отличия и преимущества — Boodet.online

480
auto

Администрирование

SQL или NoSQL — какую базу данных выбрать? В чем заключается их различие. Преимущества SQL и NoSQL. Сравнение и выводы.

24 Дек 2020 05:20 IT GIRL

15

Post Views:
18 588

Реляционные vs. нереляционные базы данных: отличия и преимущества
Блог
2020-12-24
ru
Реляционные vs. нереляционные базы данных: отличия и преимущества

286
104

Boodet Online
+7 (499) 649 09 90

123022,
Москва,
ул. Рочдельская, дом 15, строение 15

Реляционные vs. нереляционные базы данных: отличия и преимущества

286
104

Boodet Online
+7 499 649 09 90

123022,
Москва,
ул. Рочдельская, дом 15, строение 15

Поделиться

Твинтнуть

Поделиться

Запинить

Отправить

SQL vs NoSQL

Любые компьютерные вычисления связаны с обработкой данных. Они бывают структурированными и неструктурированными. Первые размещают в базах данных, где наравне с информацией хранится ее описание. Говоря о БД, часто можно встретить термины SQL и NoSQL.

SQL — это методика обработки (язык, структура, действия), которая используется для того, чтобы проводить чтение и обработку реляционных и нереляционных (NoSQL) баз данных. Как это все работает и для чего нужно — объясняют специалисты Boodet.Online.

Понятие реляционных и нереляционных баз данных

Термин «реляционный» пришел из алгебры (теория множеств). В формате БД это значит, что данные реляционных баз хранятся в виде таблиц и строк. Нереляционные БД размещают информацию в коллекциях документов JSON.

Реляционные БД используют язык SQL (структурированных запросов). Структура таких баз данных позволяет связывать информацию из разных таблиц с помощью внешних ключей (или индексов), которые используются для уникальной идентификации любого атомарного фрагмента данных в этой таблице. Другие таблицы могут ссылаться на этот внешний ключ, чтобы создать связь между частями данных и частью, на которую указывает внешний ключ.

Зачем нужны нереляционные БД? Их главное преимущество — высокий уровень безопасности и возможность обойти аппаратные ограничения (с помощью Sharding).

Различия SQL и NoSQL

SQL и NoSQL — это термины, которые описывают совершенно разные способы обработки данных. Чем они отличаются и почему это влияет на работу?

Язык

SQL используют универсальный язык структурированных запросов для определения и обработки данных. Это накладывает определенные ограничения: прежде чем начать обработку, данные надо разместить внутри таблиц и описать.

NoSQL таких ограничений не имеет. Динамические схемы для неструктурированных данных позволяют:

• ориентировать информацию на столбцы или документы;

• основывать ее на графике;

• организовывать в виде хранилища KeyValue;

• создавать документы без предварительного определения их структуры, использовать разный синтаксис;

• добавлять поля непосредственно в процессе обработки.

Структура

SQL основаны на таблицах, а NoSQL — на документах, парах ключ-значение, графовых БД, хранилищах с широкими столбцами.

Масштабируемость

В большинстве случаев базы данных SQL можно масштабировать по вертикали. Что это значит? Можно увеличить нагрузку на один сервер, увеличив таким образом ЦП, ОЗУ или объем накопителя.

В отличие от SQL базы данных NoSQL масштабируются по горизонтали. Это означает, что больший трафик обрабатывается путем разделения или добавления большего количества серверов. Это делает NoSQL удобнее при работе с большими или меняющимися наборами данных.

В каких случаях используют SQL?

SQL подойдет, если нужна обработка большого количества сложных запросов, или рутинного анализа данных. Выбирайте реляционную БД, если нужна надежная обработка транзакций и ссылочная целостность.

А в каких NoSQL?

Если объем данных большой, лучше использовать NoSQL. Отсутствие явных структурированных механизмов ускорит процесс обработки Big Data. А еще это безопаснее — такие БД сложнее взломать.

