Какие базы данных существуют: Что такое база данных

Содержание

Какие бывают базы данных — Журнал «Код»: программирование без снобизма

Базы данных — это способ упорядочить информацию так, чтобы компьютер мог с ней легко работать, а человек мог пользоваться этими данными как ему удобно. Мы уже писали о базах данных в общем, теперь углубимся.

👉 Это знания скорее из области информатики, чем прикладного программирования. Если вы просто делаете сайты или обслуживаете интернет-магазин, вероятнее всего, вам из этого понадобятся только реляционные базы данных. Но когда вы захотите сделать более сложные приложения — например рекомендации товаров, — вам потребуются знания о других типах баз.

Считайте, что эта статья для расширения кругозора.

Три основных типа

В зависимости от того, какие данные нужно в ней хранить и как с ними работать, базы делятся на реляционные и нереляционные:

Реляционные

Реляционные базы данных ещё называют табличными, потому что все данные в них можно представить в виде разных таблиц. Одни таблицы связаны с другими, а другие — с третьими. Например, база данных покупок в магазине может выглядеть так:

Смотрите, у магазина есть две таблицы — с товарами и покупателями. Но когда один из них что-то покупает, то данные попадают в третью таблицу. В ней есть своя информация (количество купленных товаров) и ссылки на покупателя и сам товар. Если нужно, можно по этим связям попасть в нужную таблицу и узнать подробности о той или другой записи.

Если у покупателя поменяется номер телефона, то нам достаточно будет поменять это в одной таблице «Клиенты». Благодаря тому, что в «Покупки» записывается только код покупателя, нам не нужно менять имя больше нигде — данные сами обновятся автоматически, когда мы захотим посмотреть, кто именно купил табурет.

Сетевые

В отличие от реляционных баз, в сетевых между таблицами и записями может быть несколько разных связей, каждая из который отвечает за что-то своё.

Если мы возьмём базу данных с сайта Кинопоиска, то она может выглядеть так:

Особенность сетевой базы данных в том, что в ней запоминаются все связи и всё содержимое для каждой связи. Базе не нужно тратить время на поиск нужных данных, потому что вся информация об этом уже есть в специальных индексных файлах. Они показывают, какая запись с какой связана, и быстро выдают результат.

Например, вы посмотрели «Начало» Кристофера Нолана и вам понравился этот фильм. Когда вы перейдёте к списку фильмов, которые он ещё снял, база на сайте сделает так:

возьмёт имя режиссёра;
посмотрит, какие связи и с чем у него есть;
выдаст список фильмов;
к этим фильмам может сразу подгрузить список актёров, которые там играют;
и сразу же показать постеры к каждому фильму.

А главное — база сделает это очень быстро, потому что ей не нужно просматривать всю базу в поисках нужных фильмов. Она сразу видит, какие фильмы с чем связаны, и выдаёт ответ.

Иерархические

Иерархия — это когда есть вышестоящий, а есть его подчинённые, кто ниже. У них могут быть свои подчинённые и так далее. Мы уже касались такой модели, когда говорили про деревья и бустинг.

В такой базе данных сразу видно, к чему относятся записи, где они лежат и как до них добраться. Самый простой пример такой базы данных — хранение файлов и папок на компьютере:

Видно, что на диске C: есть много папок: Dropbox, eSupport, GDrive и все те, которые не поместились на экране.

Внутри папки GDrive есть ###_Inbox и #_Альбатрос, а внутри #_Альбатроса — десятки других папок. Если мы посмотрим на скриншот, то увидим, то должностная инструкция бухгалтера лежит с остальными файлами внутри папки Должностные и охрана труда, которая лежит внутри папки Инструкции.

Иерархическая база данных знает, кто кому подчиняется, и поэтому может быстро находить нужную информацию. Но такие базы можно организовать только в том случае, когда у вас есть чёткое разделение в данных, что главнее, а что ему подчиняется.

Главное о базах данных

Чаще всего базы данных напоминают таблицы: в них одному параметру соответствует один набор данных. Например, один клиент — одно имя, один телефон, один адрес.
Такие «табличные» базы данных называются реляционными.
Чтобы строить сложные связи, разные таблицы в реляционных базах можно связывать между собой: ставить ссылки.
Реляционная база — не единственный способ хранения данных. Есть ситуации, когда нам нужна большая гибкость в хранении.
Бывают сетевые базы данных: когда нужно хранить много связей между множеством объектов. Например, каталог фильмов: в одном фильме может участвовать много человек, а каждый из них может участвовать во множестве фильмов.
Бывают иерархические базы, или «деревья». Пример — наша файловая система.
Какую выбрать базу — зависит от задачи. Одна база не лучше другой, но они могут быть более или менее подходящими для определённых задач.

Текст и иллюстрации

Миша Полянин

Редактор

Максим Ильяхов

Корректор

Ира Михеева

Иллюстратор

Даня Берковский

Вёрстка

Маша Дронова

Доставка

Олег Вешкурцев

Что-то делает руками

Паша Федоров

Во славу

Практикума

большой обзор типов и подходов. Доклад Яндекса / Блог компании Яндекс / Хабр

Это конспект лекции Татьяны Денисовой

tdenisova

— бэкенд-разработчика в Яндекс.Учебнике. Вы узнаете, какие бывают базы данных, какие их особенности важно помнить, как в работе с данными учитывать характеристики системы и планы масштабирования, в какую из тем нужно углубиться для решения конкретной задачи. А также как при возникновении багов определить, является ли работа с БД источником проблемы (и если да, то в какую сторону копать).

— О чем именно мы будем говорить? Не о примитивных селектах и джойнах — о них, я думаю, большинство из вас уже знает.

