в чем разница? • BUOM

Автор: редакционная команда Indeed

19 августа 2021 г.

Когда предприятия и организации работают с большими объемами данных, они часто внедряют либо реляционную, либо нереляционную базу данных, например NoSQL. Хотя обе они выгодны для многих приложений, между этими двумя типами систем управления данными есть несколько различий. Кроме того, реляционные базы данных могут больше подходить для определенных запросов, чем NoSQL. В этой статье мы исследуем, что такое реляционные базы данных и базы данных NoSQL и чем они полезны, учитывая различия между реляционными базами данных и NoSQL.

Что такое реляционная база данных?

Реляционная база данных (подобная базам данных в SQL и MySQL) — это база данных, имеющая строгую табличную структуру и предназначенную для организации данных и установленных параметров для управления данными в базе данных. При вводе данных в реляционную базу данных вы используете определенный формат или схему для ввода и извлечения информации. Схема реляционной базы данных описывает определенные критерии, которые вы будете использовать для категоризации и создания точек запроса, таких как информация о сотрудниках компании. Реляционные базы данных следуют определенной последовательности при извлечении данных, а ввод новой информации в базу данных этого типа происходит за счет вертикальной масштабируемости.

Что такое NoSQL?

NoSQL — это нереляционная база данных, которая отличается от реляционных баз данных, которые вы можете использовать в таких приложениях, как SQL. В среде NoSQL структура является динамической. Это позволяет вам вводить данные в соответствии с выбранными вами структурами, а не придерживаться строгих схем реляционных баз данных. Эта характеристика нереляционных баз данных делает SQL гибким способом организации, хранения и извлечения данных.

Реляционная база данных против NoSQL

Рассмотрим различия между реляционными и нереляционными базами данных NoSQL:

Структура данных

Одним из самых больших различий между реляционными базами данных и системами NoSQL является структура данных. Реляционные базы данных используют структурированные таблицы, в которых данные должны соответствовать заранее определенным элементам. NoSQL не имеет заданных структур данных и позволяет вам получить доступ к функциям ввода и поиска по заданным вами параметрам. Например, группы продаж могут структурировать данные в реляционной системе по заранее определенным категориям продуктов, например, вводя «обеденные тарелки» в заранее определенный список «кухонных продуктов» в реляционной базе данных.

В NoSQL группы продаж могут структурировать одни и те же данные о продукте по-разному и в соответствии с разными параметрами для создания структур документов, структур таблиц, графических баз данных, хранилищ с широкими столбцами и пар ключ-значение. Это означает, что отдел продаж может организовать один и тот же товар, «тарелки», в уникальные структуры, которые улучшат доступность и поиск информации.

Функции

Функции между реляционными базами данных и нереляционными базами данных также различаются. Реляционные базы данных подходят для создания и защиты системы с закрытым исходным кодом, в которой пользователи следуют определенному набору процедур для ввода и запроса данных. Напротив, NoSQL подходит для систем с открытым исходным кодом, где пользователи могут вводить, обновлять и изменять записи данных без необходимости создавать новую структуру. Такая гибкость функций делает нереляционные системы, такие как NoSQL, идеальными для хранения данных, которые постоянно изменяются в режиме реального времени.

Язык

Реляционные базы данных, такие как SQL, используют язык структурированных запросов, который требует от вас организации данных в соответствии со стандартным языком. Хотя структурированный язык реляционных баз данных означает, что эти системы универсальны, предопределенная языковая структура также означает, что реляционные базы данных могут ограничивать изменения в структуре.

Однако NoSQL дает вам возможность хранить данные разными способами. Это означает, что вы можете применять различные языки сценариев для ввода и сортировки наборов данных в соответствии с выбранными вами структурами. Приложение NoSQL с открытым исходным кодом также означает, что вы можете создавать сценарии для нереляционных баз данных с синтаксисом, уникальным для каждой системы, и вносить изменения или обновления в структуры данных.

Масштабируемость системы

Масштабируемость означает увеличение объема хранимых данных без ущерба для производительности. Когда вы хотите добавить больше данных в реляционную базу данных, вы масштабируете информацию по вертикали в соответствии с предопределенной структурой данных системы. Это создает строгую среду, в которой вы можете только увеличивать масштаб, что приводит к уменьшению объема хранилища базы данных с течением времени.

Однако в среде NoSQL вы можете масштабировать данные горизонтально, создавая новые структуры данных и схемы, наиболее подходящие для ваших целей. Это означает, что вы можете продолжать обновлять и изменять неструктурированные данные в системе NoSQL, тогда как вертикальная масштабируемость реляционных баз данных не позволяет изменять или обновлять данные без изменения всей структуры.

