какие бывают и в чем особенности каждого вида
Все данные нужно где-то хранить, будь то список сотрудников компании, меню в ресторане или пароли пользователей сайта. Чаще всего для этого используют базы данных (БД). Они бывают нескольких типов, по-разному структурирующих сведения об объектах. В зависимости от процесса разработки продукта бизнес может создать БД с подходящей логической структурой и эффективно управлять ею с помощью систем управления базами данных (СУБД). В этом материале специалисты ITGLOBAL.COM рассказали про основные типы баз данных, разобрались, в чем их особенности и чем они отличаются друг от друга.
Зачем нужны базы данных
Базы данных позволяют:
- быстро находить нужную информацию в большом массиве информации;
- получать, добавлять и обновлять данные с минимальными трудозатратами;
- настраивать разные уровни доступа. Например, одним сотрудникам можно запретить просматривать данные, а другим разрешить их редактировать;
- работать одновременно всей командой.
- хранить большие объемы информации, которые не позволяют сохранять другие инструменты.
Простейшие базы данных
Простейшие БД можно создать с помощью обычных текстовых редакторов без применения специализированного ПО. Главное, чтобы данные имели четкую структуру и содержимое полей легко можно было различить. Такие базы данных подойдут, например, для списков сотрудников, номеров карт или клиентов, которые состоят в программе лояльности. Чаще всего это небольшие объемы данных.
Текстовые файлы
Информация в текстовых форматах (txt, csv), где поля разделяются пробелами, табуляцией и знаками препинания: запятыми, точками с запятой и двоеточиями. Простейшие базы данных подойдут, когда необходима простая БД, которая содержит 50-200 записей. Например, для телефонного справочника.
Преимущества:
- можно редактировать обычным текстовым редактором;
- удобно работать с конфигурационными данными.
Недостатки:
- сложно установить взаимосвязи между данными;
- не подходит для больших объемов данных.
Примеры: etc/passwd и etc/fstab, csv-файлы, ini-файлы и прочие.
Иерархические
Иерархическая БД — это система с корневым каталогом и иерархией из подкаталогов и файлов. Все объекты делятся на предков и потомков и тесно взаимосвязаны. У каждой записи может быть не более одного предка, поэтому база данных имеет древовидную структуру. Иерархические БД подойдут, например, для создания организационной структуры компании.
Преимущества:
- путь к объекту строится из имен корневых и вложенных каталогов;
- можно моделировать отношения подчиненности.
Недостатки:
- система хранения данных ограничена.
Примеры: файловые системы, DNS и LDAP.
Сетевые
Сетевые базы данных похожи на иерархические, но они могут иметь более одного родителя. Это позволяет моделировать сложные отношения между объектами. Таким образом организованы огромные массивы информации в сети Интернет, где гиперссылки связывают между собой миллионы документов.
Пример: IDMS.
Реляционные базы данных
В реляционных БД данные формируются в таблицы и имеют жесткую структуру, где строки — это значение свойств, а столбцы — это свойства объектов. Этот тип часто используют на начальном этапе разработки приложений и сервисов. Например, при составлении меню для нового ресторана или создания БД библиотеки, где важно распределить объекты по разным категориям.
Преимущества:
- удобное отображение данных в виде строк и столбцов;
- позволяет использовать функционал языка запросов SQL;
- возможность горизонтальной и вертикальной масштабируемости данных;
- сложные отношения позволяют строить графовые БД, реляционные — только примитивные родитель-потомок.
Недостатки:
- низкая производительность из-за сложных отношений между данными;
- строгая структура реляционных таблиц, которая не позволяет программистам писать в свои объекты произвольные наборы атрибутов.
Примеры: Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, SQLite.
NoSQL и нереляционные базы данных
В реляционных БД сложно хранить и обрабатывать плохо структурированные или вовсе не структурированные данные. Для решения этих задач есть отдельный тип баз данных — нереляционные.
Базы данных «Ключ-значение»
Данные хранятся в виде таблицы с ключами и конкретными значениями. Базы данных «Ключ-значение» часто используют вместе с другими базами данных в качестве механизма кэширования.
Преимущества:
- подходит для разных данных (файлы, текст, цифры) под разными ключами;
- быстрый доступ к данным за счет адресного хранения;
- правила шардирования по определенным ключам.
