Базы данных какие бывают примеры: краткие описания, схемы и примеры БД

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

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

Что такое база данных

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

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

Простейшие типы баз данных

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

Текстовые файлы

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

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

Особенности:

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

Ограничения:

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

Иерархические базы данных

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

Пример иерархической базы данных.

Графическим представлением такой базы данных является древовидная структура.

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

Особенности:

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

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

Сетевые базы данных

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

Пример сетевой базы данных.

Пример: IDMS — специализированная СУБД для мейнфреймов.

Реляционные базы данных

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

Нормализация

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

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

Такой подход позволяет:

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

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

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

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

Язык запросов SQL

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

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

Денормализация

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

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

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

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

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

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

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

Преимущества реляционного подхода:

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

Недостатки подхода: жесткая структура сведений об объектах.

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

NoSQL и нереляционные базы данных 

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

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

Базы данных «Ключ-значение»

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

Особенности:

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

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

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

Документоориентированные БД

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

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

Особенности:

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

Примеры: MongoDB, RethinkDB, CouchDB, DocumentDB.

Графовые базы данных

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

Пример структуры графовой базы данных.

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

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

Примеры: Neo4J, JanusGraph, Dgraph, OrientDB.

Колоночные базы данных

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

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

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

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

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

Особенности:

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

Примеры: Cassandra, HBase, ClickHouse.

Базы данных временных рядов

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

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

Особенности: Можно обрабатывать постоянный поток входных данных.

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

Примеры БД: OpenTSDB, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB

Комбинированные базы

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

Базы данных NewSQL 

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

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

Особенности:

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

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

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

Многомодельные базы

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

Особенности:

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

Пример решения данного типа: ArangoDB.

Базы данных в Selectel

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

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

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

→ Как начать работу с облачными базами данных 

Запустите свою базу данных в облаке

Быстрое развертывание самых популярных реляционных и NoSQl-баз данных.

Подробнее

Заключение

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

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

Автор: Роман Андреев.

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

#статьи

• 8 авг 2022
• 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 Skillbox Media

Пишем о событиях, явлениях и понятиях из мира дизайна и программирования, геймдева, образования и бизнеса.

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

SQL для анализа данных

Курс для тех, кому нужно работать с базами данных. Вы освоите язык запросов SQL – и с его помощью сможете самостоятельно получать нужные данные, сопоставлять и анализировать их.

Узнать про курс

Учись бесплатно:
вебинары по&nbspпрограммированию, маркетингу и&nbspдизайну.

Участвовать

Обучение: SQL для анализа данных Узнать больше

MediaTek ограничила доступ к GPS для российских пользователей 28 окт 2022

Разработчик создал бесплатный онлайн-инструмент для раскрашивания чёрно-белых фотографий 27 окт 2022

Правительство запретило госкомпаниям закупать иностранный софт 25 окт 2022

Понравилась статья?

Да

Что такое база данных | Оракул

База данных определена

База данных представляет собой организованный набор структурированной информации или данных, обычно хранящихся в электронном виде в компьютерной системе. База данных обычно управляется системой управления базами данных (СУБД). Вместе данные и СУБД вместе со связанными с ними приложениями называются системой баз данных, часто сокращенной до просто базы данных.

Данные в наиболее распространенных типах баз данных, работающих сегодня, обычно моделируются в виде строк и столбцов в ряде таблиц, чтобы сделать обработку и запросы данных более эффективными. Затем к данным можно легко получить доступ, управлять ими, изменять, обновлять, контролировать и организовывать. Большинство баз данных используют язык структурированных запросов (SQL) для записи и запроса данных.

Узнайте больше о базе данных Oracle

Что такое язык структурированных запросов (SQL)?

SQL — это язык программирования, используемый почти всеми реляционными базами данных для запросов, обработки и определения данных, а также для обеспечения контроля доступа. SQL был впервые разработан в IBM в 1970-х годах с Oracle в качестве основного участника, что привело к внедрению стандарта SQL ANSI. SQL стимулировал множество расширений от таких компаний, как IBM, Oracle и Microsoft. Хотя SQL по-прежнему широко используется сегодня, начинают появляться новые языки программирования.

