Базы данных для чайников: Базы данных — Урок 1. Понятие базы данных

Иллюстрированный самоучитель по SQL для начинающих › Основы реляционных баз данных [страница — 6] | Самоучители по программированию

Основы реляционных баз данных

Модели баз данных

Независимо от размеров баз данных все они относятся к одной из трех нижеприведенных моделей.

• Реляционная. Если сейчас где-нибудь развертывают новую систему, предназначенную для управления базами данных, то почти всегда такая система является реляционной. Конечно, в организациях, где уже вложено много ресурсов в иерархическую и сетевую технологии, могут наращивать и имеющуюся модель. Однако в группах, где нет необходимости поддерживать совместимость с унаследованными от прошлого системами, для своих баз данных почти всегда выбирают реляционную модель.
• Иерархическая. Иерархические базы данных получили такое название потому, что имеют простую иерархическую структуру, позволяющую иметь быстрый доступ к данным. Их недостатками являются избыточность данных, т. е. их дублирование, и негибкость структуры, что усложняет модификацию таких баз данных.
• Сетевая. В сетевых базах данных дублирование минимально, но за это приходится платить сложностью структуры.

Первыми базами данных, получившими широкое распространение, были большие базы данных организаций, созданные в соответствии с иерархической или сетевой моделью. Через несколько лет появились системы, созданные в соответствии с реляционной моделью. Язык SQL является по-настоящему современным; он применяется только к реляционной модели и ее производной – объектно-реляционной модели. Так что в этом месте книги остается сказать иерархической и сетевой моделям: «Приятно было познакомиться, а теперь – до свидания».

Новые системы управления базами данных, которые не являются реляционными, соответствуют, скорее всего, более новой, чем реляционная, объектной модели или гибридной объектно-реляционной модели.

Реляционная модель

Впервые реляционную модель баз данных сформулировал в 1970 году работавший в компании IBM доктор И.Ф. Кодд (

E. F. Codd), а примерно десятилетие спустя эта модель начала появляться в готовых продуктах. По иронии судьбы первую реляционную СУБД разработала не IBM. Такая честь выпала на долю маленькой компании-новичка, назвавшей свой продукт Oracle.

Базы данных, созданные на основе предыдущих моделей, были заменены реляционными, потому что не имели тex ценных свойств, которые и отличают реляционные базы от баз других типов. Вероятно, самым важным из этих свойств является то, что в реляционной базе данных можно менять структуру, не внося изменений в приложения. Такого не скажешь о приложениях, созданных на основе старых структур. Предположим, например, что в таблицу базы данных вы добавили один или несколько новых столбцов. В этом случае нет необходимости менять никакое из уже написанных приложений, которые будут продолжать обрабатывать эту таблицу, – только если вы не изменили столбцы, с которыми работают эти приложения.

Внимание:
Конечно, если вы удалили столбец, к которому обращается имеющееся приложение, то какая бы модель базы данных ни применялась, вы столкнетесь с трудностями. Один из лучших способов устроить аварийное завершение работы приложения базы данных – запросить у него такую информацию, которой нет в вашей базе данных

.

Почему реляционная модель лучше

В приложениях, работающих с СУБД, которые следуют иерархической или сетевой модели, структура базы данных «зашита» в само приложение. Это означает, что приложение зависит от определенной физической реализации базы данных. При добавлении в базу данных нового атрибута вам, чтобы привести свое приложение в соответствие с изменением базы, придется это приложение изменить, причем неважно, будет ли оно использовать новый атрибут.

У реляционных баз данных более гибкая структура. Приложения для таких баз поддерживать легче, чем те, что написаны для иерархических или сетевых баз данных. Эта гибкость структуры дает возможность получать такие комбинации данных, которые, возможно, еще не были нужны при проектировании базы данных.

Компоненты реляционной базы данных

Гибкость реляционных баз данных объясняется тем, что их данные находятся в таблицах, которые в значительной степени независимы друг от друга. В таблицу данные можно добавлять, удалять их из нее, вносить в них изменения и при этом не затрагивать данные из других таблиц – если только таблица не является родительской по отношению к этим другим таблицам. (Об отношениях родительских и дочерних таблиц рассказывается в главе 5, но там речь пойдет не о конфликте поколений.) В этом разделе будет показано из чего состоят таблицы и как они связаны с другими частями реляционной базы данных.

Нереляционные данные и базы данных NoSQL — Azure Architecture Center

• 08/11/2021
• Чтение занимает 11 мин

В этой статье

Нереляционная база данных — это база данных, в которой в отличие от большинства традиционных систем баз данных не используется табличная схема строк и столбцов. В этих базах данных применяется модель хранения, оптимизированная под конкретные требования типа хранимых данных. Например, данные могут храниться как простые пары «ключ — значение», документы JSON или граф, состоящий из ребер и вершин.

Все эти хранилища данных не используют реляционную модель. Кроме того, они, как правило, поддерживают определенные типы данных. Процесс запроса данных также специфический. Например, хранилища данных временных рядов рассчитаны на запросы к последовательностям данных, упорядоченных по времени, а хранилища данных графов — на анализ взвешенных связей между сущностями. Ни один из форматов не подходит в полней мере при выполнении задач управления данными о транзакциях.

Термин NoSQL применяется к хранилищам данных, которые не используют язык запросов SQL, а запрашивают данные с помощью других языков и конструкций. На практике NoSQL означает «нереляционная база данных», даже несмотря на то, что многие из этих баз данных под держивают запросы, совместимые с SQL. Однако базовая стратегия выполнения запросов SQL обычно значительно отличается от применяемой в системе управления реляционной базой данных (реляционная СУБД).

В разделах ниже описаны основные категории нереляционных баз данных или баз данных NoSQL.

Хранилища данных документов

Хранилище данных документов управляет набором значений именованных строковых полей и данных объекта в сущности, которая называется документом. Обычно данные в этих хранилищах содержатся в виде документов JSON. Каждое значение поля может представлять собой скалярный элемент, например число, или сложный объект, например список или коллекция типа «родитель — потомок». Данные в полях документа можно закодировать разными способами, например в формате XML, YAML, JSON, BSON, или хранить в виде обычного текста. Поля документов доступны системе управления хранилищем, что позволяет приложению выполнять запросы и применять фильтры, основанные на значениях этих полей.

Как правило, документ содержит все данные для сущности. Элементы, составляющие сущность, зависят от конкретного приложения. Например, сущность может содержать сведения о клиенте, заказе или их сочетание. Один документ может содержать сведения, которые в реляционной СУБД обычно распределяются по нескольким реляционным таблицам. Хранилище документов не требует, чтобы все документы имели одинаковую структуру. Такой свободный подход к форме обеспечивает большую гибкость. Например, приложения могут хранить в документах разные данные в соответствии с текущими требованиями компании.

Приложение может получать документы по ключу документа. Это уникальный идентификатор документа. Часто к нему применяется хэширование для равномерного распределения данных. Некоторые базы данных документов автоматически создают ключ документа. Другие позволяют указать атрибут документа, который будет использоваться в качестве ключа. Приложение также может запрашивать документы на основе значения одного или нескольких полей. Некоторые базы данных документов поддерживают индексирование, чтобы облегчить быстрый поиск документов по одному или нескольким индексированным полям.

Многие базы данных документов поддерживают обновления «на месте», то есть позволяют приложению изменять значения отдельных полей без перезаписи всего документа. Операции чтения и записи для нескольких полей в одном документе обычно являются атомарными.

Соответствующие службы Azure:

Столбчатые хранилища данных

Столбчатое хранилище данных или хранилище семейств столбцов упорядочивает данные по столбцам и строкам. Столбчатое хранилище данных в простейшей форме почти неотличимо от реляционной базы данных, по крайней мере организационно. Настоящее преимущество столбчатого хранилища данных заключается в способности денормализованно структурировать разреженные данные, что связано со столбцово-ориентированным методом хранения данных.

Столбчатое хранилище данных можно представить как набор табличных данных со строками и столбцами, в которых столбцы разделяются на определенные группы или семейства столбцов. Каждое семейство столбцов включает набор логически связанных столбцов, которые обычно извлекаются или управляются как единое целое. Другие данные, которые используются в других процессах, хранятся отдельно в других семействах столбцов. В семейство столбцов можно динамически добавить новые столбцы, а строки могут быть разреженными (то есть строки не обязаны иметь значение для каждого столбца).

На следующей диаграмме представлен пример таблицы с двумя семействами столбцов: Identity и Contact Info. Данные одной сущности имеют одинаковые ключи строк во всех семействах столбцов. Такая структура, в которой строки любого объекта в семействе столбцов могут динамически изменяться, определяет важное преимущество этой категории хранилищ. Семейства столбцов очень хорошо подходят для хранения данных с различными схемами.

В отличие от хранилища пар «ключ — значение» и баз данных документов, большинство столбчатых баз данных упорядочивают хранимые данные с помощью самих значений ключей, а не хэш-кодов от них. Ключ строки рассматривается как первичный индекс и обеспечивает доступ на основе определенного ключа или их диапазона. Некоторые реализации позволяют создавать вторичные индексы по определенным столбцам в семействе столбцов. Вторичные индексы позволяют получать данные по значениям столбцов, а не ключам строки.

Все столбцы одного семейства хранятся на диске в одном файле. Каждый файл содержит определенное число строк. При использовании больших наборов данных этот подход позволяет повысить производительность за счет снижения объема данных, которые необходимо считывать с диска, когда отправляется запрос на получение нескольких столбцов за раз.

Операции чтения и записи для строки обычно являются атомарными в пределах одного семейства столбцов, хотя некоторые реализации обеспечивают атомарность по всей строке, охватывающую несколько семейств столбцов.

Соответствующие службы Azure:

Хранилище пар «ключ — значение»

Хранилище пар «ключ — значение» по сути представляет собой большую хэш-таблицу. Каждое значение сопоставляется с уникальным ключом, и хранилище ключей использует этот ключ для хранения данных, применяя к нему некоторую функцию хэширования. Выбор функции хэширования должен обеспечить равномерное распределение хэшированных ключей по хранилищу данных.

Большинство хранилищ пар «ключ — значение» поддерживают только самые простые операции запроса, вставки и удаления. Чтобы частично или полностью изменить значение, приложение всегда перезаписывает существующее значение целиком. В большинстве реализаций атомарной операцией считается чтение или запись одного значения. Запись больших значений занимает относительно долгое время.

Приложение может хранить в наборе значений произвольные данные, но некоторые хранилища пар «ключ — значение» накладывают ограничения на максимальный размер значений. Программное обеспечение хранилища ничего не знает о значениях, которые в нем хранятся. Все сведения о схеме поддерживаются и применяются на уровне приложения. Эти значения по существу являются большими двоичными объектами, которые хранилище извлекает и сохраняет по соответствующему ключу.

Хранилища пар «ключ — значение» рассчитаны на приложения, выполняющие простые операции поиска на основе значения ключа или диапазона ключей, но не очень подходят для систем, которым нужно запрашивать данные из нескольких таблиц хранилищ пар «ключ — значение», например присоединенные данные в нескольких таблицах.

Кроме того, хранилища пар «ключ — значение» неудобны в сценариях, где могут выполняться запросы или фильтрация по значению, а не только по ключам. Например, с помощью реляционной базы данных можно найти запись, используя предложение WHERE для фильтрации неключевых столбцов, но в хранилищах «ключ-значение» обычно отсутствует возможность поиска в значениях, или, если они есть, требуется медленный Просмотр всех значений.

Одно хранилище пар «ключ — значение» очень легко масштабируется, поскольку позволяет удобно распределить данные среди нескольких узлов на разных компьютерах.

Соответствующие службы Azure:

Хранилища данных графов

Хранилища данных графов управляют сведениями двух типов: узлами и ребрами. Узлы в этом случае представляют сущности, а ребра определяют связи между ними. Узлы и грани имеют свойства, которые предоставляют сведения о конкретном узле или грани, примерно как столбцы в реляционной таблице. Грани могут иметь направление, указывающее на характер связи.

Хранилища данных графов позволяют приложениям эффективно выполнять запросы, которые проходят через сеть узлов и ребер, а также анализировать связи между сущностями. На схеме ниже представлены данные персонала организации, структурированные в виде графа. Сущностями здесь являются сотрудники и отделы, а грани определяют отношения подчинения и отдел, в котором работает каждый сотрудник. Стрелки на ребрах этого графа показывают направление связей.

Такая структура позволяет легко выполнять такие запросы, как «найти всех сотрудников, которые прямо или косвенно подчиняются Светлане» или «найти всех, кто работает в одном отделе с Дмитрием». Для больших диаграмм с большим количеством сущностей и связей можно быстро выполнять сложный анализ. Многие базы данных графов предоставляют язык запросов, который можно использовать для эффективного обхода сети связей.

Соответствующие службы Azure:

Хранилища данных временных рядов

Данными временных рядов называются наборы значений, которые упорядочены по времени. Соответственно хранилища данных временных рядов оптимизированы для хранения данных именно такого типа. Хранилища данных временных рядов должны поддерживать очень большое число операций записи, так как обычно в них в режиме реального времени собирается большой объем данных из большого количества источников. Эти хранилища также хорошо подходят для хранения данных телеметрии. Например, для сбора данных от датчиков Интернета вещей или счетчиков в приложениях или системах. Обновления в таких базах данных выполняются редко, а удаление чаще всего является массовой операцией.

Размер отдельных записей в базе данных временных рядов обычно невелик, но их очень много, а значит общий размер данных быстро увеличивается. Хранилища данных временных рядов также обрабатывают данные, полученные вне очереди или несвоевременно, автоматически индексируют точки данных и оптимизируют запросы, полученные в течение определенного промежутка времени. Эта последняя возможность позволяет быстро выполнять запросы к миллионам точек данных и нескольким потокам данных, что, в свою очередь, обеспечивает поддержку визуализации временных рядов (стандартный способ потребления данных временных рядов).

Дополнительные сведения см. в статье Решения для временных рядов.

Соответствующие службы Azure:

Хранилище данных объектов

Хранилища данных объектов оптимизированы для хранения и извлечения больших двоичных объектов, например изображений, текстовых файлов, видео- и аудиопотоков, объектов данных и документов приложений большого размера, образы дисков виртуальных машин. Объект состоит из сохраненных данных, метаданных и уникального идентификатора доступа к объекту. Хранилища объектов поддерживают отдельные большие файлы, а также позволяют управлять всеми файлами за счет внушительного общего объема хранилища.

Некоторые хранилища данных объектов реплицируют определенный большой двоичный объект между несколькими узлами кластера, что обеспечивает быстрое параллельное чтение. Это, в свою очередь, позволяет реализовать масштабируемую архитектуру запроса данных, хранящихся в больших файлах, так как несколько процессов, обычно выполняющихся на разных серверах, могут одновременно запрашивать большие файлы данных.