Мы будем говорить о реальном применении баз, о том, с какими сложностями вы можете столкнуться и что вам как бэкенд-разработчику нужно знать. Информации будет много, вот содержание. Не нужно прямо досконально знать детали каждого из этих пунктов, но нужно знать, что этот пункт существует.

И нужно знать, как какие проблемы решаются, чтобы, когда у вас будет задача построить структуру, сохранить данные, вы знали, какую модель данных выбрать и как их сохранить. Или предположим, у вас проблема, вы видите, что база данных не работает, работает медленно, или возникли проблемы с данными, несогласованность. Тогда вы должны понимать, куда копать. То есть нужно знать, какие понятия существуют и с какой стороны подойти к проблемам.

Сначала мы с вами поговорим о данных. Что это такое вообще? Вокруг нас много фактов, много сведений, но пока они никак не собраны, они для нас бесполезны. Мы их собираем, структурируем и сохраняем. И именно это сохраненное структурирование называется данными, а то, что их хранит, — базой данных. Но пока эти данные просто где-то лежат собранные, они для нас тоже в принципе бесполезны. Поэтому существует прослойка над базами данных — СУБД. Это то, что позволяет нам доставать данные, сохранять их и анализировать. Таким образом, данные, которые мы получаем, мы превращаем в информацию, которую уже можем вывести пользователю. Пользователь получает знания и применяет их.

Мы обсудим, как структурировать сведения и факты, хранить их, в каком виде данных, в какой модели. И как их достать так, чтобы много пользователей одновременно могли обращаться к данным и получить корректный результат, чтобы наши итоговые знания, которые мы будем применять, были правдивыми и верными.

Для начала мы с вами поговорим о реляционных базах данных. Думаю, реляционная модель многим из вас знакома. Это модель типа таблиц и отношений между таблицами. Представим, что у нас есть мессенджер, в который мы записываем данные и сообщения между пользователями. Мы можем их записать все в одну такую большую объемную таблицу, широкую, где у нас будет много повторяющихся данных — от кого, кто, кому, в какой чат. А можем всеэто записать в различные таблицы, то есть нормализовать наши данные, привести в третью нормальную форму.

На слайдах есть примечания и ссылочки. Мы не будем сейчас углубляться в каждое понятие. Я постараюсь технические понятия, которые могут быть вам незнакомы, не говорить. Но все, что я говорю, вы найдете в примечаниях к слайдам. В том числе по нормализации тоже будет ссылочка, вы сможете почитать, если это понятие вам не знакомо.

В общих словах, нормализация — это разбиение данных на таблицы с целью, чтобы эти данные стали более структурированы. Например, здесь есть теперь таблица юзера, чата мессенджера и сообщений. Такая структура обеспечивает, что сюда будут записаны сообщения именно тех пользователей, которых мы знаем, и из известных нам чатов. То есть мы обеспечиваем целостность данных. Мы обеспечиваем факт того, что мы всегда можем собрать общую картинку целиком. Но при этом мы храним, например, в таблице сообщений только айдишники, только идентификаторы. Таким образом мы сокращаем общий размер базы данных, делаем ее меньше. Соответственно, делаем проще запись в эту БД. Нам не нужно постоянно записывать во много таблиц. Мы просто записываем в одну таблицу с айдишником.

Если говорить про нормализацию, она вообще очень упрощает видение системы, потому что очень графична, и нам сразу становится понятно, какие взаимоотношения между какими таблицами у нас есть.

Мы уменьшаем количество ошибок при записи данных, потому что если мы записываем сообщение в месседжере и такого пользователя у нас еще нет, то нам придется его завести. Но итоговая картина, общие данные у нас останутся целостными.

Про уменьшение размера базы данных я уже сказала. Нам в таблице сообщений не придется каждый раз писать все данные о пользователе. Чтобы посмотреть профиль, мы можем просто зайти в таблицу User.

О несогласованной зависимости также предупредила. Это как раз ссылки на айдишники других таблиц, идентификаторы являются уникальными значениями в рамках одной таблицы. По-другому они называются primary key, и когда у нас есть ссылка на эти primary key, то сама ссылка в другой таблице называется foreign key.

Такая структура также защищает наши данные от случайного удаления. Мы не можем удалить юзера, потому что, например, у него есть сообщение. Это такая небольшая, но подстраховка.

Казалось бы, мы сделали отличную структуру, все понятно, все зависимо, все цельно. С чем еще нужно работать?

Представим, что мы реально запустили это в эксплуатацию, у нас стало много пользователей и, соответственно, много сообщений. Они постоянно друг с другом общаются. Что происходит в нашей таблице сообщений? Она постоянно растет. И чтобы искать в не данные, нам нужно постоянно перебирать абсолютно все сообщения, проверять, от этого пользователя они или нет, в этом чате или нет, и только тогда их выводить.

Естественно, чем больше пользователей, чем больше сообщений, тем дольше будут проходить запросы полного перебора. Нам нужно решение, которое позволит быстро искать сообщения в таблице.

Для такого случая, для ускорения поиска, используют индексы. Самая простая ассоциация с индексами — это содержание в книге. Если вам нужно в книге найти информацию, вы можете просто пролистать книгу, а можете зайти в оглавление. Индексы — это своего рода оглавление.

Есть еще хороший пример с телефонной книжкой. Вы можете нажать на букву на своем телефоне, и вас сразу перекинет ссылочно на фамилии, начинающиеся с этой буквы. Индексы баз данных работают по очень похожему принципу. Давайте посмотрим нашу таблицу с сообщениями и то, как мы эти данные будем доставать.

Прошу обратить внимание, как именно мы будем работать с данными. Не с тем, какие у нас есть строки в таблице, а вообще. Индексы строятся по принципу того, какие запросы вы делаете.