Недостатки:
- нет стандартных возможностей баз данных: атомарность транзакций, согласованность данных при одновременном выполнении нескольких транзакций;
- тяжело поддерживает уникальные ключи при увеличении объемов данных.
Примеры: Amazon DynamoDB, Redis, Riak, LevelDB, Memcached и пр.
Документоориентированные базы данных
Преимущества:
- подходит для разработки сервисов, которые работают с по-разному структурированными данными;
- легко масштабируется и изменяет структуру;
- быстрое создание документов и их минимальное обслуживание;
- нет внешних ключей, поэтому все документы независимы друг от друга;
- использует для описания документов XML, JSON и другие.
Недостатки:
- ограничения по проверке на согласованность, которая снижает производительность баз данных;
- сложности в получении данных из нескольких связанных источников;
- риски утечки конфиденциальных данных веб-приложений.
Примеры: MongoDB, RethinkDB, CouchDB, DocumentDB.
Графовые
Графовые базы данных моделируют отношения между сложно взаимосвязанными объектами. Они основаны на топографической структуре сети и математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств. Такие БД помогают давать пользователям ресурсов рекомендации в режиме реального времени и улучшать пользовательский опыт. Например, музыкальные сервисы предлагают индивидуальные подборки треков, а маркетплейсы — списки товаров на основе избранных.
Преимущества:
- высокая производительность и адаптивная структура;
- четкая взаимосвязь между сущностями;
- результаты в режиме реального времени.
Недостатки:
- нет стандартизированного языка запросов;
- графы не подходят для систем на основе транзакций.
Примеры: Neo4J, JanusGraph, Dgraph, OrientDB.
Колоночные
В колоночных базах данные хранятся не в таблицах, а в столбцах. Ключи указывают на формат строки записи информации об объекте.
Преимущества:
- возможность делать сложные выборки на больших таблицах;
- мгновенное изменение структуры больших таблиц;
- выполнение быстрых запросов;
- легкая масштабируемость и модифицируемость структуры.
Недостатки:
- медленно работает на запись;
- не поддерживает транзакции;
- ограничения для разработчиков.
Примеры: Cassandra, HBase, ClickHouse.
Базы данных временных рядов
Временные ряды — это все, что можно измерить в разрезе временных отрезков: часа, дня, месяца или года и т.д. Метриками могут быть различные данные: изменение трафика на дорогах, уровень воды в реке, нагрузка на сервер и другие. Данные можно запросить, построить, проанализировать и найти зависимость между различными метриками. Производительность БД зависит от разных факторов: объема информации, количества запросов и метрик.
Примеры: OpenTSDB, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB.
Комбинированные типы
Комбинированные типы совмещают SQL- и NoSQL-подходы и включают в себя NewSQL и многомерные решения.
NewSQL базы данных
Компромиссный и достаточно молодой тип решений. NewSQL базы данных подходят для отраслей, которые работают с критически важными данными: финансовый и банковский сектор, здравоохранение и другие. Компаниям, которым важна масштабируемость и надежность проведения транзакций.
Преимущества:
- легко масштабируется;
- высокая производительность и доступность данных.
Недостатки:
- высокие требования к аппаратным ресурсам разработчиков.
Примеры: MemSQL, VoltDB, Spanner и др.
Многомерные
Многомерные базы сочетают несколько подходов к организации данных в одну серверную систему, поэтому могут хранить, запрашивать и индексировать их из нескольких моделей.
Преимущества:
- согласованность данных между моделями;
- отказоустойчивость из-за ACID-совместимости;
- легкая интеграция новых моделей баз данных в систему;
- подходит для сложных проектов.
Недостатки:
- сложность многомерных баз данных;
- многомерная модель еще совсем молодая и не имеет завершенного вида;
- ограниченная доступность различных методов моделирования;
- не подходит для простых проектов или систем.
Пример: ArangoDB.
На что ориентироваться при выборе базы данных
Каждый год растут требования к скорости и производительности систем и сервисов, изменяются типы данных, растут объемы информации, с которыми работают организации. Эти факторы подталкивают разработчиков развивать уже существующие базы данных и создавать новые типы. Поэтому важно тщательно выбирать БД с необходимой структурой.
Выбор в пользу того или иного типа баз данных необходимо принимать с учетом:
- типа и сложности хранимых данных;
- взаимосвязи между данными;
- производительности операций чтения/записи и модификации структуры БД;
- опыта команды разработки;
- стадии жизненного цикла разрабатываемого продукта;
- предполагаемого объема данных;
- рода запросов при обращении к базе данных.