Часто хранилища данных объектов используют как сетевые общие папки. Доступ к файлам, хранящимся в этих папках, можно получить через компьютерную сеть с использованием стандартных сетевых протоколов, например SMB. Учитывая соответствующие механизмы обеспечения безопасности и параллельного управления доступом, совместное использование данных позволяет распределенным службам обеспечить высокую масштабируемость доступа к данным для базовых операций низкого уровня, таких как простые запросы на чтение и запись.

Соответствующие службы Azure:

Хранилища данных внешних индексов

Хранилища данных внешних индексов позволяют искать информацию, содержащуюся в других хранилищах данных и службах. Внешний индекс выступает в роли вторичного индекса любого хранилища данных. Кроме того, с его помощью можно индексировать большие объемы данных и предоставлять доступ к этим индексам почти в реальном времени.

Например, в файловой системе могут храниться текстовые файлы. По пути файл можно найти быстро, но поиск на основе содержимого выполняется медленно, так как сканируются все файлы. Внешний индекс позволяет создавать вторичные индексы, а затем быстро искать путь к файлам, соответствующим заданным условиям. Рассмотрим еще один пример использования внешнего индекса. Предположим, что хранилища пар «ключ — значение» поддерживают индексирование только по ключу. Вы можете создать вторичный индекс на основе значений данных и быстро найти ключ, однозначно определяющий каждый соответствующий элемент.

Индексы создаются в процессе индексирования, который может выполняться по модели извлечения, то есть по требованию хранилища данных, или по модели передачи, то есть по команде из кода приложения. В некоторых системах поддерживаются многомерные индексы и полнотекстовый поиск по большим объемам текстовых данных.

Хранилища данных внешнего индекса часто используются для поддержки полнотекстового поиска. В этих случаях поддерживается точный или нечеткий поиск. Нечеткий поиск находит документы, которые соответствуют набору условий, и вычисляет для них коэффициент совпадения с этим набором. Некоторые внешние индексы также поддерживают лингвистический анализ, который возвращает соответствия с учетом синонимов, категорий (например, при поиске по запросу «собаки» соответствием считается «питомцы») и морфологии (например, при поиске по запросу «бег» соответствием считается «бегущий»).

Соответствующие службы Azure:

Стандартные требования

Часто архитектура нереляционных хранилищ данных отличается от архитектуры реляционных баз данных. В частности, они обычно не имеют фиксированной схемы. а также не поддерживают транзакции или ограничивают их область. Из соображений масштабируемости они обычно не включают вторичные индексы.

В таблице ниже приведено сравнение требований каждого нереляционного хранилища данных.

Требование	Хранилище данных документов	Столбчатое хранилище данных	Хранилище данных пар «ключ — значение»	Хранилище данных графов
Нормализация	Денормализированные данные	Денормализированные данные	Денормализированные данные	Нормализированные данные
схема	Схема при чтении	Семейства столбцов, определенные при записи, схема столбца при чтении	Схема при чтении	Схема при чтении
Согласованность (между параллельными транзакциями)	Настраиваемый уровень согласованности, гарантии на уровне документа	Гарантии на уровне семейства столбцов	Гарантии на уровне ключей	Гарантии на уровне графа
Атомарность (область транзакции)	Коллекция	Таблица	Таблица	График
Стратегия блокировки	Оптимистичная (без блокировки)	Пессимистичная (блокировка строк)	Оптимистичная (ETag)
Шаблон доступа	Прямой доступ	Статистические выражения на основе данных большого формата	Прямой доступ	Прямой доступ
Индексация	Первичный и вторичные индексы	Первичный и вторичные индексы	Только первичный индекс	Первичный и вторичные индексы
Форма представления данных	Документ	Таблица с семействами столбцов	Ключ и значение	Граф с ребрами и вершинами
разреженные;	Да	Да	Да	Нет
Масштабность (большое количество столбцов и атрибутов)	Да	Да	Нет	Нет
Размер данных	От малого (КБ) до среднего (несколько МБ)	От среднего (МБ) до большого (несколько ГБ)	Небольшой (КБ)	Небольшой (КБ)
Общий максимальный масштаб	Очень большой (ПБ)	Очень большой (ПБ)	Очень большой (ПБ)	Большой (ТБ)

Требование	Данные временных рядов	Хранилище данных объектов	Хранилище данных внешних индексов
Нормализация	Нормализированные данные	Денормализированные данные	Денормализированные данные
схема	Схема при чтении	Схема при чтении	Схема при записи
Согласованность (между параллельными транзакциями)	Н/Д	Н/Д	Н/Д
Атомарность (область транзакции)	Н/Д	Объект	Н/Д
Стратегия блокировки	Н/Д	Пессимистичная (блокировка больших двоичных объектов)	Н/Д
Шаблон доступа	Прямой доступ и агрегирование	Последовательный доступ	Прямой доступ
Индексация	Первичный и вторичные индексы	Только первичный индекс	Н/Д
Форма представления данных	Таблица	Большой двоичный объект и метаданные	Документ
разреженные;	нет	Недоступно	Нет
Масштабность (большое количество столбцов и атрибутов)	Нет	Да	Да
Размер данных	Небольшой (КБ)	От большого (ГБ) до очень большого (ТБ)	Небольшой (КБ)
Общий максимальный масштаб	Большой (несколько ТБ)	Очень большой (ПБ)	Большой (несколько ТБ)

Лучшие книги по базам данных для начинающих – список литературы по БД

Просмотров 13.7k. Обновлено 04.08.2020

Что почитать для изучения баз данных (проектирование, администрирование)? Собрали лучшие книги по базам данных для начинающих на русском языке.

«Введение в системы баз данных» К. Дж. Дейт

Одна из фундаментальных книг, пережившая уже 8 изданий. Пользуется большим уважением в среде преподавателей SQL.

Кристофер Дж. Дейт выпустил эту книгу в 1975 году, на русском она впервые появилась в 1980-м году. Считается, что второе издание «Введения в системы баз данных» заложило терминологическую базу в области реляционных баз данных.

Прекрасно подходит для изучения баз данных с нуля, поскольку написано понятным языком, от простого к сложному.

В профессиональной среде считается одной из обязательных к прочтению. Своего рода библия SQL.

В России выпускается издательствами «Вильямс» и «Диалектика».

«MySQL по максимуму» Бэрон Шварц, Вадим Ткаченко, Петр Зайцев

Один из бестселлеров издательства O’Reilly, который подойдет тем читателям, которые уже знакомы с теорией баз данных, имеют опыт работы и переходят непосредственно к объяснению практических примеров. Однако в книге есть теоретические моменты, например, глава, посвященная описанию архитектуры MySQL.

Слоган этой серии книг «написано экспертами для экспертов», то есть в ней объясняются сложные кейсы, даются продвинутые способы оптимизации параметров настройки сервера, репликации, резервного копирования и восстановления. Отдельная глава издания посвещена проблемам применения MySQL в облаке.

«Семь баз данных за семь недель» Джим Р. Уилсон, Эрик Редмонд

Эта книга введение в современные базы данных и их идеологию. Всего здесь описано семь баз данных с открытым исходным кодом: PostgreSQL, Redis, Riak, CouchDB, MongoDB, HBase, и Neo4J.

Эта книга совсем не руководство по установке, здесь есть место и отвлеченной информации, которая тем не менее помогает понять архитектуру и назначение каждой из них.

Для экспресс-курса это довольно подробное описание каждой базы данных, их сильных и слабых сторон и практический материал, который позволит вам самостоятельно подобрать оптимальную БД.

Книга подойдет для программистов, системных администраторов всех уровней подготовки.

В конце каждого дня, посвященного отдельному виду баз данных, есть выводы и домашнее задание, которое поможет закрепить изученный материал.

«Потоковая обработка данных» Эндрю Дж. Пселтис

Книга, вышедшая в издательстве ДМК-Пресс, совмещает в себе отличный теоретический материал и описания задач со способами их решения.

Подходит широкому кругу читателей, которые хотят научиться эффективной работе с потоками данных. Наиболее полезной книга будет для разработчиков, которые занимаются проектами, связанными с реляционными базами данных.

После изучения каждой главы размещается краткое резюме и примеры из практики.

«PostgreSQL. Основы языка SQL» Евгений Моргунов

По своей форме это учебно-практическое пособие, которое подойдет студентам и работникам, которым необходимо наработать базу по созданию рабочей среды и изучить основные операции изменения данных.

Сам автор Евгений Павлович Моргунов к.т.н и доцент кафедры Сибирского государственного университета науки и технологий советует изучать его пособие на практике. После небольшого теоретического экскурса идет большое количество практических примеров, показывающих основные возможности SQL.

В книгу включены не только классический SQL-92, но и новшества PostgreSQL (до версии 9.6).

Подходит как для самостоятельного изучения, так и под руководством преподавателя.

«Базы данных» Томас Коннолли, Каролин Бегг

Подробное справочное руководство по проектированию и реализации баз данных для программистов. Содержит описание особенностей разработки приложений баз данных для web. Достаточное место в книге посвящено и описанию хранилищ данных и OLAP.

Книга «Базы данных» Коннолли и Бегг выдержала уже три издания. Она завоевала популярность и в России, по продажам занимает 6-е место в рейтинге читателей в категории книг по базам данных.

Подходит для широкого круга читателей. Книгу можно использовать для самостоятельного изучения, обучения под руководством преподавателя, а также благодаря простому языку и методичности изложения ее могут использовать преподаватели для составления конспектов лекций и подготовке к лекциям.

«MongoDB в действии» Кайл Бэнкер

Книга Кайла Бэнкера — это введение в документо-ориентированную базу данных MongoDB. Она подойдет не только для разработчика, довольно много полезной информации найдет в ней и системный администратор. Подойдет для знакомства с данной базой данных. Автор подробно останавливается на вопросах создания хранилища базы данных в облаке. А также посвятил несколько глав углубленному описанию функционала MongoDB, в том числе репликации, автосегментирования и развертывания.

В России книга вышла в 2012 году в издательстве «ДМК Пресс». Несмотря на давний год выпуска, информация по базовым принципам работы с MongoDB не потеряла своей актуальности.

«MySQL. Сборник рецептов» Поль Дюбуа

Каждый пользователь MySQL вне зависимости от уровня подготовки найдет в этой книге Поля Дюбуа интересные для себя задачи. Сборник рецептов — это по сути сборник задач разной степени сложности, которые обычно встают перед разработчикам. Каждый рецепт содержит небольшой кусочек кода, написанного на языках Perl, Python, Java и PHP, который решит проблему и, что очень удобно, его можно вставить прямо в приложение.

Книга вышла в 2007 году в издательстве Символ-плюс. К сожалению, пока не было ее новых переизданий, в книге есть информация, которая уже морально устарела. Поэтому в случае решения задач следует дополнительно уточнять актуальность информации.

«Системы баз данных» Гектор Гарсиа-Молина, Джеффри Ульман, Дженнифер Уидом

Книга Джеффри Ульмана и его коллег по Стэнфордскому университету написана в форме учебного справочного пособия по проектированию и сопровождению современных систем баз данных.

В понятном и наглядном виде в книге в первой ее части собран проработанный материал по современным технологиям баз данных по стандартам SQL-99, SQL/PSM, JDBC, ODL, XML, SQL/CLI.

Во второй части книги рассмотрены задачи и различные подходы к их решению на практике.

По сравнению с аналогичными изданиями книгу отличает глубокое и широкое освещение проблематики SQL.

Книга вышла в 2017 году в издательстве «Вильямс».

«Секреты Oracle SQL» Санжей Мишра, Алан Бьюли

Практическое пособие по Oracle для тех, у кого уже есть базовые навыки работы с базой данных. На примере Oracle8i и Oracle9i авторы объясняют как эффективно применять средства SQL.

Подойдет для углубленного самостоятельного изучения инструментария: подзапросов, слияний, сложные группирующие функции, DECODE и CAS в запросах SQL и многое другое. Также в издании авторы подробно останавливаются на аналитических функциях SQL.

Книга «Секреты Oracle SQL» вышла в 2006 в издательстве «Символ-Плюс».

Делитесь мнениями и хорошими книгами по базам данных не попавшими в эту подборку в комментариях!

Нормализация баз данных – что это такое и зачем нормализовать базу данных? | Info-Comp.ru

Приветствую всех посетителей сайта Info-Comp.ru! Сегодня мы с Вами поговорим о нормализации базы данных, узнаем, что это такое, какие нормальные формы базы данных существуют и зачем вообще проводить нормализацию базы данных.

Постоянные посетители данного сайта знают, что я здесь публикую достаточно много различных материалов, связанных с языком SQL и системами управления базами данных, однако статей, связанных с теорией баз данных, на текущий момент, к сожалению, нет, поэтому я решил это исправить, и начать цикл статей, посвященных теории баз данных.

Начну я с нормализации баз данных. В этом материале мы поговорим в целом о процессе нормализации, узнаем, зачем проводить нормализацию базы данных, что такое нормальная форма базы данных, а также какие нормальные формы существуют. В следующих материалах я подробно и с примерами расскажу про каждую нормальную форму.

Реляционная база данных

В целом под базой данных можно понимать любой набор информации, которую можно найти в этой базе данных и воспользоваться ей, однако если говорить в контексте SQL, то речь будет идти, конечно, о реляционных базах данных, а что же это такое?

Реляционная база данных – это упорядоченная информация, связанная между собой определёнными отношениями.

Логически такая база данных представлена в виде таблиц, в которых и лежит вся эта информация.

Примечание! Если Вас интересует язык SQL, рекомендую пройти мой онлайн-курс по основам SQL, который ориентирован на изучение SQL как стандарта, таким образом, Вы сможете работать в любой системе управления базами данных. Курс включает много практики: онлайн-тестирование, задания и многое другое.

Нормализация баз данных

В реляционных базах данных есть такое понятия, как «Нормализация».

Нормализация – это процесс удаления избыточных данных.

Также нормализацию можно рассматривать и с позиции проектирования базы данных, в таком случае мы можем сформулировать определение нормализации следующим образом.

Нормализация – это метод проектирования базы данных, который позволяет привести базу данных к минимальной избыточности.

Избыточность устраняется, как правило, за счёт декомпозиции отношений (таблиц), т.е. разбиения одной таблицы на несколько.

Зачем нормализовать базу данных?

У Вас может возникнуть вопрос – а зачем вообще нормализовать базу данных и бороться с этой избыточностью?

Дело в том, что избыточность данных создает предпосылки для появления различных аномалий, снижает производительность, и делает управление данными не гибким и не очень удобным. Отсюда можно сделать вывод, что нормализация нужна для:

• Устранения аномалий
• Повышения производительности
• Повышения удобства управления данными

Теперь давайте поговорим о самой избыточности данных, что же это такое.

Избыточность данных – это когда одни и те же данные хранятся в базе в нескольких местах, именно это и приводит к аномалиям.

Так как в этом случае необходимо добавлять, изменять или удалять одни и те же данные в нескольких местах. Например, если не выполнить операцию в каком-нибудь одном месте, то возникает ситуация, когда одни данные не соответствуют вроде как точно таким же данным в другом месте.

