Нереляционные базы данных предназначены для обработки и хранения чего

Сравнение SQL и NoSQL: как выбрать систему хранения данных

Согласно рейтингу DB-Engines, в топе самых популярных СУБД четыре реляционных (SQL) и одна нереляционная (NoSQL). Реляционные базы данных занимают львиную долю рынка и наиболее известны. Однако в ряде случаев лучше выбрать NoSQL-решения различного типа.

Мы подготовили небольшой гайд по типам баз данных, чтобы вы могли принять верное решение.

Что такое реляционные и нереляционные базы данных

Реляционная база данных (SQL) — база, где данные хранятся в формате таблиц, они строго структурированы и связаны друг с другом. В таблице есть строки и столбцы, каждая строка представляет отдельную запись, а столбец — поле с назначенным ей типом данных. В каждой ячейке информация записана по шаблону.

Нереляционная база данных (NoSQL) — хранит данные без четких связей друг с другом и четкой структуры. Вместо структурированных таблиц внутри базы находится множество разнородных документов, в том числе изображения, видео и даже публикации в социальных сетях. В отличие от реляционных БД, NoSQL базы данных не поддерживают запросы SQL.

Реляционные базы данных, или базы данных SQL

Особенности. Основная особенность — надежность и неизменяемость данных, низкий риск потери информации. При обновлении данных их целостность гарантирована, они заменяются в одной таблице.

Реляционные базы данных, в отличие от нереляционных, соответствуют ACID — это требования к транзакционным системам. Соответствие им гарантирует сохранность данных и предсказуемость работы базы данных:

При работе с такими СУБД надо учитывать, что любые изменения в объектах нужно отражать в структуре таблиц, физическая структура данных не соответствует объектной модели приложения.

Реляционные БД идеальны для работы со структурированными данными, структура которых не подвержена частым изменениям.

Так выглядит хранение данных в реляционной базе, по сути, это просто таблица:

Масштабируемость. Вертикальная, то есть при росте нагрузки растет производительность сервера. Если в базу поступает большой объем данных, рано или поздно наступит порог вертикального масштабирования — сервер не сможет далее увеличивать производительность. Тогда понадобится горизонтальное масштабирование — параллельная обработка данных в кластере серверов.

В больших распределенных системах это может привести к тому, что общая производительность системы упадет, так как нужно поддерживать согласованность данных в нескольких узлах. Это не значит, что СУБД на SQL не подходят для больших проектов — они поддерживают кластеризацию, просто нужно приложить усилия, чтобы настроить систему. Либо использовать базы данных в облаке — там можно получить уже настроенные и надежно работающие кластеры в несколько кликов.

Самые известные SQL-базы данных

MySQL — одна из самых популярных open source реляционных баз данных. Подходит небольшим и средним проектам, которым нужен недорогой и надежный инструмент работы с данными. Поддерживает множество типов таблиц, есть огромное количество плагинов и расширений, облегчающих работу с системой.

Отличается простой установкой, может быть интегрирована с другими СУБД, также интеграция с MySQL есть в любой CMS, фреймворке, языке программирования. Среди минусов — не все задачи выполняет автоматически, если что-то нужное не включено в функционал, придется потратить время на доработку, нет встроенной поддержки OLAP.

PostgreSQL — вторая по популярности open source SQL СУБД. У нее много встроенных функций и дополнений, в том числе для масштабирования в кластер и шардинга таблиц. Подходит, если важна сохранность данных, предполагается их сложная структура. Позволяет работать со структурированными данными, но поддерживает JSON/BSON, что дает некоторую гибкость в схеме данных.

Отличается стабильностью, ее практически невозможно вывести из строя или что-то сломать в таблицах.

Из минусов — сложность конфигурации требует от пользователей некоторого опыта. Также скорость работы может падать во время проведения пакетных операций или при запросах на чтение.

PostgreSQL также можно развернуть в облаке — в отличие от MySQL, она подходит для крупных и масштабных проектов. Кроме того, ее стоит выбрать, если недопустимы ошибки в данных или есть особые требования к базе данных, например поддержка геоданных. Различные расширения PostgreSQL позволяют реализовать многие специализированные запросы.

