Содержание

Что такое реляционная база данных? – Amazon Web Services (AWS)

Реляционная база данных – это набор данных с предопределенными связями между ними. Эти данные организованны в виде набора таблиц, состоящих из столбцов и строк. В таблицах хранится информация об объектах, представленных в базе данных. В каждом столбце таблицы хранится определенный тип данных, в каждой ячейке – значение атрибута. Каждая стока таблицы представляет собой набор связанных значений, относящихся к одному объекту или сущности. Каждая строка в таблице может быть помечена уникальным идентификатором, называемым первичным ключом, а строки из нескольких таблиц могут быть связаны с помощью внешних ключей. К этим данным можно получить доступ многими способами, и при этом реорганизовывать таблицы БД не требуется.

6:44

Understanding Amazon Relational Database Service (RDS)

SQL (Structured Query Language) – основной интерфейс работы с реляционными базами данных.

SQL стал стандартом Национального института стандартов США (ANSI) в 1986 году. Стандарт ANSI SQL поддерживается всеми популярными ядрами реляционных БД. Некоторые из ядер также включают расширения стандарта ANSI SQL, поддерживающие специфичный для этих ядер функционал. SQL используется для добавления, обновления и удаления строк данных, извлечения наборов данных для обработки транзакций и аналитических приложений, а также для управления всеми аспектами работы базы данных.

Целостность данных

Целостность данных – это полнота, точность и единообразие данных. Для поддержания целостности данных в реляционных БД используется ряд инструментов. В их число входят первичные ключи, внешние ключи, ограничения «Not NULL», «Unique», «Default» и «Check». Эти ограничения целостности позволяют применять практические правила к данным в таблицах и гарантировать точность и надежность данных. Большинство ядер БД также поддерживает интеграцию пользовательского кода, который выполняется в ответ на определенные операции в БД.


Транзакции

Транзакция в базе данных – это один или несколько операторов SQL, выполненных в виде последовательности операций, представляющих собой единую логическую задачу. Транзакция представляет собой неделимое действие, то есть она должна быть выполнена как единое целое и либо должна быть записана в базу данных целиком, либо не должен быть записан ни один из ее компонентов. В терминологии реляционных баз данных транзакция завершается либо действием COMMIT, либо ROLLBACK. Каждая транзакция рассматривается как внутренне связный, надежный и независимый от других транзакций элемент.

Соответствие требованиям ACID

Для соблюдения целостности данных все транзакции в БД должны соответствовать требованиям ACID, то есть быть атомарными, единообразными, изолированными и надежными.

Атомарность – это условие, при котором либо транзакция успешно выполняется целиком, либо, если какая-либо из ее частей не выполняется, вся транзакция отменяется.

Единообразие – это условие, при котором данные, записываемые в базу данных в рамках транзакции, должны соответствовать всем правилам и ограничениям, включая ограничения целостности, каскады и триггеры. Изолированность необходима для контроля над согласованностью и гарантирует базовую независимость каждой транзакции. Надежность подразумевает, что все внесенные в базу данных изменения на момент успешного завершения транзакции считаются постоянными.

Amazon Aurora


Amazon Aurora – это совместимое с MySQL и PostgreSQL ядро реляционной БД, совмещающее в себе скорость и доступность сложных коммерческих БД с простотой и экономичностью баз данных с открытым исходным кодом. Производительность Amazon Aurora в пять раз выше, чем производительность MySQL. Сервис обеспечивает безопасность, доступность и надежность на уровне коммерческой базы данных, а стоит в десять раз меньше. Подробнее »

Oracle

С помощью Amazon RDS можно за считаные минуты выполнить экономичное развертывание различных версий баз данных Oracle с настраиваемой мощностью аппаратных ресурсов.

Поддерживается использование уже приобретенных лицензий Oracle и почасовая оплата использования лицензий. RDS берет на себя решение таких трудоемких задач по управлению базой данных, как выделение ресурсов, создание резервных копий, обновление ПО, мониторинг и масштабирование аппаратных ресурсов, что позволяет пользователям сосредоточиться на разработке приложений. Подробнее »

Microsoft SQL Server

Amazon RDS for SQL Server упрощает настройку, эксплуатацию и масштабирование SQL Server в облаке. Поддерживается развертывание разных версий SQL Server, включая Express, Web, Standard и Enterprise. Amazon RDS for SQL Server обеспечивает непосредственный доступ к встроенным возможностям SQL Server, поэтому существующие приложения и инструменты будут работать без изменений. Подробнее »

MySQL – это СУБД с открытым исходным кодом, используемая для многих интернет-приложений. Amazon RDS для MySQL предоставляет доступ к возможностям уже знакомого движка БД MySQL. Это означает, что код, приложения и инструменты, которые применяются с существующими базами данных, можно использовать с сервисом Amazon RDS без каких-либо изменений. Подробнее »

PostgreSQL

PostgreSQL – это мощная объектно-реляционная СУБД корпоративного класса с отрытым исходным кодом, ориентированная на соответствие стандартам и возможность расширения. PostgreSQL отличается широким набором мощных функций и выполняет сохраненные процедуры более чем на 12 языках, включая Java, Perl, Python, Ruby, Tcl, C/C++ и собственный язык PL/pgSQL, аналог PL/SQL от Oracle. Подробнее » 

MariaDB

MariaDB – это совместимое с MySQL ядро БД, ответвление MySQL, разработанное под руководством разработчиков оригинальной версии MySQL. Amazon RDS упрощает настройку, эксплуатацию и масштабирование развертываний MariaDB в облаке. С помощью Amazon RDS можно всего за несколько минут выполнить экономичное развертывание масштабируемых баз данных MariaDB с возможностью настройки объема аппаратных ресурсов. Подробнее »

Начать работу с Amazon RDS очень просто. Воспользуйтесь нашим Руководством по началу работы для создания первого инстанса Amazon RDS с помощью нескольких щелчков мышью.

 

Поддержка AWS для Internet Explorer заканчивается 07/31/2022. Поддерживаемые браузеры: Chrome, Firefox, Edge и Safari. Подробнее »

Что такое реляционная база данных

Реляционные базы данных представляют собой базы данных, которые используются для хранения и предоставления доступа к взаимосвязанным элементам информации. Реляционные базы данных основаны на реляционной модели — интуитивно понятном, наглядном табличном способе представления данных. Каждая строка, содержащая в таблице такой базы данных, представляет собой запись с уникальным идентификатором, который называют ключом. Столбцы таблицы имеют атрибуты данных, а каждая запись обычно содержит значение для каждого атрибута, что дает возможность легко устанавливать взаимосвязь между элементами данных.