Выбирайте NoSQL, если:

• необходимо хранить массивы в объектах JSON;

• записи хранятся в коллекции с разными полями или атрибутами;

• необходимо горизонтальное масштабирование.

Самые распространенные реляционные базы данных

Для работы с реляционными БД лучше всего подойдут:

MySQL

Бесплатный продукт с открытым исходным кодом от Oracle. Отличается стабильностью и хорошим тестированием обновлений до их внедрения. MySQL можно доработать под свои нужды или поискать готовые исправления в обширной библиотеке профильного сообщества.

MySQL работает с любыми ОС: Linux, Windows, Mac, BSD и Solaris. Дружит с Node.js, Ruby, C#, C++, Java, Perl, Python и PHP.

Базу данных MySQL можно реплицировать на несколько узлов, что уменьшает рабочую нагрузку при увеличении доступности приложения.

Oracle

Oracle Database часто используют крупные корпорации. Коммерческий вариант БД часто и грамотно обновляется, есть круглосуточная техническая поддержка.

Oracle применяет свой собственный диалект SQL (PL/SQL). Это дает возможность работать со встроенными функциями, процедурами и переменными. Так же, как и MySQL, работает с любыми операционными системами. Если проекту необходимо использовать реляционные БД для работы с Big Data, то Oracle станет хорошей альтернативой NoSQL благодаря особой организации СУБД — группировке объектов по схемам, которые являются подмножеством объектов.

Еще одно важное преимущество Oracle — возможность восстановления предыдущей версии БД. Помимо этого, есть индексация растровых изображений, секционирование, индексацию на основе функций и по обратному ключу, оптимизация приоритетных запросов.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server — это отличный вариант для малого и среднего бизнеса. Диалект T-SQL обрабатывает процедуры, встроенные функции и переменные. Есть важное ограничение: Microsoft SQL Server будет работать только с Linux или Windows. Простой интерфейс ускорит процесс миграции БД, если до этого вы пользовались другой системой.

Нереляционные базы данных

Согласно рейтингу Boodet.Online, самыми удобными системами для обработки нереляционных баз данных являются: MongoDB, Apache Cassandra и Google Cloud BigTable. У всех трех широкий функционал и высокий уровень гибкости.

MongoDB

MongoDB — это качественный бесплатный продукт, который чаще всего используют при работе с NoSQL. Решение позволяет менять схемы данных в процессе работы, масштабироваться по горизонтали. Интерфейс очень простой — в нем легко разберется любой сотрудник компании, не обязательно быть IT-профессионалом.

Почему мы поставили Mongo на первое место в списке лидеров обработки нереляционных баз данных? Все дело в новой функции от разработчиков. Теперь в решении есть глобальная облачная БД, что дает возможность развернуть управляемую MongoDB через AWS, Azure, GCP.

Apache Cassandra

Apache Cassandra — это продукт с открытым исходным кодом, а значит, достаточно гибкий, адаптируемый практически для любых задач. Идентичность узлов упрощает масштабирование для наращивания архитектуры БД.

Apache Cassandra подойдет для масштабных проектов. Продукт обеспечивает высокую скорость чтения и записи. Даже если часть решения использует SQL, можно применить подобные SQL операторы: DDL, DML, SELECT. Для более высокого уровня безопасности есть резервное копирование и восстановление.

Apache Cassandra — это один из немногих инструментов обработки баз данных, который гарантирует безотказность работы (подробнее читайте в своем SLA).

Google Cloud BigTable

Неплохой продукт от Google, который гарантирует задержку обработки не более 10 мс. BigTable уделяют безотказности много внимания. Например, благодаря функции репликации базы данных более долговечны, доступны и устойчивы при зональных сбоях. Это отличный вариант для работы с Big Data в режиме реального времени (машинное зрение, AI) — можно изолировать рабочую нагрузку для приоритетной аналитики.

Так что же лучше?