Преимущества реляционной базы данных по сравнению с NoSQL

Обе системы баз данных удобны для организации, хранения и поиска данных, и многие компании часто используют вместе реляционные и нереляционные базы данных. Хотя реляционные базы данных могут показаться ограниченными, структура и производительность этого типа базы данных могут быть очень эффективными для хранения и обслуживания сложных данных. NoSQL также имеет ряд преимуществ, в том числе возможность свободно обновлять данные без структурных изменений в системе. Рассмотрим еще несколько преимуществ между двумя типами баз данных:

Преимущества реляционных баз данных

Реляционные базы данных, такие как SQL, MySQL или Oracle, имеют ряд преимуществ, например:

• Соединение данных: самым большим преимуществом является возможность создавать новые таблицы данных в соответствии с соединением данных. Это говорит вам о взаимосвязи между данными и позволяет сортировать, группировать, добавлять и комбинировать связанные запросы данных.

• Использование стандартного языка: реляционные базы данных используют стандартный язык для ввода, сортировки и запроса данных, что делает их полезными для широкого спектра применений данных, таких как сортировка аналитических данных.

• Доступность. Благодаря стандартному синтаксису команд реляционные базы данных легко доступны. Это означает, что любой, у кого есть разрешение, может получить доступ к информации в базе данных без необходимости в сложном программном коде.

• Безопасность: реляционные базы данных — это системы с закрытым исходным кодом, что означает, что агентство, которое интегрирует одну из них для хранения данных, является единственным владельцем этой системы. Это упрощает защиту конфиденциальных данных, поскольку база данных требует авторизации, которую администраторы могут предоставить сотрудникам по мере необходимости.

Преимущества NoSQL

NoSQL также имеет несколько преимуществ при создании нереляционных баз данных:

• Позволяет обновлять данные в режиме реального времени: NoSQL позволяет обновлять данные в любое время, когда вам нужно, без предварительного структурирования их по схеме. Это делает ввод и поиск данных более быстрым и эффективным.

• Хранит большие объемы данных: при интеграции больших объемов данных NoSQL может быть очень эффективным благодаря своей горизонтальной масштабируемости. Это означает, что вы можете создавать дополнительные базы данных по мере роста данных.

• Экономия на затратах: благодаря гибкости при обновлении или изменении данных NoSQL может снизить затраты, связанные с переписыванием программного кода и реструктуризацией схем в реляционной базе данных.

• Обеспечивает отказоустойчивую архитектуру. Отказоустойчивая архитектура — это способность базы данных поддерживать операции с данными в случае возникновения ошибки. Отказоустойчивость NoSQL обеспечивает безопасную передачу и обновление данных в системе с минимальной потерей данных.

Реляционные и нереляционные базы данных



В статье рассматриваются реляционный и нереляционный подход к созданию баз данных, причины их появления, основные принципы их работы и дается ответ на вопрос: системы управления базами данных какого подхода более востребованы.

Ключевые слова:



реляционные базы данных, нереляционные базы данных, SQL, NoSQL, ACID, BASE.

Множество различных областей и специальностей имеют потребность в хранении и доступу к структурированной информации. С изобретением компьютера начался процесс переноса информации с бумажных носителей на электронные. Результатом этого процесса стало появление баз данных (БД) и систем управления базами данных (СУБД), появилось разделение СУБД по подходам. При создании своих первых проектов с использованием СУБД, каждый разработчик должен ответить на несколько вопросов: «Какой тип СУБД будет более эффективным для решения поставленной задачи?», «На каких принципах основан этот тип СУБД?» и «Какую СУБД следует выбрать для решения задачи?». Одним из основных факторов для ответов на эти вопросы является популярность — многие задачи и программные решения существуют в области уже давно и люди уже отвечали на эти вопросы. Рассмотрим историю появления разных типов СУБД, их принципы и то, какие СУБД пользуются большей популярностью.

Прежде чем начать разговор о реляционных и нереляционных базах данных, необходимо дать определение базам данных и системам управления базами данных.

Базы данных — набор взаимосвязанных сведений (фактов), относящихся к определенной предметной области, организованных по определенным правилам, которые могут предусматривать их клиаративное представление, хранение и манипулирование ими [1].

Система управления базами данных в технической деятельности — комплекс программных средств для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой технической информации [1].

БД и СУБД принято разделять на два типа — реляционные и нереляционные. Рассмотрим каждый из них подробнее.

Начнем с рассмотрения реляционных баз данных. В публикациях компании Oracle указывается, что в самых первых базах данных, данные имели уникальную структуру, из-за чего для разработки какого-либо приложения необходимо было хорошо знать эту структуру. Очевидно, что реляционная структура была создана для оптимизации приложений и облегчения их обслуживания. Реляционная структура предоставила стандартный способ представления данных и отправки запросов [2]. Затем появился язык структурированных запросов — SQL. Он оптимизировал запросы к базам данных. Именно из-за стандартизации и оптимизации реляционные базы данных стали самыми распространёнными [2].