Лучшая РСУБД в отрасли

Пример реляционной базы данных

В качестве примера рассмотрим две таблицы, которые небольшое предприятие использует для обработки заказов продукции. Первая таблица содержит информацию о заказчиках: каждая запись в ней включает в себя имя и адрес заказчика, платежные данные и информацию о доставке, номер телефона и т. д. Каждый элемент информации (атрибут) помещен в отдельный столбец базы данных, которому назначен уникальный идентификатор (ключ) для каждой строки. Во второй таблице (с информацией о заказе) каждая запись содержит идентификатор заказчика, совершившего заказ, название заказанного продукта, его количество, размер или цвет и т. д. Записи в этой таблице не содержат таких данных, как имя заказчика или его контактные данные.

У обеих таблиц есть только один общий элемент — идентификатор столбца (ключ). Благодаря наличию этого общего столбца реляционные базы данных могут устанавливать взаимосвязи между двумя таблицами. Когда приложение для обработки заказов передает заказ в базу данных, база данных обращается к таблице со сведениями о заказах, извлекает сведения о продукции и использует идентификатор заказчика из этой таблицы чтобы найти сведения об оплате и доставке в таблице с информацией о нем.

 Затем на складе подбирают нужный продукт, заказчик своевременно получает свой заказ и производит оплату.

Структура реляционных баз данных

Реляционная модель подразумевает логическую структуру данных: таблицы, представления и индексы. Логическая структура отличается от физической структуры хранения. Такое разделение дает возможность администраторам управлять физической системой хранения, не меняя данных, содержащихся в логической структуре. Например, изменение имени файла базы данных не повлияет на хранящиеся в нем таблицы.

Разделение между физическим и логическим уровнем распространяется в том числе на операции, которые представляют собой четко определенные действия с данными и структурами базы данных. Логические операции дают возможность приложениям определять требования к необходимому содержанию, в то время как физические операции определяют способ доступа к данным и выполнения задачи.

Чтобы обеспечить точность и доступность данных, в реляционных базах должны соблюдаться определенные правила целостности. Например, в правилах целостности можно запретить использование дубликатов строк в таблицах, чтобы устранить вероятность попадания неправильной информации в базу данных.

Реляционная модель

В первых базах данных данные каждого приложения хранились в отдельной уникальной структуре. Если разработчик хотел создать приложение для использования таких данных, он должен был хорошо знать конкретную структуру, чтобы найти необходимые данные. Такой метод организации был неэффективен, сложен в обслуживании и затруднял оптимизацию эффективности приложений. Реляционная модель была разработана, чтобы устранить потребность в использовании разнообразных структур данных.

Она обеспечила стандартный способ представления данных и отправки запросов, которые могли быть использованы в любых приложениях. Разработчики уяснили, что таблицы являются ключевым преимуществом реляционных баз данных, так как обеспечивают интуитивно понятный, эффективный и гибкий способ хранения структурированной информации и получения к ней доступа.

Со временем, когда разработчики стали использовать язык структурированных запросов (SQL) для записи данных в базу и отправки запросов, стало очевидным и другое преимущество реляционной модели. Вот уже на протяжении многих лет SQL широко используется в качестве языка запросов в базах данных. Он основан на алгоритмах реляционной алгебры и четкой математической структуре, что обеспечивает простоту и эффективность при оптимизации любых запросов к базе данных. Для сравнения: при использовании других подходов приходится создавать отдельные, уникальные запросы.

Преимущества системы управления реляционными базами данных

Компании всех типов и размеров используют простую, но функциональную реляционную модель для обслуживания разнообразных информационных потребностей. Реляционные базы данных применяются для отслеживания товарных запасов, обработки торговых транзакций через Интернет, управления большими объемами критически важных данных заказчиков и т. д. Реляционные базы данных можно рекомендовать для обслуживания любых информационных потребностей, где элементы данных связаны между собой и необходимо обеспечивать безопасное и надежное управление ими на основе правил целостности.

Реляционные базы данных появились в 1970-х годах. На сегодняшний день преимущества реляционного подхода сделали его самой распространенной моделью для баз данных в мире.

Реляционная модель и согласованность данных

Реляционная модель наиболее эффективно поддерживает целостность данных во всех приложениях и копиях (экземплярах) базы данных. Например, когда заказчик кладет деньги на счет с помощью банкомата, а затем проверяет баланс на мобильном телефоне, он ожидает, что поступившие средства сразу же отобразятся на счете. Реляционные базы данных отлично подходят для обеспечения целостности данных в различных экземплярах базы в одно и то же время.

Другие типы баз данных не могут одновременно поддерживать целостность больших объемов данных. Некоторые современные типы баз данных, такие как NoSQL, обеспечивают только так называемую окончательную целостность. Это значит, что, когда выполняется масштабирование данных или несколько пользователей одновременно используют одни и те же данные, необходимо некоторое время на внесение изменений. В некоторых случаях окончательная целостность вполне приемлема (например, для обновления позиций в товарном каталоге), однако для критически важной операционной деятельности бизнеса (например, транзакций с использованием корзины) реляционные базы представляют собой фундаментальный стандарт.

Фиксация изменений и атомарность

В реляционных базах данных используются очень детальные и строгие бизнес-правила и политики в отношении фиксации изменений в базе данных (то есть сохранения изменений в данных на постоянной основе). Рассмотрим для примера складскую базу данных, в которой отслеживаются три запчасти, всегда использующиеся в комплекте. Когда одну из них извлекают из товарных запасов, две другие также должны извлекаться. Если одна из трех запчастей недоступна, две другие также не могут быть проданы отдельно, то есть, чтобы в базу данных можно было внести изменения, должны быть доступны все три запчасти. Реляционная база данных не разрешит сохранять изменения, если они не касаются всех трех запчастей. Эту особенность реляционных баз данных называют атомарностью или неразрывностью. Неразрывность необходима для сохранения точности данных в базе и обеспечения соответствия с правилами, нормативными положениями и бизнес-политиками.

Свойства ACID и РСУБД

Транзакции реляционных баз данных определяются четырьмя основными свойствами: атомарность, согласованность, изоляция и долговечность, которые обычно обозначаются аббревиатурой ACID.

  • Неразрывность определяет все элементы, которые необходимы для совершения транзакции в базе данных.
  • Согласованность или целостность определяет правила сохранения состояния данных после выполнения транзакции.
  • Изолированность гарантирует, что во избежание путаницы транзакция не повлияет на другие элементы до окончательного сохранения изменений.
  • Неизменность обеспечивает неизменность данных после сохранения изменений в результате транзакции.

