Содержание

рассказали, какие виды баз данных существуют и что выбрать / Skillbox Media

#статьи

  • 0

Когда вы начинаете работу над новым проектом, важно понять, по каким критериям выбирать базы данных и какие вообще есть решения.

Vkontakte Twitter Telegram Скопировать ссылку

Иллюстрация: rawpixel. com / Graphue / Freepik / nadine shaabana / Unsplash / Дима Руденок для Skillbox Media

Редакция «Код» Skillbox Media

Онлайн-журнал для тех, кто влюблён в код и информационные технологии. Пишем для айтишников и об айтишниках.

Существует много различных семейств баз данных, которые различаются структурой хранения, обработки и индексации данных. От основных пользовательских сценариев зависит, какая модель лучше подойдёт в том или ином случае. Иногда вполне оправданно использовать сразу несколько различных баз данных, копируя одни и те же данные несколько раз.

Вот наиболее важные критерии для выбора базы данных:

  • какие данные в ней должны храниться,
  • каким будет объём данных,
  • какого рода запросы будут выполняться при обращении к базе данных.

Реляционные базы данных — самые распространённые. Вот лишь самые популярные из них: Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL. Такие базы данных обеспечивают построчное хранение данных в таблицах, что подразумевает строгую структуру данных. А ещё подразумевается, что за одно обращение к базе вы будете запрашивать относительно небольшое количество записей.

Такие решения, как правило, довольно хорошо работают, если общий объём ваших данных не превышает нескольких терабайт (конечно, при наличии подходящей инфраструктуры), что в целом делает их подходящими для большинства проектов — особенно на начальном этапе разработки.

Реляционные базы данных стоит выбирать, если вам важны следующие характеристики:

  • транзакционность;
  • частые изменения данных;
  • поиск по индексам;
  • запросы небольшого количества записей за раз;
  • объём данных не превышает нескольких терабайт.

Выбор конкретной реляционной базы данных зависит от дополнительных требований к безопасности, поддержке и других факторов. Например, в банковской сфере предпочитают использовать Oracle и Microsoft SQL Server. Однако это платные решения — а открытая и бесплатная PostgreSQL тоже показывает очень хорошую производительность, активно развивается и распространяется по свободной лицензии. Если у вас совсем небольшой проект, можно использовать любую реляционную БД.

Альтернативой для реляционных баз данных являются NoSQL-базы. Это могут быть документоориентированные графовые базы данных или key-value-хранилища.

Документоориентированные базы (например, MongoDB, Amazon DocumentDB, CouchDB и другие) хранят данные сразу готовыми «документами», а не в таблицах и строках — как реляционные БД. Этот способ хранения подходит, когда структура данных может изменяться или ваши основные сценарии использования подразумевают загрузку составной структуры.

Документоориентированные базы очень близки к формату ресурсов, которыми обмениваются клиент и сервер, что упрощает подготовку данных для передачи по сети.

В статьях и книгах в качестве типового примера работы таких БД часто приводят сценарий загрузки страницы пользователя в социальной сети. В этом случае у человека есть основные данные: ФИО, дата рождения, пол — и дополнительная информация, которая может включать в себя несколько элементов и требовать разной структуры. Например, места учёбы, проживания, работы.

Как известно, у одного человека может быть много мест учёбы или проживания, а адреса в разных странах могут состоять из разных сущностей. В России это область → город → улица → дом, а во Франции — провинция → регион → город → улица → дом. Да, такие структуры можно собирать и на реляционных БД, однако в этом случае придётся выполнить несколько дополнительных запросов, чтобы собрать всю информацию о человеке и отрисовать его страницу.

Документоориентированные базы данных позволяют хранить подобную информацию о пользователе целиком, в одном месте и получать её одним запросом.

При этом документоориентированные базы данных поддерживают возможность использования ссылок на другие записи в базе — а это позволяет приблизиться к реляционной модели. Кстати, реляционные модели тоже двигаются в сторону поддержки составных структур данных — таких как JSON — и позволяют выполнять поиск по содержимому «сложного, составного» поля.

Таким образом, главное преимущество документоориентированных баз данных — возможность хранения данных без строгого ограничения по структуре.

Key-value-хранилища (Redis, Aerospike, DynamoDB и другие) хранят данные в виде хеш-таблицы. В такой модели у каждой записи есть только один индекс. При этом нет строгого ограничения на структуру значения. Как правило, такие базы данных изменяют данные по принципу логов, то есть всегда дописывают значения в конец, а удаление выполняется при помощи добавления специальной записи. Key-value-хранилища хорошо служат в качестве кэша, очереди или логирования.