Эволюция базы данных

Базы данных претерпели значительные изменения с момента их создания в начале 1960-х годов. Навигационные базы данных, такие как иерархическая база данных (которая опиралась на древовидную модель и допускала только отношения «один ко многим») и сетевая база данных (более гибкая модель, допускающая множественные отношения), были первоначальными системами, используемыми для хранения данных. и манипулировать данными. Несмотря на простоту, эти ранние системы были негибкими. В 1980-х годах стали популярными реляционные базы данных, за которыми в 1919 году последовали объектно-ориентированные базы данных.90-е. Совсем недавно базы данных NoSQL появились как ответ на рост Интернета и потребность в более высокой скорости и обработке неструктурированных данных. Сегодня облачные базы данных и автономные базы данных открывают новые горизонты в том, что касается сбора, хранения, управления и использования данных.

В чем разница между базой данных и электронной таблицей?

Базы данных и электронные таблицы (например, Microsoft Excel) — удобные способы хранения информации. Основные различия между ними:

• Как данные хранятся и обрабатываются
• Кто может получить доступ к данным
• Сколько данных можно хранить

Электронные таблицы изначально разрабатывались для одного пользователя, и их характеристики отражают это. Они отлично подходят для одного пользователя или небольшого количества пользователей, которым не нужно выполнять множество невероятно сложных манипуляций с данными. Базы данных, с другой стороны, предназначены для хранения гораздо больших коллекций организованной информации — иногда огромных объемов. Базы данных позволяют нескольким пользователям одновременно быстро и безопасно получать доступ к данным и запрашивать их, используя очень сложную логику и язык.

Типы баз данных

Существует множество различных типов баз данных. Лучшая база данных для конкретной организации зависит от того, как организация намерена использовать данные.

Реляционные базы данных

• Реляционные базы данных стали доминирующими в 1980-х годах. Элементы в реляционной базе данных организованы как набор таблиц со столбцами и строками. Технология реляционных баз данных обеспечивает наиболее эффективный и гибкий способ доступа к структурированной информации.

Объектно-ориентированные базы данных

• Информация в объектно-ориентированной базе данных представлена ​​в виде объектов, как и в объектно-ориентированном программировании.

Распределенные базы данных

• Распределенная база данных состоит из двух или более файлов, расположенных на разных сайтах. База данных может храниться на нескольких компьютерах, расположенных в одном физическом месте или разбросанных по разным сетям.

Хранилища данных

• Центральное хранилище данных, хранилище данных — это тип базы данных, специально разработанный для быстрого запроса и анализа.

баз данных NoSQL

• NoSQL, или нереляционная база данных, позволяет хранить и обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные (в отличие от реляционной базы данных, которая определяет, как должны быть составлены все данные, вставленные в базу данных). Базы данных NoSQL становились популярными по мере того, как веб-приложения становились все более распространенными и сложными.

Графовые базы данных

• База данных графа хранит данные с точки зрения сущностей и отношений между сущностями.
• Базы данных OLTP. База данных OLTP — это быстрая аналитическая база данных, предназначенная для большого количества транзакций, выполняемых несколькими пользователями.

Это лишь некоторые из нескольких десятков типов баз данных, используемых сегодня. Другие, менее распространенные базы данных предназначены для очень специфических научных, финансовых или других функций. В дополнение к различным типам баз данных, изменения в подходах к разработке технологий и значительные достижения, такие как облачные технологии и автоматизация, продвигают базы данных в совершенно новых направлениях. Некоторые из последних баз данных включают

Базы данных с открытым исходным кодом

• Система базы данных с открытым исходным кодом — это система, исходный код которой является открытым исходным кодом; такие базы данных могут быть базами данных SQL или NoSQL.

Облачные базы данных

• Облачная база данных — это набор данных, структурированных или неструктурированных, который находится на частной, общедоступной или гибридной платформе облачных вычислений. Существует два типа моделей облачных баз данных: традиционная и база данных как услуга (DBaaS). При использовании DBaaS административные задачи и обслуживание выполняются поставщиком услуг.