Managed Databases от ITGLOBAL.COM
Компании могут самостоятельно администрировать свои базы данных, но это требует много времени, денег и сил. Сэкономить ресурсы можно, если делегировать задачи облачному провайдеру. Например, специалисты ITGLOBAL.COM в рамках услуги Managed Databases берут на себя управление базами данных «под ключ», круглосуточную техническую поддержку, масштабирование без простоев и резервное копирование.
Что такое база данных и ее типы |Cloud4Y
Информацию часто хранят в таблицах. Это удобно, когда данных накопилось достаточно много и требуется иметь возможность быстро посмотреть ту или иную информацию. Но когда количество строк и столбцов становится больше разумных значений, привычный Excel не справляется и работать с информацией становится трудно. Возникает потребность в новых инструментах работы с большими объёмами информации, и на помощь приходят базы данных.
База данных (БД) — это некий объём перенесённой в электронный вид информации, которую хранят в файле или наборе файлов. По ряду причин работать с такими базами удобнее и проще, чем с традиционными таблицами:
- БД позволяют эффективно обрабатывать, хранить и структурировать объёмы информации, которые стали настолько большими, что их не «вытягивают» обычные таблицы.
- БД доступны любому количеству пользователей. Удалённый доступ к базе данных и используемая система запросов обеспечивает возможность одновременной работы большого количества человек. Электронные таблицы также позволяют одновременно работать нескольким пользователям, но в случае с БД это происходит быстрее и проще.
- Не важно, сколько информации содержится в базе данных. Это не сказывается на скорости работы. А вот таблицы при создании нескольких тысяч строк начинают работать намного медленнее.
- Как правило, базы данных управляются при помощи специального ПО или (СУБД). О видах СУБД мы рассказывали ранее, сейчас же продолжим знакомить с типами баз данных.
Типы баз данных
Как правило, классификация БД по типам зависит от способа структурирования информации в ней, а также способа взаимодействия с базой. К 2022 году разработано большое количество баз данных, поэтому мы затронем только наиболее востребованные и популярные.
Текстовые БД
Простейшие файлы разных форматов (txt, csv), в которых данные, как правило, располагаются построчно, а поля разделены запятой, точкой с запятой, и двоеточием или пробелом. Текстовые базы данных просты в использовании, но не дают возможность зафиксировать связи между записями и подходят далеко не для всех типов данных.
Бесплатный тестовый доступ к облаку на 30 днейПолучить
Иерархические БД
Эти базы данных тоже простые и похожи на текстовые. Основное отличие в том, что здесь можно настроить связи между хранимыми объектами. Действует иерархический принцип связей: новые записи разветвляются от «родительской», причём каждое ответвление может иметь только одного родителя. У каждой записи возникает физическая связь только с одной предыдущей записью. Отношения между объектами выражены как физические указатели. Представьте путь к любой папке в вашем компьютере — аналогичная древовидная структура используется и в иерархических БД.
Сетевые БД
Более сложный способ организации массивов данных, при котором у каждой записи может быть не один «родитель», а несколько. Здесь можно настроить больше связей и моделировать разнообразные отношения между записями, поэтому сетевые БД визуализируют как общий граф.
Реляционные БД
Эти БД также часто называют SQL-базами — потому что с помощью этого языка программирования они создаются, преобразовываются и управляются. Они используются для хранения и организации точек данных с заданными отношениями, что гарантирует быстрый доступ к информации. Такой тип баз данных считают одним из самых старых, поскольку теоретические выкладки о таком способе структурирования данных появились в 1970 году.
В реляционных база данных записи и связи между ними хранятся в табличном виде. В строках содержится информация об объектах, а в столбцах — свойства объектов (поля). У этих таблиц предусмотрены поля для внешнего ключа и ссылки на другие таблицы (таким образом, таблицы могут быть взаимосвязаны). MySQL, Oracle DB, PostgreSQL являются самыми известными представителями реляционных БД.
Нереляционные БД
Нереляционные базы данных ориентированы на работу с вложенными структурами данных и используют отличные от SQL запросы. Поэтому их также называют NoSQL БД. Если в реляционных БД присутствует жёсткая структура сведений об объектах, а хранение и обработку плохо или вообще не структурированных данных из разных источников организовать крайне сложно, то NoSQL позволяет обойти эти ограничения.