Графовые базы данных хранят все данные в виде узлов и связей между ними. Этот подход может ускорять запросы в некоторых случаях и применяется в рекомендательных движках и приложениях, связанных с геопозиционированием. Так что, если вы делаете подобное приложение, возможно, вам стоит обратить внимание на графовые хранилища. Хотя надо признать — это специфические решения.

Для аналитических систем, которые предполагают работу с огромными объёмами данных — в десятки терабайт, а то и несколько петабайт, — существует отдельный класс хранилищ, которые хранят данные в колонкоориентированной модели.

В отличие от реляционной модели данных, где последовательно хранится вся строка таблицы, или документоориентированной модели, где последовательно хранится весь документ, здесь последовательно хранятся значения одной колонки, и подразумевается, что в одной и той же позиции каждой колонки хранятся значения, относящиеся к одной строке.

Такая модель позволяет эффективно сжимать данные и строить над ними различные агрегаты: сумма, среднее, количество и другие.

OLAP-системы позволяют добавлять данные непрерывным потоком или загружать порциями — а вот удалять или изменять их обычно не разрешают. Их главная задача — позволить аналитикам и менеджменту компаний анализировать данные. Следовательно, они должны хранить историю событий, в то время как остальные БД подразумевают хранение лишь текущего состояния каждой сущности. Обычно OLAP-хранилища поддерживают синтаксис SQL-запросов, поскольку он хорошо подходит для аналитических задач.

Большинство решений в этой области — например, Vertica, Teradata, BigQuery — стоят довольно дорого. Однако есть и решения с открытым исходным кодом, такие как ClickHouse, Apache Druid и другие.

Как правило, в большинстве проектов достаточно реляционных баз данных, среди которых можно выбрать подходящие бесплатные решения.

Однако под некоторые специфические сценарии использования лучше подходит документоориентированная модель хранения данных.

Конечно, стоит учитывать, что сейчас многие реляционные базы данных поддерживают возможность хранения данных в формате JSON или XML, что в какой-то степени позволяет им конкурировать с документоориентированной моделью.

Если же ваш проект вырос до такого размера, когда этих решений недостаточно, имеет смысл добавлять key-value-хранилища в качестве кэша или искать другую гибридную модель управления данными.

А вот если вам необходимо построить систему аналитики с обработкой огромных объёмов данных, то, скорее всего, вам придётся рассматривать хранилища из категории OLAP. К ним относятся колонкоориентированные хранилища или хранилища категории семейства столбцов, такие как HBase или Google Cloud Bigtable.

Читайте также:

Vkontakte Twitter Telegram Скопировать ссылку Научитесь: SQL для анализа данных Узнать больше

Сервис Whoosh представил новый самокат с системой компьютерного зрения 07 апр 2023

«Яндекс» выпустил свою нейронку для генерации картинок — называется «Шедеврум» 05 апр 2023

Microsoft: нейросеть GPT-4 показывает «зачатки настоящего искусственного интеллекта» 03 апр 2023

Понравилась статья?

Да

Базы данных и их разновидности

База данных (БД) –это совокупность массивов и файлов данных, организованная по определённым правилам, предусматривающим стандартные принципы описания, хранения и обработки данных независимо от их вида.

Основные классификации баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Основные из них:

  1. Классификация по модели данных

Центральным понятием в области баз данных является понятие модели.

Модель данных — это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

Виды:

  • Иерархическая.
  • Объектная и объектно-ориентированная.
  • Объектно-реляционная.
  • Реляционная.
  • Сетевая.
  • Функциональная.

1) Иерархическая база данных – каждый объект, при таком хранение информации, представляется в виде определенной сущности, то есть у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть документ в формате XML или файловая система компьютера.

Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации, то есть базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию. Здесь можно привести первый пример из жизни: компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути, являются объектами иерархической структуры), но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.

На изображении Вы можете увидеть структуру иерархической базы данных. В самом верху находится родитель или корневой элемент, ниже находятся дочерние элементы, элементы находящиеся на одном уровне называются братьями или соседними элементами. Соответственно, чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.

Объектные базы данных — это модель работы с объектными данными.