Нереляционные базы данных также называются NOSQL, что означает Not Only SQL. Очевидно, что базы данных до появления реляционных были нереляционными. Однако, этот термин, в тот смысле, в котором мы используем его сейчас, появился в середине 2009 года с базой данных Карло Строцци с открытым исходным кодом [3]. Ее особенности заключаются в использовании шелловских скриптов UNIX систем вместо SQL и хранении всех данных в качестве ASCII файлы. Указываются следующие причины появления нереляционных баз данных [3]:

1) Увеличение объема хранимых данных. Очевидно, что с развитием технологий различных областей, количество хранимой информации увеличивалось, вместе с количеством информации увеличивалась цена за хранение и обработку, а значит появилась необходимость в более эффективных методах хранения и обработки этой информации, позволяющих снизить цену.

2) Взаимосвязанность. Информация стала все более связана между собой, одна страница указывает на другую, теги ссылающиеся на источники, справочники указывающие взаимодействия между терминами и т. д.

3) Области со слабоструктурированной информацией. Рассмотрим на примере товара в магазине. У нас есть 5 товаров в одном отделе, у каждого из этих товаров есть несколько десятков свойств, при этом у каждого есть несколько свойств, которые присущи не всем остальным товарам. Появляется новый товар, с некоторым количеством новых свойств. Эти свойства нужны только ему, а предыдущим товарам не нужны, однако с реляционными базами данных структуру все равно придется менять. Очевидно, что с увеличением количества принципиально новых товаров, проблема будет становиться глобальнее.

4) Архитектура. Архитектура в 80-ых годах, когда реляционные БД появились и стали популярными, и в 2000-ых, когда стали снова появляться и активно использоваться нереляционные БД, была разной. Если в 80-ых использовалась архитектура с одним компьютером, называвшимся мейнфрейм (mainframe), и одной базой данных, то уже в 2000-ых большое распространение имеет уже клиент-серверная архитектура. Новая архитектура давала новые возможности и ставила новые задачи. И реляционные БД не всегда были эффективным решением для этих задач.

Рассмотрим принципы каждого подхода, а затем перейдем к задачам, которые эти подходы позволяют решать.

Реляционные СУБД основаны на принципах ACID (ACID — atomicity, consistency, isolation, Durability):

1) Atomicity — атомарность. Это свойство гарантирует, что выполняться либо все запросы транзакции, либо ни один из запросов. Если хоть одна часть транзакции выполняется с ошибкой, то вся транзакция не выполнится.

2) Consistency — согласованность. Это свойство гарантирует, что все данные будут соответствовать всем предопределенным правилам и ограничениям, применяемым к БД.

3) Isolation — изолированность. Это свойство гарантирует, что все транзакции будут выполнятся изолированно, то есть ни одна транзакция не затронет другую пока последняя не выполнилась.

4) Durability — стойкость. Это свойство гарантирует, что любые изменения, внесенные транзакцией, должны остаться на всегда, даже если сразу после транзакции произошла ошибка, приведшая к завершению работы БД. То есть если БД успешно выполнила транзакцию, то она действительно должна быть применена.

Нереляционные СУБД основаны на принципах BASE (BASE — Basic Availability, Soft state, Eventual consistency):

1) Basic availability — базовая доступность. Нереляционные СУБД используют распределенный подход к базам данных. Вместо поддержания одного большого хранилища данных и фокуса на его отказоустойчивости, базы данных NoSQL распределяют данные по многим системам хранения с высокой степенью репликации. Это гарантирует завершение любого запроса.

2) Soft state — гибкое состояние. Отказ от согласованности ACID приводит к тому, что задача согласованности данных лежит на разработчике, а не на базе данных. То есть, состояние системы может изменяться даже без ввода новых данных для обеспечения согласованности.

3) Eventual consistency — согласованность в конечном итоге. Даже если в какой-то момент времени данные не согласованны, обязательно должен наступить момент, когда данные согласованы.

Реляционные базы данных отлично подходят для областей, где важна надежность, например, банковский сектор, где ошибка при переводе с одного счета на другой может стоить больших денег. Нереляционные базы данных отлично подходят для областей, где важна возможность быстрого и массового доступа к данным, например, поисковые системы.

Подведем итог рассмотрев пять самых популярных СУБД по данным нескольких сайтов и процент запросов по ним:

1) По данным сайта PYPL (PopularitY of Programming Languange), основанных на запросах в Google [4] — Oracle Database, MySQL, Microsoft SQL Server, Microsoft Access. Данные представлены в виде диаграммы на рис. 1.

Рис. 1. Круговая диаграмма популярности СУБД (PYPL)

2) Данные сайта Stack Overflow [5] выражены в процентах, однако сумма процентов составляет больше 100 %, поэтому для диаграммы на рис. 2 проценты были пересчитаны. Пять самых популярных СУБД (в скобках неизмененный процент запросов с сайта Stack Overflow)– MySQL (55. 6 %), PostgreSQL (36.1 %), Microsoft SQL Server (33.0 %), SQLite (31.2 %), MongoDB (26.4 %).