Давайте рассмотрим пример. Допустим, у нас есть следующая таблица, она хранит информацию о предметах мебели, в частности наименование предмета и материал, из которого изготовлен этот предмет.

Идентификатор предмета	Наименование предмета	Материал
1	Стул	Металл
2	Стол	Массив дерева
3	Кровать	ЛДСП
4	Шкаф	Массив дерева
5	Комод	ЛДСП

А теперь допустим, что у нас возникла необходимость подкорректировать название материала, вместо «Массив дерева» нужно написать «Натуральное дерево», и чтобы это сделать нам необходимо внести изменения сразу в несколько строк, так как предметов, изготовленных из массива дерева, несколько, а именно 2: стол и шкаф.

А теперь представьте, что по каким-то причинам мы внесли изменения только в одну строку, в итоге в нашей таблице будет и «Массив дерева», и «Натуральное дерево».

Идентификатор предмета	Наименование предмета	Материал
1	Стул	Металл
2	Стол	Натуральное дерево
3	Кровать	ЛДСП
4	Шкаф	Массив дерева
5	Комод	ЛДСП

Какое из этих названий будет правильным? А если представить, что мы можем внести еще какое-то новое значение при добавлении новых записей, например, просто «Дерево».

В этом случае в нашей таблице в скором времени будет и «Массив дерева», и «Натуральное дерево», и просто «Дерево», и вообще, что угодно, ведь это просто текст.

Идентификатор предмета	Наименование предмета	Материал
1	Стул	Металл
2	Стол	Натуральное дерево
3	Кровать	ЛДСП
4	Шкаф	Массив дерева
5	Комод	ЛДСП
6	Тумба	Дерево

Однако по своей сути это один и тот же материал, мы просто решили или подкорректировать его название, или ошиблись при добавлении новой записи. Это и есть аномалия, когда одни данные в одном месте не соответствуют вроде как точно таким же данным в другом месте. Это всего лишь один вид аномалии, однако в процессе добавления, изменения и удаления данных может возникать много других противоречивых ситуаций, т.е. аномалий.

При этом, обязательно стоит отметить, что в нашей таблице всего 5 записей, а теперь представьте, что их миллион!

Заметка! Как создать таблицу в PostgreSQL с помощью pgAdmin 4.

Именно поэтому мы должны устранять избыточность данных в базе, т.е. проводить так называемую нормализацию базы данных.

В данном конкретном случае мы должны название материала, из которого изготовлены предметы мебели, вынести в отдельную таблицу, а в таблице с предметами сделать всего лишь ссылку на нужный материал, тем самым, соотнеся эту ссылку с исходной записью, мы будем понимать, из какого материала сделан тот или иной предмет.

Предметы мебели.

Идентификатор предмета	Наименование предмета	Идентификатор материала
1	Стул	2
2	Стол	1
3	Кровать	3
4	Шкаф	1
5	Комод	3

Материалы, из которых изготовлены предметы мебели.

Идентификатор материала	Материал
1	Массив дерева
2	Металл
3	ЛДСП

В этом случае когда нам потребуется изменить название материала, мы будем вносить изменение только в одном месте, т.е. править только одну строку.

Таким образом, представляя материалы в виде отдельной сущности и создавая для нее отдельную таблицу, мы устраняем описанную выше аномалию.

Другими словами, каждая сущность должна храниться отдельно, а в случае необходимости использования этой сущности в другой таблице на нее делается всего лишь ссылка, т.е. выстраивается связь.

Нормальные формы базы данных

В целом процесс нормализации базы данных выглядит следующим образом: мы, следуя определённым правилам и соблюдая определенные требования, проектируем таблицы в базе данных.

При этом все эти правила и требования можно сгруппировать в несколько наборов, и если спроектировать базу данных с соблюдением всех правил и требований, которые включаются в тот или иной набор, то база данных будет находиться в определённом состоянии, т.е. форме, и такая форма называется нормальная форма базы данных.

Иными словами, следуя определённым правилам и соблюдая определенные требования мы приводим базу данных к определенной нормальной форме.

Нормальная форма базы данных – это набор правил и критериев, которым должна отвечать база данных.

Каждая следующая нормальная форма содержит более строгие правила и критерии, тем самым приводя базу данных к определённой нормальной форме мы устраняем определённый набор аномалий.

Отсюда можно сделать вывод, что чем выше нормальная форма, тем меньше аномалий в базе будет.

Процесс нормализации – это последовательный процесс приведения базы данных к эталонному виду, т.е. переход от одной нормальной формы к следующей.

Иными словами, процесс перехода от одной нормальной формы к следующей – это усовершенствование базы данных. Так как если база данных находится в какой-то определённой нормальной форме – это означает, что в базе данных отсутствует определенный вид аномалий.

Существует 5 основных нормальных форм базы данных:

• Первая нормальная форма (1NF)
• Вторая нормальная форма (2NF)
• Третья нормальная форма (3NF)
• Четвертая нормальная форма (4NF)
• Пятая нормальная форма (5NF)

Однако выделяют еще дополнительные нормальные формы:

• Ненормализованная форма или нулевая нормальная форма (UNF)
• Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF)
• Доменно-ключевая нормальная форма (DKNF)
• Шестая нормальная форма (6NF)

Заметка! Установка и настройка PostgreSQL на Windows 10.

Если объединить оба этих списка и упорядочить нормальные формы от менее нормализованной до самой нормализованной, т.е. начиная с формы, при которой база данных по своей сути не является нормализованной, и заканчивая самой строгой нормальной формой, то мы получим следующий перечень:

1. Ненормализованная форма или нулевая нормальная форма (UNF)
2. Первая нормальная форма (1NF)
3. Вторая нормальная форма (2NF)
4. Третья нормальная форма (3NF)
5. Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF)
6. Четвертая нормальная форма (4NF)
7. Пятая нормальная форма (5NF)
8. Доменно-ключевая нормальная форма (DKNF)
9. Шестая нормальная форма (6NF)

База данных считается нормализованной, если она находится как минимум в третьей нормальной форме (3NF).

В реальном мире нормализация до третьей нормальной формы (3NF) является обычной, стандартной практикой, так как 3NF устраняет достаточное количество аномалий, при этом производительность базы данных, а также удобство ее использования не снижается, что нельзя сказать о всех последующих формах.

Ситуации, при которых требуется нормализовать базу данных до четвертой нормальной формы (4NF), в реальном мире встречаются достаточно редко.

Заметка! Если Вас интересует язык SQL, рекомендую почитать мою книгу «SQL код», которая ориентирована на изучение SQL как стандарта, после прочтения книги Вы сможете писать SQL запросы в любой системе управления базами данных.

Если говорить о всех последующих нормальных формах (5NF, DKNF, 6NF), то в реальной жизни трудно даже представить ситуации, при которых потребуется нормализовать базу данных до этих форм.

Иными словами, 5NF, DKNF, 6NF – это в большей степени теоретические нормальные формы, немного отстраненные от реального мира.

Стоит отметить, что приведение базы данных к какой-то конкретной нормальной форме, обязательно требует, чтобы эта база данных уже находилась в предыдущей нормальной форме. Другими словами, если Вы хотите нормализовать базу данных до третьей нормальной формы, то база уже должна находиться во второй нормальной форме, т.е. нельзя нормализовать базу данных до третьей формы, если она еще не нормализована до второй.

Описание нормальных форм базы данных

В следующих статьях представлено подробное описание каждой нормальной формы и приведены примеры.

1. Ненормализованная форма или нулевая нормальная форма (UNF)
2. Первая нормальная форма (1NF)
3. Вторая нормальная форма (2NF)
4. Третья нормальная форма (3NF)
5. Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF)
6. Четвертая нормальная форма (4NF)
7. Пятая нормальная форма (5NF)
8. Доменно-ключевая нормальная форма (DKNF)
9. Шестая нормальная форма (6NF)

Опрос. Какой операционной системой Вы пользуетесь?

На сегодня это все, надеюсь, материал был Вам полезен и интересен, пока!

Нравится148Не нравится6

Что такое индексы базы данных (для начинающих)? — IM-Cloud.ru

Многие слышали о том, что индексы в базах данных это весьма полезная штука. Но, одно дело слышать, а другое представлять себе их устройство хотя бы на базовом уровне. Поэтому в рамках данной статьи для начинающих, я рассмотрю этот вопрос, применяя простые и понятные каждому выражения и аналогии из жизни.

 

Что такое индекс базы данных и зачем он нужен?

Чтобы понять зачем нужны индексы в базе данных и что он собой представляет, сейчас рассмотрим простой пример.

Представьте себе, что у вас есть полочка для книг. При этом изначально эта полочка с книгами пуста. Книги вам то приносят, то уносят, то делают в них какие-то корректировки (к примеру, мемуары или может быть черновики) и тому подобное.

Так как полочка маленькая, то вы как-то не особо задумывались о какой-либо системе классификации, а просто вставляете книги в любые пустые места.

Каждый раз когда-то вам или кому-то необходимо найти определенную книгу, возникает необходимость просматривать все книги с самого начала полочки до первой попавшейся (если нужна только одна книга) или полностью все (если нужно собрать все копии). В принципе, для одной полочки это весьма необременительно.

Теперь, представьте себе, что речь идет не об одной полочке, а об огромном помещении, где находятся тысячи книг.

Тут-то вы и начинаете задумываться о том, что неплохо бы ввести какую-то систему классификации, например, по названию книги. Конечно, полностью сортировать все эти тысячи книг в алфавитном порядке вы не собираетесь, плюс с этим возникло бы куча других вопросов (как добавить книгу в уже заполненную полку и прочие).

Поэтому вы поступаете проще, вы берете каталог, где возможно добавлять листочки. При этом каждую страницу выделяете только под одно название книги, а сами страницы располагаете в каталоге в порядке возрастания названий. Содержание этих страниц весьма просто — вы записываете в каком стеллаже, на какой полке и какой по счету является книга. Если книг несколько, то строчек в этой странице становится несколько.

Таким образом, чтобы найти одну или все нужные книги по названию, вам достаточно открыть этот каталог и быстро пролестнуть до нужной страницы, а затем пройтись по всем указанным стеллажам. При этом для упрощения, вы так же можете первые буквы названий так же индексировать. То есть добавляете наклейку на каждую первую страницу с указанной буквой (таким образом можете сразу перейти, например, к букве «Р», не пролистывая все названия до нее).

Конечно, для поддержки такой системы требуется дополнительное время, но все же оно существенно меньше, чем попытка найти вслепую книгу из тысячи (пара минут против нескольких часов и более).

Так вот, в данном примере, если переносить это в базу данных:

Помещение — это таблица в базе данных. Если чуть проще, то любое скопище однотипных данных (тех же книг), по сути, представляет собой таблицу.

Поиск книги — это sql-запросы получения данных. При этом важно отметить, что сами по себе они не меняются. То есть вам как нужно было найти «Термодинамику», так и осталось нужным найти «Термодинамику». Другое дело, как вы будете это осуществлять — прочесывая тысячи книг или открыв каталог.

Каталог — это и есть упрощенный вариант индекса в базе данных. То есть, индекс это набор дополнительных данных, записанных в удобном виде, который позволяет существенно быстрее осуществлять поиск, хоть и требующий дополнительных усилий для поддерживания его актуальности.

Имя книги (страничка) — это ключ в индексе. То уникальное значение, которое может ссылаться как на одну какую-то запись, так и на несколько. Стоит отметить, что даже если записей для каждого значения будет несколько, это все равно быстрее, чем полный перебор всех данных.

Если суммировать, то можно увидеть, что наличие индекса может быть весьма выгодным. Например, для одной домашней полочки с десятком книг — индекс в общем-то не сильно нужен, а вот когда речь заходит о более больших объемах, то индекс будет весьма полезным.

Так же можно заметить, что добавление индекса не требует того, чтобы сами sql-запросы были переписаны, так как последние являются лишь выражением на упрощенном языке для базы данных. Если продолжить аналогию, то это как попросить кого-то найти вам «Флора и фауна». При этом каким образом и сколько этот кто-то будет искать книгу, будет решать сам этот человек. В данном примере «найти книгу» — это sql-запрос, а этот «кто-то» это база данных.

 

Какие бывают индексы?

Вообще, в зависимости от типов баз данных, индексы могут быть очень разными и реализоваться за счет специфических математических механизмов. Но, наиболее частым является древовидный индекс, так как поддерживать такой индекс относительно просто и максимальная скорость поиска в нем составляет логарифм по числу максимального количества дочерних узлом от общего количества записей (плюс минус некоторые технические моменты).

Немного поясню.

Дерево (древовидный индекс) — это специального вида структура, у которой есть корневая вершина и у каждого узла может быть несколько дочерних узлов. При этом каждый узел встречается только один раз и может иметь всего один родительский узел. Выглядит это так:

Как видите, очень похоже на перевернутое обычное зеленое дерево, у которого ветки растут не вверх, а вниз.

Максимальное количество дочерних узлов, как вероятно уже догадались по картинке, это то количество дочерних узлов, больше которого у одного узла не может быть.

Теперь поясню откуда берется логарифм. Дело в том, что дерево обычно заполняется по определенным правилам. К примеру, если у узла максимально может быть всего два дочерних узла (так называемое бинарное дерево), то обычно левый дочерний узел имеет значение меньше текущего, а правый большее значение. Поэтому если вам нужно найти, например, число 30 в дереве с рисунка чуть выше, то вам понадобится всего 4 сравнения (40 — 25 — 32 — 30). Именно из-за этой особенности поиска и берется логарифм (так как каждое сравнение сокращает количество проверяемых элементов в два раза). При этом обычно значение логарифма округляют в большую сторону.

Так же отмечу, что такая скорость достигается за счет того, что дерево строится специальным образом, чтобы не возникало таких ситуаций, как на картинке ниже, где максимальная скорость поиска будет сравнима с простым перебором всех записей.

Как видите, чтобы здесь найти запись с ключом «3» понадобится 4 сравнения (40 — 25 — 10 — 3), хотя всего записей 5.

Практически во всех базах данных, существует деление по уникальности:

Уникальный индекс — это такой индекс, у которого все значения встречаются только один раз. Проводя аналогию, когда каждая книга присутствует только в одном экземпляре и никогда названия книг не совпадают.

Неуникальный индекс — это такой индекс, у которого значения могут повторяться. Проводя аналогию, существуют книги с одними и теми же названиями, но разными авторами, или же просто встречаются копии.

Важно отметить, что если для таблицы создается уникальный индекс, то это означает, что при попытке добавить запись со значением, которое уже встречалось, или же изменить значение какой-то записи на существующее, то база данных не позволит сделать такое действие и будет ругаться (выдавать ошибки). В случае же с неуникальным индексом таких проблем нет.

Так же стоит знать, что индексы делятся по количеству входящих в них полей:

Обычные индексы — состоят из одного поля. Здесь, вероятно, все понятно. Обычный каталог страничек.