Такая модель баз данных, несмотря на то, что она существует уже много лет, считается новой. И её создание открывает большие перспективы, в связи с тем, что использование объектной модели баз данных легко воспринимается пользователем, так как создается высокий уровень абстракции. Объектная модель идеально подходит для трактовки такого рода объектных данных как изображение, музыка, видео, разного вида текст.

Объектно-ориентированная база данных (ООБД) — база данных, в которой данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.

Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру.

2) Объектно-реляционные СУБД объединяют в себе черты реляционной и объектной моделей. Их возникновение объясняется тем, что реляционные базы данных хорошо работают со встроенными типами данных и гораздо хуже — с пользовательскими, нестандартными. Когда появляется новый важный тип данных, приходится либо включать его поддержку в СУБД, либо заставлять программиста самостоятельно управлять данными в приложении.

Не всякую информацию имеет смысл интерпретировать в виде цепочек символов или цифр. Представим себе музыкальную базу данных. Песню, закодированную в виде аудиофайла, можно поместить в текстовое поле большого размера, но как в таком случае будет ли осуществляться текстовый поиск?

3) Реляционная(или табличная) БД содержит перечень объектов одного типа, т.е. объектов с одинаковым набором свойств.

Такую базу удобно представлять в виде двумерной таблицы (или, чаще всего, нескольких связанных между собой таблиц).

Примером такой таблицы может служить БД «Учащиеся», представляющая собой перечень объектов (учеников), каждый из которых имеет фамилию, имя, отчество, дату рождения, класс, номер личного дела и др.

Столбцы такой таблицы называют полями; каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства объекта) и типом данных, которые это поле может хранить. Каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и т. п.). Т. о., поле БД — это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства объектов.

Строки таблицы являются записями. Записи разбиты на поля. Каждая строка таблицы содержит запись об одном единственном объекте, включая все его свойства.

В каждой таблице должно быть хотя бы одно ключевое поле, содержимое которого уникально для любой записи в этой таблице. Значения ключевого поля однозначно определяют каждую запись в таблице. В приведенном выше примере ключевым полем может являться поле «Номер личного дела». Очень часто в качестве ключевого поля используется поле, содержащее данные типа счетчик.

4) Сетевые базы данных являются своеобразной модификацией иерархических баз данных. Если Вы внимательно смотрели на изображение выше, то наверняка обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на изображение:

Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но сейчас нас не особо интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML.

5) Функциональные базы данных используются для решения аналитических задач: финансовое моделирование и управление производительностью. Функциональная база данных или функциональная модель отличается от реляционной модели. Функциональная модель также отличается от других аналогично названных концепций, включая модель функциональной базы данных DAPLEX и базы данных функциональных языков.

Функциональная модель является частью категории оперативной аналитической обработки (OLAP электронной таблице,), поскольку она включает многомерное иерархическое объединение. Но она выходит за рамки OLAP, требуя ориентирования ячейки, подобно тому, где ячейки могут быть введены или рассчитаны как функции других ячеек. Также, как и в электронных таблицах, данная модель поддерживает интерактивные вычисления, в которых значения всех зависимых ячеек автоматически обновляются каждый раз, когда изменяется значение ячейки.

  1. Классификация по содержимому

Примеры:

  • Географическая.
  • Историческая.
  • Научная.
  • Мультимедийная.
  • Клиентская.
    1. Классификация по степени распределённости:
  • Централизованная или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, которая полностью поддерживается на одном компьютере.
  • Распределённая (англ. distributed database): БД, составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием.
  • Неоднородная (англ. heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД.
  • Однородная (англ. homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.
  • Фрагментированная или секционированная (англ. partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, секционирование), вертикальное или горизонтальное.
  • Тиражированная (англ. replicated database): методом распределения данных является тиражирование.
    1. Классификация БД по среде физического хранения:
  • БД во вторичной памяти (традиционные): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — это, как правило, жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.
  • БД в оперативной памяти (in-memory databases): все данные находятся в оперативной памяти.
  • БД в третичной памяти (tertiary databases): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило, на основе магнитных лент или оптических дисков. Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

SQL

SQL — язык структурированных запросов, основной задачей которого является предоставление простого способа считывания и записи информации в базу данных.