Рис. 2. Круговая диаграмма популярности СУБД (Stack Overflow)

Oracle Database — реляционная СУБД. Она популярна у больших компаний и распространяется по коммерческой лицензии. Хотя у этой СУБД есть бесплатная версия, она имеет серьезные ограничения и некоторые нововведения, давно использующиеся бесплатными конкурентами, либо отсутствуют в бесплатной версии, либо добавляются в нее через несколько лет после популяризации. Учитывая эти два свойства, ее первое место вызывает вопросы. По данным Stack Overflow она занимает 8 позицию. Если объединять результаты, то она занимает примерно третье место.

MySQL — реляционная СУБД. По результатам обоих сайтов она является одной из самых популярных, занимая первое и второе место у Stack Overflow и PYPL соответственно. Учитывая то, что Oracle занимает третье место в нашем списке, первое место однозначно достается MySQL. MySQL является бесплатной и очень популярной для сайтов. Ее разработка и поддержка осуществляется компанией Oracle.

Microsoft SQL Server — реляционная СУБД. Эта СУБД от Microsoft имеет бесплатную версию. Ее популярность легко объясняется простотой в использовании, функционалом схожим с MySQL и бесплатностью. Она занимает позицию, наиболее близкую ко второму месту.

Microsoft Access — реляционная СУБД. Эта СУБД тоже от Microsoft, но ее отличие от предыдущей СУБД от Microsoft в необходимости покупать лицензию. Самые заметные особенности — встроенный язык VBA для написания приложений и вхождение данной СУБД в комплект Microsoft Office. Она сдвигается ближе к шестому и седьмому месту из-за отсутствия в списке Stack Overflow.

PostgreSQL — реляционная СУБД. Она распространена на UNIX системах и является бесплатной. Обладает схожим функционалом с MySQL и Microsoft SQL Server. Она занимает вторую позицию в списке Stack Overflow и 6 в PYPL, что делает наиболее подходящей для 4 места.

SQLite — реляционная СУБД. Ее отличительная особенность в том, что она является компактной встраиваемой СУБД, то есть она встраивается в проект как библиотека. Она является бесплатной. Как Microsoft Access сдвигается ближе к шестому и седьмому месту из-за присутствия только в одном списке.

MongoDB — нереляционная СУБД. Она бесплатна, проста в освоении и использует JSON-подобные документы для описания данных. MongoDB занимает пятое место в обоих опросах и нет никаких предпосылок, чтобы изменить ее место в списке.

Конечный список популярности рассмотренных СУБД выглядит так:

1) MySQL.

2) Microsoft SQL Server.

3) Oracle Database.

4) PostgreSQL.

5) MongoDB.

6) SQLite.

7) Microsoft Access.

Четыре из пяти самых популярных СУБД являются реляционными. Тут присутствуют и платные СУБД, часто используемые средними и большими компаниями, и бесплатные СУБД, используемые малыми компаниями и разработчиками без команды. Только одна из семи упомянутых СУБД является нереляционной. Статистика говорит сама за себя — разработчики решают большую часть задач используя преимущества реляционного подхода.

Литература:

1. ГОСТ Р 43.0.11–2014. — Текст: электронный // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов [сайт]. — URL: https://docs.cntd.ru/document/1200113357 (дата обращения 31.05.2021).

2. Что такое реляционная база данных. — Текст: электронный // Oracle [сайт]. — URL: https://www.oracle.com/ru/database/what-is-a-relational-database/ (дата обращения 31.05.2021).

3. NoSQL. — Текст: электронный // Национальная библиотека имени Баумана [сайт]. — URL: https://ru.bmstu.wiki/NoSQL (дата обращения 31.05.2021).

4. TOPDB Top Database index. — Текст: электронный // PYPL [сайт]. — URL: https://pypl.github.io/DB.html (дата обращения 31.05.2021).

5. Stack Overflow Developer Survey Results. — Текст: электронный // Stack Overflow [сайт]. — URL: https://insights.stackoverflow.com/survey/2020#technology-most-loved-dreaded-and-wanted-languages-loved (дата обращения 31.05.2021).

Основные термины (генерируются автоматически): SQL, баз данных, ACID, PYPL, BASE, реляционная СУБД, СУБД, нереляционная база данных, UNIX, реляционная база данных.

реляционных против. Нереляционные базы данных | MongoDB

При планировании нового проекта или приложения часто возникает обсуждение требований к базе данных. Какой тип базы данных следует использовать? В чем разница между реляционными и нереляционными базами данных?

Эта статья призвана ответить на эти вопросы, объяснив, что они из себя представляют и чем они отличаются, а также помочь вам принять обоснованное решение.

Данные цифровой эпохи можно разделить на оперативные и аналитические.

• Операционные данные используются для повседневных транзакций и должны быть свежими, например, запасы продуктов и банковский баланс. Такие данные собираются в режиме реального времени с помощью систем оперативной обработки транзакций (OLTP).