В таких БД применяется модель, оптимизированная под требования типа хранимых данных. Нереляционные базы данных используют везде, где требуется масштабируемость и высокая скорость обработки запросов. Примером инструментов для работы с такими БД можно назвать Redis, mongoDB.
К нереляционным относят следующие БД.
Базы данных «ключ-значение»
В таких БД для хранения информации используются ключи. Для получения того или иного объекта нужно отправить запрос с ключом. Данные могут быть чем угодно: числом, строкой или другой парой ключ-значения. В каждом хранилище можно создать свою схему именования ключей. Базы данных «ключ-значение» поддерживают высокую разделяемость и горизонтальную масштабируемость, которая недоступна при работе с БД других типов.
Графовые БД
Интересная модель хранения в виде графа и его обобщений. Первая графовая СУБД появилась в 2007 году и получила название Neo4j. Графовые базы данных дают возможность определять взаимосвязи и находить ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом. Идея такой организации информации в том, что в БД используются узлы для хранения сущностей данных и рёбра для хранения взаимосвязей между сущностями. У ребра всегда есть начальный и конечный узел, тип и направление. У записи в графовой БД может быть неограниченное количество связанных с ней свойств. Допустим в БД хранится карточка сотрудников с ФИО, возрастом и должностью, а рёбра показывают задачи или другие параметры, которые объединяют этих людей.
Колоночные БД
Колоночные базы данных тоже предлагают хранение данных в табличном виде. Отличие от реляционных БД в том, что структура колонок не регламентирована, их можно объединять в колоночные семейства, имеющим определённый формат. У строк колоночного семейства формируется уникальный идентификатор. Такой подход эффективен для работы аналитических систем и сервисов, использующих большие наборы данных. Поэтому колоночные БД используют в аналитических системах класса business intelligence (ROLAP) и аналитических хранилищах данных (data warehouses).
Объектно-ориентированные БД
В ООБД информация представлена в виде объектов, которым присваивается уникальный идентификатор. Также в БД есть атрибуты, описывающие состояние объекта, методы и классы. Объектно-ориентированные базы данных используются в случаях, когда нужна высокопроизводительная обработка сложноструктурированных данных. ООБД позволяет определять абстракции, облегчает проектирование связей и поддерживает новый набор предикатов сравнения. В ряде случаев такие БД обеспечивают более высокую производительность по сравнению с реляционными, обеспечивают версионность и поддержку транзакций.
NewSQL БД
Подход, совмещающий реляционную модель, язык SQL-запросов и масштабируемые, горизонтально распределённые базы данных NoSQL, появился в начале двухтысячных. Термин же закрепился в обиходе лишь в 2011 году. NewSQL — это ответ на потребности бизнеса, которые не способны удовлетворить привычные базы данных. Для таких БД характерно использование алгоритмов обеспечения консенсуса (например, Paxos, Raft), шардирование, горизонтальная масштабируемость и более быстрая работа благодаря эффективным «движкам». Используют их в сферах, работающих с критическими данными. Это здравоохранение, финтех и т. д. Важно помнить, что NewSQLбазы данных предъявляют высокие требования к ресурсам.
database as a service cloud server
Типы систем баз данных | nibusinessinfo.
co.ukСистема управления базами данных — это программный пакет для создания баз данных и управления ими. Существует множество различных типов систем баз данных в зависимости от того, как они управляют структурой базы данных.
Два типа структуры базы данных
Базы данных обычно имеют одну из двух основных форм:
- однофайловая или однофайловая база данных
- многофайловая реляционная или структурированная база данных
База данных с плоскими файлами хранит данные в текстовом файле, где каждая строка текста обычно содержит одну запись. Разделители, такие как запятые или табуляции, разделяют поля. База данных с плоскими файлами имеет простую структуру и, в отличие от реляционной базы данных, не может содержать несколько таблиц и связей.
Реляционная база данных содержит несколько таблиц данных со строками и столбцами, которые связаны друг с другом через специальные ключевые поля. Эти базы данных более гибкие, чем плоские файловые структуры, и предоставляют функции для чтения, создания, обновления и удаления данных. Реляционные базы данных используют язык структурированных запросов (SQL) — стандартное пользовательское приложение, предоставляющее простой программный интерфейс для взаимодействия с базой данных.