Функции языка SQL:

  • Организация данных – создание и изменение структуры баз данных.
  • Чтение данных.
  • Обработка данных – удаление, добавление и корректировка данных.
  • Управление доступа к данным – предоставление привилегий (ограничение возможностей) пользователю для чтения и изменения данных.
  • Совместное использование данных — координация общего пользования данных многими пользователями.
  • Целостность данных – защита данных от разрушения при сбое системы или других обстоятельствах.

СУБД

Большинство современных СУБД построено на реляционной модели данных. Для получения информации из отношений (таблиц) базы данных в качестве языка манипулирования данными в теоретическом плане используется язык SQL

СУБД — система управления базами данных, совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

Основные функции СУБД:

  • Управление данными во внешней памяти (на дисках).
  • Управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша.
  • Журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев.
  • Поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

Типы данных в SQL

Каждый столбец в таблице базы данных должен иметь имя и тип данных.

SQL разработчики должны решить, какие типы данных будут храниться внутри каждого столбца таблицы при создании таблицы SQL. Тип данных представляет собой метку и ориентир для SQL, чтобы понять, какой тип данных, как ожидается, внутри каждого столбца, а также определяет, как SQL будут взаимодействовать с хранимыми данными.

В следующей таблице перечислены общие типы данных в SQL:

SQL Data Type — Краткий справочник в разрезе БД

Тем не менее, различные базы данных предлагают различные варианты для определения типа данных.

В следующей таблице приведены некоторые из общих названий типов данных между различными платформами баз данных:

типов баз данных | MongoDB

База данных — это программный компонент, критически важный почти для каждого современного приложения. Существует множество используемых баз данных, и их число продолжает расти. Понимание основных типов баз данных поможет вам выбрать ту, которая подходит именно вам.

В этой статье мы будем использовать термины «база данных» и «системы управления базами данных» (СУБД: программное обеспечение, которое позволяет пользователям получать доступ к данным и взаимодействовать с базой данных) взаимозаменяемо.

СОДЕРЖАНИЕ

  • Что такое база данных?

  • Информация какого типа хранится в базе данных?

  • Сколько существует типов баз данных?

  • Все о NoSQL

  • Реляционные и нереляционные базы данных

  • Чем MongoDB отличается от других баз данных?

  • В чем преимущества MongoDB Atlas

  • Часто задаваемые вопросы

Что такое база данных?

Система управления базами данных — это программное обеспечение для хранения, организации, управления и извлечения данных. Думайте об этом как о группе массивных электронных таблиц, которые упорядочивают информацию. Существует несколько типов систем управления базами данных, и каждая из них размещается на серверах, будь то в центре обработки данных или виртуально в облачной инфраструктуре (облачной базе данных).

Системы управления базами данных бывают разных форм, размеров и разновидностей, каждая из которых предназначена для выполнения разных действий с разными типами данных. MongoDB — это универсальная система управления распределенной базой данных на основе документов, созданная для современных разработчиков приложений. Мы также предлагаем объектно-ориентированную базу данных (OOD) Realm.

Базы данных используются в большинстве современных приложений, независимо от того, находится ли база данных на вашем персональном телефоне, компьютере или в Интернете. Операционная система базы данных будет хранить большую часть данных, необходимых приложению для работы, сохраняя данные организованными и предоставляя пользователям доступ к данным.

Если вы создаете приложение для электронной коммерции, некоторые данные, к которым вы можете получить доступ и хранить в своей операционной системе базы данных, включают:

  • Данные клиента , такие как имена пользователей, адреса электронной почты и предпочтения.

  • Коммерческие данные , такие как цвета продуктов, цены и рейтинги.

  • Данные о взаимосвязи , такие как расположение магазинов с определенным товаром на складе.

Сколько существует типов баз данных?

Существует почти дюжина типов баз данных. Некоторые из наиболее часто используемых категорий баз данных включают:


Иерархические базы данных

Иерархическая база данных, разработанная в 1960-х годах, похожа на генеалогическое древо. Отдельный объект («родительский») имеет один или несколько объектов под ним («дочерние»). У ребенка не может быть более одного родителя. В обмен на жесткую и сложную навигацию по родительско-дочерней структуре иерархическая база данных обеспечивает высокую производительность благодаря легкому доступу и быстрому запросу. Реестр Windows является одним из примеров этой системы.

Реляционные базы данных

Реляционные базы данных — это система, разработанная в 1970-х годах. Эта база данных обычно использует язык структурированных запросов (SQL) для таких операций, как создание, чтение, обновление и удаление (CRUD) данных.