База данных мультимоделей

• Базы данных с несколькими моделями объединяют различные типы моделей баз данных в единую интегрированную серверную часть. Это означает, что они могут вмещать различные типы данных.

База данных документов/JSON

• Разработанные для хранения, извлечения и управления информацией, ориентированной на документы, базы данных документов представляют собой современный способ хранения данных в формате JSON, а не в строках и столбцах.

Самоуправляемые базы данных

• Новейший и самый инновационный тип базы данных, самоуправляемые базы данных (также известные как автономные базы данных) основаны на облаке и используют машинное обучение для автоматизации настройки базы данных, обеспечения безопасности, резервного копирования, обновления и других рутинных задач управления, традиционно выполняемых администраторами баз данных. .

Узнайте больше о беспилотных базах данных

Что такое программное обеспечение базы данных?

Программное обеспечение базы данных используется для создания, редактирования и обслуживания файлов и записей базы данных, что упрощает создание файлов и записей, ввод данных, редактирование данных, обновление и создание отчетов. Программное обеспечение также обрабатывает хранение данных, резервное копирование и отчетность, управление множественным доступом и безопасность. Надежная защита баз данных особенно важна сегодня, поскольку кражи данных становятся все более частыми. Программное обеспечение баз данных иногда также называют «системой управления базами данных» (СУБД).

Программное обеспечение базы данных упрощает управление данными, позволяя пользователям хранить данные в структурированной форме, а затем получать к ним доступ. Обычно он имеет графический интерфейс, помогающий создавать данные и управлять ими, а в некоторых случаях пользователи могут создавать свои собственные базы данных с помощью программного обеспечения баз данных.

Что такое система управления базами данных (СУБД)?

Для базы данных обычно требуется комплексное программное обеспечение базы данных, известное как система управления базами данных (СУБД). СУБД служит интерфейсом между базой данных и ее конечными пользователями или программами, позволяя пользователям извлекать, обновлять и управлять тем, как информация организована и оптимизирована. СУБД также облегчает контроль и управление базами данных, позволяя выполнять различные административные операции, такие как мониторинг производительности, настройка, резервное копирование и восстановление.

Некоторые примеры популярного программного обеспечения баз данных или СУБД включают MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, Oracle Database и dBASE.

Что такое база данных MySQL?

MySQL — это система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, основанная на SQL. Он был разработан и оптимизирован для веб-приложений и может работать на любой платформе. По мере появления в Интернете новых и различных требований MySQL стала предпочтительной платформой для веб-разработчиков и веб-приложений. Поскольку он предназначен для обработки миллионов запросов и тысяч транзакций, MySQL является популярным выбором для предприятий электронной коммерции, которым необходимо управлять несколькими денежными переводами. Гибкость по запросу — основная особенность MySQL.

MySQL — это СУБД, стоящая за некоторыми ведущими веб-сайтами и веб-приложениями в мире, включая Airbnb, Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter и YouTube.

Узнайте больше о MySQL

Использование баз данных для повышения эффективности бизнеса и принятия решений

Благодаря массовому сбору данных из Интернета вещей, преобразующему жизнь и промышленность по всему миру, сегодня предприятия имеют доступ к большему количеству данных, чем когда-либо прежде. Дальновидные организации теперь могут использовать базы данных, чтобы выйти за рамки базового хранения данных и транзакций для анализа огромных объемов данных из нескольких систем. Используя базу данных и другие инструменты для вычислений и бизнес-аналитики, организации теперь могут использовать собранные данные для более эффективной работы, обеспечения более эффективного принятия решений и повышения гибкости и масштабируемости. Оптимизация доступа и пропускной способности к данным имеет решающее значение для современного бизнеса, поскольку объем данных, которые необходимо отслеживать, увеличивается. Крайне важно иметь платформу, которая может обеспечить производительность, масштабируемость и гибкость, необходимые компаниям по мере их роста с течением времени.

