Теоретичний матеріал та презентація до Теми №1

Сучасні геоінформаційні системи спираються на різноманітні концептуальні та технологічні моделі баз даних, кожна з яких визначає способи структуризації, зберігання, індексування та маніпулювання просторово-координованою інформацією [12]. Вибір конкретної моделі даних та архітектури СУБД визначає продуктивність всієї геоінформаційної системи, особливо під час обробки масштабних масивів агрохімічного моніторингу та кадастрового обліку ґрунтів [7].

Спосіб обробки цифрових даних за допомогою комп’ютерів називається системою управління базами даних (СУБД). Ці системи з часом еволюціонували. Найперші СУБД мали навігаційний характер — від систем із плоскими файлами до ієрархічних систем. Це були відносно прості системи з обмеженою гнучкістю. Однак саме ці початкові системи заклали основу для розробки реляційних систем управління базами даних (РСУБД), а згодом — і більш складних та ефективних систем.

Ієрархічна модель. Ієрархічна модель бази даних — це модель даних, у якій дані організовані у вигляді деревоподібної структури (рис. 2). Така структура дозволяє подавати інформацію за допомогою зв’язків типу «батьківський елемент — дочірній елемент»: кожен батьківський елемент може мати багато дочірніх, тоді як кожен дочірній елемент має лише один батьківський (такий зв’язок також називають зв’язком «один до багатьох»). Усі атрибути конкретного запису перелічуються в межах певного типу сутності.

У базі даних тип сутності є еквівалентом таблиці. Кожен окремий запис представлено у вигляді рядка, а кожен атрибут — у вигляді стовпця. Типи сутностей пов’язані між собою за допомогою відображень 1:N, які також називають зв’язками «один до багатьох». Ця модель вважається першою моделлю баз даних; її розробила компанія IBM у 1960-х роках [14].

Мережева модель. Мережева модель — це модель бази даних, створена як гнучкий спосіб представлення об’єктів та зв’язків між ними (рис. 3). Її відмінною рисою є те, що схема — якщо розглядати її як граф, де типи об’єктів є вузлами, а типи зв’язків — дугами, — не обмежується структурою ієрархії чи ґратки [14].

Реляційна система управління базами даних (РСУБД) дозволяє користувачам зберігати дані в кількох таблицях, де пов’язані елементи даних можуть взаємодіяти між собою через певні зв’язки. Кожен зв’язок має унікальну назву, за якою він ідентифікується в базі даних. Кожна таблиця складається з рядків, що називаються «записами», і стовпців, що називаються «полями». Кожне поле може містити дані лише певного типу, наприклад: текст, ціле число, десятковий дріб, дата тощо. Тип даних поля визначається під час його створення. Кожен запис у таблиці має унікальний ідентифікатор, який може вказувати на зв’язок між таблицями. Таблиці можна об’єднувати, якщо вони мають спільне поле. РСУБД забезпечує гнучкість у створенні численних зв’язків між даними, що підвищує ефективність їх пошуку та отримання. Система гарантує атомарність, узгодженість, ізольованість і довговічність (ACID) під час зберігання та отримання даних. Вона здатна зберігати великі обсяги інформації. Якщо застарілі системи управління базами даних часто дозволяли працювати з ними лише одному користувачеві одночасно, то РСУБД підтримують одночасну роботу багатьох користувачів. Проте можуть виникати конфлікти, коли кілька користувачів намагаються змінити одні й ті самі дані одночасно. Цьому можна запобігти за допомогою механізмів блокування та управління паралельним доступом. Блокування унеможливлює доступ інших користувачів до даних під час їх оновлення, тоді як управління паралельним доступом координує дії багатьох користувачів, що надсилають запити одночасно. Реляційні бази даних з’явилися в 1970-х роках і досі залишаються найпоширенішими у світі. Попри те, що вони стають складнішими, вони водночас стають кращими, швидшими та потужнішими  [28].

Об’єктно-орієнтована система управління базами даних (ООСУБД)

Об’єктно-орієнтована система управління базами даних (ООСУБД) — це система управління базами даних, у якій дані представлено у вигляді об’єктів. Ці об’єкти успадковують властивості класів та підкласів. Об'єктно-орієнтовані мови програмування, такі як Python і Java, можуть використовуватися для створення об'єктів баз даних та/або зберігання даних у вигляді об'єктів. Наразі ще не існує загальноприйнятих стандартів розробки об'єктно-орієнтованих систем управління базами даних (OODBMS). Однак такі системи повинні бути сумісними з сучасними об'єктно-орієнтованими мовами програмування. OODBMS краще підходять для зберігання даних зі складними взаємозв'язками та роботи з ними, забезпечуючи прості рішення для вилучення й обробки даних, що охоплюють кілька таблиць [28].