Типы отношений в базе данных
В реляционной базе данных существует четыре типа отношений:
- один к одному — когда одна запись в таблице связана с другой записью в другой таблице
- один ко многим — когда одна запись в таблице связана с несколькими записями в другой таблице
- многие к одному — когда более одной записи таблицы относятся к другой записи таблицы
- многие ко многим — когда несколько записей относятся к более чем одной записи в другой таблице
Эти отношения образуют функциональные зависимости в базе данных. Некоторые распространенные примеры реляционных баз данных включают MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle и т. д.
Четыре типа систем управления базами данных
Система управления реляционными базами данных — это один из четырех распространенных типов систем, которые можно использовать для управления бизнес-данными. Остальные три включают:
- иерархические системы баз данных
- сетевые системы баз данных
- объектно-ориентированные системы баз данных
Иерархическая модель базы данных похожа на древовидную структуру, аналогичную архитектуре папок в вашей компьютерной системе. Отношения между записями предварительно определены один к одному, между «родительскими и дочерними» узлами. Они требуют, чтобы пользователь прошел иерархию для доступа к необходимым данным. Из-за ограничений такие базы данных могут быть ограничены конкретным использованием.
Модели сетевых баз данных также имеют иерархическую структуру. Однако вместо использования древовидной иерархии с одним родителем эта модель поддерживает отношения «многие ко многим», поскольку дочерние таблицы могут иметь более одного родителя.
Наконец, в объектно-ориентированных базах данных информация представлена в виде объектов с различными типами отношений, возможных между двумя или более объектами. Такие базы данных используют для разработки объектно-ориентированный язык программирования.
NoSQL или нереляционные базы данных
Популярная альтернатива реляционным базам данных, базы данных NoSQL принимают различные формы и позволяют хранить большие объемы неструктурированных и частично структурированных данных и управлять ими. Примеры включают хранилища ключей и значений, хранилища документов и базы данных графов.
Какая база данных вам подходит?
Предприятия с простыми требованиями к базе данных часто используют стандартные офисные инструменты, такие как электронные таблицы. Однако, если вы используете большие объемы данных или имеете сложные бизнес-потребности, вам может потребоваться рассмотреть более мощные системы баз данных, предлагающие лучшую функциональность. Найдите советы, которые помогут вам решить, какая база данных лучше всего подходит для вашего бизнеса.
См. также 5 причин, по которым вашему бизнесу нужна хорошая база данных.
Что такое база данных? И зачем он вам нужен
База данных — это набор данных, организованный таким образом, чтобы впоследствии можно было легко получить доступ к содержащейся в нем информации. Ваши данные будут более точными, надежными и простыми в использовании, если у вас есть база данных.
Если вы проводите много времени за компьютером, вы, вероятно, взаимодействуете с базами данных несколько раз в день, если не несколько раз в час.
Базы данных лежат в основе всего: от банковского программного обеспечения до научных исследований и правительственных отчетов, а также веб-сайтов, которые вы используете каждый день, таких как Amazon, YouTube, Netflix и Wikipedia. На самом деле, если вы нашли эту страницу через поисковую систему в Интернете, ваш поиск был основан на (очень, очень большой) базе данных.
Но базы данных предназначены не только для крупных веб-сайтов, которые обслуживают миллионы пользователей в день, они также могут использоваться малыми предприятиями или небольшой группой людей.
Причина, по которой базы данных так распространены в больших и малых случаях использования, заключается в том, что они усложняют доступ к информации с помощью компьютера, гораздо проще .
Если вы ежедневно работаете с информацией — а это делает большинство из нас! — стоит понять, что такое базы данных. И как только вы поймете, что такое базы данных, вы, возможно, даже захотите создать свои собственные базы данных, которые будут работать именно так, как вам нужно.
Что такое база данных?
База данных представляет собой логически организованный набор информации, спроектированный таким образом, чтобы информация внутри могла быть доступна для последующего использования компьютерной программой.
Вот еще один взгляд на базы данных: компьютер — это устройство, которое позволяет вам манипулировать информацией, независимо от того, принимает ли эта информация форму слов, чисел, изображений или видео. Однако компьютер должен хранить информацию до того, как на эту информацию можно будет ссылаться или изменять ее, и он также должен гарантировать, что вы сможете найти нужную информацию в нужное время. Базы данных — это то, как компьютеры решают эти две проблемы.