База данных самоуправляемых машин способна значительно расширить эти возможности. Поскольку самоуправляемые базы данных автоматизируют дорогостоящие и трудоемкие ручные процессы, они освобождают бизнес-пользователей для более активной работы со своими данными. Имея прямой контроль над созданием и использованием баз данных, пользователи получают контроль и автономию, сохраняя при этом важные стандарты безопасности.

Проблемы с базой данных

Современные базы данных крупных предприятий часто поддерживают очень сложные запросы, и ожидается, что ответы на эти запросы будут практически мгновенными. В результате администраторам баз данных постоянно приходится использовать самые разные методы для повышения производительности. Некоторые общие проблемы, с которыми они сталкиваются, включают:

• Поглощение значительного увеличения объема данных. Взрыв данных, поступающих от датчиков, подключенных машин и десятков других источников, заставляет администраторов баз данных изо всех сил пытаться эффективно управлять данными своих компаний и организовывать их.
• Обеспечение безопасности данных. В наши дни утечки данных происходят повсюду, и хакеры становятся все более изобретательными. Как никогда важно обеспечить безопасность данных, а также легкий доступ для пользователей.
• Идти в ногу со временем. В современной быстро меняющейся бизнес-среде компаниям необходим доступ к своим данным в режиме реального времени, чтобы поддерживать своевременное принятие решений и использовать новые возможности.
• Управление и обслуживание базы данных и инфраструктуры. Администраторы базы данных должны постоянно следить за базой данных на наличие проблем и выполнять профилактическое обслуживание, а также применять обновления и исправления программного обеспечения. По мере усложнения баз данных и роста объемов данных компании сталкиваются с расходами на наем дополнительных специалистов для мониторинга и настройки своих баз данных.
• Снятие ограничений на масштабируемость. Бизнес должен расти, если он хочет выжить, и его управление данными должно расти вместе с ним. Но администраторам баз данных очень сложно предсказать, какая емкость потребуется компании, особенно если речь идет о локальных базах данных.
• Обеспечение резидентности данных, суверенитета данных или требований к задержке. В некоторых организациях есть варианты использования, которые лучше подходят для локального запуска. В таких случаях идеально подходят спроектированные системы, предварительно сконфигурированные и предварительно оптимизированные для работы с базой данных. Согласно недавнему анализу Wikibon (PDF), заказчики получают более высокую доступность, более высокую производительность и до 40% более низкую стоимость с Oracle Exadata.

Решение всех этих проблем может занять много времени и помешать администраторам баз данных выполнять более важные стратегические функции.

Как автономные технологии улучшают управление базами данных

Автономные базы данных — это волна будущего, и они предлагают интригующую возможность для организаций, которые хотят использовать наилучшую доступную технологию баз данных без головной боли, связанной с запуском и эксплуатацией этой технологии.

Автономные базы данных используют облачные технологии и машинное обучение для автоматизации многих рутинных задач, необходимых для управления базами данных, таких как настройка, безопасность, резервное копирование, обновления и другие рутинные задачи управления. Благодаря автоматизации этих утомительных задач администраторы баз данных освобождаются для выполнения более важной стратегической работы. Возможности самостоятельного управления, самозащиты и самовосстановления самоуправляемых баз данных способны произвести революцию в том, как компании управляют своими данными и защищают их, обеспечивая преимущества в производительности, снижение затрат и повышение безопасности.

Будущее баз данных и автономных баз данных

О первой автономной базе данных было объявлено в конце 2017 года, и несколько независимых отраслевых аналитиков быстро оценили эту технологию и ее потенциальное влияние на вычисления.

В отчете Wikibon 2021 (PDF) высоко оценена технология автономных баз данных, в которой говорится: «У Oracle, безусловно, лучшая платформа облачных баз данных уровня 1… Wikibon считает, что у Oracle самая мощная платформа облачных баз данных с автономной базой данных».