Специалисты Boodet.Online работают с обоими вариантами баз данных. Основной критерий выбора: подходит ли приложение для решения конкретной задачи. Как мы определяем, что лучше для конкретного проекта:

1. Если в БД есть предопределенная схема — используем SQL, если схема динамическая — NoSQL.

2. Выбираем приоритетное направление масштабирования — по горизонтали или по вертикали.

3. Определяем, что будет использоваться в задаче — неструктурированные данные или многострочные транзакции.

Выводы

Нельзя однозначно сказать, что лучше — SQL или NoSQL. Все зависит от конкретной задачи и типа данных. В некоторых случаях необходимо обработать оба типа БД — тогда рекомендуем выбирать гибридное решение, например, PostgreSQL (объектно-ориентированная СУБД).

Для подробной консультации и помощи в выборе СУБД для своего проекта обратитесь к специалистам Boodet.Online.

Поделиться

Твинтнуть

Поделиться

Запинить

Отправить

Facebook
YouTube
Telegram

SQL или NoSQL — вот в чём вопрос / Хабр

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

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

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

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

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

О выборе SQL-баз данных

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

1. Необходимость соответствия базы данных требованиям ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability — атомарность, непротиворечивость, изолированность, долговечность). Это позволяет уменьшить вероятность неожиданного поведения системы и обеспечить целостность базы данных. Достигается подобное путём жёсткого определения того, как именно транзакции взаимодействуют с базой данных. Это отличается от подхода, используемого в NoSQL-базах, которые ставят во главу угла гибкость и скорость, а не 100% целостность данных.
2. Данные, с которыми вы работаете, структурированы, при этом структура не подвержена частым изменением. Если ваша организация не находится в стадии экспоненциального роста, вероятно, не найдётся убедительных причин использовать БД, которая позволяет достаточно вольно обращаться с типами данных и нацелена на обработку огромных объёмов информации.

О выборе NoSQL-баз данных

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

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

1. Хранение больших объёмов неструктурированной информации. База данных NoSQL не накладывает ограничений на типы хранимых данных. Более того, при необходимости в процессе работы можно добавлять новые типы данных.
2. Использование облачных вычислений и хранилищ. Облачные хранилища — отличное решение, но они требуют, чтобы данные можно было легко распределить между несколькими серверами для обеспечения масштабирования. Использование, для тестирования и разработки, локального оборудования, а затем перенос системы в облако, где она и работает — это именно то, для чего созданы NoSQL базы данных.
3. Быстрая разработка. Если вы разрабатываете систему, используя agile-методы, применение реляционной БД способно замедлить работу. NoSQL базы данных не нуждаются в том же объёме подготовительных действий, которые обычно нужны для реляционных баз.

В следующем разделе рассмотрим некоторые различия между технологиями SQL и NoSQL. А именно, сначала взглянем на простой пример, показывающий фундаментальное различие двух подходов к организации баз данных, потом поговорим о масштабируемости и индексации данных. А в итоге остановимся на примере большой CRM-системы, нуждающейся в высокой производительности хранилища данных.

SQL и NoSQL

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

Два варианта представления данных

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

var cars = [
{ Model: "BMW", Color: "Red", Manufactured: 2016 },
{ Model: "Mercedes", Type: "Coupe", Color: "Black", Manufactured: "1-1-2017" }
];

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

SELECT Orders.OrderID, Customers.Name, Orders.Date
FROM Orders
INNER JOIN Customers
ON Orders.CustID = Customers.CustID

