизованная система управляет одной базой данных, а распределенная — несколькими базами данных. Компонентная СУБД в СУБД может быть централизованной или распределенной. Множественные DBS (MDBS) можно разделить на два типа в зависимости от автономности компонента DBS: федеративные и нефедеративные. Нефедеративная система баз данных представляет собой интеграцию компонентов СУБД , которые не являются автономными. Система федеративных баз данных состоит из компонентов DBS , которые являются автономными, но при этом участвуют в федерации, что позволяет осуществлять частичное и контролируемое совместное использование своих данных.
Федеративные архитектуры различаются в зависимости от уровней интеграции с компонентными системами баз данных и объема услуг, предлагаемых федерацией. FDBS можно разделить на слабо или сильно связанные системы.
Множественные DBS, особым типом которых являются FDBS, можно охарактеризовать по трем измерениям: распределение, неоднородность и автономия. Другая характеристика может быть основана на аспектах сети, например, одной базы данных или нескольких баз данных в локальной или глобальной сети.
Распределение данных в FDBS происходит из-за существования нескольких DBS до создания FDBS. Данные могут быть распределены по нескольким базам данных, которые могут храниться на одном или нескольких компьютерах. Эти компьютеры могут быть географически расположены в разных местах, но связаны между собой сетью. Преимущества распределения данных помогают повысить доступность и надежность, а также сократить время доступа.
Неоднородности в базах данных возникают из-за таких факторов, как различия в структурах, семантике данных, поддерживаемых ограничениях или языке запросов . Различия в структуре возникают, когда две модели данных предоставляют разные примитивы, например объектно-ориентированные (ОО) модели , поддерживающие специализацию и наследование, и реляционные модели, которые этого не делают. Различия из-за ограничений возникают, когда две модели поддерживают два разных ограничения. Например, тип набора в схеме CODASYL может быть частично смоделирован как ограничение ссылочной целостности в схеме отношений. CODASYL поддерживает вставку и сохранение, которые не фиксируются только ссылочной целостностью. Язык запросов, поддерживаемый одной СУБД, также может способствовать гетерогенности между другими компонентами СУБД . Например, различия в языках запросов с одинаковыми моделями данных или разные версии языков запросов могут способствовать гетерогенности .
Семантическая неоднородность возникает, когда возникают разногласия по поводу значения, интерпретации или предполагаемого использования данных . На уровне схемы и данных классификация возможных неоднородностей включает в себя:
При создании объединенной схемы необходимо устранить такие неоднородности, прежде чем интегрировать схемы компонентов БД.
Работа с несовместимыми типами данных или синтаксисом запросов — не единственное препятствие на пути конкретной реализации FDBS. В системах, которые не планируются сверху вниз, общая проблема заключается в сопоставлении семантически эквивалентных , но по-разному названных частей из разных схем (= моделей данных) (таблиц, атрибутов). Попарное сопоставление между n атрибутами приведет к появлению правил сопоставления (с учетом сопоставлений эквивалентности) — число, которое быстро становится слишком большим для практических целей. Распространенным выходом является создание глобальной схемы, которая включает в себя соответствующие части всех схем-членов и обеспечивает сопоставления в форме представлений базы данных . Два основных подхода зависят от направления отображения:
Оба являются примерами интеграции данных , называемой проблемой сопоставления схем .
Фундаментальным различием между MDBS и FDBS является концепция автономии. Важно понимать аспекты автономии компонентных баз данных и то, как их можно решить, когда компонентная DBS участвует в FDBS. Речь идет о четырех видах автономий:
Неоднородности в FDBS обусловлены, прежде всего, автономностью конструкции.
Исследовательская группа ANSI/X3/SPARC разработала трехуровневую архитектуру описания данных, компонентами которой являются концептуальная схема, внутренняя схема и внешняя схема баз данных. Однако трехуровневая архитектура недостаточна для описания архитектуры FDBS. Поэтому он был расширен для поддержки трех измерений FDBS, а именно: распределения, автономии и гетерогенности. Ниже описана пятиуровневая архитектура схемы.
Требования гетерогенности и автономности создают особые проблемы, касающиеся управления параллелизмом в FDBS, что имеет решающее значение для правильного выполнения параллельных транзакций (см. также Глобальное управление параллелизмом ). Достижение глобальной сериализуемости , основного критерия правильности, в соответствии с этими требованиями было охарактеризовано как очень сложное и нерешенное. [2]
Пятиуровневая архитектура схемы включает в себя следующее:
Точно отражая современное состояние интеграции данных, пятиуровневая архитектура схемы, описанная выше, страдает серьезным недостатком, а именно внешним видом, навязанным ИТ. Современные пользователи данных требуют контроля над тем, как представляются данные; их потребности в некоторой степени противоречат таким восходящим подходам к интеграции данных.