Представим, что мы делаем в основном запросы по чату, то есть узнаём, какие сообщения есть в этом чате. Построим индекс именно по столбцу чатов. Индексы в базе данных — это отдельная структура. Таблица от нее не зависима. То есть индекс вы можете в любой момент удалить и перестроить заново, и таблица от этого не пострадает.

Здесь видно, что мы выделили, поставили индекс на столбец, и у нас выделилась отдельная структурка, которая уже немножко сократила количество записей, потому что в 11 чате уже есть несколько сообщений. СУБД обеспечивает быстрый поиск по вот этой маленькой таблице чата. Как это делается? Естественно, поиск происходит не простым перебором. Есть много алгоритмов быстрого поиска, мы с вами рассмотрим один из самых популярных алгоритмов, которые используются по умолчанию в большинстве баз данных. Это сбалансированное дерево.

Как оно работает? У нас есть номер чата, это целое значение, и дерево выстраивается по такому принципу: то, что слева от узла значений меньше, справа от узла значений больше. Что нам дает такая структура? Если посмотреть на итоговые листы этого дерева, то все значения внизу упорядочены. Это огромный плюс в приросте производительности. Сейчас покажу, почему.

Например, мы ищем значение. Одно значение искать очень просто. Мы проходим вниз по дереву или влево, вправо — в зависимости от того, больше это значение или меньше.

А если мы хотим найти, например, диапазон, то смотрите, как просто и быстро это получается. Мы доходим до значения и дальше по ссылкам в листьях уже по упорядоченным значениям просто идем до конца.

Если нам нужен диапазон, определенный от и до, — делаем абсолютно то же самое. Находим начальное значение и уже по ссылкам листьев идем до максимального значения. Мы по дереву прошли только один раз. Это очень удобно, очень быстро.

Точно так же у нас будут искаться максимальные и минимальные значения. Пройти совсем влево, совсем вправо. Так же у нас будет происходит получение упорядоченного списка. То есть если нам нужно просто получить все чаты упорядоченно, мы доходим до первого и уже по листьям идем до самого правого значения, получаем упорядоченный список. Именно по такому принципу база данных очень быстро ищет в таблице индексов те строчки, которые нам нужны для выборки, и возвращает их.

Что тут важно знать? Казалось бы, классная структура — мы сейчас на каждый столбец построим по такому дереву и будем искать. Как вы думаете, почему это не сработает? Почему у нас не будет прироста скорости, если мы на каждый столбец построим по дереву? (…)

У нас действительно ускорятся селекты. Каждый раз, когда нам нужно пройти по какому-то значению, мы заходим в индекс, находим там ссылку на сами значения. Индексы, как правило, содержат именно ссылки на строки, а не сами строки. И для селектов это работает идеально. Но как только мы захотим задать данные таблицы, проапдейтить либо удалить данные, то все эти деревья придется перестраивать.

На самом деле удаление не перестроит, а просто фрагментирует это дерево, и у нас получатся много пустых значений. Будет огромное дерево с пустыми значениями. Но именно при update и при create эти деревья каждый раз будут перестраиваться. В итоге мы получим огромный overhead над всех этой структурой. И вместо того, чтобы быстренько достать данные и ускорить базу данных, мы будем замедлять наши запросы.

Что еще важно знать? Когда вы будете работать с базой, посмотрите, почитайте, какие индексы в ней существуют, потому что в каждой базе свои реализации, свои разные индексы. Есть индексы для ускорения, есть индексы для обеспечения целостности. Один из самых простых — как раз primary key. Это тоже индекс уникальности. И относительно вашей базы смотрите, как он устроен, как с ним работать, потому что это такие знания, которые вам помогут писать наиболее оптимальные запросы.

Мы обсудили, что нужно иметь в виду накладные расходы на поддержание индексов при вставке данных. Забыла сказать, что когда вы выстраиваете индекс, он должен обладать высокой селективностью. Что это значит?

Посмотрим на это дерево. Мы понимаем, что если стоит индекс на true false, то получается просто два огромных куска дерева слева и справа. И мы проходимся в лучшем случае по 50% таблицы, что на самом деле не очень эффективно. Лучше всего делать индекс именно на те столбцы, у которых наиболее разные значения. Таким образом мы ускорим наши выборки.

Про фрагментацию я сказала, при удалении данных ее нужно иметь в виду. Если у нас часто проходит удаление по данным, содержащимся в индексе, то его, возможно, придется дефрагментировать, и за этим тоже нужно следить. Также важно понимать, что вы строите индекс исходя не из того, какие у вас столбцы, а из того, как вы эти данные используете. И запросы, которые включают индексы, нужно писать очень аккуратно. Что значит аккуратно? Когда вы пишете запрос, отправляете его в базу данных, он отправляется не напрямую в базу, а в некую программную прослойку, которая называется планировщиком запросов.

Планировщик имеет у себя определенную таблицу соответствия того, какая операция сколько стоит и насколько она дорогая. В примере с PostgreSQL есть специальные технические таблицы, которые собирают информацию о ваших данных, о ваших таблицах. Планировщик смотрит, какой у вас запрос, какие данные хранятся в таблице pg_stat. Это как раз таблица, которая хранит общую информацию о том, сколько у вас данных и какие столбцы в вашей таблице, какие индексы на ней. Исходя из этого он смотрит планы выполнения вашего запроса, считает, сколько времени по какому плану уйдет на запрос, и выбирает самый оптимальный.

Если вы хотите посмотреть прогнозируемое время выполнения вашего запроса, можете использовать операцию Explain. Если хотите фактическое выполнение, можете использовать Explain analyze. Какая разница? Как я и говорила, планировщик изначально рассчитывает время выполнения, исходя из примерного времени на каждую операцию. Поэтому реальное время может отличаться в зависимости от машины и от особенностей ваших данных. Так что если вам нужно именно фактическое выполнение, то, конечно, лучше использовать Explain analyze.