Хмарна система управління базами даних (CDBMS)/ Обсяги цифрових даних у всьому світі зростають експоненціально, і їх інтеграція та управління стають дедалі складнішими, якщо вони розміщуються на локальних серверах у різних місцях. Крім того, обробка даних у реальному часі стає новим стандартом для багатьох застосунків, оскільки затримки в передачі даних можуть призвести до катастрофічних наслідків. Кібербезпека — ще одне критично важливе питання, з яким стикаються компанії при розміщенні даних на власних серверах. Використання хмарних технологій для розміщення даних може допомогти вирішити деякі з цих проблем. Хмарні бази даних забезпечують гнучкість, надійність, безпеку, економічну ефективність та низку інших переваг [28].

Хмарна система управління базами даних розміщується на віртуальній машині та пропонує всі переваги хмарних обчислень, такі як швидкість, масштабованість, гнучкість і зниження витрат, завдяки розгортанню, наданню та доступу через хмару. Такі бази даних подібні до традиційних локальних систем і можуть використовуватися для зберігання структурованих, неструктурованих і напівструктурованих даних. Хмарна база даних може розміщуватися в публічному або гібридному хмарному середовищі. Вона може керуватися безпосередньо компанією-власником або ж зовнішнім постачальником у рамках моделі «база даних як послуга» (DBaaS). Обидва підходи мають свої переваги та недоліки. На хмарних платформах можуть розміщуватися як реляційні, так і нереляційні бази даних [28].

NoSQL та документоорієнтовані моделі: Використовуються для обробки неструктурованих або напівструктурованих геоданих великого обсягу (Big Spatial Data). Популярні сутності зберігають дані у формі JSON/GeoJSON документів (MongoDB, CouchDB) або графічних структур (Neo4j для топологічних мереж) [12].

Сховища даних. Обсяги даних у всьому світі стрімко зростають, сягаючи петабайтів. Виконання аналітики таких великих масивів даних (Big Data) за допомогою стандартних методів роботи з базами даних є складним або й неможливим завданням. Так само отримання даних із різних джерел завжди було викликом для пересічних користувачів. Сховище даних пропонує ефективне вирішення цієї проблеми, дозволяючи користувачам збирати дані з різних джерел в єдине, централізоване та узгоджене сховище. Сховище даних підтримує аналіз даних, інтелектуальний аналіз даних (data mining), технології штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання. Воно також надає організації можливість проводити потужну аналітику великих даних [28].

Концепція сховищ даних не є новою: вона існує з 1980-х років як складова рішень для бізнес-аналітики (BI) і спочатку реалізовувалася на локальних серверах (on-premises). Такі сховища були призначені для вилучення даних із різних джерел, їх очищення та підготовки, а також для завантаження й підтримки в традиційних реляційних базах даних. Однак розвиток інтернет-технологій уможливив їх розміщення в хмарі. Популярність хмарних сховищ даних стрімко зростає, оскільки дедалі більше компаній використовують хмарні сервіси, щоб зменшити залежність від власних локальних центрів обробки даних. Сучасні сховища даних також оснащуються інструментами для аналітики, візуалізації та представлення даних. До основних категорій сховищ даних належать корпоративні сховища даних (EDW), сховища оперативних даних (ODS) та вітрини даних (DM).

Просторова база даних – це база даних, що містить просторовий компонент (часто у вигляді координат), пов’язаний з атрибутами даних, для визначення місцезнаходження та геометричних характеристик об’єкта. Вона дозволяє зберігати в системі як векторні (точки, лінії, полігони), так і растрові дані. Просторові бази даних спеціально розроблені для представлення просторових даних та їх обробки в межах просторової системи координат. Оскільки для визначення місцезнаходження об’єкта завжди потрібна система просторової прив’язки, така база даних повинна підтримувати перетворення систем координат. Просторові бази даних зазвичай складніші за традиційні, оскільки взаємозв’язки між просторовими об’єктами часто є неявними. Вони дозволяють моделювати такі відношення, як «позаду», «перетин», «накладання» тощо. Така база даних є фундаментальним елементом будь-якої геоінформаційної системи (ГІС), забезпечуючи виконання низки просторових операцій, недоступних у традиційних базах даних. Консорціум Open Geospatial Consortium (OGC) [27] розробив стандарти для додавання просторових функціональних можливостей до просторових баз даних. Розробка просторових баз даних уможливлює впровадження нового набору функцій в інструкції «SELECT» мов запитів до даних (наприклад, SQL). У просторових базах даних використовується система просторового індексування, спеціально розроблена для багатовимірного впорядкування просторових даних із одночасним встановленням геометричних взаємозв’язків між різними об’єктами та елементами [28].