Нереляционные базы данных, или базы данных NoSQL

Особенности. В отличие от реляционных, в нереляционных базах данных схема данных является динамической и может меняться в любой момент времени. К данным сложнее получить доступ, то есть найти внутри базы что-то нужное — с таблицей это просто, достаточно знать координаты ячейки. Зато такие СУБД отличаются производительностью и скоростью. Физические объекты в NoSQL обычно можно хранить прямо в том виде, в котором с ними потом работает приложение.

Базы данных NoSQL подходят для хранения больших объемов неструктурированной информации, а также хороши для быстрой разработки и тестирования гипотез.

В них можно хранить данные любого типа и добавлять новые в процессе работы.

Масштабируемость. NoSQL базы имеют распределенную архитектуру, поэтому хорошо масштабируются горизонтально и отличаются высокой производительностью. Технологии NoSQL могут автоматически распределять данные по разным серверам. Это повышает скорость чтения данных в распределенной среде.

Четыре вида нереляционных баз данных

Документоориентированные базы данных — данные хранятся в коллекциях документов, обычно с использованием форматов JSON, XML или BSON. Одна запись может содержать столько данных, сколько нужно, в любом типе данных (или типах) — ограничений нет. Внутри одного документа есть внутренняя структура, однако, она может отличаться от одного документа к другому. Также документы можно вкладывать друг в друга.

То есть вместо столбцов и строк мы описываем все данные в одном документе. Если нам нужно было бы добавить новые данные в таблицу реляционной базы данных, пришлось бы изменять ее схему данных. В случае с документами нужно только добавить в них дополнительные пары ключ-значение.

Пример такой базы данных: MongoDB.

Вот так будет выглядеть хранение данных в отдельных документах вместо таблицы со столбцами и строками:

Источник

Отличия реляционных и нереляционных баз данных

С обработкой и хранением данных сегодня связаны любые компьютерные работы. Одна информация может быть представлена в форме таблиц, иметь четкие, структурированные сведения, поданные в определенном формате. Другие же, описывают самые разные объекты, с произвольными характеристиками. Они не имеют структуры, четкого распределения, формата. Исходя из этого в IT-среде выделяют два варианта баз данных (БД): реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL). Говоря простым языком, первые – структурированные, а вторые – неструктурированные. Оба варианта жизнеспособны, но имеют кардинальные расхождения, которые надо учитывать в процессе выбора БД. Так в чем отличие реляционной базы от нереляционной и для решения каких задач лучше всего подходит каждая из них.

Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо познакомиться более подробно с каждой из них.

Особенности реляционной базы данных

Система управления базами данных (СУБД) – передовое программное обеспечение высокого уровня, работающее с API низкого уровня. Под данным термином понимают всевозможные инструменты, начиная от компьютерных приложений и до встроенных библиотек. Если говорить о реляционной системе, то она помогает управлять большими объемами четко структурированных данных. Преимущественно представлена в табличной форме. В строках указываются записи, а в столбцах – типы данных. При этом информация вносится в таблицу согласно установленному шаблону.

Впервые реляционная модель вошла в использование в 70-е годы 20 века. Предполагала математический способ для структуризации, хранения и применения сведений. В таблицы записывалась основная информация (например, ФИО человека) и соответствующие ей значения (год рождения, возраст, пол, семейное положение, наличие/отсутствие детей и пр.). За годы существования на рынке она успела доказать свою эффективность, надежность, гарантируя высокую защиту информации от утраты. Наряду с жесткими требованиями к формированию данных и их обработки, SQL может быть наделена и гибкостью. Но обеспечить это свойство сможет только профессиональный подход и дополнительные усилия.

Среди особенностей реляционных БД стоит выделить два основных момента:

Соблюдать целостность в процессе каждой транзакции, реляционные базы данных должны быть:

Краткий итог: реляционные БД в работе используют язык структурированных запросов, при помощи которого обрабатывают данные и управляют ими. Он подходит для любых запросов в том числе и сложных, но есть и ограничения. В SQL применяются только схемы, заданные наперед, чем достигается высокая согласованность. Также требуется заранее определять структуру данных, подстраивая их к некому «стандарту». Реляционную базу можно масштабировать по вертикали, увеличивая нагрузку на каждый отдельный server. В результате повысится мощность центрального процессора, оперативной памяти, твердотельного диска.