А в отчете KuppingerCole 2021 Leadership Compass (PDF) говорится: «Автономная база данных Oracle, которая полностью автоматизирует процессы подготовки, управления, настройки и обновления экземпляров базы данных без простоев, не только значительно повышает безопасность и соответствие требованиям конфиденциальных данных, хранящихся в Oracle Databases, но является убедительным аргументом в пользу переноса этих данных в Oracle Cloud. » Поскольку Oracle Autonomous Database построена на высокодоступной и масштабируемой архитектуре Oracle Exadata, развертывание базы данных можно легко масштабировать по мере роста потребностей.

Связанные продукты

• Автономная база данных Oracle
• База данных Oracle
• Oracle Exadata
• Автономное хранилище данных Oracle

Что такое база данных? Типы, примеры и преимущества

Обновлено 27 октября 22 г. 703 Views

Ниже перечислены некоторые темы, которые помогут вам глубже и проще понять концепцию баз данных. Сначала мы начнем с изучения данных.

• Что такое данные?
• Что такое база данных?
• Evolution of database
• Components of database
• Applications of Database
• Types of Databases
• Database Architecture
• Advantages of Databases
• Database Languages ​​
• Система управления базой данных
• Примеры базы данных
• Преимущества системы управления базами данных
• Недостатки системы управления базами данных
• Заключение

Дальновидные предприятия используют базы данных в своих интересах, не ограничиваясь базовыми потребностями в хранении данных и транзакциях и анализируя их. из нескольких систем.

Узнайте, как стать администратором базы данных:

Что такое данные?

Данные — это не что иное, как информация, которая собирается в различных форматах, таких как числа, текст, мультимедиа и другие. В контексте вычислений данные могут быть преобразованы в двоичную цифровую форму, что обеспечивает гибкость перемещения и эффективную обработку. Например, Intellipaat может иметь такие данные, как имя, возраст и образовательный уровень своих студентов, сведения о различных курсах, которые он предлагает, и т. д.

Термин «данные» может использоваться как в единственном, так и во множественном числе. Время от времени мы сталкиваемся с термином необработанные данные. Это не что иное, как данные в самом простом цифровом формате. На заре своего существования, когда важность данных начала набирать обороты, такие термины, как «электронная обработка данных» или просто «обработка данных», стали широко использоваться в ИТ-индустрии.

По мере экспоненциального роста данных с годами, единицы измерения данных также продолжали расти. PwC упомянула, что в 2019 году во всем мире было сгенерировано 4,4 ZB (зеттабайта) данных. С другой стороны, IDC предсказывала, что к 2025 году он вырастет до 175 ZB. Для организации всех этих данных быстро возникли базы данных, системы управления базами данных (СУБД) и системы управления реляционными базами данных (RDBMS).

Вы можете зарегистрироваться на Курс MySQL предлагает Intellipaat.

Что такое база данных?

База данных представляет собой систематизированный или организованный набор связанной информации, которая хранится таким образом, чтобы к ней можно было легко получить доступ, получить ее, управлять ею и обновлять. Именно здесь хранятся все данные, очень похожие на библиотеку, в которой хранится широкий спектр книг разных жанров. Думайте о данных как о книгах.

В базе данных вы можете организовать данные в строках и столбцах в виде таблицы. Индексация данных позволяет легко находить и извлекать их снова по мере необходимости. Многие веб-сайты во всемирной паутине управляются с помощью баз данных. Чтобы создать базу данных, чтобы данные были доступны пользователям только через один набор программ, используются обработчики базы данных.

MySQL, SQL Server, MongoDB, Oracle Database, PostgreSQL, Informix, Sybase и т. д. — все это примеры разных баз данных. Эти современные базы данных управляются СУБД. Язык структурированных запросов, или более известный как SQL, используется для работы с данными в базе данных.

Вы также должны проверить различия между популярными базами данных, например Mongodb и Postgresql.

База данных обычно представляет собой цилиндрическую структуру.

Эволюция базы данных

База данных началась с файловой системы около 50 лет назад. В свое время она прошла через поколения эволюции.