Хранимые процедуры и реляционные базы данных

Доступ к данным включает в себя множество повторяющихся действий. Например, иногда для получения нужного результата простой запрос для получения информации из таблицы необходимо повторить сотню или тысячу раз. Для таких сценариев доступа к базе данных необходимо что-то вроде программного кода. Разработчикам каждый раз писать стандартный код доступа к данным для нового приложения было бы утомительно. К счастью, реляционные базы данных поддерживают хранимые процедуры, представляющие собой блоки кода, к которым можно получить доступ с помощью обычного вызова со стороны кода приложения. Например, одну и ту же хранимую процедуру можно использовать для последовательной маркировки записей в целях удобства пользователей для различных приложений. Хранимые процедуры также помогают разработчикам убедиться в правильной реализации определенных функций данных в приложении.

Блокировки базы данных и параллельный доступ

Когда несколько пользователей или приложений пытаются одновременно изменить одни и те же данные, это может вести к возникновению конфликта в базе. Блокировки и параллельный доступ снижают вероятность конфликтов и способствуют сохранению целостности данных.

Блокировка не разрешает другим пользователям и приложениям получать доступ к данным во время их обновления. В некоторых базах данных блокировка может применяться к целой таблице, что негативно отражается на эффективности приложения. В других типах баз данных, например реляционных базах Oracle, блокировка выполняется на уровне одной записи, оставляя другие записи в таблице доступными. Такой подход помогает сохранить эффективность приложения.

Инструмент параллельного доступа используется, когда несколько пользователей или приложений пытаются одновременно выполнить запросы к одной базе данных. Он обеспечивает доступ пользователей и приложений к базе данных в соответствии с политиками контроля.

Характеристики, на которые следует обратить внимание при выборе реляционной базы данных

Программное обеспечение, которое используется для сохранения, контроля и извлечения данных в базе, а также выполнения к ней запросов, называют системой управления реляционной базой данных (РСУБД). РСУБД обеспечивает интерфейс между пользователями и приложениями и базой данных, а также административные функции для управления хранением данных, их эффективностью и доступом к ним.

При выборе типа базы данных и продуктов на основе реляционных баз данных необходимо учитывать несколько факторов. Выбор РСУБД зависит от потребностей Вашей компании. Задайте себе следующие вопросы.

  • Каковы наши требования к точности данных? Будем ли мы использовать бизнес-логику для хранения и обеспечения точности данных? Предъявляются ли к нашим данным более строгие требования в отношении точности (например, если Вы работаете с финансовыми данными и отчетностью)?
  • Нужна ли нам масштабируемость? Какими объемами данных требуется управлять и каков прогнозируемый рост этих объемов? Должна ли модель базы данных поддерживать зеркальные копии (как отдельные экземпляры) в целях масштабирования? Если да, сможем ли мы обеспечивать целостность данных в этих экземплярах?
  • Насколько важно наличие параллельного доступа? Потребуется ли пользователям и приложениям одновременный доступ к данным? Поддерживает ли ПО базы данных параллельный доступ без ущерба для безопасности?
  • Каковы наши потребности в эффективности и надежности баз данных? Требуется ли нам высокоэффективная и надежная система? Каковы требования к скорости выполнения запросов? Какие гарантии дает поставщик услуг в соответствии с соглашением об уровне обслуживания (SLA) или на случай незапланированного простоя?

Реляционная база данных будущего: автономная база данных

На протяжении лет реляционные базы данных улучшали производительность, надежность и безопасность и становились проще в обслуживании. Однако их структура становилась все более сложной, и, как следствие, администрирование такой базы данных начало требовать немалых усилий. Вместо того чтобы использовать свои навыки для разработки инновационных приложений, которые будут приносить прибыль организации, разработчики вынуждены посвящать львиную долю времени на управление базой данных для оптимизации ее эффективности.

Сегодня автономные технологии используются, чтобы расширить возможности реляционной модели, технологии облачных баз данных и машинного обучения и создать реляционную базу данных нового типа. Самоуправляемая база данных (которую также называют автономной) сохраняет все преимущества и возможности реляционной модели и добавляет к ним средства на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и автоматизации для мониторинга и оптимизации скорости выполнения запросов и управления. Например, чтобы улучшить скорость выполнения запросов, самоуправляемая база данных строит прогнозы и проверяет индексы, а затем применяет лучшие результаты на практике — и все это без участия администратора. Самоуправляемые базы данных постоянно вносят такие улучшения в собственную работу без человеческого вмешательства.

Автономные технологии дают возможность разработчикам больше не тратить время на рутинные задачи обслуживания. Например, больше не нужно заблаговременно определять требования к инфраструктуре. При использовании самоуправляемой базы данных можно расширять системы хранения и добавлять вычислительные ресурсы по мере возникновения необходимости в них. Разработчики могут создавать автономные реляционные базы данных всего за несколько шагов, ускоряя процесс разработки приложений.

Подробнее о СУБД Oracle Database

Что такое реляционная база данных?

Как работают реляционные базы данных, как осуществляется управление ими с помощью систем управления реляционными базами данных

Что такое реляционная база данных?

Реляционные базы данных — это базы данных, предназначенные для хранения и организации точек данных с заданными отношениями для быстрого доступа. Данные в реляционных базах данных упорядочиваются в виде таблиц, которые содержат информацию о каждой сущности и представляют заданные заранее категории с помощью строк и столбцов. Такое структурирование данных повышает эффективность и гибкость доступа, поэтому реляционные базы данных — наиболее распространенный тип баз данных. Реляционные базы данных поддерживают язык SQL. Это стандартизированный язык программирования, применяемый для хранения, обработки и получения данных. В рамках SQL существует встроенный язык для создания таблиц (DDL — язык описания данных) и язык для обработки данных (DML — язык обработки данных).

Что означает понятие «реляционный»? Это слово означает указание на отношение или наличие отношения. В контексте баз данных понятие «реляционный» относится главным образом к самим данным. Реляционные наборы данных обладают заранее заданными отношениями между собой. Например, база данных, содержащая сведения о клиентах компании, также может содержать данные об отдельных транзакциях, связанных с каждым счетом. Основное внимание в реляционных базах данных уделяется отношениям между хранящимися элементами данных.

Характеристики реляционных баз данных:

  • Базы данных состоят из множества сущностей
  • Стандартным интерфейсом является язык SQL
  • Высокая структурированность, представление с помощью схемы (логической и физической)
  • Снижение избыточности данных

Как работают реляционные базы данных

Реляционные базы данных обычно используют таблицы с данными, упорядоченными в виде строк (с сущностями) и столбцов (с атрибутами сущностей). Процесс упорядочения данных в таблицах называется нормализацией. Каждая строка содержит уникальный идентификатор или ключ, связывающий таблицы для установления отношения между ними. При отправке запроса к реляционной базе данных ключ используется для поиска связанных данных в разных наборах данных. Например, службе технической поддержки может потребоваться отслеживать взаимодействие клиентов по следующим характеристикам: тип проблемы, время решения проблемы, уровень удовлетворенности клиента. Все три характеристики объединяет идентификатор клиента: он позволяет создавать отношения и обеспечивает эффективную работу табличной структуры.

