Курсовая работа на тему "Виды систем управления базами данных | Управление и автоматизация баз данных - 7 семестр | Синергия [ID 57531]"

Курсовая работа на тему: Виды систем управления базами данных. Управление и автоматизация баз данных - 7 семестр
Направление подготовки: 09.02.07 Кафедра ЦЭ
По дисциплине Управление и автоматизация баз данных
Работа была сдана на 97 баллов.
На момент публикации готовой работы- оригинальность составляет 50% по версии антиплагиат.ру. Так же прилагаю заявление на выбор темы.

Описание работы

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ»
Колледж «Синергия»

Специальность 09.02.07 Кафедра ЦЭ

КУРСОВАЯ РАБОТА
На тему Виды систем управления базами данных
По дисциплине Управление и автоматизация баз данных

Москва 2025

СОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
Глава 1. СИСТЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ 7
1.1 Анализ предметной области 7
1.2 Физические основы формирования баз данных с использованием СУБД 11
1.3 Основные продукты систем управления базами данных 13
Глава 2. ВИДЫ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ 19
2.1 Основные функции и типовая организация систем управления базами данных 19
2.2 Виды систем управления базами данных 23
2.3 Перспективы развития систем управления базами данных 26
Заключение 29
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 31

Введение
В 2025 году системы управления базами данных (СУБД) продолжают эволюционировать, адаптируясь к быстро меняющимся требованиям бизнеса и технологиям. В данной статье мы рассмотрим ключевые тренды и технологии, которые определяют будущее СУБД.
1. Упрощение управления данными
Одной из главных тенденций является упрощение управления данными. СУБД становятся все более интуитивными и доступными для пользователей без глубоких технических знаний. Появляются решения с графическими интерфейсами и встроенными системами рекомендаций, которые помогают пользователям легче выполнять операции с данными.
2. Облачные технологии
Облачные СУБД продолжают набирать популярность. В 2025 году компании все чаще выбирают облачные решения для хранения и обработки данных благодаря их масштабируемости, доступности и снижению затрат на инфраструктуру. Платформы, такие как Amazon Aurora, Google Cloud Spanner и Microsoft Azure SQL Database, предлагают высокую производительность и надежность.
3. Искусственный интеллект и машинное обучение
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) в СУБД становится стандартом. Эти технологии позволяют не только автоматизировать рутинные задачи, но и анализировать данные на более глубоком уровне. Системы могут предсказывать потребности в ресурсах, оптимизировать запросы и обеспечивать более высокий уровень безопасности.
4. Нарастание важности безопасности данных
С увеличением объема данных и числа кибератак безопасность
остается критически важной. В 2025 году СУБД оснащаются более совершенными механизмами защиты, такими как шифрование данных на уровне базы, многофакторная аутентификация и системы обнаружения вторжений. Учитывая новые регуляции, такие как GDPR, безопасность данных становится неотъемлемой частью стратегии управления базами данных.
5. Носимые устройства и IoT
С ростом Интернета вещей (IoT) и носимых устройств возникает необходимость в системах, способных обрабатывать большие объемы данных в реальном времени. СУБД адаптируются под эти требования, обеспечивая эффективное хранение и анализ данных, поступающих от множества устройств. Технологии, такие как edge computing, становятся важными для обработки данных на месте их генерации.
6. Гибридные и мультиоблачные решения
Гибридные и мультиоблачные архитектуры становятся нормой. Компании ищут способы использовать преимущества различных облачных провайдеров, а также комбинировать облачные и локальные решения. Это позволяет не только оптимизировать затраты, но и повышать устойчивость и гибкость системы.
7. Визуализация данных
С увеличением объемов данных возрастает и важность их визуализации. СУБД в 2025 году интегрируются с мощными инструментами для визуализации, которые помогают пользователям лучше понимать данные и принимать обоснованные решения. Интерактивные дашборды и аналитические панели становятся стандартом для многих бизнес- приложений.
Системы управления базами данных (СУБД) играют ключевую роль в современных информационных технологиях. В условиях стремительного увеличения объема данных и необходимости их эффективной обработки, выбор подходящей СУБД становится критически важным для организаций. Актуальность исследования заключается в понимании различных видов СУБД, их особенностей и применения, что поможет специалистам в выборе
оптимальных решений для хранения и обработки данных.
Объект исследования
Объектом исследования являются системы управления базами данных, их классификация и особенности функционирования в различных сценариях использования.
Предмет исследования
Предметом исследования являются виды систем управления базами данных, их архитектуры, механизмы работы, области применения и сравнительный анализ эффективности.
Цель исследования
Целью исследования является анализ различных видов систем управления базами данных, их характеристик и возможностей, а также выявление критериев выбора СУБД для различных задач и сценариев.
Задачи исследования
1. Изучить основные виды систем управления базами данных (реляционные, нереляционные, распределенные и др.).
2. Провести сравнительный анализ характеристик различных СУБД.