Эта база данных хранит данные в дискретных таблицах, которые могут быть объединены полями, известными как внешние ключи. Например, у вас может быть таблица User, содержащая данные о ваших пользователях, и вы можете соединить таблицу пользователей с таблицей Purchases, которая содержит данные о покупках, сделанных пользователями. Примерами являются MySQL, Microsoft SQL Server и Oracle.


Нереляционные базы данных

Нереляционные системы управления обычно называют базами данных NoSQL . Этот тип базы данных созрел из-за все более сложных современных веб-приложений. Разнообразие этих баз данных увеличилось за последнее десятилетие. Примеры включают MongoDB и Redis.


Объектно-ориентированные базы данных

Объектно-ориентированные базы данных хранят объекты и управляют ими на диске сервера базы данных. Объектно-ориентированные базы данных уникальны, поскольку связи между объектами могут сохраняться. Это означает, что объектно-ориентированное программирование и запросы данных по сложным отношениям являются быстрыми и мощными. Одним из примеров объектно-ориентированной базы данных является MongoDB Realm, где язык запросов создает собственные объекты с помощью выбранного вами SDK. Объектно-ориентированное программирование — самая популярная парадигма программирования.

Все о NoSQL

NoSQL — это общий термин для любой системы, альтернативной традиционным базам данных SQL. Иногда, когда мы говорим о системах управления NoSQL, мы подразумеваем любую базу данных , которая не использует реляционную модель. Базы данных NoSQL используют модель данных, структура которой отличается от структуры таблицы строк и столбцов, используемой в СУБД.

Базы данных NoSQL отличаются друг от друга. Существует четыре типа этой базы данных: базы данных документов, хранилища ключей и значений, базы данных, ориентированные на столбцы, и базы данных графов.

Базы данных документов

База данных документов хранит данные в документах JSON, BSON или XML. Документы в базе данных могут быть вложенными. Отдельные элементы могут быть проиндексированы для более быстрого запроса.

Вы можете получать доступ, хранить и извлекать документы из вашей сети в форме, которая намного ближе к объектам данных, используемым в приложениях, а это означает, что для использования и доступа к данным в приложении требуется меньшее количество преобразований. Данные SQL часто приходится собирать и разбирать при перемещении между приложениями, хранилищем или несколькими сетями.

Базы данных документов популярны среди разработчиков, потому что они позволяют гибко переделывать структуры документов по мере необходимости в соответствии с их приложениями. Гибкость этой базы данных ускоряет разработку — данные становятся похожими на код и находятся под контролем разработчиков. Они могут более легко получить доступ и использовать его. В базах данных SQL может потребоваться вмешательство администраторов базы данных для изменения структуры базы данных.

Базы данных документов обычно реализуются с масштабируемой архитектурой, обеспечивающей масштабируемость объемов данных и трафика. Варианты использования включают платформы электронной коммерции, торговые платформы и разработку мобильных приложений.

Сравнение MongoDB и PostgreSQL предлагает анализ MongoDB, ведущей распределенной базы данных NoSQL, и PostgreSQL (СУБД с открытым исходным кодом). В отличие от централизованной базы данных, она существует в нескольких базах данных, но представлена ​​как одна.

Хранилища ключей и значений

Это самый простой тип базы данных NoSQL. Каждый элемент хранится в виде пары ключ-значение, состоящей из имени атрибута («ключа») и значения. Эта база данных похожа на СУБД с двумя столбцами: имя атрибута (например, «штат») и значение (например, «Аляска»).

Варианты использования баз данных NoSQL включают в себя тележки для покупок, пользовательские настройки и профили пользователей.

Базы данных, ориентированные на столбцы

В то время как РСУБД хранит данные в строках и считывает их строка за строкой, базы данных, ориентированные на столбцы, организованы как набор столбцов. Если вы хотите запустить аналитику для небольшого количества столбцов в сети, вы можете считывать эти столбцы напрямую, не занимая память нежелательными данными. Столбцы имеют один и тот же тип и выигрывают от более эффективного сжатия, что делает чтение еще быстрее. База данных, ориентированная на столбцы, может агрегировать значения заданного столбца (например, суммировать продажи за год). Варианты использования базы данных, ориентированной на столбцы, включают аналитику.

Хотя базы данных, ориентированные на столбцы, отлично подходят для аналитики, способ записи данных затрудняет их согласованность, поскольку запись всех столбцов в базе данных, ориентированной на столбцы, требует нескольких событий записи на диск. Реляционные базы данных не страдают от этой проблемы, поскольку данные строк записываются на диск непрерывно.