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

Масштабируемость

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

Тип хранилища данных	Сценарий использования	Пример	Рекомендации
Хранилище типа ключ-значение	Подходит для простых приложений, с одним типом объектов, в ситуациях, когда поиск объектов выполняют лишь по одному атрибуту.	Интерактивное обновление домашней страницы пользователя в Facebook.	Рекомендовано знакомство с технологией memcached. Если приходится искать объекты по нескольким атрибутам, рассмотрите вариант перехода к хранилищу, ориентированному на документы.
Хранилище, ориентированное на документы	Подходит для хранения объектов различных типов.	Транспортное приложение, оперирующее данными о водителях и автомобилях, работая с которым надо искать объекты по разным полям, например — имя или дата рождения водителя, номер прав, транспортное средство, которым он владеет.	Подходит для приложений, в ходе работы с которыми допускается реализация принципа «согласованность в конечном счёте» с ограниченными атомарностью и изоляцией. Рекомендуется применять механизм кворумного чтения для обеспечения своевременной атомарной непротиворечивости.
Система хранения данных с расширяемыми записями	Более высокая пропускная способность и лучшие возможности параллельной обработки данных ценой слегка более высокой сложности, нежели у хранилищ, ориентированных на документы.	Приложения, похожие на eBay. Вертикальное и горизонтальное разделение данных для хранения информации клиентов.	Для упрощения разделения данных используются HBase или Hypertable.
Масштабируемая RDBMS	Использование семантики ACID освобождает программистов от необходимости работать на достаточно низком уровне, а именно, отвечать за блокировки и непротиворечивость данных, обрабатывать устаревшие данные, коллизии.	Приложения, которым не требуются обновления или слияния данных, охватывающие множество узлов.	Стоит обратить внимание на такие системы, как MySQL Cluster, VoltDB, Clustrix, ориентированные на улучшенное масштабирование.

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

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

Индексация

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

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

CRM-системы

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

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

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

Итоги

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

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

• Имеются логические требования к данным, которые могут быть определены заранее.
• Очень важна целостность данных.
• Нужна основанная на устоявшихся стандартах, хорошо зарекомендовавшая себя технология, используя которую можно рассчитывать на большой опыт разработчиков и техническую поддержку.

А вот свойства проектов, для которых подойдёт что-то из сферы NoSQL:

• Требования к данным нечёткие, неопределённые, или развивающиеся с развитием проекта.
• Цель проекта может корректироваться со временем, при этом важна возможность немедленного начала разработки.
• Одни из основных требований к базе данных — скорость обработки данных и масштабируемость.

В итоге хочется сказать, что в современном мире нет противостояния между реляционными и нереляционными базами данных. Вместо этого стоит говорить об их совместном использовании для решения задач, на которых та или иная технология показывает себя лучше всего. Кроме того, всё сильнее наблюдается интеграция этих технологий друг в друга. Например, Microsoft, Oracle и Teradata сейчас предлагают некоторые формы интеграции с Hadoop для подключения аналитических инструментов, основанных на SQL, к миру неструктурированных больших данных.

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

Реляционная и нереляционная базы данных: плюсы и минусы

Начнем с простого. Что такое база данных? База данных — это набор данных, хранящихся на компьютере, к которым можно получить доступ различными способами. Существует два основных типа баз данных: реляционная и нереляционная. Итак, в чем разница?

Реляционная база данных структурирована, то есть данные организованы в виде таблиц. Во многих случаях данные в этих таблицах имеют отношения друг с другом или зависимости. Нереляционная база данных ориентирована на документы, а это означает, что вся информация хранится в порядке, близком к списку белья. В рамках одной конструкции или документа у вас будут перечислены все ваши данные.

Базы данных SQL (реляционные)

SQL — это сокращение от языка структурированных запросов, в основном означающее очень надежный способ сортировки данных в виде таблиц, столбцов и строк. Как структурированы данные в базе данных SQL? Сама таблица будет состоять из одной переменной или объекта, который мы просматриваем. Столбец будет представлять саму точку данных, которую необходимо сохранить, а строка представляет собой запись точек данных для каждого столбца.