Подробнее о базах данных

Примеры реляционных баз данных

Реляционные базы данных эффективны для любой информации, в которых точки данных связаны друг с другом и нуждаются в согласованном и безопасном управлении на основе правил. Именно поэтому такие базы данных чаще всего применяются коммерческими компаниями и предприятиями. Когда компании анализируют собственные данные, они применяют реляционные базы данных для получения аналитических данных. Отчеты, создаваемые коммерческими компаниями для отслеживания складских запасов, финансов, продаж или для подготовки прогнозов на будущее, во многих случаях создаются с помощью реляционных баз данных.

Как упорядочены данные в реляционных базах данных? Для хранения, поиска и получения данных в реляционных базах данных используются таблицы с отношениями между ними. В реляционных базах данных схема базы данных определяет как логическую, так и физическую организацию данных.

Реляционные базы данных обладают так называемым режимом согласованности или целостности, который опирается на четыре свойства: атомарность, согласованность, изоляция и устойчивость. Ниже описывается значение всех этих четырех свойств.

  • Атомарность определяет элементы, образующие полную транзакцию.
  • Согласованность определяет правила поддержания целостности данных после транзакций.
  • Благодаря изоляции эффекты транзакций являются невидимыми для других транзакций, чтобы не возникало конфликтов между ними.
  • Устойчивость означает постоянство изменений данных после каждой зафиксированной транзакции.

Благодаря этим свойствам реляционные базы данных эффективно работают в решениях, где требуется высокая точность, например в транзакциях в финансовой сфере и в розничной торговле. Эта сфера называется оперативной обработкой транзакций (OLTP). Финансовые организации применяют базы данных для отслеживания огромного количества транзакций клиентов: от запросов выписки по счету до перевода средств между счетами. Реляционные базы данных идеально подходят для применения в банковской сфере, поскольку такие базы данных поддерживают значительное количество клиентов, поддерживают частые изменения данных в транзакциях и обладают малым временем отклика.

К реляционным базам данных относятся: SQL Server, Управляемый экземпляр SQL Azure, База данных SQL Azure, MySQL, PostgreSQL и MariaDB.

Что такое реляционная база данных MySQL?

MySQL — это распространенная реляционная база данных SQL с открытым кодом, выполняющая все основные команды SQL, такие как запись и запрос данных. MySQL — это надежная, стабильная и безопасная система управления базами данных (СУБД), она получила широкое распространение благодаря поддержке наиболее популярных языков программирования и протоколов. Благодаря высокой устойчивости MySQL используется в качестве основного хранилища данных во многих крупных организациях. MySQL также можно использовать в качестве встроенной базы данных для программного обеспечения, оборудования и устройств.

В MySQL обычно применяются надежные и гибкие средства безопасности, такие как проверка на основе узлов и шифрование трафика с использованием паролей. Веб-разработчики часто используют MySQL, поскольку базы данных MySQL отличаются простотой использования и содержат ряд функций для эффективной работы: обновляемые представления, хранимые процедуры и триггеры (особые процедуры, которые запускаются при выполнении определенных действий на сервере базы данных). MySQL является популярной платформой транзакций для электронной коммерции, поскольку MySQL прекрасно подходит для управления транзакциями, профилями пользователей и данными о складских запасах товаров. Среди преимуществ MySQL — высокий уровень совместимости с другими системами, а также поддержка развертывания в средах с виртуализацией, например на облачных платформах.

Что такое реляционная система управления базами данных?

Реляционные базы данных предназначены для управления значительными объемами критически важных для бизнеса данных клиентов. Тем не менее, по мере увеличения объема данных повышается сложность баз данных, становится труднее хранить данные в упорядоченном, доступном и безопасном состоянии. Для решения этой проблемы применяются системы управления базами данных (СУБД): они добавляют к реляционным таблицам уровень средств управления. Существуют разные структуры баз данных и разные системы управления, в которых доступны разные уровни организации, масштабируемости и применения. Когда администраторы работают с крупными объемами структурированных и неструктурированных данных (большие данные) в реальном времени, системы управления реляционными базами данных помогают анализировать и обобщать данные, чтобы обнаруживать заранее заданные отношения. Управление данных с помощью реляционных СУБД наиболее выгодно для бизнеса, поскольку дает возможность сделать более управляемыми данные, использующиеся несколькими приложениями или расположенные в разных местах.

Реляционные СУБД используют программное обеспечение, образующее постоянный интерфейс между пользователями, приложениями и базой данных, поэтому для пользователей данных упрощается навигация. Такой подход наиболее эффективен при работе с большими данными, поскольку объем данных определяет необходимость согласованности для пользователей, выполняющих запросы. Выбор СУБД зависит от расположения данных, от типа используемой архитектуры и от планируемого масштабирования.

Что такое реляционная модель базы данных?

Реляционная модель базы данных обычно обладает следующими характеристиками: высокая структурированность и поддержка языка программирования SQL. Многие базы данных используют реляционную модель, поскольку они предназначены для упорядочения данных и выявления отношений между основными точками данных, чтобы упрощать сортировку и поиск информации. В большинстве реляционных моделей используется традиционная табличная структура со столбцами и строками: это эффективный, интуитивный и гибкий способ хранения структурированных данных. Реляционная модель также решает проблему наличия множества произвольных структур данных в базах данных.

Масштаб моделей реляционных баз данных может различаться в самых широких пределах: от небольших решений на настольных компьютерах до крупных облачных систем. Такие модели используют базы данных SQL или способны обрабатывать инструкции SQL для работы запросов и обновлений. Реляционные модели определяются логической структурой данных (таблицы, индексы и представления) и отдельны от структур физических хранилищ (физических файлов). Согласованность данных является важнейшим признаком реляционных моделей баз данных, поскольку в таких базах данных поддерживается целостность данных между приложениями и копиями баз данных, которые также называются экземплярами. В реляционной модели базы данных экземпляры одной базы данных всегда содержат одинаковые данные.

В реляционных базах данных, разработанных в облаке, автоматически настраивается высокая доступность, то есть производится репликация или копирование данных в несколько участников, при этом участники находятся в разных зонах доступности. Поэтому данные остаются доступными даже при отключении какого-либо центра обработки данных.