Базы данных графов

База данных графов фокусируется на отношениях между элементами данных. Каждый элемент содержится в виде узла. Связи между элементами в базе данных называются ссылками или отношениями. Соединения — это первоклассные элементы базы данных, хранящиеся напрямую.

База данных графов оптимизирована для захвата и поиска соединений между элементами, устраняя накладные расходы, связанные с СОЕДИНЕНИЕМ нескольких таблиц в SQL. Очень немногие реальные бизнес-системы могут выжить исключительно на основе графовых баз данных. В результате графовые базы данных обычно работают вместе с более традиционными базами данных.

Варианты использования включают обнаружение мошенничества и социальные сети.

Эти базы данных различаются форматами данных и приложениями. Более того, системы хранят данные по-разному:

  • Данные могут храниться в структурированном документе, аналогичном JSON (обозначение объектов JavaScript). MongoDB — популярная распределенная база данных документов.

  • Данные могут быть в формате ключ-значение, который сопоставляет один атрибут (ключ) с его значением. Например, Redis и Riak KV. Обычно они используются для простых отношений один к одному, таких как связывание пользователей с предпочтениями.

  • Хранилище графовых данных использует узлы для представления объектов и ребер для описания отношений между ними. Neo4j является одним из примеров.

Они отличаются от СУБД тем, что могут быть независимыми от схемы, что позволяет хранить и обрабатывать неструктурированные и частично структурированные данные в сети.

Реляционная база данных против нереляционной

Когда следует использовать базу данных NoSQL? Различные типы баз данных имеют разные сильные и слабые стороны. Поскольку системы СУБД популярны, стоит изучить, какие преимущества имеют перед ними нереляционные базы данных, такие как базы данных NoSQL. (Узнайте больше о различиях между РСУБД и базами данных NoSQL. )

Плюсы РСУБД:

  • Они вездесущи, у них есть стабильная пользовательская база с 1970-х годов.

  • Оптимизированы для работы со структурированными данными.

  • Они обеспечивают более надежную гарантию нормализации данных.

  • Они используют хорошо известный язык запросов SQL.

Сеть реляционных баз данных стала привлекательной альтернативой, поскольку она имеет следующие преимущества:

  • Реляционная база данных более гибкая и простая в управлении. Многие СУБД не могут легко работать с полуструктурированными и неструктурированными данными. Для аналитики, полезной нагрузки Интернета вещей и меняющихся потребностей приложений приверженность СУРБД строгой схеме делает их негибкими. Кроме того, SQL не может справиться с масштабом трафика и нулевым временем простоя.

  • База данных является отказоустойчивой, и данные в конечном итоге непротиворечивы (хотя это может варьироваться в зависимости от параметров конфигурации каждой базы данных).

  • База данных NoSQL отличается высокой производительностью при работе с большими наборами данных и лучше масштабируется в соответствии с требованиями. РСУБД обычно не предназначены для горизонтального масштабирования и могут страдать от большого объема данных. Объемы данных в приложениях не могут обслуживаться так же дешево, как в базах данных NoSQL.

Узнайте больше о различиях между этими двумя типами баз данных.

Чем MongoDB отличается от других типов баз данных?

MongoDB — это программа распределенной базы данных NoSQL. Поскольку данные не должны укладываться в рамки строгих отношений, MongoDB может работать как обычное хранилище данных. Эта база данных имеет ряд преимуществ.

В базе данных этого типа данные хранятся в MongoDB и сопоставляются с гибкой схемой. Если потребности вашего приложения меняются, вы можете изменить структуру хранения данных. Поскольку MongoDB обеспечивает проверку схемы, вы можете заблокировать свою схему настолько сильно, насколько пожелаете. Это означает, что база данных может обрабатывать любые ваши потребности в структурировании данных.

В реляционной базе данных отношения между данными в разных таблицах могут быть достигнуты посредством соединений, а в иерархических базах данных отношения между узлами невозможны. MongoDB предоставляет возможность объединять документы с помощью операций, соответствующих различным потребностям, таких как $lookup, а также с помощью ссылок.

Кроме того, в отличие от централизованной базы данных (или личной базы данных, если на то пошло), у MongoDB нет единой точки отказа.