На этом слайде вы можете посмотреть пример. Он показывает, что иногда запросы с учетом вашего столбца, на котором есть индексы, могут использовать не индекс scan, а просто full scan по всей таблице. Это происходит, если у нас невысокая селективность индекса и если планировщик считает, что запрос полным scan по таблице будет выгоднее.

Представим, что у нас есть наш мессенджер и мы хотим в списке чатов, например, показывать имя чата либо количество непрочитанных сообщений. Если мы каждый раз, открывая чатик, будем пересчитывать все данные по всем чатам, это будет очень невыгодно.

Есть такое понятие — денормализация. Это копирование наиболее горячих используемых данных либо предрасчет нужных данных и сохранение их в таблицу.

Так может выглядеть соотношение юзера с чатом. То есть помимо ID юзера и ID чата мы кратко туда сохраним имя чата, лог чата и количество непрочитанных сообщений. Таким образом нам каждый раз не нужно будет нагружать все наши таблицы, делать селект и все это пересчитывать.

В чем плюс денормализации? Мы ускоряем процесс выборки данных. То есть наши селекты проходят максимально быстро, мы максимально быстро отдаем пользователям ответ.

Сложность в том, что каждый раз, когда мы добавляем новые данные, нам все эти столбцы нужно пересчитывать и очень велика вероятность ошибки. То есть если наши селекты становятся гораздо проще и нам не нужно все время джойнить, то наши update и create становятся очень громоздкими, потому что нам нужно повесить туда триггеры, пересчитать и ничего не забыть.

Поэтому денормализацию нужно использовать, только когда она вам действительно нужна. И как мы сейчас шли по вот этой всей логике, сначала нужно данные нормализовать, посмотреть, как вы их будете использовать, настроить индексы. Если у вас есть запросы, которые, как вы считаете, плохо работают, то перед денормализацией посмотрите Explain. Узнайте, как они реально выполняются, как планировщик их выполняет. И только потом, когда вы уже придете к тому, что денормализация все-таки нужна, тогда вы можете ее сделать. Но такая практика есть, и в реальных проектах денормализация данных достаточно часто используется.

Пойдем дальше. Даже если вы хорошо структурировали данные, выбрали модель данных, собрали, все денормализовали, придумали индексы, — все равно очень многое в IT-мире может пойти не так.

Может отказать ПО, может выключиться электроэнергия, может отказать аппаратное обеспечение или сеть. Есть и второй класс проблем: нашими базами данных одновременно пользуется очень много пользователей. Они могут одновременно обновлять одни и те же данные. Все эти проблемы мы должны уметь решать.

Давайте посмотрим на конкретных примерах, о чем идет речь.

Представим, что есть два пользователя, которые хотят забронировать переговорку. Пользователь 1 видит, что переговорка в это время свободна, и начинает ее бронировать. У него открывается окошко, и он думает, кого же из коллег я позову. Пока он думает, пользователь 2 тоже видит, что переговорка свободна, и открывает себе окошко редактирования.

В итоге, когда пользователь 1 сохранил эти данные, он ушел и думает, что все отлично, переговорка забронирована. Но в это время пользователь 2 перезаписывает его данные, и получается так, что переговорка закрепилась за пользователем 2. Это называется конфликтом данных. И мы должны уметь показывать эти конфликты людям и как-то их разрешать. Именно в этом месте у нас будет перезапись.

Как это сделать? Мы можем просто заблокировать переговорку на какое-то время, пока пользователь 1 думает. Если он сохранил данные, то пользователю 2 мы не разрешим это делать. Если он данные отпустил и не стал сохранять, то пользователь 2 сможет забронировать переговорку. Подобную картину вы могли видеть, когда покупаете билеты в кино. Вам дается 15 минут на то, чтобы оплатить билеты, иначе они вновь предоставляются другим людям, которые тоже могут их взять и оплатить.

Вот другой пример, который нам покажет, насколько важно следить, чтобы наши операции выполнялись полностью. Допустим, я хочу с банковского счета 1 перекинуть деньги на счет 2. В этом моменте у меня есть три операции. Я проверяю, что у меня достаточно средств, вычитаю со своего первого счета средства и кидаю на второй счет. Понятное дело, что если в любой из этих моментов у меня произойдет сбой, то что-то пойдет не так.

Например, если вот на этом этапе произойдет другая транзакция, которая считывает данные, то средств на моем счете будет уже недостаточно, я не смогу выполнить другие операции. Если на втором моменте произойдет проблема, то мы, например, сняли с одного счета деньги, а на второй не закинули. Получается, что в итоге на моем банковском счету, на всех моих счетах станет на какую-то сумму меньше. Эти деньги уже никак не вернуть.

Для решения таких проблем существует понятие транзакции — атомарного, целостного выполнения всех трех операций одновременно.

Как это делает база данных? Она записывает все эти изменения в определенный журнал и применяет их, только когда у нас транзакция коммитится. Таким образом мы гарантируем, что все вот эти операции будут выполнены как единое целое либо не будут выполнены вовсе.

Если в любой момент этого времени у нас произойдет сбой, то с первого счета не будут вычтены деньги и, соответственно, мы их не потеряем.

У транзакций есть четыре свойства, четыре требования к ним. Это Atomicity, Consistency, Isolation и Durability — атомарность, согласованность, изоляция и сохраняемость данных. Что это за свойства?