Источник

SQL или NoSQL — вот в чём вопрос

Все мы знаем, что в мире технологий баз данных существует два основных направления: SQL и NoSQL, реляционные и нереляционные базы данных. Различия между ними заключаются в том, как они спроектированы, какие типы данных поддерживают, как хранят информацию.

Реляционные БД хранят структурированные данные, которые обычно представляют объекты реального мира. Скажем, это могут быть сведения о человеке, или о содержимом корзины для товаров в магазине, сгруппированные в таблицах, формат которых задан на этапе проектирования хранилища.

Нереляционные БД устроены иначе. Например, документо-ориентированные базы хранят информацию в виде иерархических структур данных. Речь может идти об объектах с произвольным набором атрибутов. То, что в реляционной БД будет разбито на несколько взаимосвязанных таблиц, в нереляционной может храниться в виде целостной сущности.

Внутреннее устройство различных систем управления базами данных влияет на особенности работы с ними. Например, нереляционные базы лучше поддаются масштабированию.

Какую технологию выбрать? Ответ на этот вопрос зависит от особенностей проекта, о котором идёт речь.

О выборе SQL-баз данных

Не существует баз данных, которые подойдут абсолютно всем. Именно поэтому многие компании используют и реляционные, и нереляционные БД для решения различных задач. Хотя NoSQL-базы стали популярными благодаря быстродействию и хорошей масштабируемости, в некоторых ситуациях предпочтительными могут оказаться структурированные SQL-хранилища. Вот две причины, которые могут послужить поводом для выбора SQL-базы:

О выборе NoSQL-баз данных

Если есть подозрения, что база данных может стать узким местом некоего проекта, основанного на работе с большими объёмами информации, стоит посмотреть в сторону NoSQL-баз, которые позволяют то, чего не умеют реляционные БД.

Вот возможности, которые стали причиной популярности таких NoSQL баз данных, как MongoDB, CouchDB, Cassandra, HBase:

SQL и NoSQL

Начнём с некоторых ключевых концепций реляционных и нереляционных баз данных. Ниже показана база данных, содержащая сведения о взаимоотношениях людей. Вариант a — это бессхемная структура, построенная в виде графа, характерная для NoSQL-решений. Вариант b показывает, как те же данные можно представить в структурированном виде, типичном для SQL.

Два варианта представления данных

Бессхемность означает, что два документа в структуре данных NoSQL не должны иметь одинаковые поля и могут хранить данные разных типов. Вот, например, массив объектов, набор полей которых не совпадает.

При реляционном подходе данные надо хранить в заранее спроектированной структуре, из которой эти данные потом можно извлекать. Например, используя оператор JOIN при выборке из двух таблиц:

Как более продвинутый пример, для демонстрации того, когда SQL предпочтительнее NoSQL, рассмотрим особенности применения в NoSQL-базах алгоритмов уплотнения. Проблема заключается в том, что в некоторых NoSQL-базах (например, в CouchDB и HBase) постоянно приходится формировать так называемые sstables — строковые таблицы в формате ключ-значение, отсортированные по ключу. В такие таблицы, которые сохраняются на диск, данные попадают из таблиц, хранящихся в памяти, при их переполнении и в других ситуациях. При интенсивной работе с базой создание таблиц, со временем, приводит к тому, что подсистема ввода-вывода устройства хранения данных становится узким местом для операций чтения данных. Как результат, чтение в NoSQL-базе происходит медленнее, чем запись, что сводит на нет одно из главных преимуществ нереляционных баз данных. Именно для того, чтобы уменьшить этот эффект, системы NoSQL используют, в фоновом режиме, алгоритмы уплотнения данных, пытаясь объединить множество таблиц в одну. Но и сама по себе эта операция весьма ресурсоёмка, система работает под повышенной нагрузкой.

Масштабируемость

Одно из основных различий рассматриваемых технологий заключается в том, что NoSQL-базы лучше поддаются масштабированию. Например, в MongoDB имеется встроенная поддержка репликации и шардинга (горизонтального разделения данных) для обеспечения масштабируемости. Хотя масштабирование поддерживается и в SQL-базах, это требует гораздо больших затрат человеческих и аппаратных ресурсов.