Большие данные и реляционные базы данных

Традиционные реляционные базы данных предназначены для обработки больших объемов структурированных данных. Именно поэтому реляционные базы данных прекрасно подходят для структурированных больших данных: они опираются на SQL и могут использовать СУБД для управления данными. Тем не менее, в более крупных и более сложных наборах больших данных повышается разнообразие, то есть данные, поступающие из новых источников, становятся менее структурированными. В силу этого зачастую приходится применять нереляционные базы данных (NoSQL), которые поддерживают работу с неструктурированными и с полуструктурированными данными.

Вопросы и ответы

Виды баз данных — реляционные и другие подходы к организации БД в программировании

В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.

Что такое база данных

База данных — это набор сведений об объектах, структурированный определенным образом. Обычно базы данных управляются специальным ПО, или системами управления базами данных (СУБД). 

В зависимости от вида логическая структура базы данных может иметь различное описание. Это различие влияет на то, какая именно БД используется в разработке конкретного продукта или технологии. 

Простейшие типы баз данных

К таким базам данных относятся БД, где хранятся данные с простой структурой: например, список разрешенных IP-адресов для доступа к сети, настройки окружения проекта, список подписчиков на рассылку компании и прочее. Они все еще широко распространены.

Текстовые файлы

Информация об объектах собирается в простых по структуре файлах различных форматов – txt, csv и др. Для разделения полей применяются пробелы, табуляция, запятые, точка с запятой и двоеточие.

Примеры: etc/passwd и etc/fstab в Unix-подобных системах, csv-файлы, ini-файлы и др.

Особенности:

  1. Просто использовать. Для работы с файлами достаточно примитивного текстового редактора.
  2. Удобно работать с конфигурационными данными приложений (учетные данные, настройки подключения к удаленным серверам и устройствам, порты и пр.).

Ограничения:

  1. Сложно установить связи между компонентами данных.
  2. Не для всех типов информации.

Иерархические базы данных

В отличие от текстовых файлов здесь между хранимыми объектами устанавливаются связи. Объекты делятся на родителей (основные классы или категории объектов) и потомков (экземпляры этих классов или категорий). При этом у каждого потомка может быть не более одного родителя.

Пример иерархической базы данных.

Графическим представлением такой базы данных является древовидная структура.

Примеры: Организация файловых систем; DNS и LDAP-соединения.

Особенности:

  • Отношения между объектами реализованы в виде физических указателей. Например, в файловой системе путь к папке или файлу строится из имен корневых и вложенных каталогов;
  • Моделирование отношений вложенности и подчиненности.

Ограничения: Технология иерархической организации не предполагает связи «многие-ко-многим», а значит, система хранения данных довольно ограничена.

Сетевые базы данных

Эта технология развивает иерархический подход за счет моделирования сложных отношений между объектами. Здесь потомки могут иметь более одного родителя, однако ограничения иерархического подхода сохраняются.

Пример сетевой базы данных.

Пример: IDMS — специализированная СУБД для мейнфреймов.

Реляционные базы данных

Данный тип БД является старейшим: теоретические основы подхода заложены британским ученым Эдгаром Коддом в 1970 году. Здесь данные формируются в таблицы из строк и столбцов. В строках приводятся сведения об объектах (значения свойств), а в столбцах — сами свойства объектов (поля).

Нормализация

Сложные взаимоотношения объектов в реляционных БД моделируются с помощью внешних ключей – ссылок на другие таблицы. Это позволяет подходить к вопросу проектирования базы данных с позиций нормализации – минимизации избыточности при описании свойств объектов.

Например, если речь идет о меню ресторана, то у каждого блюда есть вес, цена, наименование, калорийность и категория, к которой оно относится — горячие закуски, холодные закуски, первые блюда, десерты, салаты и так далее. Связь между блюдами и категорией выполняется посредством ссылочного поля индекса категории в таблице блюд.

Такой подход позволяет:
  1. Минимизировать объем базы данных: не нужно каждому блюду прописывать название категории.
  2. Повысить целостность системы: в указанном примере все блюда привязаны к категориям меню. Добавление блюда без категории невозможно, равно как и указание в качестве ссылки индекса несуществующей категории.
  3. Упростить масштабирование: новые блюда могут быть добавлены в существующие категории. Также не исключается добавление новых категорий, привязка новых блюд к ним и перераспределение блюд по категориям.
  4. Повысить отказоустойчивость: за счет оптимальной организации схемы таблиц запросы на выборку и агрегацию будут работать с меньшим объемом данных, а значит, быстрее, чем без нормализации. При увеличении числа записей в таблицах со временем это позволит поддерживать положительный пользовательский опыт.

Наглядный пример моделирования сложных взаимоотношений в реляционных БД приведен на рисунке выше. Здесь мы видим модель базы данных учебного заведения, где есть следующие объекты: ученик, курс, преподаватель, отдел, направление обучения. 

Связь преподавателя с отделом организована через секцию и курс (внешние ключи id курса и id преподавателя в таблице Секция, а также Отдел в таблице Курс). Связь ученика с направлением обучения реализована через таблицу Направление обучения студента (внешние ключи id студента и id направления обучения). 

Таким образом, чтобы посчитать, например, количество студентов на курсе и детализировать статистику по преподавателям, необходимо написать запрос с присоединением учеников к направлению, курсу и преподавателям, сделав соответствующую группировку по преподавателям.

Язык запросов SQL

Запросы в реляционных базах данных формируют с помощью структурированного языка SQL. Его предложения позволяют:

  • делать выборки,
  • проводить агрегации и группировки,
  • изменять и удалять данные,
  • модифицировать структуру БД (создавать таблицы, поля), 
  • управлять доступом пользователей к тем или иным операциям и пр.

Денормализация

Помимо нормализации, в реляционных БД существует и обратный процесс — денормализация. Он направлен на перенос наиболее часто используемых полей из внешних таблиц во внутренние. Рассмотрим это на примере мессенджера.

Пользователь (user) оставляет сообщения (messages) в чатах (chat). Структура данных такова, что сообщения связаны с пользователем и чатом через внешние ключи (user_from и user_to, а также chat_id в таблице сообщений; user_id и chat_id в таблице user_chat_link). Поскольку схема нормализована, то различные запросы на выборку, подсчет и агрегацию статистики по чатам, пользователям и сообщениям необходимо выполнять с помощью присоединения внешних таблиц.

На относительно небольших объемах данных эти запросы будут отрабатывать быстро, а с увеличением размера базы – замедляться. Причина кроется в механизме присоединения. Он основан на построчном сравнении двух и более таблиц по условию соединения — например, равенство chat_id в messages и id в chat. А это дает нагрузку на сервер базы данных, которая с ростом ее размера только увеличивается. Для оптимизации такого рода запросов и существует механизм денормализации.

В таблицу связи пользователя и чата user_chat_link добавлены дублирующие поля имени чата (chat_name) и аватара (chat_logo). Также туда выводятся последнее сообщение (last_msg) и количество непрочитанных сообщений (unread_msg_count). 