Atomicity или атомарность — гарантия того, что операция, которую вы выполняете, будет выполнена полностью, что она не будет выполнена частично. Таким образом мы гарантируем, что общая согласованность данных в нашей базе будет и до операции, и после.
Consistency или согласованность — больше бизнес-правило, скорее не со стороны СУБД или самой базы данных. Согласованность не нужно путать с целостностью (Integrity). Если кто-то из вас работал с базами данных и передавал данные с айдишника, который не существует, то вы могли получать Integrity Error, ошибку целостности: система не понимала, что с ним делать. Именно наличие взаимосвязи отношений и уникальности ключей называется целостностью. А согласованность — то, что мы пишем в самой транзакции.
Например, в этом примере, когда мы пишем транзакцию, нужно с одного счета снимать столько же денег, сколько мы кидаем на второй счет. То есть в итоге у нас данные по общему балансу в начале и в конце должны быть одинаковыми. Это и есть согласованность.
Isolation или изоляция — это как раз то, что мы с вами смотрели на примере переговорки. Ваша система должна вести себя предсказуемо и контролируемо относительно параллельного выполнения операций. Она должна гарантировать, что параллельно работающие пользователи не будут мешать друг другу и что не будет неожиданных изменений.
Durability или сохраняемость — свойство транзакции, которое говорит о том, что если ответ пришел пользователю, то эти данные уже точно будут сохранены, что они не пропадут.

Поговорим побольше про изоляцию. Изолированность транзакций — очень дорогое свойство, на него тратится очень много ресурсов, из-за этого у нас в базах существует несколько уровней изоляции. Давайте посмотрим, какие проблемы могут быть, и исходя из этого уже обсудим, как их решать.

Существует четыре основных класса проблем — потерянное обновление, «грязное» чтение, неповторяющееся чтение и фантомное чтение. Рассмотрим подробнее.

Потерянное обновление — это как в примере с переговорками, когда у пользователя 1 перезаписались данные и он об этом не знает. То есть мы не блокировали данные, которые этот пользователь изменяет, и, соответственно, получили их перезапись.

Проблема «грязного» чтения возникает, когда пользователь видит временные изменения другого пользователя, которые потом могут быть откатаны или просто сделаны временно.

В данном случае пользователь 1 что-то записал в базу данных. Пользователь 2 в это время что-то оттуда считал и строит аналитику по этим данным. А пользователь 1 столкнулся с ошибкой, несоответствием и эти данные откатывает. Таким образом, аналитика, которую записал пользователь 2, будет ненастоящая, неверная, потому что уже нет тех данных, исходя из которых он ее рассчитывал. Такую проблему тоже нужно уметь решать.

Неповторяемое чтение — это когда у нас у пользователя 1 долгая транзакция. Он выбирает данные из базы, а в это время пользователь 2 изменяет часть тех же самых данных.

В данном случае получается, что пользователь 1 не заблокировал изменения тех данных, которые у него есть. И несмотря на то, что он сам получил слепок данных, при повторном запросе на тот же самый селект он может получить другие значения в этих строках. Таким образом, у него будет конфликт, несоответствие данных, которые он записывает.

Похожая проблема может быть, если пользователь 2 добавил или удалил данные. То есть пользователь 1 сделал запрос, а потом при повторном запросе этих же самых данных у него появились или пропали строки. В этом случае в рамках транзакции очень сложно понять, что с ними делать, как их вообще обрабатывать.

Чтобы решать эти проблемы, есть четыре уровня изоляции. Первый, самый низкий уровень — Read uncommitted. Это то, что в PostgreSQL описывается как No lock. Когда мы читаем или пишем данные, мы не блокируем другим пользователям ни чтение, ни запись этих данных. Получается, что мы не блокируем никакие изменения. Все четыре перечисленные проблемы по-прежнему могут произойти. Но от чего защищает этот уровень изоляции? Он гарантирует, что все транзакции, которые пришли в базу данных, будут выполнены. Если два пользователя одновременно начали выполнять запросы с одними и теми же данными, то обе эти транзакции будут выполнены последовательно.

Для чего это может быть полезно? Этот уровень изоляции очень редко используется в практике, но он может быть полезен, например, когда есть большой аналитический запрос и вы хотите во втором запросе почитать и посмотреть, на каком этапе находится ваша аналитика, какие данные уже записаны а какие нет. И тогда второй запрос — который для дебага, отладки, проверки — вы запускаете как раз в таком уровне изоляции. И он видит все изменения вашего первого аналитического запроса, которые в итоге могут быть откатаны. Или не откатаны, но в текущий момент вы можете посмотреть состояние системы.

Read committed, чтение фиксированных данных. Этот уровень изоляции используется по умолчанию в большинстве реляционных баз, в том числе и в PostgreSQL, и в Oracle. Он гарантирует, что вы никогда не прочитаете «грязные» данные. То есть другая транзакция никогда не видит промежуточных этапов первой транзакции. Преимущество в том, что это очень хорошо подходит для маленьких коротких запросов. Мы гарантируем, что у нас никогда не будет ситуации, когда мы видим какие-то части данных, недописанные данные. Например, увеличиваем зарплату целому отделу и не видим, когда только часть людей получили прибавку, а вторая часть сидит с неиндексированной зарплатой. Потому что если у нас будет такая ситуация, логично, что наша аналитика сразу «поедет».

От чего не защищает этот уровень изоляции? Он не защищает от того, что данные, которые вы проселектили, могут быть изменены. В случае небольших запросов этого уровня изоляции вполне достаточно, но для больших, долгих запросов, сложной аналитики, естественно, можно использовать более сложные уровни, которые блокируют ваши таблицы.

Уровень изоляции Repeatable read защищает от первых трех проблем, которые мы с вами обсуждали. Это и потерянное обновление, когда перезаписали нашу переговорку; «грязное» чтение — чтение незафиксированных данных; и это неповторяющееся чтение — чтение данных, обновленных другими транзакциями.