Например, если вы хотите отсортировать данные о погоде в определенное время дня в течение определенного дня, они будут иметь следующую структуру:

• Таблица: погода
• Столбцы: дни недели
• Строки: время суток
• Точки данных: градусы Фаренгейта

В этой структуре все запросы будут связаны с этой таблицей, а структура таблицы будет позволяют легко сортировать, фильтровать, вычислять и т. д. Если нам когда-нибудь понадобится установить связь между таблицами, скажем, вы хотите узнать, какая погода была в определенное время, и связать это с прогнозируемым счетом бейсбольного матча, то что мы делаем это создать то, что называется ключом. Этот ключ позволяет устанавливать соединения между двумя или более таблицами для закрепления связей между ними.

Some popular SQL database systems include:

• Oracle
• Microsoft SQL Server
• PostgreSQL
• MySQL
• MariaDB

NoSQL Databases (Non-Relational)

In contrast to a relational database, a База данных NoSQL менее структурирована/ограничена по формату и, таким образом, обеспечивает большую гибкость и адаптируемость. Если вы собираетесь иметь дело с набором данных, который четко не определен, то есть не организован или структурирован, вы, вероятно, не сможете позволить себе роскошь создания определенных таблиц и отношений между набором данных.

Например, Facebook Messenger использует базу данных NoSQL, потому что собираемая информация недостаточно структурирована, чтобы ее можно было разделить на таблицы и определить отношения между собой. С тоннами неструктурированной информации ее необходимо хранить в нереляционной базе данных. Представьте, что информация хранится в одном большом текстовом документе. Все есть. По мере ввода дополнительной информации документ становится длиннее. Если вы хотите найти и извлечь данные, вам нужно, по сути, «control/command + F» и искать сами данные.

Some popular NoSQL databases include:

• MongoDB
• Google Cloud Firestore
• Cassandra
• Redis
• Apache HBase
• Amazon DynamoDB

Final Showdown: Pros and Cons of Relational and Non-Relational Databases

Теперь мы отвечаем на вопрос, который вы действительно ищете. Какой тип базы данных следует использовать? Ну, есть несколько вопросов, которые вы должны задать себе, которые изложены ниже. Если вы ответите утвердительно на реляционные вопросы, используйте базу данных SQL. Если вы ответите утвердительно на нереляционные вопросы, используйте базу данных NoSQL.

Плюсы реляционной базы данных

1. Данные легко структурируются по категориям.
2. Ваши данные последовательны в вводе, значении и легко ориентируются.
3. Между точками данных можно легко определить отношения.

Плюсы нереляционной базы данных

1. Данные не ограничиваются структурированной группой.
2. Вы можете выполнять функции, обеспечивающие большую гибкость.
3. Ваши данные и анализ могут быть более динамичными и позволять вводить больше вариантов.

Думаешь, у тебя получилось? Большой! Нужна помощь? Свяжитесь с ресурсом@aloa.co, и мы бесплатно позаботимся о том, чтобы вы приняли правильное решение 😉 

‍

Мнения, выраженные в этом посте, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения Aloa. или AloaLabs, LLC.

Какая разница? Реляционные и нереляционные базы данных

Реляционные базы данных

Представьте, что ваши данные — это собака. Перед ним вы кладете лист Excel и документ Word. К кому пойдет собака?

Это может быть немного глупо, но это хороший способ точно понять, какие данные подходят для двух основных типов баз данных — реляционных и нереляционных. Давайте рассмотрим разницу между этими двумя типами баз данных, а также перечислим некоторые ключевые вопросы, на которые каждый бизнес должен ответить, прежде чем выбрать базу данных.

Реляционные базы данных
Вернемся к вашей «собаке данных». Может быть, он предпочитает лист Excel. Почему? Потому что он хорошо вписывается в строки и столбцы.

Реляционная база данных — это база данных, в которой данные хранятся в таблицах. Отношения между каждой точкой данных ясны, и поиск по этим отношениям относительно прост. Связь между таблицами и типами полей называется схемой . Для реляционных баз данных схема должна быть четко определена. Давайте рассмотрим пример:

Здесь мы видим три таблицы, каждая из которых содержит уникальную информацию о конкретной собаке. Затем пользователь реляционной базы данных может получить представление базы данных в соответствии со своими потребностями. Например, я могу захотеть просмотреть или сообщить обо всех собаках весом более 100 фунтов. Или вы можете посмотреть, какие породы едят сухой корм. Реляционные базы данных позволяют относительно легко отвечать на подобные вопросы.