Теперь для получения указанных выше полей и проведения аналитики по ним можно использовать таблицу user_chat_link без необходимости соединения с таблицей сообщений. Тем не менее, такой подход имеет ограничения.

За счет дополнительных полей оптимизируются запросы на чтение и агрегацию данных, однако ценой этого является вынужденная избыточность и усложнение бизнес-логики приложения. В частности, усложняется написание запросов изменения данных (update и delete), а также модификации структуры базы (create). 

Использование денормализации должно быть тщательно осмыслено. Нужно быть уверенным в том, что нормализованная структура, оптимизированные запросы и правильно настроенные индексы более не способны удовлетворять критерию быстродействия.

Преимущества реляционного подхода:

  • определение сложных отношений между объектами,
  • нормализация и денормализация данных,
  • структурированный язык запросов,
  • богатая история развития и широкое распространение (основной инструмент при разработке различных приложений и сервисов).

Недостатки подхода: жесткая структура сведений об объектах.

Примеры: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite и др. 

NoSQL и нереляционные базы данных 

Все преимущества и недостатки реляционных БД основаны на жесткой структуризации и типизации сведений об объектах. С одной стороны, можно оптимизировать хранение и индексирование данных за счет нормализации или же денормализации. С другой — сложно организовать хранение и обработку плохо структурированных (например, объекты кэша) или вовсе не структурированных данных (например, данные из нескольких источников). 

Для борьбы с этими ограничениями было разработано семейство нереляционных БД. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных «Ключ-значение»

Это простейшая разновидность нереляционных БД. Данные хранятся в виде словаря, где указателем выступает ключ. 

Особенности:

  1. Хранение и обработка разных по типу и содержанию данных: в одном хранилище под разными ключами могут находиться файлы, строки, текст, числа, JSON-объекты и другие типы данных.
  2. Высокая скорость доступа к данным за счет адресного хранения.
  3. Легкое масштабирование. Можно создать правила шардирования по определенным ключам – например, сессии пользователей разных сайтов хранятся в различных сегментах БД.

Ограничения: Поскольку подход не предполагает жесткой типизации и структуризации данных, то контроль их валидности, а также нейминг ключей отдаются на откуп разработчику.

Примеры: Amazon, DynamoDB, Redis, Riak, LevelDB, различные хранилища кэша – например, Memcached и пр.

Документоориентированные БД

В отличие от баз типа «Ключ-значение» данные здесь хранятся в структурированных форматах – XML, JSON, BSON. Тем не менее, сохраняется адресный доступ к данным по ключу. При этом содержимое документа может иметь различный набор свойств. 

Например, каталог профилей пользователей: один в качестве предпочтений указал любимое блюдо, а другой – видеоигру. Поскольку эти сведения нельзя хранить в одном поле ввиду логической и структурной разобщенности, они записываются в отдельные свойства отдельных документов. При необходимости можно добавить в документы новые свойства, не нарушив при этом общей целостности данных.

Особенности:

  • хорошо подходят для быстрой разработки систем и сервисов, работающих с по-разному структурированными данными,
  • легко масштабируются и меняют структуру при необходимости.

Примеры: MongoDB, RethinkDB, CouchDB, DocumentDB.

Графовые базы данных

Это семейство баз предназначено для моделирования сложных отношений с помощью теории графов, где связями выступают ребра графа, а сами объекты – это узлы или вершины.

Пример структуры графовой базы данных.

Такой подход может пригодиться при анализе профилей пользователей социальных сетей. Один пользователь подписан на обновления второго, другой пользователь подписан на определенное сообщество и так далее. Также технология может использоваться при анализе экономической активности контрагентов для выявления различных схем мошенничества. Например, можно отследить использование определенных счетов, карт или реквизитов контрагентов в различных операциях.

Особенности: высокая производительность, поскольку обход ребер и вершин значительно быстрее анализа множества внешних и внутренних таблиц и их соединения по условию отбора в реляционных БД.

Примеры: Neo4J, JanusGraph, Dgraph, OrientDB.

Колоночные базы данных

Как можно понять из названия, записи в таких базах хранятся не по строкам, а по столбцам (колонкам). Вместо таблиц здесь используются колоночные семейства. Они содержат ключи, указывающие на формат строки записи информации об объекте. Каждая строка имеет свой набор свойств, что позволяет хранить в рамках одного семейства разно структурированные данные. 

Технология активно используется при построении аналитических систем и сервисов, работающих с большими объемами данных.

На рисунке приведен пример колоночного хранения информации о фруктах. Известно три типа фруктов: яблоки, виноград, бананы. Все они объединены в семейство фруктов. 

У каждого фрукта индивидуальный набор свойств. Для яблок это цвет, цена и наличие. У винограда это цвет, цена, число ягод в связке и происхождение (импортный или нет). У бананов же это цвет, цена, число в связке и зрелость.

Чтобы получить детальную сводку по одному типу фруктов, достаточно в запросе указать его идентификатор. При этом можно построить аналитический запрос по общим для всего семейства признакам – например, посчитать число фруктов с группировкой по цвету, вычислить среднюю цену на все фрукты в магазине и т.д.

Особенности:

  1. С группировкой свойств по колонкам при запросе индексируется меньший объем данных, что обеспечивает высокую скорость его выполнения.
  2. Широкие возможности масштабирования и модификации структуры — так, при добавлении новых колонок не придется их жестко формализовывать, как в случае с реляционными базами.

Примеры: Cassandra, HBase, ClickHouse.

Базы данных временных рядов

Данный тип БД можно использовать при необходимости отслеживания исторической динамики по ряду показателей. Здесь данные группируются по временным меткам. Базы временных рядом чаще ориентированы на запись, чем на построение сложных аналитических запросов.

На рисунке выше приведен пример использования такой БД для отслеживания состояния ПК во времени по ряду показателей – температуре процессора, загрузке системы и потреблению оперативной памяти.

Особенности: Можно обрабатывать постоянный поток входных данных.

Ограничения: Производительность зависит от объема поступающей информации, количества отслеживаемых метрик, а также временного лага между записью новых данных и запросами на чтение

Примеры БД: OpenTSDB, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB

Комбинированные базы

Эта разновидность баз совмещает в себе SQL- и NoSQL-подходы к организации хранения и обработки данных. Этот класс баз включает в себя NewSQL и многомодельные решения. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных NewSQL 

Данный тип решений для хранения информации стремится обеспечить компромисс между масштабируемостью и согласованностью при сохранении реляционного подхода.  