• Аналитические данные используются предприятиями для получения информации о поведении клиентов, производительности продукта и прогнозирования. Он включает данные, собранные за определенный период времени, и обычно хранится в системах OLAP (онлайн-аналитическая обработка), хранилищах или озерах данных.

Базы данных являются наиболее эффективным способом постоянного хранения и извлечения оперативных и аналитических данных в цифровом виде.

В зависимости от требований проекта компании должны выбрать базу данных, которая может:

• Хранить все типы данных.
• Быстрый доступ к необходимым данным.
• Получите мгновенную информацию для принятия стратегических бизнес-решений.

Большинству компаний для хранения данных требуются как OLTP (операционная), так и OLAP (аналитическая) системы, и они могут использовать реляционную базу данных, нереляционную базу данных или и то, и другое для своих бизнес-целей.

Что такое реляционная база данных?

Реляционная база данных или система управления реляционными базами данных (RDMS) хранит информацию в таблицах. Часто эти таблицы имеют общую информацию между собой, что приводит к формированию отношений между таблицами. Отсюда и название реляционной базы данных.

Таблица использует столбцы для определения сохраняемой информации и строки для фактических данных. В каждой таблице будет столбец с уникальными значениями, известный как .первичный ключ . Затем этот столбец можно использовать в других таблицах, если между ними должны быть определены отношения. Когда первичный ключ одной таблицы используется в другой таблице, этот столбец во второй таблице называется внешним ключом .

Наиболее распространенным способом взаимодействия с системами реляционных баз данных является использование SQL (язык структурированных запросов). Разработчики могут писать SQL-запросы для выполнения операций CRUD (создание, чтение, обновление, удаление). Простой пример запроса:

 ВЫБЕРИТЕ PRODUCT_NAME, ЦЕНА ИЗ ПРОДУКТА, ГДЕ PRODUCT _ID = 23; 

Представьте, что вы занимаетесь онлайн-бизнесом. У вас есть различная информация, которую вы храните, например информация о клиентах, информация о заказах и продуктах. В реляционной базе данных это будет храниться в разных таблицах с ключом для объединения таблиц при необходимости.

Данные хранятся в виде таблиц со строками и столбцами в реляционной базе данных

Здесь в таблице customer хранится основная информация о клиенте, идентификатор заказа и идентификатор адреса . Если кому-то нужна дополнительная информация о заказе или адресе, он может запросить соответствующие таблицы order и address , используя оператор INNER JOIN с полем id. Таблица order , в свою очередь, содержит идентификаторы продуктов в заказе. Подробная информация о продукте находится в отдельной таблице продуктов. Это делает информацию организованной и более структурированной.

Преимущества реляционных баз данных

Соответствие ACID

Атомарность, непротиворечивость, изоляция и надежность (ACID) — это стандарт, гарантирующий надежность транзакций базы данных. Общий принцип заключается в том, что в случае сбоя одного изменения произойдет сбой всей транзакции, и база данных останется в том состоянии, в котором она была до попытки транзакции.

Это важно, потому что некоторые транзакции будут иметь реальные последствия, если они не будут завершены полностью — например, банковские операции. Для получения дополнительной информации см. нашу документацию, объясняющую ACID.

Точность данных

Использование первичных и внешних ключей позволяет исключить дублирование информации. Это помогает обеспечить точность данных, поскольку повторяющаяся информация никогда не будет повторяться. Это, в свою очередь, снижает затраты на хранение.

Простота

RDMS, или базы данных SQL, существуют так давно, что было разработано множество инструментов и ресурсов, помогающих начать работу с реляционными базами данных и взаимодействовать с ними. Подобный английскому синтаксис SQL также позволяет не разработчикам создавать отчеты и запросы на основе данных.

Недостатки реляционных баз данных

Масштабируемость

RDMS исторически предназначались для работы на одной машине. Это означает, что если требования к машине недостаточны из-за размера данных или увеличения частоты доступа, вам придется улучшить аппаратное обеспечение машины, также известное как вертикальное масштабирование.

Это может быть невероятно дорого и имеет потолок, так как в конечном итоге затраты перевешивают выгоды. Кроме того, потенциально может наступить этап, когда вы просто не сможете получить оборудование, способное разместить базу данных. Единственным решением было бы купить машину, которая поддерживает лучшее оборудование, но все это недешево.

Гибкость

В реляционных базах данных схема является жесткой. Вы определяете столбцы и типы данных для этих столбцов, включая любые ограничения, такие как формат или длина. Общие примеры ограничений включают длину номера телефона или минимальную/максимальную длину столбца имени.

Хотя это означает, что вы можете легче интерпретировать данные и определять отношения между таблицами, это означает, что внесение изменений в структуру данных очень сложно. Вы должны решить в начале, как будут выглядеть данные, что не всегда возможно. Если вы хотите внести изменения позже, вам придется изменить все данные, что предполагает временное отключение базы данных.

Производительность

Производительность базы данных тесно связана со сложностью таблиц — их количеством, а также объемом данных в каждой таблице. По мере его увеличения увеличивается и время, затрачиваемое на выполнение запросов.