По определению, данные в базе данных должны быть организованы в соответствии с последовательным логическим набором основных принципов. Срок 9Модель данных 0051 описывает логическую структуру базы данных, которая определяет правила организации и обработки содержащейся в ней информации.
Существует множество различных типов баз данных, которые обычно классифицируются в соответствии с лежащими в их основе моделями данных. Например, самая популярная модель данных, реляционная модель данных, организует информацию в связанные двумерные таблицы, тогда как графовая модель данных организует информацию в узлы (точки) и ребра (линии, соединяющие эти точки).
Некоторые абстрактные представления моделей данных: иерархическая модель данных (вверху слева), сетевая модель данных (вверху справа), реляционная модель данных (внизу слева), графовая модель данных (внизу справа).
Различные модели данных имеют разные преимущества и недостатки в зависимости от того, чего вы пытаетесь достичь. Если вы пытаетесь создать базу данных с высокой степенью целостности данных, которая может гибко масштабироваться, реляционная база данных, скорее всего, подойдет лучше всего; если вам нужна база данных, способная обрабатывать огромные объемы данных, хорошим вариантом может стать графовая база данных.
Данные, с которыми вы работаете, в основном структурированы или неструктурированы? Когда данные структурированы, это означает, что они отформатированы и доступны для поиска — подумайте о списке имен клиентов и адресов электронной почты в электронной таблице или CSV. Неструктурированные данные не имеют ни форматирования, ни доступности, поэтому их намного сложнее анализировать. К наиболее распространенным примерам неструктурированных данных относятся аудио-, видео- и графические файлы.
Независимо от того, с каким типом данных вы работаете, они должны быть организованы в соответствии со схемой базы данных. Вы можете думать о схеме как о схеме базы данных, описывающей детали того, как вы хотите реализовать базу данных, например, требуемые типы данных или другие ограничения.
Схема базы данных — это то, что отличает ее от списка или электронной таблицы: со схемой вы можете быть уверены, что данные внутри вашей базы данных будут организованы в соответствии с определенным набором правил, потому что они должны быть.
Например, если вы реализуете реляционную базу данных для управления конвейером контента вашей медиакомпании, схема этой базы данных будет объяснять, какие таблицы будут содержаться в базе — «Члены команды», «Краткое содержание», «Кампании», а также какие данные могут быть найдены в каждой из этих таблиц и как эти таблицы связаны друг с другом.
После организации вам по-прежнему нужен какой-то способ взаимодействия с базой данных, чтобы выполнять желаемые действия. Система управления базами данных (обычно сокращенно СУБД) — это программное обеспечение, которое позволяет конечным пользователям создавать, изменять и управлять базами данных, а также определять, хранить, манипулировать и извлекать данные из этих баз данных. Некоторые примеры систем управления базами данных включают MySQL, MongoDB, Oracle, FileMaker, Microsoft Azure, и Airtable.
В системе управления базами данных вы найдете различные приложения для работы с базами данных, которые помогают вам извлекать и обрабатывать информацию, хранящуюся в вашей базе данных.
Как и в случае с моделями данных, выбор СУБД зависит от ваших целей, технических возможностей, типа обработки данных и доступных ресурсов.
Каковы преимущества базы данных?
Даже зная, что такое базы данных, и зная, какие важные сервисы полагаются на базы данных, вы все равно можете задаться вопросом: «Зачем возиться с базой данных?» Что делает базу данных лучше, чем список информации?
Когда база данных более полезна, чем электронная таблица? Почему система управления данными так важна? Различные типы баз данных и программное обеспечение для баз данных предлагают разные преимущества, но есть общие функции всех баз данных, которые делают их невероятно полезными для управления данными:
- Базы данных могут масштабироваться по мере роста вашего бизнеса
- Базы данных могут легко работать с несколькими пользователями
- Базы данных хранят информацию точно и надежно
- Базы данных позволяют избежать избыточной информации
- Базы данных могут обрабатывать ваши данные мощными и интересными способами
Базы данных являются масштабируемыми
Системы баз данных способны хранить и обрабатывать действительно массивные, сложные наборы данных или большие данные. Вот почему такие веб-сайты, как Google, которым приходится иметь дело с терабайтами (и даже петабайтами) данных каждый день , нуждаются в базах данных, чтобы функционировать.