Термин предложил в 2011 году аналитик компании 451 Group Мэтью Аслет. Он отмечал высокую потребность в таких системах для сфер, работающих с критическими данными, — здравоохранение, FinTech и пр. Характерными признаками этих решений являются: использование алгоритмов обеспечения консенсуса (алгоритм Paxos, Raft и др.), шардирование и заточка под горизонтальное масштабирование.

Особенности:

  • широкие возможности масштабирования,
  • высокая производительность и доступность данных.

Ограничения: Высокие требования к аппаратным ресурсам разработчиков. Но если разрабатываемый продукт является высоконагруженной системой, то применение такой БД имеет смысл.

Примеры баз такого типа: MemSQL, VoltDB, Spanner и др.

Многомодельные базы

Такие БД сочетают в себе несколько подходов к организации данных одновременно. Это обеспечивает функциональное разнообразие при разработке систем с их использованием.

Особенности:

  • возможность в одном запросе работать с данными, хранящимися в разных типах баз, не нарушая при этом согласованности;
  • обширные возможности масштабирования за счет легкой интеграции новых моделей баз данных в существующую инфраструктуру проекта.

Пример решения данного типа: ArangoDB.

Базы данных в Selectel

В Selectel вы можете запустить готовые облачные базы данных — поддерживаем такие СУБД, как PostgreSQL (в том числе для 1С:Предприятие), MySQL, Redis, TimescaleDB.

Облачные базы данных позволяют исключить работу с инфраструктурой: поднять нужное количество нод можно за несколько минут в панели управления компании. Решение отказоустойчивое и легко масштабируется. На экстренный случай создаются резервные копии для отката состояния базы на срок до семи дней. 

Большинство рутинных операций по системному администрированию (настройка, конфигурация, обслуживание и обеспечение безопасности) выполняются специалистами Selectel.

→ Как начать работу с облачными базами данных 

Запустите свою базу данных в облаке

Быстрое развертывание самых популярных реляционных и NoSQl-баз данных.

Подробнее

Заключение

В данной статье мы рассмотрели 11 видов баз данных. Каждый имеет свои особенности и ограничения. Решение о выборе того или иного вида необходимо принимать с учетом:

  • сложности хранимых данных и взаимосвязей между ними,
  • производительности операций чтения/записи и модификации структуры БД на планируемом объеме данных,
  • опыта команды разработки,
  • стадии жизненного цикла разрабатываемого продукта (производите ли вы доработку действующего решения либо создаете что-то принципиально новое, каковы ваши текущие и перспективные ресурсные возможности).

Автор: Роман Андреев.

Реляционные базы данных для не кодеров — Как закодировать реляционную базу данных?

Понимание концепции баз данных и их различных типов, таких как реляционные и нереляционные базы данных, может быть сложным для людей, не имеющих опыта в кодировании и разработке приложений. Однако это не означает, что это невыполнимая задача. Эта статья поможет вам получить полные знания о реляционных базах данных, их плюсах и минусах, примерах, а также о том, как можно создать реляционную базу данных, даже не имея опыта кодирования. Давайте начнем с основ реляционных баз данных.

Обзор реляционной базы данных

Реляционная база данных — это коллекция правильно организованной информации с четко определенными взаимосвязями, чтобы к ней можно было легко получить доступ и извлечь ее. Согласно традиционной модели реляционной базы данных, структуры данных, включающие таблицы данных, представления и индексы, хранятся отдельно от физических структур хранения. В результате администраторы баз данных могут редактировать физическое хранилище данных, не затрагивая логическую структуру данных.

Различные типы организаций, особенно крупные предприятия, используют реляционные базы данных для организации данных и формирования четких взаимосвязей между ключевыми точками данных. Таким образом, становится легко искать и находить нужную информацию, необходимую для принятия ключевых бизнес-решений. Структурированные данные, как правило, являются основой эффективной реляционной базы данных.

Работа с реляционной базой данных

Реляционная база данных использует таблицы данных для хранения информации о связанных объектах. Каждая строка имеет уникальный идентификатор, называемый ключом, а каждый столбец — атрибуты данных. В реляционной базе данных легко определить взаимосвязи между точками данных, поскольку каждая запись присваивает значение каждому признаку базы данных.

Язык структурированных запросов (SQL) — это стандартный пользовательский и прикладной программный интерфейс (API) реляционной базы данных. Целью кодовых операторов SQL является создание интерактивных запросов к информации, содержащейся в реляционной базе данных, и сбор данных для принятия решений и составления отчетов. Также важно иметь четко определенные правила целостности данных, чтобы сделать реляционную базу данных точной и доступной.

Структура реляционной базы данных

Вы можете лучше понять принцип работы и создания реляционной базы данных, ознакомившись с ее структурой. Таблицы в реляционной базе данных имеют ключевой столбец, который содержит уникальное значение для каждой строки. Этот столбец известен как первичный ключ.

В то время как столбцы в одной таблице ссылаются на первичные ключи в других таблицах, они называются внешними ключами. Наличие этих столбцов крайне важно, поскольку данные в различных таблицах связаны друг с другом через совпадающие значения в ключевых столбцах. Столбцы также называют полями или атрибутами, а строки — записями.

В идеальной реляционной базе данных каждая таблица должна представлять определенный тип сущности, например, клиента, продукт или доход. Каждая строка относится к конкретному экземпляру этого типа сущности, а столбец относится к конкретному значению этого экземпляра, такому как имя клиента, цена продукта или точная сумма.

Пример
База данных продаж организации имеет две таблицы, называемые «Доходы» и «Услуги».

  • Таблица услуг будет иметь столбцы для названия, продолжительности и стоимости.
  • Таблица доходов будет иметь столбцы для даты продажи, точной оплаты, скидки и адреса.

Каждая запись в доходах будет иметь внешний ключ, который ссылается на первичный ключ таблицы услуг. Для каждого продукта может быть несколько продаж, поэтому такой тип связи между таблицами услуг и доходов называется связью «один ко многим». Мы подробно рассмотрим типы отношений в реляционных базах данных далее в статье.

Важность реляционных баз данных

Теперь, когда вы знакомы с основами реляционных баз данных, вы можете задаться вопросом, почему они важны и в чем их преимущества. Давайте подробно рассмотрим плюсы и минусы реляционных баз данных, чтобы вы могли овладеть искусством создания реляционных баз данных для разработки приложений.

Плюсы

Ниже перечислены основные преимущества использования реляционных баз данных:

  • Максимальная точность данных

Минимальный риск дублирования данных, поскольку реляционные базы данных строятся с использованием ключей. При наличии нескольких записей одних и тех же данных может быть сложно определить, какой источник информации является надежным. Удаление дубликатов в реляционных базах данных гарантирует точность ваших данных.

  • Гибкость

При создании реляционной базы данных вы не будете ограничены в будущем при добавлении дополнительных данных. База данных обеспечивает гибкость, позволяя расширяться и изменяться по мере необходимости в соответствии с требованиями к информации, которая будет храниться.