Что такое нереляционная база данных?

Нереляционная база данных, иногда называемая NoSQL (не только SQL), представляет собой любую базу данных, которая не использует концепцию структурированных данных таблиц, полей и столбцов из реляционных баз данных. Нереляционные базы данных разрабатывались с учетом облачных технологий, что делает их идеальными для горизонтального масштабирования.

Существует несколько различных групп типов баз данных, которые хранят данные по-разному:

Базы данных документов

Базы данных документов хранят данные в документах, которые обычно представляют собой структуры, подобные JSON, которые поддерживают различные типы данных. Эти типы включают строки; числа типа int, float и long; даты; объекты; массивы; и даже вложенные документы. Данные хранятся парами, аналогично парам ключ/значение.

Рассмотрим тот же пример клиента, что и выше. Однако в этом случае мы можем просматривать все данные одного клиента в одном месте в виде единого документа.

Как данные хранятся в нереляционной базе данных документов

Ниже приведен запрос для получения названия продукта и цены данного productid с использованием API запросов Mongo (аналогично SQL в предыдущем разделе). В этом запросе первый аргумент (_id) представляет фильтр для использования в коллекции, а второй — проекцию — поля, которые должны быть возвращены запросом.

 db.product.find({"_id": 23}, {productName: 1, price: 1}) 

Поскольку документы имеют формат JSON, их намного легче читать и понимать пользователю. Данные организованы, а также легко просматривать. Нет необходимости ссылаться на несколько документов или коллекций для просмотра данных одного клиента. Документы хорошо сопоставляются с объектами в коде на объектно-ориентированных языках программирования, что значительно упрощает работу с ними.

Также отсутствует схема, что означает гибкость при вставке документов различных форм. Однако некоторые системы баз данных документов позволяют применять проверку схемы, если вам нужны другие преимущества баз данных документов, но с определенной формой данных.

Документы считаются отдельными единицами, что означает, что они могут быть распределены по нескольким серверам. Кроме того, базы данных самовосстанавливаются, что означает высокую доступность.

Базы данных документов также легко масштабируются. В отличие от реляционных баз данных, где традиционно можно масштабировать только вертикально (процессор, место на жестком диске и т. д.), нереляционные базы данных, включая базы данных документов, можно масштабировать горизонтально. Это означает, что базы данных дублируются на нескольких серверах, но при этом синхронизируются.

База данных «ключ-значение»

Это самый простой тип базы данных, где информация хранится в двух частях: ключ и значение.

Затем ключ используется для извлечения информации из базы данных.

Простота базы данных «ключ-значение» также является преимуществом. Поскольку все хранится в виде уникального ключа и значения, которое является либо данными, либо расположением данных, чтение и запись всегда будут быстрыми.

Однако эта простота ограничивает тип вариантов использования, для которых он может использоваться. Более сложные требования к данным не поддерживаются.

Базы данных графов

Базы данных графов являются наиболее специализированными типами нереляционных баз данных. Они используют структуру элементов, называемых узлами, которые хранят данные, а ребра между ними содержат атрибуты отношения.

Отношения определяются по краям, что делает поиск, связанный с этими отношениями, естественным образом быстрым. Кроме того, они гибкие, потому что можно легко добавлять новые узлы и ребра. Им также не обязательно иметь определенную схему, как в традиционной реляционной базе данных.

Однако они не очень хороши для запросов ко всей базе данных, где отношения не так хорошо или вообще не определены. У них также нет стандартного языка для запросов, а это означает, что перемещение между различными типами баз данных графов требует обучения.

Базы данных с широкими столбцами

Базы данных с широкими столбцами, как и реляционные базы данных, хранят данные в таблицах, столбцах и строках. Однако имена и форматирование столбцов не обязательно должны совпадать в каждой строке. Столбцы могут даже храниться на нескольких серверах. Они считаются двумерными хранилищами «ключ-значение», поскольку используют многомерное сопоставление для ссылки на данные по строкам и столбцам.

Подобно базам данных с двумя столбцами, базы данных с широкими столбцами обладают преимуществом гибкости, поэтому запросы выполняются быстро. Благодаря своей гибкости они хорошо справляются с «большими данными» и неструктурированными данными.

Однако по сравнению с реляционными базами данных базы данных с широкими столбцами намного медленнее обрабатывают транзакции. Столбцы группируют похожие атрибуты, а не используют строки, и хранят их в отдельных файлах, что означает, что транзакции должны выполняться в нескольких файлах.

Когда использовать реляционную базу данных

Если вы создаете проект, в котором данные предсказуемы с точки зрения структуры, размера и частоты доступа, реляционные базы данных все равно лучший выбор.

Нормализация может помочь уменьшить размер данных на диске за счет ограничения повторяющихся данных и аномалий, снижая риск необходимости вертикального масштабирования в будущем.

Реляционные базы данных также являются лучшим выбором, если важны отношения между сущностями.