Как оно обеспечивается? С помощью блокировки таблицы, то есть блокировки нашего селекта. Когда мы берем селект в нашу транзакцию, то получается как будто слепок данных. И мы в этот момент не видим изменений других пользователей, все время работаем именно с этим слепком данных. Минус в том, что мы блокируем данные и, соответственно, у нас меньше параллельных запросов, которые могут работать с данными. Это очень важный аспект. И вообще, почему этих уровней изоляции так много?

Чем выше уровень, тем больше блоков и меньше пользователей, которые параллельно могут работать с базой. Каждая транзакция видит определенный слепок данных, который не может меняться. Но могут появиться новые данные. Так что этот уровень изоляции нас не спасает от появления новых данных, которые подходят под селект.

Есть еще один уровень изоляции — сериализация. Часто ее называют упорядочиваемостью. Это полная блокировка данных в таблице. Она спасает от фантомного чтения, то есть от чтения как раз тех данных, которые у нас добавились или удалились, потому что мы блокируем таблицу, не разрешаем в нее писать. И выполняем наши запросы целостно.

Это очень полезно для сложных, больших аналитических запросов, в которых очень важна точность и целостность данных. Не получится так, что мы в какой-то момент считали данные пользователя, а потом в другой таблице появились новые статистики и получился рассинхрон.

Это самый высокий уровень изоляции. Здесь самое большое количество блокировок и самая маленькая возможность параллелизации запросов.

Что нужно знать о транзакциях? Что они нам упрощают жизнь, потому что реализованы на уровне СУБД и нам нужно только правильно делать наши запросы, правильно их формировать, так, чтобы данные в итоге были согласованы. И чтобы блокировать именно те данные, с которыми наши пользователи работают. Нужно иметь в виду, что плохо блокировать всё и везде. В зависимости от того, какая у вас система и кто сколько читает/пишет, у вас будет разный уровень изолированности. Если вам нужна максимально быстрая система, которая допускает какие-то ошибки, вы можете выбрать минимальный уровень изоляции. Если у вас банковская система, которая должна гарантировать, что данные согласованы, все выполнено и ничего не потерялось — тогда, конечно, нужно выбирать максимальный уровень изоляции.

Мы уже достаточно классно продвинулись в понимании того, как выстраивать структуру базы данных и что может произойти. Пойдем дальше.

Насколько безопасно хранить одну базу данных. Конечно, не безопасно. Если с ней что-то случается, мы теряем все данные. Если есть бекап, мы можем его накатить, но тогда возникнет время простоя системы. Если у нас ломается сеть или узел становится недоступен, система тоже будет какое-то время находиться в простое, в downtime.

Как это можно разрешить? Есть такое понятие — репликация. Это дублирование базы данных на другие узлы и серверы.

Это именно дублирование полностью, копия базы данных. Как мы можем этот механизм использовать?

Во-первых, если с БД что-то случилось, мы можем перенаправить запросы на другую копию базы данных, что в принципе логично. Это основное применение. Как еще мы можем это использовать?

Представим, что пользователь находится далеко от сервера. Мы можем распределить серверы так, чтобы покрывать максимальное количество пользователей и максимально быстро отдавать им запросы. На каждом из этих серверов будет одинаковая с другими копия, но запросы будут возвращаться пользователям быстрее.

Еще одно очень популярное использование — распределение нагрузки. Так как у нас одинаковые копии данных, мы можем читать не из головы, не из одной базы данных, а из разных. Таким образом мы разгружаем наш сервер.

Также у нас есть понятие OLTP-запросов и OLAP-запросов. Что это такое? OLTP — короткие транзакционные запросы. OLAP — долгая аналитика. Это когда мы берем огромный джойн, огромный селект, всё мёржим и нам очень важно, чтобы в этот момент все данные были залочены, чтобы не было никаких изменений и БД была целостна.

Для таких ситуаций можно делать аналитику на отдельной копии базы данных. Так мы не будем аффектить наших пользователей, они смогут тоже делать записи в базу, просто потом эти записи придут и на нашу копию.

Чтобы грамотно распределить копии баз данных, вводится понятие ведущего узла и ведомого узла, Master и Slave. Slave очень часто называют репликой либо follower. Master — узел, в который наш пользователь, наше приложение пишет. Master применяет все изменения, ведет журнал изменений, и этот журнал отправляет на Slave. Slave не принимает изменения от пользователей, а применяет лишь изменения журнала от Master. Прошу заметить, что Master не отправляет каждый раз копию, а отправляет именно изменения. Slave накатывает эти изменения и получает такую же копию данных, как и в Master.

Очень важный параметр реплицируемой системы — синхронно или асинхронно выполняются запросы. Что такое синхронный запрос? Это когда Master отправляет запрос на синхронную реплику, на синхронный Slave, и ждет, когда Slave скажет: «Да, я принял», — и вернет Master подтверждение. Только тогда Master вернет пользователю ответ. Если же реплика асинхронная, то Master отправляет запрос на реплику, но сразу говорит пользователю, что «Всё, я записал». Давайте посмотрим, как это работает.

Есть юзер, который записал данные в Master. Master отправил их на две реплики, подождал ответа от синхронной реплики и сразу дал ответ пользователю. Асинхронная реплика записала и сказала Master: «Да, все окей, данные записаны».

С точки зрения такой иерархии, Master и Slave, у нас может быть одна голова или несколько. Если у нас один ведущих узел, в него очень удобно писать, а читать можно из синхронной реплики. Почему именно из синхронной? Потому что синхронная реплика с максимальной точностью гарантирует, что в ней актуальные данные.

Когда к данным применяется запрос, операция из журнала, это тоже требует времени. Поэтому, если вам важна стопроцентная точность данных, которые вы хотите получить, вы должны ходить за чтением, за селектом в Master. Если вам не критично, что данные могут прийти с небольшим опозданием, вы можете читать из синхронного Slave. Если вам абсолютно не критична актуальность данных, вы можете читать в том числе из асинхронной реплики, тем самым разгружая Master и синхронную реплику от запросов.