  • Простой и быстрый доступ к данным

В других видах баз данных, которые зависят от информационной иерархии или предопределенных путей доступа к информации, трудно искать, фильтровать и упорядочивать данные так, как вам нужно. Вместо этого извлечь нужные вам точные данные из реляционной базы данных значительно проще.

Минусы

Есть и несколько недостатков использования реляционных баз данных при разработке приложений.

  • Сложная структура

Поскольку необходимо создавать столбцы, а данные должны соответствовать довольно строгим категориям, реляционные базы данных требуют большой структуры и планирования. Хотя такая структура имеет ряд преимуществ, у нее есть и существенные недостатки, включая проблемы с обслуживанием и отсутствие адаптивности и масштабируемости без надлежащего опыта.

  • Сложность обслуживания

Для поддержания реляционной базы данных на высоком уровне требуется значительное количество времени, усилий и знаний. Администраторы баз данных обычно нанимают экспертов по базам данных и разработчиков для управления и оптимизации базы данных.

  • Негибкость для неструктурированных данных

Большие объемы неструктурированных данных плохо подходят для управления реляционными базами данных. Реляционные базы данных — не лучший выбор для данных, которые в основном являются качественными, трудноописуемыми или динамичными, поскольку схема должна меняться со временем по мере изменения или развития данных, что требует времени. Нереляционная база данных больше подходит для работы с неструктурированными данными.

Реляционные базы данных не могут эффективно масштабироваться горизонтально по многочисленным серверам и физическим архитектурам хранения данных. Когда набор данных растет и становится более разрозненным, структура нарушается, а использование многочисленных серверов влияет на производительность (например, время отклика приложений) и доступность. Управление реляционными базами данных на нескольких серверах является сложной задачей.

Как закодировать реляционную базу данных?

При кодировании реляционной базы данных пользователям приходится определять область потенциальных значений в столбце данных и ограничения. Например, область потенциальных клиентов может допускать до 100 имен клиентов, но вы можете ограничить ее одной таблицей, чтобы допустить только десять имен клиентов.

При создании реляционной базы данных также важно учитывать ограничения. Целостность сущности полезна для того, чтобы сделать первичный ключ таблицы уникальным и гарантировать, что его значение не будет установлено на null. Ссылочная целостность необходима для того, чтобы каждое значение в столбце внешнего ключа находилось в первичном ключе исходной таблицы.

Вы также должны знать, что, в отличие от нереляционных баз данных, реляционные базы данных обладают физической независимостью данных. Система может вносить изменения во внутреннюю схему, не затрагивая внешние схемы или приложения. Владея этими понятиями, вы можете полагаться на реляционные системы управления базами данных, такие как Microsoft Access, Oracle и MySQL, для создания сложных баз данных с минимальным опытом кодирования или вообще без него.

Что является примером реляционной базы данных?

Цель стандартных реляционных баз данных — позволить пользователям управлять и организовывать предопределенные отношения данных в нескольких базах данных. В настоящее время облачные реляционные базы данных становятся очень популярными, поскольку организации могут передать на аутсорсинг такие важные процессы, как обслуживание базы данных и поддержка инфраструктуры.

К наиболее популярным примерам реляционных баз данных относятся:

  • MySQL используется в таких веб-приложениях, как Joomla и WordPress.
  • SQLite — популярная библиотека на языке Си, используемая для встраивания функций реляционных баз данных в программные пакеты.
  • Microsoft Access — популярная часть пакета Microsoft Office и Microsoft 365. Он имеет удобный интерфейс, облегчающий новичкам управление и разработку реляционных баз данных.
  • PostgreSQL — это система управления реляционными базами данных (РСУБД) с открытым исходным кодом, которая ориентирована на соответствие стандартам ANSI SQL и предоставляет множество полезных функций, таких как расширяемость.
  • Microsoft Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon Relational Database Service и IBM DB2 on Cloud — вот некоторые из современных популярных облачных СУБД.

Каковы типы отношений в базе данных?


В реляционной базе данных существует четыре различных типа определенных отношений. Вы должны быть знакомы с этими отношениями, чтобы иметь возможность выбрать правильное отношение и добиться максимальной точности.

  • Один-к-одному
    Как следует из названия, в отношениях «один к одному» одна строка в одной таблице связана только с одной строкой в другой таблице.
  • Один-ко-многим
    В отношениях «один-ко-многим» одна строка информации связана со многими записями в различной коллекции.
  • Многие-к-одному
    Это противоположность отношениям «один-ко-многим». Проще говоря, многие строки информации связаны с одной записью в отношениях «многие-к-одному».
  • Многие-ко-многим
    В отношениях «многие-ко-многим» одна строка в таблице может быть связана со многими строками во второй таблице. Аналогично, одна строка во второй таблице может быть связана со многими строками в первой таблице.

Каковы три основных вида отношений в реляционной базе данных?

Существует определенный тип данных, который вы выбираете при создании соединения, чтобы указать, что вы хотите, чтобы этот атрибут был задан существующей коллекцией. Это не типичное свойство, где вы можете выбрать тип данных, например, текст, целое число, дату или картинку. То, сможете ли вы отображать, организовывать и фильтровать данные таким образом, который имеет смысл для вашего приложения, зависит от того, насколько правильно вы настроите связи. Один-к-одному, один-ко-многим и многие-ко-многим — это три основные связи в реляционной базе данных.

Реляционные базы данных полезны для организации структурированных данных в табличные форматы с установленными отношениями. Однако выбор оптимальной архитектуры базы данных включает в себя гораздо больше, чем просто выбор между реляционной и нереляционной моделями. Ключевыми факторами являются тип используемых или создаваемых данных и приложений. Узнайте о некоторых дополнительных аспектах, которые необходимо учитывать при выборе модели базы данных для корпоративного приложения.

Заключение

Общее создание, внедрение, развертывание и обслуживание реляционной базы данных может быть сложным процессом, особенно если вы не знакомы с кодированием. Хорошо то, что существуют платформы без кода, такие как AppMaster, которые позволяют создавать мощные бэкенды и базы данных как для мобильных приложений, так и для веб-приложений. Это полезно для создания надежных, эффективных и безопасных баз данных, не беспокоясь о своих навыках кодирования и при этом получая наилучшие результаты.

Платформы No-code позволяют создавать сложные приложения, не тратя лишних денег на наем разработчиков и администраторов баз данных. Поэтому вам следует ознакомиться с такими платформами, как AppMaster, чтобы воспользоваться преимуществами современных инструментов и технологий на основе искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений и создании реляционных баз данных без кодирования.

Введение в реляционные базы данных