Возможно, вы не имеете дело с терабайтами данных ежедневно — пока. Но тот факт, что базы данных способны обрабатывать большие объемы данных, означает, что хорошо спроектированная база данных может прослужить вам долгие годы, поскольку со временем вы накапливаете все больше данных. Ваш бизнес будет только расти, и инвестиции в базу данных, которая может расти вместе с вами, избавят вас и ваших администраторов баз данных от головной боли в будущем.
Базы данных и электронные таблицы: масштабируемость
Представьте, что вы управляете онлайн-брендом одежды и хотите вести учет каждого сделанного заказа, от запроса до выполнения. Если у вас небольшой бизнес и вы выполняете только один или два заказа каждый день, может показаться достаточно простым начать с отслеживания информации о заказах в электронной таблице.
Однако, если объем заказов увеличится — возможно, ваш бренд станет более популярным, вы наймете больше персонала, откроете физические магазины и начнете отслеживать метаданные со своего веб-сайта. Огромное количество информации начнет нагружать вашу электронную таблицу, и ваш компьютер или веб-сайт могут работать вяло или даже зависать.
Проблемы с производительностью в вашей электронной таблице со временем только усугубятся, если ваш бизнес будет процветать в течение нескольких лет. Напротив, базы данных имеют гораздо большую емкость и рассчитаны на долгосрочную работу.
Вы могли бы попытаться решить проблему, сохранив информацию о вашем заказе в нескольких электронных таблицах, но это затрудняет поиск нужной информации и создает проблемы с избыточностью данных.
Базы данных могут работать с несколькими пользователями
Базы данных становятся еще более мощным инструментом, когда вам необходимо сотрудничать с другими людьми: в отличие от электронных таблиц или списков, базы данных разработаны с нуля для поддержки совместной работы нескольких людей и выполнения действий с общим набором информации. Системы управления базами данных также имеют встроенные механизмы, обеспечивающие согласованность данных, даже если несколько человек обращаются к одним и тем же данным, поэтому у вас не будет ситуаций, когда один человек пытается внести изменение, которое конфликтует с другим изменением, которое пытался сделать кто-то другой. делать одновременно.
Кроме того, большинство систем управления базами данных также предоставляют вам возможность контролировать, кто может получать доступ к различным видам информации, а также кто может ее изменять.
Базы данных и электронные таблицы: работа с несколькими пользователями
Возвращаясь к нашему примеру с брендом одежды — по мере роста вашей компании вы обнаружите, что вам нужно привлечь больше сотрудников для расширения производства. Если вы управляете своим бизнесом с помощью традиционных электронных таблиц, только один человек может получить доступ и внести изменения в файл в любой момент времени, что затрудняет работу всех сотрудников на одной странице. Ситуация усугубляется, если разные сотрудники работают с разными версиями одной и той же электронной таблицы, которые со временем становятся все более непохожими.
Новые облачные программы для работы с электронными таблицами позволяют избежать некоторых проблем, связанных с управлением версиями и конфликтующими изменениями. Но им также обычно не хватает детализированного контроля доступа, который может предложить, например, облачная база данных.
Базы данных надежны
Ошибки в ваших данных могут быть чрезвычайно дорогостоящими, а в худшем случае даже сделать ваши данные бесполезными. К счастью, тот факт, что базы данных имеют определенную структуру, а также контроль доступа, значительно упрощает предотвращение человеческих ошибок.
Базы данных также имеют встроенные механизмы для защиты от потери данных и для восстановления данных, если вам нужно откатить изменения.
Базы данных по сравнению с электронными таблицами: надежность
Поскольку в электронной таблице нет схемы, как в базе данных, существует меньше правил относительно того, где и как пользователи могут вводить данные, а это означает, что с течением времени вероятны человеческие ошибки. накапливаться в вашей электронной таблице, особенно если у вас есть много людей, пытающихся использовать одну и ту же электронную таблицу. Очень легко случайно ошибиться в коде продукта или ввести правильную информацию, но не в ту ячейку.
Как бы хорошо вы ни справлялись со своей работой, ошибки случаются и случаются. К счастью, при работе с базой данных любые новые данные или изменения существующих данных должны подчиняться определенным правилам, поэтому вы можете предотвратить возникновение ошибок в первую очередь.