В репликации также может быть несколько ведущих узлов. Разные приложения могут писать в разные головы, и эти Master потом между собой разрешают конфликты.

Очень простой пример применения таких данных — всякие офлайн-приложения. Например, на вашем телефоне есть календарь. Вы отключились от сети и записали в календарь событие. В данном случае ваше локальное хранилище, ваш телефон, — это Master. Он сохранил в себе данные, и при появлении сети Master вашей локальной копии и копия, которая на сервере, разрешат конфликты, объединят эти данные.

Это очень простой пример такой репликации. Она часто применяется для совместного редактирования онлайн-документов, либо когда очень велика вероятность потери сети.

Также существуют репликации без ведущих узлов. Что это такое? Это репликация, при которой сам клиент отсылает данные на бóльшую часть реплик и читает их тоже из бóльшей части реплик. Здесь видно, что серединная реплика у нас является пересечением наших Read и update.

То есть мы гарантируем, что каждый раз, читая данные, мы попадем хотя бы в одну из реплик, в которой данные самые актуальные. А между собой у реплик выстраивается механизм обмена информаций с основным логом изменений и конфликтов между репликами. В данном случае очень часто реализовывают именно толстый клиент. Если он получил данные от реплики, в которой лежат более поздние изменения, чем в другой, то он просто отправляет данные на другую реплику либо разрешает конфликт.

Что важно знать про репликацию? Основной смысл репликации — отказоустойчивость системы, высокая доступность вашего сервера. Что бы ни случилось с базой, система будет доступна, ваши пользователи смогут писать данные, и когда восстановится соединение с Master или с другой репликой, то все данные тоже будут восстановлены.

Репликация очень помогает разгрузке серверов и перераспределению запросов чтения с Master на реплики. Мы можем масштабировать это чтение, создавать больше реплик на чтение и делать нашу систему еще быстрее. Еще можно сделать реплику на сложные долгие аналитические запросы, которые требуют большого количества блокировок и могут повлиять на доступность системы.

На примере офлайн-приложений мы с вами посмотрели, как можно такие данные хранить и разруливать конфликты. В случае синхронной реплики может быть Replication lag, то есть отставание по времени. В случае асинхронной реплики он есть практически всегда. То есть когда вы читаете данные из асинхронной реплики, вы должны понимать, что они могут быть не актуальны.

По иерархии забыла сказать, что когда есть один Master, который ждет ответа от синхронной реплики, логично предположить, что если у нас все реплики синхронны, и какая-то вдруг стала недоступна, то наша система не сможет сохранить запрос. Тогда Master запишет нас в первый синхронный Slave, получит ответ, попросит второй Slave, ответа не получит, и в итоге придется откатывать всю транзакцию.

Поэтому в таких системах, как правило, делают одну реплику синхронной, а остальные асинхронными. Синхронная реплика гарантирует, что ваши данные сохранились еще где-то. То есть помимо Master, с которым может что-то произойти, мы гарантируем, что есть хотя бы еще один узел, который содержит полную копию абсолютно того же журнала транзакций, тех же самых данных.

Асинхронная реплика, с другой стороны, не гарантирует сохранность данных. Если у нас есть только асинхронные реплики и Master отключился, то они могут отставать, туда могли еще не прийти данные. В таких случаях, как правило, выстраивают такую иерархию, что либо у нас Master, одна синхронная реплика и остальные асинхронные, либо у нас Master и все реплики асинхронные, если нам не важна сохраняемость данных.

Есть одно «но»: все реплики должны иметь одинаковую конфигурацию. Если говорить на примере PostgreSQL, они должны иметь одинаковую версию самого PostgreSQL, потому что разные версии базы могут иметь и разный формат журнала операций. И если реплика поднимается из другой версии, она просто может не прочитать операции, которые записала другая база.

Что такое реплика? Это полная копия всех данных. Представим, что данных так много, что сервер не справляется. Какое первое решение?

Первое решение — купить более дорогую машину с большим количеством памяти, с большим CPU, с большим диском. Это решение будет по большей части правильным, пока вы не столкнетесь с проблемой дороговизны железа. Однажды покупать новую машину станет слишком дорого, либо будет уже просто некуда расти. Есть огромное количество данных, которые просто физически невозможно разместить на одной машине.

В таких случаях можно использовать горизонтальное масштабирование. То, что мы видели ранее, увеличение производительности одной машины, является вертикальным масштабированием. Увеличение количества машин — это горизонтальное масштабирование.

Чтобы разбить данные по машинам, используют шардинг или, по-другому, секционирование. То есть разбиение данных на секции и блоки по ключу, по айдишнику, по дате. Мы еще поговорим об этом дальше, это один из ключевых параметров, но смысл именно в том, чтобы по определенному признаку разделить данные и отправить их на разные машины. Таким образом, наши машины могут стать менее производительными, но система по-прежнему сможет функционировать и получать данные уже с разных машин.

Чтобы в целом понять, где какие данные лежат, нужна определенная таблица соответствий шарда, нашей копии и данных.

Бывают случаи, когда не используется специальное хранилище данных и клиент просто ходит по очереди на каждый шард и проверяет, есть ли там данные, которые соответствуют его запросу.

Бывает специальная программная прослойка, которая хранит в себе определенные знания о том, в каком шарде какой диапазон данных лежит. И, соответственно, идет уже именно туда, на тот самый узел, где лежат необходимые данные.

Бывает толстый клиент. Это когда мы не зашиваем сам клиент в отдельную прослойку, а зашиваем в него самого данные о том, как у нас шардированы данные.