3. Определить преимущества и недостатки каждого типа СУБД.
4. Исследовать области применения различных СУБД в зависимости от требований бизнеса и технологий.
5. Разработать рекомендации по выбору СУБД для различных сценариев использования.
Методы исследования
1. Анализ литературы: Изучение научных статей, книг и других источников по теме СУБД.
2. Сравнительный метод: Сравнение характеристик различных систем управления базами данных.
3. Кейс-метод: Рассмотрение практических примеров использования различных СУБД в реальных проектах.
4. Экспертные интервью: Сбор мнений и рекомендаций от специалистов в области информационных технологий и управления данными.
5. Моделирование: Создание моделей, иллюстрирующих работу различных типов СУБД в заданных условиях.
Эти элементы помогут структурировать и углубить исследование, обеспечивая его научную и практическую значимость.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Адамцевич Л.А., Пиляй А.И. Разработка базы данных отбора и экспертной проверки объектов культурного наследия для обучения искусственного интеллекта // Строительное производство. 2023. № 2. С. 80- 84.
2. Азарова А.С., Гейченко Д.А. Перспективы создания баз данных геномной информации с точки зрения криминалистики // Трибуна ученого. 2022. № 6. С. 139-142.
3. Аль Мусави О.А.Р., Кравец О.Я. Исследование алгоритмов повторной оптимизации запросов в облачных базах данных // Решение. 2022. Т. 1. С. 168-171.
4. Амалбеков С.С., Тусупов Д.А. Использование инструмента dbms_job в oracle для планирования и управления заданиями в базе данных // Интернаука. 2023. № 19-1 (289). С. 49-51.
5. Аргучинцев А.В., Кедрин В.С., Кедрина М.С. Архитектура иерархически модифицируемо-пересекающейся базы данных биоэкологических параметров // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. 2022. № 1. С. 3-17.
6. Безруков И.А., Сальников А.И., Яковлев В.А., Вылегжанин А.В. Анализ надежности программного отказоустойчивого массива при организации системы долговременного хранения данных радиоинтерферометрии со сверхдлинными базами // Приборы и техника эксперимента. 2022. № 2. С. 37-42.
7. Белгородский В.С., Дембицкий С.Г., Силаков А.В., Кушнир А.М., Дианова Т.В. Экономическая проблематика текстильной промышленности в зеркале библиографических баз данных // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2022. № 3 (399). С. 5- 17.
8. Бирих Э.В., Волокушина К.П. Разработка автоматизированного процесса по корреляции информации между таблицей базы данных Postgresql
и Active Directory // Экономика и качество систем связи. 2023. № 1 (27). С. 65-71.
9. Боженко А.М. Анализ баз данных ледовой обстановки в программном комплексе matlab и ARCGIS // Интернаука. 2022. № 1-1 (224). С. 27-30.
10. 10. Бородина Е.А., Даценко Н.В., Никитин Б.Е., Мачтаков С.Г., Хромых Е.А. Проектирование баз данных. Учебное пособие для подготовки обучающихся по направлениям 09.03.02 - «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика» / Воронеж, 2023.
11. Букатов К.Е., Пиянзин А.И. Создание базы данных лёгочных звуков детей // МАК: Математики - Алтайскому краю. 2022. № 4. С. 216-217.
12. Бутенко Ю.И. Использование базы данных моделей структурных переводческих трансформаций для извлечения многокомпонентных терминологических единиц // Системы и средства информатики. 2023. Т. 33.
№ 1. С. 35-44.
13. Варакута П.С., Козлов Р.К. Имитационное моделирование пропускной способности пулов соединений к базе данных POSTGRESQL // Трибуна ученого. 2022. № 5. С. 48-53.
14. Вартанова А.А., Арзуманян В.Г., Вартанова Н.О., Ожован И.М., Агапов А.Ю., Поддубиков А.В. Дополнение базы данных для идентификации Malassezia Sympodialis методом Maldi-Tof масс-спектрометрии // Успехи медицинской микологии. 2023. Т. 24. С. 331-334.
15. Вехова Л.Д. Создание отсоединенных баз данных посредством LINQ TO DATASET // Системный администратор. 2022. № 6 (235). С. 70-71.
16. Виноградова М.В., Алексеева Е.А., Самохвалов А.Э. Создание кластера в графовой базе данных NEO4J // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2022. № 2. С. 18- 32.
17. Вихляев Д.Р. Экспорт таблицы Excel в базу данных на сайте mvc с помощью библиотеки PhpExcel // Постулат. 2022. № 6 (80).
18. Волк В.К. Базы данных. Проектирование, программирование, управление и администрирование. Учебник для вузов. Сер. Высшее образование. Санкт-Петербург, 2022.
19. Гаджибекова И.А. Использование баз данных и СУБД при проектировании ассортимента производственной одежды // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2022. № 2 (398). С. 198-203.
20. Гаджиев Н.К., Магомедов М.А., Абдулмукминова Э.М. Управление базами данных на основе облачных, квантовых, блокчейн- технологий и технологий обработки больших данных // Журнал прикладных исследований. 2023. № 8. С. 45-50.
21. Ганин Д., Маслова Е. Вопросы унификации терминов различных баз данных по товарам и услугам // Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность. 2022. № 7. С. 49-53.
22. Герасимов Б.Н. Обновление подпроцесса управления базой данных по персоналу организации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 2 (84). С. 38-43.
23. Гладков А.К., Никольская Д.И. Исследование поисковой оптимизации на основе базы данных ORACLE // Экономика и качество систем связи. 2022. № 4 (26). С. 67-74.
24. Гоголев А.М., Шубенкин Д.А., Бычкова Я.А., Борисов И.Д., Уваров А.М. Разработка базы данных для туристического агенства // Научный Лидер. 2022. № 28 (73). С. 26-28./16590 (3)