Наконец, MongoDB поддерживает транзакции, что гарантирует атомарность чтения и записи нескольких документов. Когда вам нужно запросить данные из нескольких документов, вы знаете, что запросы могут быть объединены в одну транзакцию.

MongoDB была разработана для поддержки приложений в эпоху Интернета, где пользователи могут манипулировать данными из любого места. Его встроенная поддержка репликации, балансировки нагрузки и агрегации делает его универсальной частью современной программной архитектуры. Он может предложить предложения по схеме, которые помогут вам сделать выбор, оптимизирующий модель распределенной базы данных/документа MongoDB.

Узнайте больше о некоторых преимуществах использования MongoDB, базы данных NoSQL.


Каковы преимущества MongoDB Atlas?

MongoDB Atlas — это многооблачная служба базы данных документов. Это полностью управляемая служба по запросу, управляемая командой системных администраторов MongoDB, поэтому вы можете сосредоточиться на самом важном: на своем собственном приложении. Хостинг базы данных MongoDB Atlas доступен у различных облачных провайдеров, таких как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud Platform, что гарантирует, что он может удовлетворить ваши потребности, где бы вы ни находились.

Хостинг базы данных MongoDB Atlas доступен у различных облачных провайдеров, таких как AWS (облако Amazon), облако Microsoft Azure и Google Cloud Platform.

Заключение

Существует множество различных типов баз данных, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Прежде чем принять решение о том, какая база данных вам подходит, крайне важно получить общее представление о том, как ваши данные связаны с вашим приложением, и как вы ожидаете, что ваши данные и процедуры приложения будут развиваться.

Использование MongoDB (распределенной базы данных) удовлетворяет потребности как традиционного структурированного набора данных , так и набора данных, для которого требуется гибкая схема, позволяющая изменять прикладные процедуры.

Готовы начать?

Получите бесплатную облачную базу данных с MongoDB Atlas.

Какие существуют три основных типа баз данных?

Существует три различных типа баз данных: иерархические, реляционные и нереляционные. Другие включают объектно-ориентированную базу данных, личную базу данных и централизованную базу данных.

Чем MongoDB отличается от других типов баз данных?

MongoDB — это распределенная база данных NoSQL, которая хранит данные в виде документов BSON. BSON — это двоичное представление JSON (нотация объектов JavaScript). Модель документа дает ему возможность хранить данные в формате, определяемом пользователем, и в то же время быть достаточно гибкой, чтобы развиваться по мере изменения потребностей приложения.

Сколько различных типов отношений существует при проектировании базы данных?

Данные могут иметь один из трех различных типов отношений: один к одному, когда одна запись соответствует другой записи; один ко многим, когда одна запись может совпадать с любым количеством других записей; и многие-ко-многим, когда несколько записей могут иметь отношения друг с другом.

Какой тип базы данных сегодня наиболее популярен?

Реляционные базы данных более распространены среди различных типов баз данных. Однако популярность нереляционных баз данных растет. Тип базы данных, которую вы выбираете, зависит от ваших потребностей и целей.

Какой тип согласованности обеспечивают реляционные базы данных?

Как правило, они обеспечивают строгую согласованность, также известную как немедленная согласованность. Нереляционная обычно обеспечивает окончательную согласованность.

Каковы четыре наиболее распространенных типа баз данных NoSQL?

Четыре категории: базы данных «ключ-значение», базы данных документов, хранилища с широкими столбцами и базы данных графов.

Типы баз данных — GeeksforGeeks

Краткий обзор существующей потребности в хранении больших объемов данных, относящихся к нескольким связанным или несвязанным категориям, показывает, что базы данных должны быть очень эффективными в том, для чего они предназначены.

Это происходит не только из-за того, что мы имеем дело с постоянно пересматриваемыми или модифицируемыми объемами данных; его динамика больше не представляет интереса. Это связано с социальной ценностью, которую каждый человек приписывает им: базы данных являются буквально основой образа жизни клиента или стоимости бизнеса.

Разработка различных типов баз данных лежит в основе функциональных возможностей, которые они предоставляют пользователям. Поскольку данные являются динамическим объектом, способы их хранения сильно различаются. Это также является причиной того, что компании разрабатывают свои собственные типы баз данных, соответствующие их потребностям.