Нереляционные базы данных могут хранить документы внутри документов, что помогает хранить данные, к которым будет осуществляться доступ, в одном и том же месте. Но если это не подходит для ваших нужд, реляционная база данных по-прежнему является решением. Например, если у вас есть большой набор данных со сложной структурой и взаимосвязями, встраивание может не создать достаточно четких взаимосвязей.

Количество времени, которое существует RDMS, также означает, что доступна широкая поддержка, от инструментов до интеграции с данными из других систем.

Когда использовать нереляционную базу данных

Как уже говорилось, существует множество типов нереляционных баз данных, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки.

Тем не менее, нереляционные базы данных по-прежнему обладают некоторыми постоянными преимуществами. Если данные, которые вы храните, должны быть гибкими с точки зрения формы или размера, или если они должны быть открыты для изменения в будущем, тогда ответом будет нереляционная база данных.

Современные базы данных NoSQL были разработаны для облачных вычислений, что делает их естественным образом подходящими для горизонтального масштабирования, когда можно развернуть множество небольших серверов для обработки возросшей нагрузки.

Узнайте, как перевести проект с реляционных баз данных на нереляционные базы данных на основе документов.

Почему вы можете предпочесть нереляционную базу данных реляционной базе данных?

Существует множество причин, по которым вы захотите использовать нереляционную базу данных вместо реляционной:

• Нереляционные базы данных подходят как для операционных, так и для транзакционных данных.
• Больше подходят для неструктурированных больших данных.
• Нереляционные базы данных обеспечивают более высокую производительность и доступность.
• Гибкая схема помогает нереляционным базам данных хранить больше данных различных типов, которые можно изменять без существенных изменений схемы.

Резюме

В этой статье вы узнали о реляционных и нереляционных базах данных и о том, чем они отличаются друг от друга. Вы также узнали о преимуществах и недостатках обоих типов баз данных и о том, какой тип базы данных наиболее подходит для различных проектов.

MongoDB — это нереляционная база данных, обеспечивающая масштабируемость, высокую производительность, надежность и гибкость. MongoDB превратилась в более широкую платформу данных с MongoDB Atlas, облачной базой данных MongoDB, которая делает данные доступными в любое время.

Все ли базы данных реляционные?

Нет. Реляционные базы данных, или базы данных SQL, хранят данные в таблицах с общими столбцами между ними (известными как первичные и внешние ключи), формируя связи между таблицами. Данные всегда структурированы по определенной схеме, которую нелегко изменить.

Но существуют и другие типы баз данных под названием нереляционных баз данных/баз данных NoSQL, которые содержат неструктурированные, полуструктурированные или структурированные данные. Это обеспечивает гибкость и высокую доступность. Некоторыми примерами являются MongoDB, Cassandra и CouchDB.

Является ли MongoDB нереляционной базой данных?

Да. MongoDB — это база данных документов, относящаяся к типу нереляционной базы данных. Данные хранятся в коллекциях в виде документов BSON, структура которых аналогична JSON. Данные считаются неструктурированными, поскольку коллекция может содержать документы с разными полями и типами данных. Это обеспечивает высокую гибкость.

Каковы некоторые варианты использования нереляционных баз данных?

Благодаря гибкости и масштабируемости (как по горизонтали, так и по вертикали) нереляционных баз данных они отлично подходят для широкого спектра вариантов использования.

Например, для хранения настроек в приложении отлично подойдет база данных «ключ-значение», поскольку у каждой настройки будет только одно значение. Для сайта электронной коммерции база данных документов была бы идеальной, поскольку вы можете хранить документ для каждого клиента, в котором будут храниться их данные и история заказов, поскольку они являются частными и уникальными для каждого клиента.

Для таких задач, как обнаружение мошенничества, когда взаимосвязь между данными имеет жизненно важное значение, но типы данных часто непредсказуемы, графовая база данных является отличным решением.

Для получения дополнительной информации о том, когда нереляционная база данных может оказаться не лучшим вариантом, см. технический документ, посвященный этому вопросу.

В чем разница между реляционными и нереляционными базами данных?

Реляционные базы данных хранят данные в табличном формате в виде строк и столбцов. Отношения между данными определяются с помощью нескольких таблиц. Например, чтобы определить взаимосвязь между клиентом и его заказами, нам нужны две или более таблиц: таблица клиентов и таблица заказов. Нереляционные базы данных не имеют жесткой структуры и подходят для хранения огромных объемов данных разных типов в одном представлении. Узнайте больше о реляционных и нереляционных базах данных.

Когда вы будете использовать нереляционную базу данных?

Существует множество вариантов использования нереляционной базы данных. Например, они вполне подходят для получения оперативных данных для оперативных и аналитических целей. Нереляционные базы данных также являются хорошим выбором для приложений на основе ИИ и Интернета вещей, которым требуется превосходная производительность и горизонтальное масштабирование из-за природы больших данных.