• Базы данных были впервые представлены в 1968 году как базы данных на основе плоских файлов.
• Затем появилась иерархическая база данных, которая просуществовала до 1980 года. На ней была основана первая база данных IBM, IMS (система управления информацией).
• Чарльз Бахман разработал первую сетевую модель данных, получившую название Integrated Data Store (IDS). Он был введен в начале 1960-х годов и стандартизована в 1971 году.
• В 1970 году была представлена ​​реляционная база данных.
• Сегодня наступила эра реляционных баз данных и управления базами данных.

Компоненты базы данных

• Аппаратное обеспечение: физические электронные устройства, такие как устройства хранения данных, устройства ввода/вывода и многое другое. Он может действовать как интерфейс между компьютерами и реальными системами.
• Программное обеспечение: Программы для управления и контроля всей базы данных. Сама СУБД является программным обеспечением. Операционная система, прикладные программы базы данных, которые обеспечивают доступ к данным в СУБД, сетевое программное обеспечение, которое совместно использует данные, и т. д. — все это примеры.
• Данные: это информация, которая собирается, хранится, используется и обрабатывается СУБД, например, фактические данные, рабочие данные и метаданные.
• Процедура: Это специальный набор инструкций и правил по использованию базы данных для проектирования и запуска СУБД, а также для обучения пользователей тому, как с ней работать и управлять ею.
• Язык доступа к базе данных: помогает экспортировать данные в базу данных и получать к ней доступ. Чтобы ввести новые данные или обновить или получить данные из базы данных, вы можете написать команды на языке доступа к базе данных. Затем СУБД отображает результаты в удобочитаемой форме.

Watch this video on Oracle SQL Tutorial For Beginners

Applications of Database

Field	Application
Railways	Reservation information, tickets, train schedules и т. д.
Библиотека	Информация о книге, дата выпуска и т. д.
Банковское дело	Информация о клиенте, счет, деятельность, кредиты и т. д.
Образование	Информация о студентах, курсы, оценки и т. д.
Обмен кредитной карты	Информация о карте, платежи и т. д.
Трансляция	Информация о пользователях, счета и т. д.
Учетные записи	Информация об учетных записях, транзакции и т. д.
Электронная торговля0346
HR Management	Employee information, salary, paychecks, etc.
Manufacturing	Supplier information, bills, inventory, etc.
Airline	Flight information, schedules, etc.

Типы баз данных

• Реляционная база данных: это наиболее эффективный способ доступа к структурированной информации. Данные организованы в виде набора таблиц со столбцами и строками.
• Объектно-ориентированная база данных: Здесь данные представлены в виде объектов, как в объектно-ориентированном программировании.
• Распределенная база данных: содержит два или более файла, расположенных в разных местах. База данных может находиться в одном физическом месте на нескольких компьютерах или разбросана по разным сетям.
• База данных NoSQL: NoSQL — это нереляционная база данных, содержащая неструктурированные и полуструктурированные данные. Его популярность росла по мере того, как веб-приложения стали широко использоваться и стали более сложными.
• База данных графов: хранит данные в виде сущностей и взаимосвязей между ними.
• Облачная база данных: эта база данных работает на платформе облачных вычислений, и доступ к ней предоставляется «как услуга»
• Централизованная база данных: CDB размещается, хранится и поддерживается в одном централизованном месте, например, на мейнфрейме, настольный компьютер или серверный процессор.
• Операционная база данных: также известная как OLTP или база данных онлайновой обработки транзакций, она предназначена для создания или обновления больших объемов данных и хранения транзакций, выполняемых несколькими пользователями в режиме реального времени.
• Хранилища данных: это центральное хранилище данных. Он хранит текущие и исторические данные в одном месте для аналитической отчетности по всему предприятию.

Чтобы узнать больше о базах данных, посетите наш блог Сравнение технологий баз данных с Apache Hadoop .

Архитектура баз данных

Архитектура баз данных на предприятиях и в организациях включает применение языков программирования для разработки программного обеспечения. В основном это включает в себя проектирование, внедрение, разработку и обслуживание компьютерных программ, которые хранят и управляют данными для бизнеса.