В этой статье мы рассмотрим наиболее часто используемые базы данных. Они:

  • Иерархические базы данных
  • Сетевые базы данных
  • Объектно-ориентированные базы данных
  • . следует за продвижением данных, классифицируемых по рангам или уровням, при этом данные классифицируются на основе общей точки связи. В результате два объекта данных будут иметь более низкий ранг, а общность получит более высокий ранг. См. схему ниже: 

     

    Обратите внимание, что факультеты и администрация совершенно не похожи друг на друга и тем не менее относятся к сфере деятельности университета. Они являются элементами, которые образуют эту иерархию.

    Другая перспектива советует визуализировать данные, организованные в виде отношений родитель-потомок, которые при добавлении нескольких элементов данных будут напоминать дерево. Дочерние записи связаны с родительской записью с помощью поля, поэтому родительская запись может иметь несколько дочерних записей. Однако наоборот невозможно.

    Обратите внимание, что из-за такой структуры иерархические базы данных нелегко продавать; добавление элементов данных требует длительного обхода базы данных.

    2. Сетевые базы данных:  
    С точки зрения неспециалиста, сетевая база данных представляет собой иерархическую базу данных, но с существенными изменениями. Дочерние записи могут быть связаны с несколькими родительскими записями. В результате наблюдается сеть или сеть файлов базы данных, связанных несколькими потоками. Обратите внимание на то, что элементы «Студент», «Преподаватель» и «Ресурсы» имеют записи с двумя родителями, то есть «Отделы» и «Клубы».
     

    Конечно, сложные структуры, сетевые базы данных лучше подходят для представления двунаправленных отношений. Кроме того, концептуальная простота способствует использованию более простого языка управления базами данных.

    Недостаток заключается в невозможности изменения структуры из-за ее сложности, а также в ее сильной структурной зависимости.

    3. Объектно-ориентированные Базы данных :  
    Те, кто знаком с парадигмой объектно-ориентированного программирования, смогут легко разобраться с этой моделью баз данных. Информация, хранящаяся в базе данных, может быть представлена ​​как объект, который отвечает как экземпляр модели базы данных. Следовательно, на объект можно ссылаться и вызывать его без каких-либо затруднений. В результате нагрузка на базу данных существенно снижается.
     

    На приведенной выше диаграмме разные объекты связаны друг с другом с помощью методов; можно получить адрес человека (представленного объектом Person), используя метод liveAt(). Кроме того, эти объекты имеют атрибуты, которые фактически являются элементами данных, которые необходимо определить в базе данных.

    Примером такой модели является программная библиотека Berkeley DB, в которой используется тот же концептуальный фон для предоставления быстрых и высокоэффективных ответов на запросы к базе данных из встроенной базы данных.

    4. Реляционные базы данных :  
    Считающиеся наиболее зрелыми из всех баз данных, эти базы данных лидируют в производственной линии наряду со своими системами управления. В этой базе данных каждая часть информации связана с любой другой частью информации. Это связано с тем, что каждое значение данных в базе данных имеет уникальный идентификатор в форме записи.

    Обратите внимание, что в этой модели все данные представлены в виде таблиц. Поэтому каждая строка данных в базе данных связана с другой строкой с помощью первичного ключа. Точно так же каждая таблица связана с другой таблицей с помощью внешнего ключа.

    Обратитесь к диаграмме ниже и обратите внимание на то, как понятие «ключи» используется для связи двух таблиц.

    Благодаря этому внедрению таблиц для организации данных он стал чрезвычайно популярным. Как следствие, они широко интегрированы в интерфейсы веб-приложений, чтобы служить идеальными репозиториями для пользовательских данных. Что делает его еще более интересным, так это простота его освоения, поскольку язык, используемый для взаимодействия с базой данных, прост (в данном случае SQL) и легок для понимания.

    Также следует учитывать тот факт, что в реляционных базах данных масштабирование и перемещение по данным является довольно легкой задачей по сравнению с иерархическими базами данных.

    5. Базы данных NoSQL :  
    База данных NoSQL, изначально относящаяся к не-SQL или нереляционной, представляет собой базу данных, обеспечивающую механизм хранения и извлечения данных. Эти данные моделируются средствами, отличными от табличных отношений, используемых в реляционных базах данных.

    База данных NoSQL отличается простотой дизайна, более простым горизонтальным масштабированием до кластеров машин и более точным контролем доступности. Структуры данных, используемые базами данных NoSQL, отличаются от тех, которые используются по умолчанию в реляционных базах данных, что ускоряет выполнение некоторых операций в NoSQL.

    No related posts.