Составные индексы — строятся по нескольким полям, при этом расположение полей является важным.

Чуть подробнее про составные индексы. Рассмотрим аналогию с теми же книгами. До этого индекс строился только по названию. Теперь же представим, что книги с одинаковыми названиями часто встречаются. В такой ситуации, легко может получится, что страничка каталога будет состоять из координат сотен книг (десятки авторов и у каждого по десять копий). Бегать их всех проверять — так же немалое количество времени. Поэтому вместо того, чтобы страничка просто перечисляла все местонахождения книг, можно сделать так, чтобы странички с именами книг указывали на дополнительные каталоги, где аналогичным образом проиндексированы авторы.

Немного упрощая, поиск будет выглядит примерно так.

1. Вначале вы ищите в каталоге с именами необходимую страничку с названием.

2. Затем в этой страничке смотрите, где находится соответствующий каталог с авторами.

3. Берете этот каталог и уже в нем находите страничку, где указано месторасположение всех книг с этим автором и названием.

При этом важно понимать, что для каждого названия будет создаваться собственный каталог авторов. То есть в обратном порядке, к сожалению, поиск не осуществить. Если же требуется поиск вначале по автору, а уже затем по названиям книг, то необходимо создавать отдельный составной каталог (составной индекс).

Существуют и другие моменты, но чаще всего достаточно знать хотя бы эти базовые знания.

 

Postgresql, Mysql, mongodb, cassandra, redis

Я проходил курс по реляционным СУБД на Otus с первым потоком, как только этот курс появился, осенью 2018 года.

В первую очередь меня интересовали новинки MySQL 8 — практика использования CTE и оконных функций. Это всё, конечно, можно было бы изучить самостоятельно по документации и на примерах из статей и блогов, но лично мне нравится формат курсов, некая выстроенная программа и возможность задать вопрос преподавателю.

На деле, сейчас, после окончания курса, вижу, что основную ценность я получил не от прикладных занятий по SQL, а по более фундаментальным темам, как устроены различные СУБД и как они работают «под капотом». Наконец систематизировал свои значения и улучшил понимание того, что такое buffer pool и write ahead log и как их настраивать. Узнал про утилиты анализа и настройки параметров СУБД.

Иными словами, раньше я был знаком со многими функциями и параметрами СУБД лишь поверхностно, на уровне магии «делай так», теперь есть некий более основательный уровень понимания, который помогает мне в работе.

А те лекции по SQL (в частности, по CTE и оконным функциям) оставили смазанные впечатления. Разобраться и погрузиться удалось только после изучения дополнительных материалов, т. е. записываться на курсы только ради прокачки SQL было и не нужно.

Отдельно отмечу семинары, где студенты, том числе и я, показывали свои работы, обозначали проблемы и решения, а другие участники семинара задавали вопросы или предлагали свои варианты и идеи — это была очень мотивирующая часть обучения. А если использовать не учебную схему, а свою, из реального рабочего проекта, то получается двойная практическая польза.

В рамках почти всего курса используются четыре СУБД: Oracle, MS SQL, PostgreSQL, MySQL и в конце пара занятий по NoSQL. В некоторых ДЗ была постановкой задачи: делать на СУБД, с которой раньше не работал. Это хорошо расширяет кругозор и не даёт расслабиться. Впрочем, я позволил себе «расслабиться» и сфокусировался на MySQL, т.к. работал над реальным проектом, который бежит поверх MySQL.

Основной преподаватель Алексей Цыкунов — отлично излагает материал и сразу видно, что за плечами серьёзный опыт, вызывает большой кредит доверия. Рекомендую посмотреть какой-нибудь открытый урок или день открытых дверей на канале Otus на YouTube, что я сам и сделал перед записью на курс.

Кроме него лекции проводили ещё несколько человек и, справедливости ради, некоторые были откровенно неудачные лекторы. После лекции можно оставить отзыв через специальную форму, старался по свежим ощущениям обозначить все плюсы и минусы – надеюсь, это помогло сделать курс лучше для следующих потоков.

Иногда попадались число случайные бонусы, например, на одном из занятий преподаватель скинул PDF файл «Microsoft Dynamics AX: Обзор модели данных» — документ от 2009 года по версии 4.0, т.е. достаточно старый, но я прочитал запоем — для моих текущих задач было очень актуально и познавательно, хоть я и не работаю с Microsoft Dynamics. Эта тема не являлась частью программы курса, просто удачное для меня совпадение.

В итоге рекомендую курс Реляционные СУБД для понимания, как эти СУБД работают, и для продуктивной работы над собственным проектом в рамках ДЗ и семинаров, где можно получить ценные советы и обсудить различные идеи. Если своего рабочего проекта нет, то в домашних заданиях будут предложены варианты, но на мой взгляд интереснее совершенствовать свою реальную базу.

история, виды, примеры, применение Big Data

NoSQL – это подход к реализации масштабируемого хранилища (базы) информации с гибкой моделью данных, отличающийся от классических реляционных СУБД. В нереляционных базах проблемы масштабируемости (scalability) и доступности (availability), важные для Big Data, решаются за счёт атомарности (atomicity) и согласованности данных (consistency) [1].

Зачем нужны нереляционные базы данных в Big Data: история появления и развития

NoSQL-базы оптимизированы для приложений, которые должны быстро, с низкой временной задержкой (low latency) обрабатывать большой объем данных с разной структурой [2]. Таким образом, нереляционные хранилища непосредственно ориентированы на Big Data. Однако, идея баз данных такого типа зародилась гораздо раньше термина «большие данные», еще в 80-е годы прошлого века, во времена первых компьютеров (мэйнфреймов) и использовалась для иерархических служб каталогов. Современное понимание NoSQL-СУБД возникло в начале 2000-х годов, в рамках создания параллельных распределённых систем для высокомасштабируемых интернет-приложений, таких как онлайн-поисковики [1].

Вообще термин NoSQL обозначает «не только SQL» (Not Only SQL), характеризуя ответвление от традиционного подхода к проектированию баз данных. Изначально так называлась опенсорсная база данных, созданная Карло Строззи, которая хранила все данные как ASCII-файлы, а вместо SQL-запросов доступа к данным использовала шелловские скрипты [3]. В начале 2000-х годов Google построил свою поисковую систему и приложения (GMail, Maps, Earth и прочие сервисы), решив проблемы масштабируемости и параллельной обработки больших объёмов данных. Так была создана распределённые файловая и координирующая системы, а также колоночное хранилище (column family store), основанное на вычислительной модели MapReduce. После того, как корпорация Google опубликовала описание этих технологий, они стали очень популярны у разработчиков открытого программного обеспечения. В результате этого был создан Apache Hadoop и запущены основные связанные с ним проекты. Например, в 2007 году другой ИТ-гигант, Amazon.com, опубликовав статьи о своей высокодоступной базе данных Amazon DynamoDB. Далее в эту гонку NoSQL- технологий для управления большими данными включилось множество корпораций: IBM, Facebook, Netflix, eBay, Hulu, Yahoo! и другие ИТ-компаний со своими проприетарными и открытыми решениями [1].

Многообразие NoSQL-решений

Какие бывают NoSQL-СУБД: основные типы нереляционных баз данных

Все NoSQL решения принято делить на 4 типа:

1. Ключ-значение (Key-value) – наиболее простой вариант хранилища данных, использующий ключ для доступа к значению в рамках большой хэш-таблицы [4]. Такие СУБД применяются для хранения изображений, создания специализированных файловых систем, в качестве кэшей для объектов, а также в масштабируемых Big Data системах, включая игровые и рекламные приложения, а также проекты интернета вещей (Internet of Things, IoT), в т.ч. индустриального (Industrial IoT, IIoT). Наиболее известными представителями нереляционных СУБД типа key-value считаются Oracle NoSQL Database, Berkeley DB, MemcacheDB, Redis, Riak, Amazon DynamoDB, которые поддерживают высокую разделяемость, обеспечивая беспрецедентное горизонтальное масштабирование, недостижимое при использовании других типов БД [2].
2. Документно-ориентированное хранилище, в котором данные, представленные парами ключ-значение, сжимаются в виде полуструктурированного документа из тегированных элементов, подобно JSON, XML, BSON и другим подобным форматам [4]. Такая модель хорошо подходит для каталогов, пользовательские профилей и систем управления контентом, где каждый документ уникален и изменяется со временем [2].  Поэтому чаще всего документные NoSQL-СУБД используются в CMS-системах, издательском деле и документальном поиске. Самые яркие примеры документно-ориентированных нереляционных баз данных – это CouchDB, Couchbase, MongoDB, eXist, Berkeley DB XML [1].
3. Колоночное хранилище, которое хранит информацию в виде разреженной матрицы, строки и столбцы которой используются как ключи. В мире Big Data к колоночным хранилищам относятся базы типа «семейство столбцов» (Column Family). В таких системах сами значения хранятся в столбцах (колонках), представленных в отдельных файлах. Благодаря такой модели данных можно хранить большое количество атрибутов в сжатом виде, что ускоряет выполнение запросов к базе, особенно операции поиска и агрегации данных [4]. Наличие временных меток (timestamp) позволяет использовать такие СУБД для организации счётчиков, регистрации и обработки событий, связанных со временем: системы биржевой аналитики, IoT/IIoT-приложения, систему управления содержимым и т.д. Самой известной колоночной базой данных является Google Big Table, а также основанные на ней Apache HBase и Cassandra. Также к этому типу относятся менее популярные ScyllaDB, Apache Accumulo и Hypertable [1].
4. Графовое хранилище представляют собой сетевую базу, которая использует узлы и рёбра для отображения и хранения данных [4]. Поскольку рёбра графа являются хранимыми, его обход не требует дополнительных вычислений (как соединение в SQL). При этом для нахождения начальной вершины обхода необходимы индексы. Обычно графовые СУБД поддерживают ACID-требования и специализированные языки запросов (Gremlin, Cypher, SPARQL, GraphQL и т.д.) [1]. Такие СУБД используются в задачах, ориентированных на связи: социальные сети, выявление мошенничества, маршруты общественного транспорта, дорожные карты, сетевые топологии [3]. Примеры графовых баз: InfoGrid, Neo4j, Amazon Neptune, OrientDB, AllegroGraph, Blazegraph, InfiniteGraph, FlockDB, Titan, ArangoDB. О том, как проанализировать граф в Neo4j средствами языка запросов Cypher, читайте в нашей отдельной статье.

Виды NoSQL-СУБД

Чем хороши и плохи нереляционные базы данных: главные достоинства и недостатки

По сравнению с классическими SQL-базами, нереляционные СУБД обладают следующими преимуществами:

• линейная масштабируемость – добавление новых узлов в кластер увеличивает общую производительность системы [1];
• гибкость, позволяющая оперировать полуструктирированные данные, реализуя, в. т.ч. полнотекстовый поиск по базе [2];
• возможность работать с разными представлениями информации, в т.ч. без задания схемы данных [1];
• высокая доступность за счет репликации данных и других механизмов отказоустойчивости, в частности, шаринга – автоматического разделения данных по разным узлам сети, когда каждый сервер кластера отвечает только за определенный набор информации, обрабатывая запросы на его чтение и запись. Это увеличивает скорость обработки данных и пропускную способность приложения [5].
• производительность за счет оптимизации для конкретных видов моделей данных (документной, графовой, колоночной или «ключ‑значение») и шаблонов доступа [2];
• широкие функциональные возможности – собственные SQL-подобные языки запросов, RESTful-интерфейсы, API и сложные типы данных, например, map, list и struct, позволяющие обрабатывать сразу множество значений [2].

Обратной стороной вышеуказанных достоинств являются следующие недостатки:

• ограниченная емкость встроенного языка запросов [5]. Например, HBase предоставляет всего 4 функции работы с данными (Put, Get, Scan, Delete), в Cassandra отсутствуют операции Insert и Join, несмотря на наличие SQL-подобного языка запросов. Для решения этой проблемы используются сторонние средства трансляции классических SQL-выражений в исполнительный код для конкретной нереляционной базы. Например, Apache Phoenix для HBase или универсальный Drill.
• сложности в поддержке всех ACID-требований к транзакциям (атомарность, консистентность, изоляция, долговечность) из-за того, что NoSQL-СУБД вместо CAP-модели (согласованность, доступность, устойчивость к разделению) скорее соответствуют модели BASE (базовая доступность, гибкое состояние и итоговая согласованность) [1]. Впрочем, некоторые нереляционные СУБД пытаются обойти это ограничение с помощью настраиваемых уровней согласованности, о чем мы рассказывали на примере Cassandra. Аналогичным образом Riak позволяет настраивать требуемые характеристики доступности-согласованности даже для отдельных запросов за счет задания количества узлов, необходимых для подтверждения успешного завершения транзакции [1]. Подробнее о CAP-и BASE-моделях мы расскажем в отдельной статье.
• сильная привязка приложения к конкретной СУБД из-за специфики внутреннего языка запросов и гибкой модели данных, ориентированной на конкретный случай [5];
• недостаток специалистов по NoSQL-базам по сравнению с реляционными аналогами [5].

Подводя итог описанию основных аспектов нереляционных СУБД, стоит отметить некоторую некорректность запроса «NoSQL vs SQL» в связи с разными архитектурными подходами и прикладными задачами, на которые ориентированы эти ИТ-средства. Традиционные SQL-базы отлично справляются с обработкой строго типизированной информации не слишком большого объема. Например, локальная ERP-система или облачная CRM. Однако, в случае обработки большого объема полуструктурированных и неструктурированных данных, т.е. Big Data, в распределенной системе следует выбирать из множества NoSQL-хранилищ, учитывая специфику самой задачи. В частности, для самостоятельных решений интернета вещей (Internet of Things), в т.ч. промышленного, отлично подходит Cassandra, о чем мы рассказывали здесь. А в случае многоуровневой ИТ-инфраструктуры на базе Apache Hadoop стоит обратить внимание на HBase, которая позволяет оперативно, практически в режиме реального времени, работать с данными, хранящимися в HDFS.

Нереляционные СУБД находят больше областей приложений, чем традиционные SQL-решения

Источники

1. https://ru.wikipedia.org/wiki/NoSQL
2. https://aws.amazon.com/ru/nosql/
3. https://ru.bmstu.wiki/NoSQL
4. https://tproger.ru/translations/types-of-nosql-db/
5. https://habr.com/ru/sandbox/113232/

Related Entries

Разработка баз данных для чайников на Apple Books

Описание издателя

Мощные и недорогие инструменты разработки баз данных позволяют практически любому человеку создать свою собственную базу данных, а это практическое руководство делает это увлекательным и простым занятием.