Более подробное сравнение SQL и NoSQL можно найти в этом материале. Вот его основные положения. А именно, были проведены испытания трёх основных характеристик систем: параллельная обработка данных, работа с хранилищами информации, репликация данных. Возможности параллельной обработки оценивались путём анализа механизмов блокировки, управления параллельным доступом на основе многоверсионности, и ACID. Тестирование хранилищ охватывало и физические носители, и хранилища использующие оперативную память. Репликацию испытывали в синхронном и асинхронном режимах.

Используя данные, полученные в ходе испытаний, авторы делают выводы о том, что SQL-базы с возможностью кластеризации показали многообещающие результаты производительности в расчёте на один узел, и, кроме того, обладают способностью масштабируемости, что даёт системам RDBMS преимущество перед NoSQL за счёт полного соответствия принципам ACID.

Индексация

В системах RDBMS индексация используется для ускорения операций извлечения данных из баз. Отсутствие индекса означает, что таблица должна быть просмотрена целиком для того, чтобы выполнить запрос на чтение.

И в SQL, и в NoSQL-базах индексы служат одной и той же цели — ускорить и оптимизировать извлечение данных. Но то, как именно они работают — различается из-за разных архитектур баз данных и особенностей хранения информации в базе. В то время, как SQL-индексы представлены в виде B-деревьев, которые отражают иерархическую структуру реляционных данных, в NoSQL базах данных они указывают на документы, или на части документов, между которыми, в основном, нет никаких отношений. Вот подробный материал на эту тему.

CRM-системы

CRM-приложения — это один из лучших примеров систем, для которых характерны огромные объёмы ежедневно обрабатываемых данных и очень большое количество транзакций. Все разработчики таких приложений используют и SQL, и NoSQL базы данных. И, хотя большая часть данных транзакций всё ещё хранится в SQL-базах, применение находят общедоступные системы класса DBaaS (data-base-as-a-service, база данных как сервис), наподобие AWS DynamoDB и Azure DocumentDB, в результате, серьёзная нагрузка по обработке данных может быть перенесена в облачные NoSQL-базы.

В то время, как использование подобных служб освобождает разработчика от решения задач по обслуживанию хранилищ, это, кроме того, область, где NoSQL базы применяются для того, для чего они, в основном, и были созданы, например, для глубинного анализа данных. Объёмы информации, хранимой в огромных CRM-системах финансовых и телекоммуникационных компаний, было бы практически невозможно проанализировать, используя инструменты вроде SAS или R. Это потребовало бы огромных аппаратных ресурсов.

Главное преимущество таких систем — использование неструктурированных данных, похожих на документы. Такие данные могут подаваться на вход статистических моделей, которые дают компаниям возможность выполнять различные виды анализа. CRM-приложения, кроме того, являются весьма удачным примером, в котором две системы баз данных выступают не конкурентами, а существуют в гармонии, играя каждая свою роль в большой архитектуре управления данными.

Итоги

Занимаясь поиском системы управления базами данных, можно выбрать одну технологию, а позже, уточнив требования, переключиться на что-то другое. Однако, разумное планирование позволит сэкономить немало времени и средств.

Вот признаки проектов, для которых идеально подойдут SQL-базы:

Уважаемые читатели, а вам приходилось выбирать системы управления базами данных для собственных проектов? Если да — поделитесь пожалуйста опытом, расскажите, что и почему вы в итоге выбрали.

Источник

Нереляционные базы данных

Вы будете перенаправлены на Автор24

Причины и предусловия применения не реляционных БД

Реляционная база данных – это самое распространенное, проверенное средство для работы со значительным массивом данных. Реляционная модель основана на мощном математическом аппарате теории множеств и математической логики. Эта модель дает возможность ненавигационного манипулирования данными без необходимости знания конкретной физической организации БД во внешней памяти.

Но, помимо достоинств модель имеет и некоторые недостатки, к которым можно отнести:

Достоинствами реляционных баз данных являются простота, устойчивость, гибкость, производительность, масштабируемость и совместимость. На практике однако часто пренебрегают указанными принципами в угоду производительности. Следует отметить, что имеются аналогичные системы, ориентированные на определенную особенность и способные к превышению по этой особенности показателей реляционной БД. Ранее это не представляло собой большую проблему, но в настоящее время это достаточно актуально. Отмечается проблема реляционных баз данных с масштабированием. К примеру, при повышении нагрузки на сервер за ночь моментально обновить аппаратную часть не возможно. Реляционные БД хорошо масштабировать лишь в случае их расположения на единственном сервере. При недостатке ресурсов этого сервера требуется просто увеличить количество машин и распределить нагрузку между ними. В этом случае сложность реляционной БД станет играть против масштабируемости. Если при этом попробовать увеличить количество серверов до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, а характеристики, делающие реляционные БД привлекательными для пользователя, станут очень быстро снижать к нулю шансы использования их в качестве платформы для больших распределенных систем. С подобными ограничениями необходимо бороться.