Реляционные базы данных также называются базами данных SQL . SQL означает язык структурированных запросов, и это язык, на котором написаны реляционные базы данных. SQL используется для выполнения запросов, извлечения данных и редактирования данных путем обновления, удаления или создания новых записей.

Раннее внедрение и широкое использование делают базы данных SQL популярной системой управления данными. Отчасти это связано с отсутствием необходимой подготовки для работников, поскольку многие специалисты по обработке и анализу данных изучают SQL на раннем этапе.

Популярные реляционные базы данных/базы данных SQL

SQL Server

SQL Server — это система управления реляционными базами данных, разработанная Microsoft. Они предлагают несколько выпусков с различными функциями для разных пользователей.

Плюсы: SQL Server может похвастаться богатым пользовательским интерфейсом и может обрабатывать большие объемы данных.

Минусы: это может быть дорого — уровень предприятия стоит тысячи долларов.

MySQL

Впервые выпущен в 1995, MySQL — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом и одна из самых популярных баз данных в мире. Он используется многими веб-сайтами с высоким трафиком, такими как Facebook и YouTube.

Плюсы: это бесплатно и с открытым исходным кодом. Там также много документации и онлайн-поддержки.

Минусы: Плохо масштабируется. MySQL имеет тенденцию переставать работать, когда ему дается слишком много операций в данный момент времени.

PostgreSQL

В то время как MySQL основан на реляционной модели, PostgreSQL – на объектно-реляционной модели. Еще одна бесплатная база данных с открытым исходным кодом, PostgreSQL, была выпущена в 1996 с упором на расширяемость. Он способен обрабатывать сложные рабочие нагрузки данных благодаря своим разнообразным функциям расширения.

Плюсы: Как мы уже говорили, расширяемый. Если вам нужны дополнительные функции в PostgreSQL, вы можете добавить их самостоятельно — для большинства баз данных это сложная задача.

Минусы: Для новичков установка и настройка могут быть затруднены. Также не так много документации, как по более популярным базам данных, таким как MySQL.

Нереляционные базы данных

Вернемся к вашей «собаке данных». На этот раз он перешел к документу Word. Почему? Всем простор! Данные бывают разных форм и размеров — им нужно место для распространения.

Нереляционная база данных  – это любая база данных, в которой не используется табличная схема строк и столбцов, как в реляционных базах данных. Скорее, его модель хранения оптимизирована для типа данных, которые он хранит.

Нереляционные базы данных также известны как базы данных NoSQL , что означает «Не только SQL». Там, где реляционные базы данных используют только SQL, нереляционные базы данных могут использовать другие типы языка запросов.

Существует четыре различных типа баз данных NoSQL.

1. Базы данных, ориентированные на документы  . Эта база данных, также известная как хранилище документов, предназначена для хранения, поиска и управления информацией, ориентированной на документы. Базы данных документов обычно связывают каждый ключ со сложной структурой данных (называемой документом).
2. Хранилища ключей и значений  – это база данных, в которой используются разные ключи, где каждый ключ связан только с одним значением в коллекции. Думайте об этом как о словаре. Это один из самых простых типов баз данных среди баз данных NoSQL.
3. Хранилища с широкими столбцами  – в этой базе данных используются таблицы, строки и столбцы, но, в отличие от реляционной базы данных, имена и формат столбцов могут различаться от строки к строке одной и той же таблицы.
4. Хранилища графов  – База данных графов использует структуры графов для семантических запросов с узлами, ребрами и свойствами для представления и хранения данных.

Нереляционные базы данных становятся все более популярными, поскольку все больше и больше предприятий начинают использовать большие данные для анализа и составления отчетов. Поскольку важные данные не всегда хорошо вписываются в заранее определенную схему, базы данных NoSQL обеспечивают большую гибкость.