Базы данных пронизывают каждый уголок нашего тесно связанного и информационного мира. от банкоматов до личных финансов, покупок в Интернете и сетевого управления информацией.Базы данных стали настолько неотъемлемой частью бизнес-среды, что в настоящее время практически невозможно оставаться конкурентоспособным без помощи какой-либо технологии баз данных, независимо от того, какой тип или размер бизнеса вы ведете. Но разработка собственной базы данных может быть сложной задачей. Независимо от того, хотите ли вы вести учет для малого бизнеса или запустить крупный веб-сайт электронной коммерции, разработка правильной системы баз данных может стать серьезной проблемой. Вот где появляется разработка баз данных для чайников.

От методов моделирования данных и инструментов разработки до доступности и безопасности Интернета — это подробное руководство показывает вам, шаг за шагом и с иллюстрациями, все, что вам нужно знать о создании собственной системы. с нуля.Вы научитесь:
Точно моделировать данные. Создавать надежную функциональную базу данных. Создавать надежные реляционные базы данных вовремя и в рамках бюджета. Создавать удобные для пользователя приложения. показывает, как систематически проектировать и разрабатывать систему, включающую базу данных и одно или несколько приложений, которые работают с ней. Вот еще что вы узнаете из книги: Архитектура базы данных и ее развитие Как технология баз данных влияет на повседневную жизнь Структурированный подход к разработке базы данных Как создать подходящую модель данных Как разработать надежный реляционный дизайн Сложности, которые вы ‘ Скорее всего, вы столкнетесь с

Часть 1.Базы данных для начинающих — Что такое база данных? Что такое PostgreSQL?

База данных позволяет хранить информацию, относящуюся к конкретному тему организованно. Это здорово, когда вам нужно сохранить доступную для поиска коллекцию данные / информация в компьютерной системе. Базы данных используются во многих системы сегодня. Почти в каждом интернет-магазине есть база данных со своими продуктами, почти каждый сайт с большим количеством пользователей использует базу данных для хранения информации о пользователях. В блоге обычно есть база данных, содержащая все статьи блога.Все ваши контакты в телефоне вероятно сохранены в базе данных на вашем телефоне и все комментарии на Facebook сохраняются в базе данных. Реляционная база данных — это база данных, которая представляет информацию в виде таблиц со строками и столбцами, и вот на чем мы остановимся в этой статье.

Большинство баз данных содержат одну или несколько таблиц, каждая из которых может включать несколько разных полей. Таблицы однозначно идентифицируются по их именам и каждая таблица состоит из строки и столбцы, как сетка (как на листе Excel).

Примеры таблиц базы данных

Ниже показаны два примера таблиц базы данных. Один стол под названием игроков, включает информацию о футболисте; имя, фамилия, дата рождения и страна. Другой пример — это team_id стол с полями о команды; имя и земля.

Игроков

player_id	имя	фамилия	день рождения	страна
1	Пол	Погба	1993-03-15	Франция
2	Кейси	короткий	1990-08-23	США
3	Златан	Ибрагимович	1981-10-03	Швеция

Команды

team_id	название	земля
1	Манчестер Юнайтед	Олд Траффорд
2	Барселона	Камп Ноу
3	Чикаго Ред Старз	Тойота Парк Бриджвью
4	VfB Штутгарт	Мерседес-Бенц Арена

Концепции базы данных

Сущность, поля, запись и значение данных

Каждая строка (также называемая записывать или кортеж) в таблице представляет информация о конкретном объект, например, игрок.В каждом столбце указывается конкретная информация, например имя или день рождения. Мы называем их полей. У каждой сущности есть набор полей, которые вы используете для ввода информации. о конкретной записи. Для каждого поля в таблице один элемент данных, который вы вводите, например, «1990-08-23» в дате рождения, называется Значение данных .

Данные, хранящиеся в базе данных, можно легко найти, отсортировано и обновлено. Добавить в свой игрока стол.И легко обновить информацию о команде в команды table, если, например, домашняя земля изменилась.

Основной ключ

Каждая таблица обычно имеет (и должна иметь) одно поле, в котором значение данных однозначно идентифицирует запись, называемую первичный ключ. Его цель — однозначно идентифицировать каждая строка в базе данных, поэтому две строки не могут иметь то же значение первичного ключа. Ты может явно выбрать каждую строку, просто зная ее первичный ключ.Первичный ключ это player_id и team_id в таблицах выше.

Дизайн базы данных

Создание эффективной структуры таблицы состоит из разбивки ваши поля в более простые и простые компоненты. Вам не нужно сохраните одни и те же данные в двух разных таблицах. При определении приложения важно помнить и спрашивать себя: например, «Какую информацию мы хотим хранить?» или «Можно ли мы разделяем нашу информацию на отдельные категории, чтобы каждая сущность имеет только один тип? Ответы на такие вопросы помогут вам при разработке структура нашего приложения и вашей базы данных.

Мощность

Необходимо определить отношения между сущностями, и мощность каждого отношения. Мощность показывает, как одна сторона отношений (например, игроки) принадлежит другой стороне отношений (например, командам). В этом случае один игрок может принадлежать к одной и только одной команде. в то время как в одной команде могло быть много разных игроков. Это создает отношение многие-к-1.

А внешний ключ — ключ, используемый для соединения двух таблиц.Это поле в одной таблице, которое однозначно определяет строку другой. стол. То есть ключевое поле в первой таблице (team_team_id на картинке ниже), определяет первичный ключ в другой таблице.

Теперь мы добавим этому дизайну дополнительную сложность. Игрок может участвовать в игре, и в игре может быть много игроков. У нас действительно есть отношения «многие ко многим» между игроками и играми. В реляционной базе данных прямая связь «многие-ко-многим». между двумя таблицами не допускается.Вам нужно разделить отношения «многие-ко-многим» на две части. отношения один-ко-многим. Вам нужно использовать что-то, называемое «объединяющей таблицей» или «справочной таблицей». Каждая запись в «объединенной таблице» будет иметь поля внешнего ключа две таблицы, которые он соединяет вместе.

Если вы хотите стать архитектором баз данных, вам нужно стать знаком с тем, что называется нормализацией и нормальными формами. Однако мы не будем вдаваться в подробности термины в этой статье. Наша задача — создать простой структура базы данных для наших информацию, из которой легко и легко извлечь Полезная информация.

1. Настройте свою базу данных

Пришло время настроить тестовую базу данных и выполнить с ней некоторые действия. PostgreSQL — это реляционная база данных с открытым исходным кодом, которую вы можете попробовать бесплатно здесь, в ElephantSQL. ElephantSQL — это служба хостинга баз данных PostgreSQL, которая будет управлять административные задачи PostgreSQL, такие как установка и резервное копирование умение обращаться.

1.1 Создать учетную запись

Для начала вам необходимо подписаться на тарифный план. Вариант тарифного плана, который вы хотите использовать, зависит от ваших потребностей.В этом уроке мы будем использовать бесплатный план Tiny Turtle, чтобы у всех был шанс завершить гид. Начните, нажав кнопку Логин кнопку в правом верхнем углу. Зарегистрируйтесь, введя ваш адрес электронной почты и пароль и нажмите Зарегистрироваться.

Вам будет отправлено электронное письмо с запросом подтверждения.

1.2 Создание экземпляра базы данных

Нажмите Создать новый экземпляр из экземпляров-зрения.

Вам необходимо указать некоторую информацию для вашей новой базы данных.

• Имя: Имя должно быть имя, которое помогает определить, каким приложением используется экземпляр.
• Датацентр: Выберите центр обработки данных и регион, в котором находится ваш экземпляр будет находиться в облаке. Выберите центр обработки данных, ближайший к серверам вашего приложения — вы хотите, чтобы задержка была как можно меньше. Центры обработки данных, доступные для бесплатного плана, отмечены звездочкой *.
• План: План, который вы хотели бы иметь.Tiny Turtle — это название бесплатного плана.

1.3 Детали базы данных

Подробные сведения об экземпляре, такие как URL, статистика и активный связи можно найти на страницах с подробными сведениями о вашем новом экземпляр базы данных. Вы можете найти все подробности, нажав на экземпляр в консоли. Вы находитесь на странице сведений и можете восстанавливать резервные копии своей базы данных. и измените свой пароль. Если вы находитесь на выделенный план (Happy Hippo или больше) вы сможете просматривать сервер метрики, вы можете настроить подписчиков, и вы можете настроить несколько баз данных на один единственный экземпляр ElephantSQL.

После того, как вы создали свою учетную запись, вы можете начать использовать свой База данных PostgreSQL. Вашу базу данных можно протестировать и использовать с помощью различных инструментов, например, браузер ElephantSQL SQL, pgAdmin или psql. Postgres использует psql как интерактивный терминал для работы и pgAdmin как клиент графического администрирования.

Как всегда, мы ждем ваших отзывов. Пожалуйста, напишите нам по адресу [email protected] если у вас есть предложения, вопросы или Обратная связь.

Введение в базы данных для начинающих

На первый взгляд база данных может показаться очень похожей на электронную таблицу; он представляет данные, упорядоченные по столбцам и строкам.Но на этом сходство заканчивается, потому что база данных намного мощнее.

Что может делать база данных?

Caiaimage / Роберт Дейли / Getty Images

Если база данных является реляционной, а это большинство баз данных, перекрестные ссылки на записи в разных таблицах. Это означает, что вы можете создавать отношения между таблицами. Например, если вы связали таблицу «Клиенты» с таблицей «Заказы», ​​вы можете найти все заказы на покупку из таблицы «Заказы», ​​которые когда-либо обрабатывать один клиент из таблицы «Клиенты», или дополнительно уточнить ее, чтобы вернуть только те заказы, которые были обработаны в определенный период времени. — или почти любую комбинацию, которую вы можете себе представить.

Благодаря этим отношениям между таблицами база данных поддерживает сложные запросы с различными комбинациями столбцов в таблицах и фильтрами для точной настройки того, какие строки возвращаются после выполнения запроса.

База данных выполняет сложные агрегированные вычисления по нескольким таблицам. Например, вы можете перечислить расходы по дюжине торговых точек, включая все возможные промежуточные итоги, а затем окончательную сумму.

База данных обеспечивает согласованность и целостность данных, избегая дублирования и обеспечивая точность данных благодаря своей конструкции и ряду ограничений.

Какова структура базы данных?

В самом простом случае база данных состоит из таблиц, содержащих столбцы и строки. Данные разделяются по категориям в таблицы, чтобы избежать дублирования. Например, в компании может быть таблица для сотрудников, одна для клиентов, а другая для продуктов.

Каждая строка в таблице называется записью , а каждая ячейка — полем . Каждое поле (или столбец) содержит определенный тип данных, например число, текст или дату.Эта спецификация обеспечивается серией правил, называемых ограничениями , , чтобы гарантировать точность и надежность ваших данных.

Таблицы в реляционной базе данных связаны с помощью ключа. Это идентификатор в каждой таблице, который однозначно определяет строку. Каждая таблица использует столбец первичного ключа, и любая таблица, которая должна быть связана с этой таблицей, предлагает столбец внешнего ключа, значение которого будет соответствовать первичному ключу первой таблицы.

Запросы и отчеты

Все механизмы базы данных поддерживают запросы, которые представляют собой процесс определения определенного набора правил для извлечения подмножества информации из базы данных.Однако разные движки предлагают разные уровни поддержки. Например, серверное решение возвращает табличные данные, которые должны быть визуализированы более эстетично с помощью другого инструмента для написания отчетов. Настольная база данных, такая как Microsoft Access, включает в себя визуальный конструктор отчетов, интегрированный со своим инструментом запросов, что позволяет делать универсальные покупки для отчетов, которые можно сразу распечатать.

Общие продукты баз данных

Microsoft Access — одна из самых популярных платформ баз данных на рынке сегодня.Он поставляется с Microsoft Office и совместим со всеми продуктами Office. В нем есть мастера и простой в использовании интерфейс, который проведет вас через разработку вашей базы данных. Также доступны другие настольные базы данных, в том числе FileMaker Pro, LibreOffice Base (бесплатно) и Brilliant Database.

Эти решения оптимизированы для небольших однопользовательских настольных приложений.

Для предприятий более целесообразным является крупномасштабный многопользовательский сервер баз данных. Серверные базы данных, такие как MySQL, Microsoft SQL Server и Oracle, чрезвычайно мощны, но также дороги и требуют значительного обучения.

Основные навыки

Все базы данных, кроме простейших, полагаются на язык структурированных запросов для разработки новых активов базы данных (например, таблиц и столбцов) или для извлечения информации с помощью запросов. Хотя SQL — это простой язык сценариев, разные поставщики баз данных используют несколько разные его реализации по сравнению с их собственными проприетарными механизмами баз данных.

Спасибо, что сообщили нам!

Расскажите, почему!

Другой Недостаточно подробностей Трудно понять

Intro to Databases (для людей, которые не очень много о них знают) | Бек Уильямс

Я был специалистом в области компьютерных наук в университете Лиги плюща, а теперь занимаюсь разработкой программного обеспечения в отличной компании — и я мало что знаю о базах данных.

Полагаю, я не единственный. Похоже, этот предмет не подходил для новичков. Конкретный класс не требовался. Каждый раз, когда упоминались системы хранения, они были на более высоком уровне, очень теоретически. Кажется, существует общая проблема выпускников CS, которые очень мало знают о реальной разработке программного обеспечения (контроль версий? Развертывание?), И нам предстоит выяснить большую часть этого постфактум.

Но я смиряюсь со своим недостатком знаний по этому вопросу, а ведение блога — это круто.Надеюсь на ясность мысли через письмо.

Системы хранения — это не страшный волшебный черный ящик.

Помимо того факта, что это было не очень доступно в колледже, мне, вероятно, потребовалось так много времени, чтобы заниматься самообучением здесь, потому что это казалось таким устрашающим и загадочным (но это мог быть только я). Я перешел с дизайна на компьютерную технику через два года обучения в колледже, не имея предыдущего опыта, и я цеплялся за то, что было легко доступно, и это пробудило мой интерес.По какой-то причине базы данных казались чем-то интересным для более опытных или «умных» людей. Я отказался от «бэкэнд-работы», а слово «база данных» вызывало в воображении образы высокотехнологичных, сложных систем с жаргоном, который я просто не мог понять. Гораздо проще было притвориться ~ магией ~ и оставить это на усмотрение других (пока — я всегда собирался все это в конце концов подобрать).

В основном, как я смотрел хранение и извлечение данных.

Давайте начнем с нуля: что такое база данных?

Google определяет базу данных как «структурированный набор данных, хранящихся в компьютере, особенно тот, который доступен различными способами.«По сути, база данных — это просто способ хранения и систематизации информации. В идеале он организован таким образом, чтобы к нему можно было легко получить доступ, управлять и обновлять.