Архитектура определяет структуру СУБД. Архитектура может быть одноуровневой или многоуровневой, например одноуровневая, двухуровневая, трехуровневая, многоуровневая и т. д.

Преимущества баз данных

• Минимальная избыточность данных Повышенная безопасность данных
• Повышенная согласованность
• Уменьшение количества ошибок обновления
• Снижение затрат на ввод, хранение и извлечение данных
• Улучшенный доступ к данным с использованием хост-языков и языков запросов
• Более высокая целостность данных из прикладных программ

Языки баз данных

СУБД предоставляет пользователям соответствующий язык для выполнения запросов к базам данных и обновлений. По сути, он создает и поддерживает базу данных. Некоторыми примерами языков баз данных являются SQL, Oracle, dBase, MS Access, FoxPro и т. д. Языки баз данных обычно делятся на язык определения данных (DDL), язык управления данными (DCL), язык манипулирования данными (DML) и язык управления транзакциями ( ТКЛ).

Язык определения данных (DDL): помогает определять данные и их связь с другими типами данных и создает базы данных, файлы, таблицы и словари данных в базах данных

Язык управления данными (DCL): контролирует доступ к данным и базе данных

Язык манипулирования данными (DML): поддерживает основные операции манипулирования данными, такие как разрешение пользователям вставлять, извлекать, обновлять и удалять данные из базы данных

Язык управления транзакциями (TCL): управляет изменениями в базе данных, сделанными оператором DML

Система управления базами данных

Система управления базами данных или СУБД — это тип программного обеспечения, помогающего управлять базой данных. Он используется для поиска и хранения информации в базе данных. Он может быть изменен в соответствии с потребностями пользователя. Это добавляет уровень безопасности к базе данных.

Получите 100% повышение!

Осваивайте самые востребованные навыки прямо сейчас!

Примеры базы данных

Несколько примеров базы данных:

• Microsoft SQL Server — SQL Server, разработанный Microsoft, представляет собой систему управления реляционными базами данных. Он построен на SQL, стандартном языке запросов для систем управления базами данных.
• База данных Oracle. Разработанная корпорацией Oracle, база данных Oracle основана на мультимодельной СУБД. Он широко используется при обработке онлайн-транзакций.
• MySQL. Основанная на языке структурированных запросов (SQL), MySQL представляет собой систему управления реляционными базами данных. Он используется на платформах электронной коммерции, хранилищах данных и т. Д. Он широко используется в качестве системы управления веб-базами данных.
• IBM Db2 — Db2 — это система управления реляционными базами данных, разработанная IBM. Он предназначен для эффективного анализа, хранения и извлечения данных.
• PostgreSQL — система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, Postgre может использоваться бесплатно. Он широко используется для хранения данных.

Преимущества системы управления базами данных

• Данные хранятся более аккуратно и, следовательно, можно хранить больше данных.
• СУБД — это высоконадежная платформа, поэтому конфиденциальные данные и данные с высокой степенью риска также могут безопасно храниться и получать к ним доступ.
• СУБД делает обработку данных очень простой.
• Несогласованность данных значительно снижается благодаря хорошо спроектированной СУБД.
• Доступ к данным возможен быстро.

Недостатки системы управления базами данных

• Обслуживание программного и аппаратного обеспечения, необходимого для СУБД, обычно дорого.
• Чем больше данных загружается в СУБД, тем больше места на диске она занимает.
• Использование СУБД может показаться очень сложным для человека, не имеющего технического образования.
• Поскольку все данные хранятся в одной СУБД, в случае сбоя программного обеспечения могут быть потеряны все данные организации.

Заключение

С помощью баз данных и других инструментов бизнес-аналитики и вычислительных средств специалисты в организациях могут использовать организованные данные для улучшения и повышения эффективности принятия решений, повышения гибкости и масштабируемости. Различные типы баз данных, а также изменения в подходах к технологиям, достижения в области автоматизации и облачных вычислений заставляют базы данных двигаться в новых направлениях.

Расписание курсов

Поговорите с нашим консультантом по курсам прямо сейчас!

SQL для науки о данных — изучите основы SQL для данных.