Что является примером нереляционной базы данных?

Популярным примером нереляционных баз данных документного типа является MongoDB, которая хранит данные в формате, подобном JSON. Этот формат упрощает просмотр данных и просмотр всех данных в одном представлении. MongoDB также обладает богатыми возможностями запросов и функциями агрегирования, которые упрощают и ускоряют поиск и анализ данных.

Когда вы выберете реляционную или нереляционную базу данных?

Реляционные базы данных больше подходят для данных, которые вряд ли будут часто изменяться. Вы можете использовать реляционные базы данных для средних и больших наборов данных.

Для получения данных в реальном времени и получения более быстрых результатов запросов можно использовать нереляционные базы данных. Кроме того, нереляционные базы данных могут легко хранить огромные объемы неструктурированных данных из-за их гибкой схемы.

Что является примером реляционной базы данных?

Некоторыми популярными примерами реляционных баз данных являются MySQL, SQLServer и Oracle.

Реляционная и нереляционная базы данных (ключевые отличия)

Базы данных

В чем разница между реляционными и нереляционными базами данных? В этой статье определяются оба типа баз данных и объясняется, когда вы можете использовать один или другой.

Когда дело доходит до хранения ваших данных, есть два основных варианта — реляционные и нереляционные базы данных. Это, казалось бы, незначительное различие на самом деле имеет значение размером с галактику. Давайте подробно рассмотрим эти два подхода и посмотрим, в чем их различия и как они сравниваются.

Что такое база данных?

База данных — это совокупность данных, организованных определенным образом. База данных может быть как реляционной, так и нереляционной базой данных. Реляционная база данных — это база данных, которая хранит данные в таблицах, связанных друг с другом. Нереляционная база данных — это база данных, которая не хранит данные в таблицах.

Что такое реляционная база данных?

Реляционная база данных — это тип базы данных, в которой данные хранятся в таблицах. В каждой таблице хранится информация по определенной теме, и таблицы связаны между собой общими полями. Этот тип базы данных прост в использовании и понимании, что делает его хорошим выбором для малых предприятий и индивидуальных пользователей.

Что такое нереляционная база данных?

Нереляционная база данных — это тип базы данных, в котором данные не хранятся в таблицах. Вместо этого этот тип базы данных использует иерархическую структуру для хранения данных. Нереляционные базы данных часто используются крупными предприятиями и организациями, которым необходимо управлять сложными данными.

Разница между реляционной и нереляционной базами данных

Основное различие между реляционными и нереляционными базами данных заключается в способе хранения данных. Реляционные базы данных используют таблицы для хранения данных, а нереляционные базы данных используют иерархическую структуру. Это упрощает использование и понимание реляционных баз данных, в то время как нереляционные базы данных лучше подходят для управления сложными данными.

Эта таблица покажет вам основное различие между реляционной и нереляционной базой данных.

100189 Большой объем данных

Критерии	Реляционная база данных	Нереляционная база данных
Определение	Данные хранятся в таблицах.	Для хранения данных используется иерархическая структура
Сохраняемые элементы	Сохраняемые элементы связаны друг с другом	Сохраняемые элементы могут быть структурированными, неструктурированными или полуструктурированными данными.
Интеграция данных	Из-за ограничений и взаимосвязей целостность данных высока	Интеграция данных затруднена
Емкость хранилища	Подходит для средних и больших размеров данных
Надежность	Это очень надежная база данных	Ее надежность низкая
Масштабируемость	Стоимость масштабируемости очень высока	Высокая масштабируемость
Плюсы	i) целостность данных, ii) точность данных, iii) нормализация, iv) базовая структура проста для понимания v) легкий доступ к данным благодаря ее простоте, vi) более безопасный vii) он может быть многопользовательским	i) может легко обрабатывать неструктурированные данные, ii) высокая производительность, iii) динамические изменения не влияют на другие элементы базы данных, iv) он открыт- источник v) гибкая модель данных
Минусы	i) Медленная обработка данных, ii) нет поддержки сложных типов данных iii) для масштабируемости требуется дорогое оборудование.	i) Его функциональные возможности ограничены, ii) язык запросов вручную, iii) непротиворечивость данных, iv) проблемы резервного копирования и согласованности
Примеры	Примеры реляционных баз данных включают MySQL, SQL Server, Oracle Database	Примерами нереляционных баз данных являются MongoDB, Cassandra, DocumentDB и т. д.

Реляционная или нереляционная база данных

Какой тип базы данных вам подходит?

При выборе между реляционной базой данных и нереляционной базой данных необходимо учитывать несколько важных факторов. Тип данных, с которыми вы работаете, является наиболее важным фактором. Если вы работаете с простыми данными, которые не нужно связывать с другими данными, то лучшим выбором будет нереляционная база данных. Если вы работаете со сложными данными, которые необходимо связать с другими данными, лучшим выбором будет реляционная база данных.

Другим важным фактором является производительность.

This entry was posted in Популярное