Мне нравятся метафоры, поэтому это простое определение базы данных для меня похоже на набор инструментов. У вас есть много шурупов, гвоздей, бит, пара разных молотков … Ящик для инструментов — это система хранения, которая позволяет вам легко организовать и получить доступ ко всем этим вещам. Когда вам понадобится инструмент, вы переходите к набору инструментов. Возможно, у вас есть ярлыки на ящиках — они помогут вам найти, скажем, аккумуляторную дрель.Но теперь вам нужен подходящий аккумулятор для дрели. Вы заглядываете в свой «батарейный» ящик, но как найти тот, который подходит именно для этого сверла? Вы можете прогнать все свои батареи методом проб и ошибок, но это кажется неэффективным. Вы думаете: «Может быть, мне следует сохранить свои батареи с соответствующими сверлами, связать их каким-то образом». Это могло бы быть жизнеспособным решением. Но если вам понадобятся все ваши аккумуляторы (возможно, вы собираетесь установить новую хорошую зарядную станцию?), Придется ли вам обращаться к каждой из ваших дрелей, чтобы их получить? Может быть, один аккумулятор подходит для нескольких дрелей? Кроме того, ящики для инструментов отлично подходят для хранения разрозненных инструментов и деталей, но вам не нужно разбирать машину и хранить каждую деталь отдельно, когда вы парковаете ее в гараже.В этом случае вы захотите сохранить свою машину как отдельную запись в базе данных (* кхм * гараж) и получать доступ к ее частям через нее.

По крайней мере, я могу легко найти таким образом генератор, не так ли?

Этот пример надуманный, но он раскрывает некоторые проблемы, которые необходимо учитывать при выборе базы данных или способах хранения в ней данных.

Если вы начнете бессмысленно гуглить «базы данных» (как это сделал я), вы скоро поймете, что существует несколько различных типов и множество терминологии, окружающей их.Итак, давайте попробуем устранить любые потенциальные языковые барьеры.

Хотя я уверен, что кто-то написал книги по каждому из них (некоторые из которых мне, вероятно, следует прочитать), я постараюсь, чтобы мои определения были относительно простыми. Это были все термины, с которыми я столкнулся во время своего исследования, и я подумал, что для них можно быстро найти объяснение.

• Запрос
  — Запрос — это отдельное действие, выполняемое над базой данных, запрос, представленный в предопределенном формате. Обычно это один из вариантов: SELECT, INSERT, UPDATE или DELETE.
  — Мы также используем «запрос» для описания запроса от пользователя на информацию из базы данных. «Привет, ящик для инструментов, не могли бы вы дать мне названия всех инструментов в ящике для гаечных ключей?» может выглядеть примерно так: SELECT ToolName FROM Wrenches.
• Транзакция
  Транзакция — это последовательность операций (запросов), составляющих одну единицу работы, выполняемой с базой данных. Например, Роб платит Джорджу 20 долларов — это транзакция, состоящая из двух операций UPDATE; уменьшение баланса Роба на 20 долларов и увеличение баланса Джорджа.
• ACID: атомарность, согласованность, изоляция, долговечность
  В большинстве популярных баз данных транзакция квалифицируется как транзакция только в том случае, если она демонстрирует четыре свойства ACID:
  — Атомарность : каждая транзакция уникальна , атомарная единица работы. Если одна операция не удалась, данные остаются неизменными. Все или ничего. Роб никогда не потеряет 20 долларов, если Джорджу не заплатят.
  — Согласованность : Все данные, записываемые в базу данных, подчиняются любым определенным правилам.По завершении транзакция должна оставить все данные в согласованном состоянии.
  — Изоляция : изменения, внесенные в транзакцию, не видны другим транзакциям, пока они не будут завершены.
  — Долговечность : Изменения, выполненные транзакцией, сохраняются и доступны в базе данных даже в случае сбоя системы.
• Схема
  — Схема базы данных — это скелет или структура базы данных; логический план того, как построена база данных и как вещи связаны друг с другом (с таблицами / отношениями, индексами и т. д.).
  — Некоторые схемы — это статические (определенные до написания программы), а некоторые — динамические (определенные программой или самими данными).
• СУБД: система управления базами данных
  В Википедии есть отличное резюме: «Система управления базами данных — это программное приложение, которое взаимодействует с пользователем, другими приложениями и самой базой данных для сбора и анализа данных. СУБД общего назначения позволяет определять, создавать, запрашивать, обновлять и администрировать базы данных.«MySQL, PostgreSQL, Oracle — это системы управления базами данных.
• Промежуточное ПО
  Промежуточное ПО, ориентированное на базы данных, — это «все программное обеспечение, которое соединяет какое-либо приложение с некоторой базой данных». Некоторые определения включают СУБД в эту категорию. Промежуточное ПО может также облегчить доступ к СУБД, например, через веб-сервер, не беспокоясь о характеристиках базы данных.
• Распределенные и централизованные базы данных
  — Как следует из их названия, централизованная база данных имеет только один файл базы данных, хранящийся в одном месте в данной сети; Распределенная база данных состоит из нескольких файлов базы данных, хранящихся в нескольких физических местах, и все они контролируются центральной СУБД.
  — Распределенные базы данных более сложны и требуют дополнительной работы, чтобы поддерживать хранимые данные в актуальном состоянии и избегать избыточности. Однако они обеспечивают распараллеливание (которое уравновешивает нагрузку между несколькими серверами), предотвращая возникновение узких мест при поступлении большого количества запросов.
  — Централизованные базы данных упрощают поддержание целостности данных ; после сохранения данных устаревшие или неточные данные ( устаревшие данные, ) больше не доступны в других местах.Однако восстановить потерянные или перезаписанные данные в централизованной базе данных может быть труднее, поскольку в ней отсутствуют легкодоступные копии по своей природе.
• Масштабируемость
  Масштабируемость — это способность базы данных обрабатывать растущий объем данных. Существует два типа масштабируемости:
  — Вертикальная масштабируемость просто увеличивает емкость одной машины. Практически каждая база данных масштабируется по вертикали.
  – Горизонтальная масштабируемость означает добавление емкости путем добавления дополнительных машин.СУБД должна иметь возможность разделять, управлять и поддерживать данные на всех машинах.

Вертикальное и горизонтальное масштабирование. Маленьким ведрам не нужно столько мускулов, чтобы носить их, но они требуют лучшей координации.

Реляционные (SQL) базы данных

• «реляционные»
  — Я настоятельно рекомендую эту статью, в которой объясняется: «Слово« реляционная »в« реляционной базе данных »не имеет ничего общего с отношениями . Это примерно отношений, из реляционной алгебры. ”
  — В реляционной базе данных каждое отношение представляет собой набор кортежей. Каждый кортеж — это список атрибутов, который представляет отдельный элемент в базе данных. Каждый кортеж («строка») в отношении («таблица») имеет одни и те же атрибуты («столбцы»). Каждый атрибут имеет четко определенный тип данных (int, string и т. Д.), Определенный заранее — схема в реляционной базе данных статична.
  — Примеры включают: Oracle, MySQL, SQLite, PostgreSQL

Спасибо, Википедия.

• SQL: язык структурированных запросов
  SQL — это язык программирования, основанный на реляционной алгебре, используемый для управления и извлечения данных в реляционной базе данных., примечание : В приведенном выше маркере я намеренно отделяю терминологию реляционной базы данных (отношение, кортеж, атрибут) от терминологии SQL (таблица, строка, столбец), чтобы обеспечить некоторую ясность и точность. Опять же, см. Этот пост, чтобы узнать больше об этом.
• Иллюстративный пример:
  Мы могли бы хранить все данные блога в реляционной базе данных. Одно отношение будет представлять наши сообщения в блоге, каждое из которых будет иметь атрибуты «post_title» и «post_content», а также уникальный «post_id» (первичный ключ ).Другое отношение может хранить все комментарии в блоге. Каждый элемент здесь также будет иметь такие атрибуты, как comment_author, comment_content и comment_id (опять же, первичный ключ ), а также собственный post_id. Этот атрибут является внешним ключом и сообщает нам, к какой публикации в блоге «относится» каждый комментарий. Например, когда мы хотим открыть веб-страницу для публикации №2, мы можем сказать базе данных: «выберите все из таблицы« сообщений », где идентификатор публикации равен 2», а затем «выберите все из таблицы комментариев, где post_id — 2.”
• Операции JOIN
  — Операция JOIN объединяет строки из нескольких таблиц в один запрос. Существует несколько различных типов объединений и причин их использования, но на этой странице представлены хорошие объяснения и примеры.
  — Эти операции обычно используются только с реляционными базами данных и поэтому часто упоминаются при характеристике «реляционной» функциональности.
• Нормализация и денормализация
  — Нормализация — это процесс организации отношений и атрибутов реляционной базы данных таким образом, чтобы уменьшить избыточность и улучшить целостность данных (точные, согласованные, актуальные данные).Данные могут быть организованы на основе, например, зависимостей между атрибутами — мы можем предотвратить повторение информации с помощью операций JOIN.
  – Денормализация , таким образом, представляет собой процесс добавления избыточных данных для ускорения сложных запросов. Мы могли бы включить данные из одной таблицы в другую, чтобы исключить вторую таблицу и уменьшить количество операций JOIN.
• ORM: объектно-реляционное сопоставление
  ORM — это метод перевода логического представления объектов (как в объектно-ориентированном программировании) в более атомизированную форму, которая может храниться в реляционной базе данных (и обратно, когда они получены).Я не буду здесь вдаваться в подробности, но хорошо знать, что он существует.

Нереляционные (NoSQL) базы данных

• «нереляционные»
  В самом простом случае нереляционная база данных — это база данных, в которой не используется реляционная модель; нет отношений (таблиц) с кортежами (строками) и атрибутами (столбцами). Этот заголовок охватывает довольно широкий спектр моделей, обычно сгруппированных по четырем категориям: хранилища ключей и значений, хранилища графиков, хранилища столбцов и хранилища документов.

Таблицы отсутствуют.

• Иллюстративный пример:
  — Когда мы настраивали наши сообщения в блоге и комментарии в реляционной базе данных, это работало так же, как ящики нашего набора инструментов. Но, как и в нашем примере с дрелью и батареей, имеет ли смысл всегда хранить наши сообщения в блоге в одном месте, а комментарии — в другом? Они явно связаны между собой, и, вероятно, мы редко хотим просматривать комментарии к публикации, не желая при этом самой публикации. Если бы мы использовали нереляционную базу данных, открытие веб-страницы для сообщения №2 могло бы выглядеть примерно так: «выберите сообщение №2 и все, что с ним связано.В данном случае это будет означать «заголовок» и «содержание», а также список комментариев. И поскольку мы больше не ограничены строками, всегда использующими одни и те же столбцы, мы можем связать любые произвольные данные с любыми сообщениями в блоге — возможно, у некоторых есть теги, у других — изображения, или по мере роста вашего блога вам понадобятся некоторые из ваших новые сообщения со ссылками на прямые трансляции в Twitter. С нереляционной моделью нам не нужно заранее знать, что все наши сообщения в блоге имеют одинаковые атрибуты, и, поскольку мы добавляем атрибуты к новым элементам, нам не требуется также добавлять этот «столбец» ко всем. предыдущие пункты тоже.
  — Эта модель также хорошо подходит для примера автомобиля из ранее в этом посте. Если у вас в гараже три машины, нет смысла хранить все их шины вместе, сиденья вместе, радиаторы вместе … Вместо этого вы храните всю машину и все, что с ней связано, в отдельном «документе».
  — Однако у этого может быть и обратная сторона. Если вы хотите узнать, сколько у вас мест (или комментариев, или батарей), возможно, вам придется пройтись по каждой машине и подсчитать каждое место отдельно.Конечно, есть способы обойти это, но это менее тривиально, чем просто открыть ящик «места» и проверить общее количество, особенно в гораздо больших масштабах.
• NoSQL
  «NoSQL» при описании базы данных изначально означал «не-SQL» или «нереляционный». Иногда «NoSQL» также означает «Не только SQL», чтобы подчеркнуть, что они не запрещают SQL или языки запросов, подобные SQL; они просто избегают таких функций, как схемы отношений / таблиц и операции JOIN.
• Хранилище ключей и значений
  — Хранилища ключей и значений не используют заранее заданную структуру реляционных баз данных, а вместо этого обрабатывают все свои данные как единый набор элементов.Например, отвертка в нашем наборе инструментов может иметь такие атрибуты, как «drive_type», «length» и «size», а у молотка может быть только один атрибут: «size». Вместо хранения (часто пустых) полей «drive_type» и «length» для каждого элемента в вашем наборе инструментов, клавиша «hammer_01» будет возвращать только релевантную для него информацию.
  — Успех этой модели заключается в ее простоте. Подобно карте или словарю, каждая пара ключ-значение определяет связь между некоторым уникальным «ключом» (например, именем, идентификатором или URL-адресом) и его «значением» (изображением, файлом, строкой, int, список и т. д.).Поля отсутствуют, поэтому при внесении изменений необходимо обновить все значение. Хранилища «ключ-значение» обычно бывают быстрыми, масштабируемыми и гибкими.
  — Примеры включают: Dynamo, MemcacheDB, Redis
• Хранилище графиков
  — Хранилища графиков немного сложнее. Используя структуры графов, этот тип базы данных предназначен для работы с взаимосвязанными данными — подумайте о связях в социальных сетях, семейном дереве , или пищевая цепочка. Элементы в базе данных представлены «узлами», а «ребра» напрямую представляют отношения между ними.И узлы, и ребра могут хранить дополнительные «свойства»: идентификатор, имя, тип и т. Д.

Что-то вроде этого.

— Сила графовой базы данных заключается в отслеживании соединений между элементами, но их масштабируемость ограничена.
— Примеры включают: Allegro, OrientDB, Virtuoso

• Хранилище столбцов
  — Строковые базы данных описывают отдельные элементы как строки и хранят все данные в строках конкретной таблицы вместе: ‘hammer_01’, ‘medium’, ‘ синий’; «Молоток_02», «большой», «желтый».С другой стороны, хранилище столбцов обычно хранит все значения определенного столбца вместе: «hammer_01», «hammer_02»; «Средний», «большой»; «Синий», «желтый».
  — Это определенно может сбивать с толку, но эти два картографических данных сильно различаются. В строковой системе первичный ключ — это идентификатор строки, сопоставленный с ее данными. В системе, ориентированной на столбцы, первичный ключ — это данные, которые снова отображаются на идентификаторы строк. Это позволяет производить очень быстрые агрегации, такие как итоговые и средние значения.
  — Примеры включают: Accumulo, Cassandra, HBase
• Хранилище документов
  — Хранилища документов обрабатывают всю информацию для данного элемента в базе данных как один экземпляр в базе данных (каждый из которых может иметь свою собственную структуру и атрибуты, например другие нереляционные базы данных).Эти «документы» обычно можно рассматривать как наборы пар ключ-значение: {ToolName: «hammer_01», Размер: «средний», Цвет: «синий»}
  — Документы могут быть независимыми единицами, что обеспечивает производительность и горизонтальную масштабируемость. лучше, и неструктурированные данные могут быть легко сохранены.
  — Примеры включают: Apache CouchDB, MongoDB, Azure DocumentDB.
• Объектная или объектно-ориентированная база данных
  Объектная или объектно-ориентированная база данных не так распространена, как другие нереляционные базы данных, в которых данные представлены в форме «объектов» (с атрибутами и методами) в том виде, в котором они используются. в объектно-ориентированном программировании.Этот тип может использоваться вместо реляционной базы данных и ORM и может иметь смысл, когда данные являются сложными или задействованы сложные отношения «многие ко многим». Однако остерегайтесь его языковой зависимости и трудностей со специальными запросами.