Популярные нереляционные базы данных/базы данных NoSQL

MongoDB

MongoDB — это хранилище документов и в настоящее время самый популярный механизм базы данных NoSQL. Он использует JSON-подобные документы для хранения данных и работает на нескольких серверах. MongoDB допускает автоматическое сегментирование, которое представляет собой тип разделения базы данных, который разделяет очень большие базы данных на более мелкие, более быстрые и более простые в управлении части, называемые сегментами данных.

Плюсы: MongoDB очень прост в настройке и предоставляет профессиональную поддержку.

Минусы: не разрешается объединение. Соединения используются для объединения данных или строк из двух или более таблиц на основе общего поля между ними. В MongoDB есть функция ПРОСМОТР, но она говорит своим пользователям не полагаться на нее.

Redis

Redis — удаленный сервер словарей — представляет собой хранилище ключей и значений. Он поддерживает различные виды абстрактных структур данных, такие как строки, списки, карты, наборы, отсортированные наборы и многое другое. Это также с открытым исходным кодом.

Плюсы: Он поддерживает большое количество типов данных и прост в установке.

Минусы: Как и MongoDB, он не поддерживает соединения. Также требуется знание Lua, языка программирования высокого уровня.

Реляционные и нереляционные базы данных

Подводя итог различиям между реляционными и нереляционными базами данных: реляционные базы данных хранят данные в строках и столбцах, как электронные таблицы, в то время как нереляционные базы данных не хранят данные, используя модель хранения (один из четырех), который лучше всего подходит для типа данных, которые он хранит.

Вопросы, на которые необходимо ответить перед выбором базы данных

Какой тип данных вы будете анализировать?

Удобны ли ваши данные в строках и столбцах? Или он лучше подходит для более гибкого пространства? Ответ подскажет, нужна ли вам реляционная или нереляционная база данных.

С каким объемом данных вы имеете дело?

Есть хорошее эмпирическое правило: чем больше набор данных, тем больше вероятность того, что нереляционная база данных подойдет лучше. Нереляционные базы данных могут хранить неограниченное количество наборов данных любого типа и могут гибко изменять тип данных.

Но реляционные базы данных работают лучше всего при выполнении интенсивных операций чтения/записи с наборами данных небольшого или среднего размера.

Какие ресурсы вы можете выделить для настройки и обслуживания вашей базы данных?

Вот еще одно хорошее эмпирическое правило: чем меньше ваша команда инженеров, тем больше вероятность, что реляционная база данных  подойдет лучше. Почему? Во-первых, управление реляционными базами данных требует меньше времени. Кроме того, SQL является более известным языком запросов. Скорее всего, ваша команда уже знает это.

Для работы с нереляционными базами данных могут потребоваться дополнительные знания в области программирования, а это означает, что вашей команде, возможно, придется изучить другие типы языков запросов. Или вам нужно будет нанять кого-то с большим опытом работы с кодом.

Вам нужны данные в режиме реального времени?

Серьезный ажиотаж вокруг аналитики в реальном времени. Нельзя недооценивать конкурентное преимущество, которое она дает, и ее влияние на принятие решений. Однако важно отметить, что не каждой организации нужны данные в режиме реального времени. Возможно, ваши данные не сильно изменились. Возможно, вас больше интересует анализ прошлых наборов данных. В этом случае реляционные базы данных работают хорошо.

Izenda: используйте все свое облако для создания отчетов и информационных панелей

Izenda была специально разработана для встраивания в ваше приложение и предоставления конечным пользователям аналитики и отчетов самообслуживания. Как простые, так и опытные пользователи могут воспользоваться мощным конструктором отчетов Izenda и открыть для себя полезную информацию для принятия более эффективных бизнес-решений.

Izenda может подключаться практически к любому источнику данных либо с помощью строки прямого подключения, либо с помощью REST API.

This entry was posted in Популярное