Базы данных избегают избыточности
Цель базы данных — сделать информацию легкодоступной для последующего использования. Один из способов, с помощью которого хорошо спроектированная база данных может сделать это, заключается в обеспечении того, чтобы каждая часть данных существовала только в одном месте в каждый момент времени. Если вы хотели узнать ответ на конкретный вопрос, например «Какой номер телефона у этого человека?» или «Какова розничная стоимость, связанная с этим конкретным кодом продукта?» разве это не сэкономило бы вам время, если бы вы знали, что вам нужно искать только в одном месте, чтобы найти окончательный ответ?
Это становится еще более важным, если ваш рабочий процесс требует регулярного обновления данных. С базой данных вы можете обновлять информацию в одном месте и быть уверенными, что любые другие места, в которых есть ссылки на эти данные, также будут автоматически обновлены, а не просматривают ваши файлы вручную, пытаясь найти экземпляры старых, устаревших данных.
Базы данных и электронные таблицы: избыточность
Предположим, что каждый заказ электронной коммерции, который вы добавляете в таблицу заказов вашего магазина, также имеет связанную с ним контактную информацию клиента. Что, если вы хотите отправить всем своим VIP-клиентам специальные подарки?
Один из способов сделать это — создать отдельную электронную таблицу, специально предназначенную для сбора контактной информации клиентов. Однако, если вы сделаете это, у вас будет одна и та же контактная информация о клиенте, живущая в нескольких местах.
Если клиент меняет свой адрес доставки, это означает, что вам придется вручную обновлять эту информацию в нескольких местах, оставляя ваш бизнес открытым для потенциальных ошибок, если вы забудете выполнить эту ручную работу или если вы случайно скопируете и вставите неправильный информация. Вы даже можете отправить заказ не в то место! Избыточность отнимает у вас драгоценное время, создавая ненужную рутинную работу, но, возможно, что более важно, она также делает вас уязвимыми для ошибок.
Мощные базы данных
Поскольку базы данных предназначены для облегчения извлечения данных, они также позволяют обрабатывать эти данные эффективными и интересными способами. По сути, вы можете задать — или «запросить» — свою базу данных, чтобы попытаться ответить на конкретные вопросы, например: «Сколько такого продукта было продано за этот конкретный период времени?» или «Как платная поисковая реклама сравнивается с рефералами партнеров, когда речь идет о привлечении новых клиентов?»
Когда вы запрашиваете базу данных, чтобы попытаться ответить на конкретный вопрос, вы можете сохранить результаты этого запроса в виде представление , которое в мире баз данных является определенным подмножеством базы данных, на которое вы можете ссылаться позже. Сужая объем доступной информации, представления помогают людям, работающим с базой данных, легче находить релевантные данные, необходимые им для выполнения своей работы. Кроме того, большинство баз данных позволяют вам контролировать доступ к этим представлениям с детальными разрешениями, что означает, что вы можете гарантировать, что только нужные люди могут видеть ваши данные.
Исторически сложилось так, что многие базы данных требовали, чтобы вы изучали определенные виды компьютерных языков, чтобы выполнять запросы к базе данных. Например, одним из наиболее широко известных языков является SQL (аббревиатура от «Structured Query Language»), который используется во многих системах управления реляционными базами данных.
Однако в настоящее время существует несколько систем баз данных, в том числе Airtable, которые поставляются со встроенными более интуитивными графическими пользовательскими интерфейсами (GUI), позволяющими даже неопытным новичкам начать использовать информацию из баз данных в режиме реального времени для принятия более эффективных бизнес-решений. .
Основная цель баз данных — облегчить работу с информацией. Большинство людей проводят свою работу (и жизнь) в ситуациях, когда эффективное управление информацией имеет первостепенное значение.
Владелец ранчо крупного рогатого скота, например, должен иметь возможность управлять информацией, относящейся к его стаду, такой как вес каждой коровы и история вакцинации. Руководитель операций в компании, занимающейся кибербезопасностью, должен проверять безопасность данных на всех активах, поступающих через производственный конвейер. Менеджер по продукту должен предоставить доступ к базе данных некоторым членам своей команды (но не другим) и сравнить цены от нескольких поставщиков.
Хотя вы, вероятно, храните данные и взаимодействуете с базами данных каждый день, использование баз данных для принятия реальных решений может показаться довольно сложным. Никогда не изучали Python или JavaScript? Не бойся. Вам не нужен опыт работы с языками программирования, чтобы понять основы баз данных и начать пользоваться их преимуществами.