Теперь, когда мы кое-что знаем о базах данных, как мы можем применить эти знания? Как вы сравниваете / тестируете / оцениваете различные базы данных? На что это похоже, когда они реализуются на самом деле или когда многие из них работают вместе?

Все это и многое другое скоро в блоге dos.

Базы данных для начинающих — вещи, которые вы должны знать

Как агентство по разработке, Wiredelta® работает со всеми видами различных проектов, как для Интернета, так и для мобильных устройств. Но, несмотря на то, что все проекты уникальны, у них есть одно общее. У всех проектов есть одна или несколько баз данных, в которых хранится информация.

В одном из наших старых постов мы объяснили, что база данных — это в основном аккуратно организованные блоки данных. Мы постоянно используем базы данных, чтобы хранить информацию или извлекать ее при выполнении действий на любой платформе.

Базы данных для начинающих

Образно говоря, база данных похожа на супермаркет. В нем есть полки или таблицы для разных типов данных, которые он хранит, точно так же, как в магазине есть полки с разными типами продуктов. Итак, как и в магазине, каждый раз, когда пользователь посещает вашу платформу, ему требуется информация. Информация извлекается из базы данных и затем передается пользователю для выполнения своего действия.

Начать с малого

Теперь подумайте о добавлении данных в свою базу данных как о запасе товаров в супермаркете.Вы начинаете с основ — с вещей, которые, как вы знаете, нужны каждому. Это информация, которую, как вы уже знаете, будут искать ваши пользователи. Но чем больше у вас пользователей, тем лучше вы понимаете их и их действия, поэтому ваша база данных продолжает расти.

Тогда слушайте своих пользователей

Продолжая метафору, если сто клиентов просят пиво определенной марки, вам, вероятно, следует начать запасать его. То же самое и в цифровом мире. Ваши пользователи предоставляют вам данные, которые попадают в базу данных.Проанализировав эти данные, вы улучшите свою платформу, чтобы она лучше соответствовала потребностям вашей клиентуры.

Однако вы, вероятно, спрашиваете себя: «Почему я должен это знать? У меня есть Google Analytics! » Что ж, причина в том, что если вы хотите создать масштабируемую веб-платформу или мобильную платформу, вам нужно с самого начала выбрать правильный путь. В противном случае вы попадете в узел. Итак, без лишних слов, давайте начнем с основных шагов, которые вам нужно знать, прежде чем выбирать базу данных.

Типы баз данных

Первым шагом в выборе базы данных является понимание различных доступных типов. Конечно, есть много способов хранить данные. Но чаще всего базы данных делятся на две категории: реляционных и нереляционных .

Реляционные базы данных

Этот тип базы данных состоит из заранее определенных таблиц, в которых хранятся данные по определенным категориям, таким как имя, пол, возраст, национальность и т. Д.Они называются базами данных SQL из-за интерфейса Structural Query Language, который они используют. Как следует из названия «реляционная база данных», базы данных SQL соединяют в себе различные таблицы или наборы данных. Это называется отношением.

https://www.vectorstock.com/

Самым большим преимуществом баз данных этого типа является строгий, но организованный способ их работы. Связь между двумя таблицами означает, что вы можете иметь таблицу User и таблицу Product, которые взаимодействуют друг с другом.

Почему выбирают базу данных SQL

Базы данных

SQL идеально подходят для коммерческих веб-сайтов и приложений, таких как интернет-магазины. По факту. три самых популярных системы управления контентом: WordPress, Drupal и Magento. Все они используют MySQL. Однако SQL используется, когда вы знаете, какой тип данных вы хотите или должны собирать.

Нереляционные базы данных

Нереляционные базы данных используются для больших коллекций данных. Для сравнения, этот тип баз данных не структурирован по категориям данных, что означает, что вы можете хранить любую информацию в одной таблице.Единственное правило состоит в том, что все данные, которые вы храните в этой таблице, каким-то образом связаны.

Одним из наиболее ярких примеров использования нереляционной базы данных является проект 100.000 Genomes Project. Для этого удивительного проекта Genome England использовала решение MongoDB. В результате им удалось значительно сократить время исследования с часов до миллисекунд за счет использования сложных запросов, допускаемых базой данных.

Проще говоря, если ваша компания имеет дело с большими данными и их очисткой, вам нужна нереляционная база данных.

Где хранить ваши данные

После того, как вы выбрали базу данных или комбинацию решений, пора выяснить, где вы храните свои данные. Опять же, у вас есть несколько стратегий на выбор, в частности централизованных , распределенных или децентрализованных баз данных.

Централизованные базы данных

Эти базы данных хранят данные на одном центральном физическом сервере. Для небольших проектов с менее конфиденциальными данными этот тип структуры — лучший вариант.Однако центральный сервер означает центральную точку отказа. Итак, если в вашем проекте хранится много личных данных, вам следует подумать о более безопасном решении.

Распределенные базы данных

В этом случае базы данных хранят данные на нескольких распределенных серверах. Эти серверы не обязательно должны совместно использовать физическое местоположение, и они более безопасны. Если один из них взломан, остальные данные надежно хранятся. Однако данные все равно можно подделать.

Децентрализованные базы данных

Блокчейн

является наиболее известным примером этого типа базы данных, и они работают путем совместного использования базы данных в децентрализованной сети.В каждой части сети хранится точная копия данных. Каждый раз, когда делается запрос, по крайней мере 51% сети должен подтверждать запрос, в противном случае действие не выполняется. Этот тип базы данных является наиболее безопасным, поскольку в нем используется демократичный способ проверки и подтверждения. Проще говоря, злоумышленник не может вмешиваться в информацию, не взламывая сразу всю сеть. Таким образом, нет центральной точки отказа, поскольку они будут изменять данные в каждой копии.

Облачные базы данных

Возможно, вы слышали об Amazon Web Services (AWS), Google Cloud или Microsoft Azure.Это лишь некоторые из множества сервисов, которые у нас есть сегодня для облачных вычислений и хранения в облаке. Проще говоря, облачный хостинг предоставляет вам виртуальную среду, в которой вы можете хранить свои данные.

Дизайн базы данных имеет решающее значение

https://stackoverflow.com/questions/10

7/how-to-design-schema-relation-in-sql-to-mongodb

Следующим шагом вам нужно создать базу данных. Дизайн базы данных — это процесс определения требований ваших пользователей при создании логики, лежащей в основе вашего проекта.

Независимо от того, используете вы реляционную базу данных или нет, проектирование базы данных — это в некотором смысле искусство. Это требует, чтобы вы знали свой проект изнутри и снаружи, а также понимали свою целевую группу.

Только время может сказать, что ждет в будущем

Ваша база данных будет претерпевать изменения вместе с потребностями ваших пользователей. Однако они никогда не будут настолько важными, что вам придется начинать все сначала. Так что хорошая база — это то, что нужно. Кроме того, изменение любой базы данных, реляционной или нет, будет проблемой, особенно для неопытных.Следовательно, лучший способ — найти надежного системного администратора, который понимает спецификации вашего проекта и может поддерживать вашу базу данных.

Резервное копирование и восстановление спасут вашу жизнь

Последний шаг в планировании любой стратегии — создание систем резервного копирования. Помните, что это стратегия, которую вы внедряете, и, как и в случае с любой другой стратегией, вам необходимо иметь запасной план. В этой ситуации вам или вашему доверенному системному администратору следует подготовиться к худшему.

https: // giphy.com / gifs / masterchef-junior-fox-foxtv-masterchef-junior-5bgNuQocInpR0Wf5q3

Поэтому убедитесь, что у вас есть системы резервного копирования, которые сохранят ваши данные в любой ситуации. Если что-то пойдет не так, ваши данные будут в безопасности и готовы к восстановлению в любой момент. Сделайте это своим золотым правилом, потому что, в конце концов, резервное копирование и восстановление спасут вам жизнь.

Подведение итогов

В заключение разбивки наших баз данных для начинающих, базы данных — это сердце и душа вашего бизнеса.Какой бы тип вы ни выбрали, вам нужно планирование, вам нужно понимать своих пользователей и, прежде всего, вам нужно быть готовым. Но помните, базы данных — это не сложная вещь. Они просто наводят порядок в хаосе, в котором может быть сбор данных. Так что, если вы сделаете это с самого начала, ваш бизнес будет процветать, и вы всегда будете на шаг впереди своих пользователей и их потребностей.

При этом, если у вас есть проект, который вы хотите воплотить в цифровом мире, и вы не знаете, с чего начать, свяжитесь с нами! Наша команда экспертов готова помочь вам на каждом этапе, пока ваша мечта не станет цифровой реальностью.

А пока не забывайте проверять другие наши сообщения, чтобы найти более проницательные сообщения, которые могут помочь вам в ваших первых шагах. Кроме того, следите за нашей лентой новостей, где мы анализируем все последние новости в сфере технологий.

Что такое реляционная база данных для чайников? — MVOrganizing

Что такое реляционная база данных для чайников?

Реляционная база данных — это тип базы данных, которая организует данные в таблицы и связывает их на основе определенных отношений.Эти отношения позволяют извлекать и объединять данные из одной или нескольких таблиц с помощью одного запроса.

Какой пример реляционной базы данных?

Популярные примеры стандартных реляционных баз данных включают Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и IBM DB2. Облачные реляционные базы данных или база данных как услуга (DBaaS) также широко используются, потому что они позволяют компаниям отдавать на аутсорсинг обслуживание баз данных, установку исправлений и поддержку инфраструктуры.

Что такое концепции реляционных баз данных?

Реляционная база данных организует данные в таблицы, которые можно связать или связать на основе данных, общих для каждой из них.Эта возможность позволяет получить совершенно новую таблицу из данных в одной или нескольких таблицах с помощью одного запроса.

Какие бывают типы реляционных баз данных?

Обзор различных типов баз данных: реляционные и нереляционные. Реляционные базы данных также называются системами управления реляционными базами данных (RDBMS) или базами данных SQL. Исторически наиболее популярными из них были Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и IBM DB2.

Почему реляционные базы данных наиболее популярны?

Практически все системы реляционных баз данных используют SQL (язык структурированных запросов) в качестве языка для запросов и обслуживания базы данных.Причины доминирования реляционных баз данных: простота, надежность, гибкость, производительность, масштабируемость и совместимость при управлении общими данными.

Каковы недостатки реляционной базы данных?

Недостатки использования реляционной модели Иногда реляционные базы данных могут усложняться по мере увеличения объема данных и усложнения отношений между частями данных. Сложные системы реляционных баз данных могут привести к изолированным базам данных, в которых информация не может передаваться из одной системы в другую.

Является ли унификация действующей реляционной базой данных?

ТЕПЕРЬ UNIFY ОБЕЩАЕТ РАСПРОСТРАНЕННУЮ БАЗУ ДАННЫХ.

Следует ли мне использовать реляционную базу данных?

Приложениям

IoT часто приходится обрабатывать множество сложных запросов и транзакций. С реляционной базой данных вы можете гарантировать, что эти транзакции будут надежными процессами благодаря ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность).

Является ли Snowflake реляционной базой данных?

Snowflake по сути своей является полноценной базой данных SQL.Это реляционная база данных с колоночным хранением, которая хорошо работает с Tableau, Excel и многими другими инструментами, знакомыми конечным пользователям.

Когда бы вы не использовали реляционную базу данных?

Нереляционные базы данных часто используются, когда необходимо организовать большие объемы сложных и разнообразных данных. Например, в большом магазине может быть база данных, в которой у каждого покупателя есть собственный документ, содержащий всю его информацию, от имени и адреса до истории заказов и информации о кредитной карте.

В чем разница между базой данных и реляционной базой данных?

Ключевое отличие состоит в том, что приложения РСУБД (системы управления реляционными базами данных) хранят данные в табличной форме, а приложения СУБД хранят данные в виде файлов. Может быть, но не будет «связи» между таблицами, как в СУБД.

Почему это называется реляционной базой данных?

Реляционная база данных — это база данных, в которой данные хранятся в структурированном формате с использованием строк и столбцов.Он «реляционный», потому что значения в каждой таблице связаны друг с другом. Таблицы также могут быть связаны с другими таблицами.

Является ли MongoDB реляционной базой данных?

MongoDB — это база данных NoSQL. RDBMS — это система управления реляционной базой данных, работающая с реляционной базой данных. MongoDB — это нереляционная, документно-ориентированная система управления базами данных, работающая на базе данных на основе документов.

Является ли firebase реляционной базой данных?

Firebase Realtime Database не является реляционной базой данных.Это база данных NOSQL. Если вы хотите работать с ним, вы должны моделировать свои данные таким образом, чтобы моделировать ваши данные таким образом, чтобы это работало для базы данных NOSQL.

Почему firebase плохая?

Одна из основных проблем с ним — ограниченные возможности запросов. База данных в реальном времени не дает возможности фильтровать возможности, потому что вся БД представляет собой огромный файл JSON, что затрудняет выполнение сложных запросов. Еще один момент, который следует учитывать, также относится к базе данных Firebase Realtime и ее моделированию данных.

Firebase лучше SQL?

MySQL — это быстрая и простая в использовании реляционная база данных, которая одинаково хорошо используется как крупными, так и малыми предприятиями. Некоторые операции в NoSQL выполняются быстрее, чем в реляционных базах данных, таких как MySQL. Структуры данных, используемые базами данных NoSQL, также можно рассматривать как более гибкие и масштабируемые, чем реляционные базы данных.

Дорогая ли база данных firebase?

Стоимость: особенно вначале, для начала это почти ничего не стоит. По мере масштабирования вашего приложения вы начинаете ощущать стоимость, но для того, чтобы иметь систему, которая предлагает то, что предлагает Firebase, вы в любом случае будете платить, поэтому хорошо иметь возможность начать с очень низких фиксированных ежемесячных затрат и оплаты в зависимости от использования.

Подходит ли firebase для большой базы данных?

Заключение. Если вы создаете что-то классное и вам нужна быстрая и надежная база данных, аутентификация пользователей и отслеживание использования, тогда Firebase — отличный способ. Не рекомендую для сложного проекта. Большое приложение, мало кто использует serverless, если вы не хотите позже платить дорого, чтобы сидеть сложа руки.

Что лучше firebase или AWS?

Firebase, как упоминалось выше, использует более передовые технологии, чем AWS.Предлагает надежную интеграцию между изображениями, текстом, голосовыми API-интерфейсами и другими службами. Он совместим как с iOS, так и с Android, и поставляется с несколькими фреймворками, например, Angular. Firebase работает в базе данных в реальном времени.

Firebase бесплатно?