Готовые работы на аналогичную тему

Типы нереляционных БД

Для решения этой проблемы стали применять хранилища типа NoSQL (Not Only SQL) или постреляционные базы данных. Этот новый термин объединяет в себе нереляционные хранилища данных, не подчиняющихся привычным правилам хранения данных (ACID). Обычно в таких системах нет жесткой структуры и не используется пересечение таблиц, по большому счету они вообще не имеют таблиц. Нереляционные базы данных разделяют на несколько типов, которые определяются зависимостью от их масштабируемости, моделями данных и запросов, а также системой хранения данных. Единую классификацию ещё не разработали. Однако различают следующие модели данных:

В последнее время стали появляться БД нового типа, которые получили название «ключ — значение» (от англ. «key-value» database), показавшие себя хорошо в распределенных системах, имеющих большую нагрузку, в том числе в поисковых системах Интернета.

Данную модель БД можно представить в виде огромной таблицы, в каждой ячейке которой хранятся данные произвольного типа, их структура ничем не ограничивается. Каждому значению присвоен определенный код («ключ»), по которому его можно найти. Все данные, которые относятся к конкретному объекту, хранят в одном месте, поэтому при запросах нет необходимости обращаться к разным таблицам, достаточно лишь найти значение согласно ключу.

СУБД поддерживаются только процессы добавления записей, поиска значений по ключу, а также изменения и удаления найденных записей. Никаких связей между значениями в явном виде не поддерживается. Однако объекты могут содержать ссылки на другие объекты (их ключи), СУБД не проверяет их правильность. Обеспечение надежности и целостности данных возлагают не на СУБД, а на прикладные программы, работающие с базами данных.

Ключи представляют собой кэш-коды хранящихся данных (значений). Ключи объединены в группы таким образом, что все данные одной группы, которые с ними связаны, хранятся на одном сервере. Следовательно, по ключу возможно определить сервер и напрямую получить от него данные. Этим обеспечивается масштабируемость. Когда один сервер не будет справляться с нагрузкой, к нему добавят еще один и разделят данную группу ключей на 2 части.

Базы данных типа «ключ — значение» обладают достоинствами и недостатками, которые принципиально важны при решении определенных задач.

К достоинствам можно отнести:

Как правило, базы данных «ключ — значение» применяют в «облачных» вычислениях: в поисковой системе Google (система хранения данных BigTable), интернет-магазине Amazon ( база данных SimpleDB), энциклопедии Википедия, социальной сети Facebook.

В данной модели каждая запись хранится в виде отдельного документа, имеющего собственный набор полей, отличающийся от документа к документу. Популярные представителями этой модели являются Lotus Notes, CouchDB, MongoDB.

Эта модель данные хранит в столбцах вместо привычного хранения в строках, что является выгодным для различного рода архивов информации и каталогов, в которых большая часть вычислений происходит над подобными выборками данных. Представителями данной модели являются BigTable, HyperTable и HBase, а также Cassandra.

В данной модели для представления информации используются вершины и ребра графа. Подобная модель наиболее производительно работает с данными, которые представлены в виде графов (например социальные графы). Наиболее популярными системами хранилища данных этого типа являются neo4j, AllegroGraph, ActiveRDF.

Из рассмотренных выше наиболее распространенной на данный момент является модель ключ = значение.

На протяжении последних лет прослеживается тенденция перехода к построению БД на основе не реляционных моделей. Причиной тому является выявление у реляционных моделей недостатков в построении структуры БД, что делает ее более уязвимой. В связи с этим выбирают объектно-ориентированные базы данных. Причинами их выбора являются:

Получи деньги за свои студенческие работы

Курсовые, рефераты или другие работы

Автор этой статьи Дата написания статьи: 01 06 2017

Источник