Firebase freemium — это стратегия ценообразования Google, которая предоставляется бесплатно, но вам нужно потратить деньги на получение дополнительных функций и услуг.

Сколько стоит firebase?

Резюме. Из-за изменения в том, как они сообщают об использовании данных, наши ежемесячные расходы на Firebase, SaaS, предоставляемый Google, увеличились с 25 долларов в месяц до того, что сейчас приближается к отметке в 2000 долларов — без каких-либо изменений в фактическом использовании данных.

Что лучше firebase или MySQL?

Обработка данных: Firebase эффективно обрабатывает большие наборы данных; MySQL — хороший выбор для сложных данных. Поддержка языков: MySQL поддерживает больше языков программирования, чем Firebase, включая Ada, C ++, Python и другие. Цена: у Firebase есть бесплатная и платная версии; MySQL имеет открытый исходный код и бесплатен.

Есть ли у Google бесплатная база данных?

У обоих есть бесплатный уровень, что делает его привлекательным следующим шагом, если вы переросли электронную таблицу.Если вы настроены на более традиционную базу данных, тогда Google Cloud SQL — это вариант, позволяющий настроить полностью управляемые базы данных MySQL и PostgreSQL за считанные минуты.

Какая облачная база данных лучше?

Топ-7 облачных баз данных на 2020 год

• 1 — Amazon Web Service (AWS) Amazon стала лидером рынка в области DBaaS.
• 2 — База данных Oracle. Oracle Database предоставляет компаниям технологию баз данных корпоративного уровня, хранящуюся в облаке.
• 3 — Microsoft Azure.
• 4 — Облачная платформа Google.
• 5 — IBM DB2.
• 6 — Атлас MongoDB.
• 7 — OpenStack.

Можно ли использовать электронную таблицу в качестве базы данных?

Хотя между электронной таблицей и базой данных есть общие черты, электронная таблица не является базой данных. Эти два отдельных программных инструмента дополняют друг друга и часто используются в тандеме.

Есть ли у Google инструмент базы данных?

Google Таблицы — это очень продвинутая форма электронной таблицы со многими готовыми возможностями.Поскольку это облачное приложение, вы также можете использовать их в качестве базы данных для своего небольшого приложения или веб-сайтов.

Какое бесплатное программное обеспечение для баз данных является лучшим?

Ниже приведены некоторые из лучших бесплатных программ для баз данных:

• Microsoft SQL.
• MySQL.
• PostgreSQL.
• MongoDB.
• OrientDB.
• MariaDB.
• SQLite.

Какую базу данных использует Amazon?

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) упрощает настройку, эксплуатацию и масштабирование реляционной базы данных в облаке.Он обеспечивает экономичную емкость с изменяемым размером и автоматизирует трудоемкие административные задачи, такие как выделение оборудования, настройка базы данных, установка исправлений и резервное копирование.

Концепции и примеры для начинающих

‍

Давайте начнем …

Важность хорошо представленных данных невозможно недооценить в сегодняшней цифровой среде. Компании по всему миру сосредотачивают все свои стратегии на данных, чтобы они могли хорошо понимать своих клиентов.Facebook, Amazon, Netflix и Google — это лишь некоторые из крупных корпораций, бизнес-модель которых основана на предоставлении персонализированных рекомендаций своим пользователям. Это стало возможным только благодаря систематизированным данным.

Итак, что такое организованные данные? Думайте об организованных данных как о старом добром картотеке (но на вашем компьютере)

Организованные данные могут быть любым представлением данных, которое позволяет вам собирать информацию. Что еще более важно, так это то, что он должен иметь отношение к вашему отделу.Если вы работаете в страховой компании, вам нужна информация, включающая кредитную историю клиента, возраст, банковские реквизиты и т. Д. Вас не будет беспокоить их любимое телешоу или книги, которые они любят читать.

Все данные важны, вам просто нужно убедиться, что вы имеете дело с тем, что касается вашей конечной цели.

Иногда вам нужно объединить несколько наборов данных, чтобы получить полезную информацию. Когда речь идет о нескольких наборах данных, все может очень легко усложниться, и может потребоваться много времени, чтобы постоянно перемещаться между кучами данных.

‍

Как эффективно хранить организованные данные?

Самый эффективный способ хранения данных — это реляционная база данных. Реляционная база данных состоит из 3-х высокоуровневых компонентов:

yotta байт — это лот из байт!

С помощью этих ресурсов вы можете легко связать зеттабайты (1 000 000 000 000 000 000 000 байт) данных во что-то значимое, по которому можно легко перемещаться по желанию, чтобы увидеть все, что вам нужно.

Хотите взглянуть на определенный сегмент ваших данных? Легко выполнимая задача. Вы хотите посмотреть на ОДИН конкретный результат из множества миллионов? Без проблем. Как насчет тех 27 аномалий в ваших данных, которые было бы интересно наблюдать? Реляционные базы данных всегда будут рядом. Гибкость, которую дает реляционная база данных, не имеет себе равных. Нет ничего более популярного и полезного, чем реляционные базы данных, и не зря.

Давайте теперь подробно обсудим каждый из этих трех компонентов, чтобы понять, что они собой представляют.

Таблицы Очень простая таблица данных.

Таблицы — это эквивалент одной электронной таблицы в Microsoft Excel. Их также можно классифицировать как отдельные наборы данных. Таблицы используются для систематизации наиболее тесно связанных данных. Самым простым примером таблицы может быть набор данных о людях, содержащий имена людей, должности, номера менеджеров, даты приема на работу, зарплаты и комиссионные.

Эта информация будет храниться в формате столбцов и строк.Строки и столбцы также являются самой основой таблицы.

Если столбцы используются для хранения различной информации об одном человеке, в строках хранится информация о разных людях. Когда они оба соединены вместе, получается таблица, полная информации. Давайте обсудим их оба подробнее.

Столбцы Некоторые очень простые столбцы.

Столбцы используются, чтобы различать информацию, которая у нас есть, об одном наблюдаемом объекте.В таблице, содержащей информацию о людях, столбцы будут использоваться для хранения различной информации. Если таблица, как упоминалось выше, содержит имена людей, должности, номера менеджеров, даты приема на работу, зарплаты и комиссионные, тогда в этой таблице будет 6 столбцов плюс столбец первичного ключа, который мы обсудим в следующих разделах.

Каждый столбец можно настроить так, чтобы в него можно было вводить только определенный тип информации. Этот аспект позволяет обеспечить столь необходимую целостность данных. Например, столбец о зарплате должен содержать только цифры, верно? Хотя это правда, люди, управляющие базами данных, являются людьми и поэтому могут случайно ввести в них что-то еще.Чтобы этого не происходило, столбцы могут быть спроектированы так, чтобы позволять вводить только определенный тип информации.

То же самое и со столбцом электронной почты. Все, что не заканчивается на «@ abc.com», не должно помещаться в этот столбец.

Настройка столбца практически бесконечна. Доступно множество предустановок и настраиваемых параметров.

Рядов Теперь несколько очень простых рядов.

Строки таблицы представляют количество наблюдаемых объектов, на которые мы смотрим.Проще говоря, если таблица людей имеет 3 строки, это означает, что в ней есть данные трех разных людей. Каждая строка представляет отдельного человека, а в столбцах отображается соответствующая информация.

Строки позволяют нам видеть отдельные записи в таблице. Каждая строка также содержит первичный ключ, который позволяет нам легко искать отдельные записи.

Ключи

Ключи позволяют однозначно идентифицировать все строки в таблице. Без ключей не было бы возможности различать записи, содержащие идентичную информацию в своих столбцах.Два человека в таблице могут иметь одинаковые имена и дни рождения, и без уникального ключа их будет сложно различить, что может привести к ненужной путанице.

Предположим, вы — сотрудник отдела кадров, которому нужно отправить письмо о увольнении парню по имени Джон Доу и письмо о повышении по службе другому человеку с таким же именем. Представьте, что если это перепутается, оба получат письмо об увольнении или повышении в должности. Разговор о корпоративном кошмаре, правда?

Вам следует знать два типа ключей: первичный ключ и внешний ключ.

Как вы уже догадались — основной первичный ключ.

Первичный ключ

Первичные ключи позволяют выполнять поиск по каждой строке таблицы. Это может быть один столбец или комбинация столбцов, составляющих уникальный идентификационный номер.

Внешний ключ

Внешние ключи используются для связи таблиц в базе данных. Эти связи называются отношениями.

‍

Взаимоотношения Взаимоотношения повышают эффективность работы команд.И, как все мы знаем, работа в команде превращает мечту в реальность.

Это та часть, где начинает развиваться связь между различными таблицами. Связи позволяют множеству таблиц содержать различные, но связанные виды информации, в то же время сохраняя удобочитаемость и оптимизируя пространство.

Представьте себе небольшую компанию, в которой есть различные отделы и отделы для своих сотрудников, такие как страховой фонд, детский сад, электронный регистр посещаемости.

Хотя вся эта информация может быть полезной, читать ее целиком — нет.Если отдел кадров захочет увидеть информацию о страховании конкретного сотрудника, их не будет интересовать использование детского сада. Фактически, при таком большом количестве столбцов читать будет только труднее.

Хранение баз данных также не является поверхностной проблемой, поскольку они могут потребовать много места, как только они начнут увеличиваться в размерах. Для каждого компьютера в компании не оптимально иметь всю базу данных с точки зрения хранения и безопасности.

Для решения этой проблемы между различными таблицами реализованы отношения. Взаимосвязи по существу позволяют разделить информацию на полезные компоненты, которые подчеркивают удобочитаемость и эффективность. Это также означает, что разные отделы будут иметь доступ только к тому, что им нужно, а остальное не будет доступно на их компьютерах.

Применение сценария нашей небольшой компании к блок-схеме взаимоотношений.

Разделение важной информации

В приведенном выше примере небольшой компании лучший способ установить отношения — иметь 4 таблицы.Каждый из них представляет сотрудников, страховой фонд, детский сад и журнал посещаемости.

Теперь информация разделена довольно хорошо. Следующий шаг — определить, какая информация будет присутствовать в большинстве областей. В этом случае все, что мы разделяем, будет использоваться сотрудниками, поэтому имеет смысл рассматривать его как нашу основную таблицу.

Подумайте, какую информацию должна содержать таблица сотрудников, исходя из вашего собственного опыта работы в офисе. У каждого сотрудника есть основные столбцы с именем, адресом, телефоном, электронной почтой и возрастом, а также что-то, известное как идентификационный номер.Этот идентификационный номер уникален для каждого работника, а также служит первичным ключом таблицы сотрудников.

Используя идентификационный номер, мы можем искать информацию о любом сотруднике, которого мы хотим, даже если у нас есть сотрудники с одинаковыми именами. Если каким-то странным чудом все ваши сотрудники имеют одинаковое имя и возраст, вы все равно можете отличить их по идентификационному номеру. Означает ли это, что мы можем использовать идентификатор сотрудника для связи с другими таблицами? Абсолютно.

Формирование отношений с другими таблицами с помощью внешних ключей

Столбец идентификатора сотрудника из этой таблицы будет использоваться в качестве первичного ключа для других таблиц.Когда другие таблицы связаны таким образом, считается, что у них есть внешний ключ. Это просто означает ключ извне. Этот внешний ключ позволяет связать всю остальную информацию с каждым исполнителем. Вся информация, которая у нас есть в других таблицах, привязана к конкретным людям, поэтому наличие идентификатора сотрудника в любой другой таблице имеет смысл.

Хотя многие технические аспекты определяют, как устанавливаются отношения в сложных системах, это один из самых простых примеров, который вы можете найти в любой книге по реляционным базам данных.

Общая терминология

При обсуждении реляционных баз данных некоторые из наиболее распространенных терминов, которые вы услышите, — это SQL и синонимы для других свойств. Столбцы также могут называться атрибутами, полями или функциями. Строки также могут называться записями, записями или кортежами.

SQL — это язык программирования, разработанный для упрощения работы с базами данных. Мощь этого инструмента невозможно недооценить. Хорошо разбираясь в его основных концепциях, вы можете делать с данными практически все, что захотите, когда дело касается аналитики. Чаще всего SQL используется для извлечения (или запроса) данных из базы данных. С помощью этого языка вы можете указать, какие данные вам нужны и как должен выглядеть вывод. Вот как вы можете перенести данные из базы данных в Microsoft Excel или Google Sheets.

Чем реляционные базы данных отличаются от таблиц Excel / Google?

В очень маленьком масштабе программы для работы с электронными таблицами могут работать хорошо. Но как только вы начинаете задумываться о масштабируемости, безопасности и удобстве использования, электронных таблиц уже недостаточно.

Масштабируемость

Это касается предоставления данных более чем одному человеку. Хотя вы можете работать с предоставлением доступа к этой онлайн-таблице нескольким людям, это просто не сработает, когда вам нужно, чтобы множество различных отделов изучали ее каждый день. Вероятность того, что два человека будут работать над одним и тем же, немалая и может привести к серьезным проблемам. Если вы когда-либо одновременно работали с другим человеком над Документами Google, скорее всего, вы испытывали небольшую икоту.

Безопасность

Данные бесценны, и предоставление к ним доступа всем сотрудникам может привести к катастрофе. Не всем сотрудникам нужны все данные, и некоторые из них необходимо хранить в тайне. Например, у Amazon есть много конфиденциальных данных о клиентах: адреса, номера телефонов, информация о кредитных картах и ​​т. Д. У них более 50 000 корпоративных сотрудников (более 700 000 корпоративных и некорпоративных), но большинство из них не имеют доступа к этой информации. Amazon использует базы данных для ограничения доступа и защиты клиентов.

Удобство использования

Если у вас есть масса данных, но вы не можете найти эффективный способ получить из них аналитическую информацию, это бесполезно. Инструменты, отличные от реляционных баз данных, просто не обладают такой способностью извлекать такую ​​значимую информацию, которой обладают SQL и другие языки баз данных.

По мере увеличения объема данных вам, возможно, придется принудительно перейти на реляционную базу данных. Таблицы могут обрабатывать только определенное количество данных. Таблицы Google имеют ограничение в 5 миллионов ячеек, и в настоящее время это немного.

Это не займет много времени, и миграция с 5 миллионами ячеек в базу данных будет проблематичной. Рекомендуется начинать миграцию сразу после того, как вы заметите рост. Базы данных могут обрабатывать столько, сколько вы можете им бросить, и поэтому вам кажется, что они реализованы везде, где есть данные.

Гибкость, которую дает реляционная база данных, не имеет себе равных. Нет ничего более популярного и полезного, чем реляционные базы данных, и не зря.

Резюме

Подведем итоги: мы исследовали, почему организованные данные важны и как вы можете организовать данные с помощью реляционной базы данных. Реляционная база данных состоит из нескольких таблиц данных, связанных между собой ключами и отношениями.

Таблицы, ключи и отношения — три основных компонента реляционной базы данных. Таблицы состоят из строк и столбцов. Строки представляют отдельные объекты в таблице, а столбцы представляют их атрибуты.