Вот этот случай. Он, кстати, самый частоиспользуемый. Хорош тем, что наше приложение, наш клиент, даже тот код, который вы пишете, — он не знает о том, что таблица шардирована, хотя мы указываем это в config, в самой базе. Мы просто говорим ей — селект, и уже в самой БД идет разбиение на шарды и понимание, откуда селектить. Здесь же вы в самом коде определяете то, откуда читать данные.

Есть специальные сервисы, которые помогают структурировать и вообще апдейтить информаци. Сложно ее держать согласованной и актуальной. Мы что-то заселектили, записали новые данные. Или что-то изменилось, и нам нужно очень правильно маршрутизировать наши запросы. Есть специальные сервисы координации запросов. Один из них — Zookeper. Вы можете посмотреть, как они вообще работают. Очень интересная структура. Они сохранили очень много нервов и времени разработчикам.

Что важно, какие аспекты нужно иметь в виду, когда вы секционируете? Важно понимать, по какому ключу мы будем делать разбиение на шарды. Пересобирать все эти данные достаточно дорого, поэтому очень важно не ошибаться с тем, как данные будут потенциально в будущем использоваться. Если мы хорошо и правильно сделали шардинг, то при наиболее частоиспользуемых запросах мы будем всегда знать, на какую реплику ходить.

Например, если мы по айдишникам пользователя храним все их данные на определенных репликах, тогда мы понимаем, что можем прийти на одну это реплику и все джойны сделать именно на ней. Но хранить именно по айдишнику — не самая крутая идея. Сейчас я расскажу, почему.

Если мы неправильно определили ключ в секционировании, если у нас очень сложный запрос, то нам и правда придется сходить на разные шарды, объединить все данные и только потом отдать их приложению. К счастью, большая часть СУБД делает это за нас. Но какие накладные расходы возникнут под плохо написанными запросами? Или под шардингом, который разбит по неправильному узлу?

Про айдишники. Если система работает только с новыми пользователями и у нас по айдишникам увеличение, то все запросы будут идти в последний узел.

Что получится? Три других работающих машины будут стоять без дела. А эта машина будет просто гореть — так называемый hot spot. Это узкое место вашей потенциальной системы, то место, которое может даже отказать по коннектам.

Поэтому, когда мы определяем ключ шардирования, очень важно понимать, насколько сбалансированы будут эти узлы. Очень часто используются хэши, это такое более-менее нейтральное, сбалансированное расположение данных. Но если у вас хэш-функция на ключе, то вы не сможете выбирать, например, по диапазонам. Логично, потому что по диапазонам нельзя раскинуться в разные шарды.

По дате — то же самое. Если мы, например, аналитику раскидываем и сделаем шарды по дате, то, понятное дело, какой-нибудь один шард десятилетней давности вообще не будет использоваться. Нам это не выгодно. А пересобирать данные и перешардировать всегда очень дорого.

Отвечу на вопрос, который был до этого. Что лучше сделать — определить индексы или сделать шарды? Конечно, индексы.

Смотрите, шарды — это отдельные машины с целой поднятой инфраструктурой. И этот средний компонент содержит нечто похожее на индексы. Есть быстрый поиск по параметрам — где, куда ходить. Вот такое соотношение. Но если есть шардинг, итоговая картина будет вот такая:

Есть приложения, какая-то голова, которая знает, куда ходить. И есть шарды, на каждом из которых настроена реплика. Это реально очень большой overhead, если данных немного. То есть к шардингу нужно прибегать, только когда вы действительно достигли лимита вертикального масштабирования, когда покупать более дорогую машину не релевантно количеству ваших данных или доходам. Тогда можно купить несколько разных, более дешевых машин и выстроить на них вот такую архитектуру.

Для чего нужны реплики, я думаю, понятно: потому что шарды разбиваются, это куски баз данных, но они как бы уникальные. Они находятся только в этих местах. Мы их разбиваем еще и на копии, которые делают наши узлы отказоустойчивыми и подстраховывают на случай проблем.

Самое главное: шардинг используется именно там, где вам не просто хочется разбить данные на классификацию, а именно там, где данных действительно много.

Теперь давайте подойдем больше к моделям данных и посмотрим, как данные можно хранить.

Реляционные БД, которые мы смотрели до этого, имеют огромное количество преимуществ, потому что они, в первую очередь, очень распространены и всем понятны. Они наглядно показывают отношение между объектами и обеспечивают целостность.

Но есть минус: они требуют четкой структуры. Есть таблица, в которую мы должны запихнуть все данные. Если посмотреть с точки зрения вообще всех сведений и фактов, которые мы собираем, они очень разные. То есть у нас может быть работа с продуктовыми данными, с данными пользователей, сообщений и так далее. Эти данные реально требуют четкой структуры, целостности. Для них идеально подходит реляционная база.

Но предположим, у нас есть, например, лог операций или описание объектов, где каждый объект имеет разные характеристики. Мы, конечно, можем это записать в джейсончик в реляционной БД и радоваться, что у нас он разрастается бесконечно.

А можем посмотреть на другие схемы, на другие системы хранения. NoSQL — очень кричащая аббревиатура, даже прямо провоцирующая — «нет SQL». Как она появилась?

Когда люди столкнулись с тем, что реляционные базы данных не везде успешны, они собрали конференцию, который нужен был хештег, — вот и придумали #NoSQL. Он прижился. Позже начали говорить не «нет SQL», а «не только SQL». Это просто все, что не реляционное: огромное семейство разных баз данных, которые не являются такими жестко структурированными, схематичными и табличными, как реляционные БД.

Семейство нереляционных моделей данных разделяют на четыре вида: ключ-значение, документоориентированные, столбцовые и графовые базы данных. Рассмотрим каждый из этих пунктов, узнаем, какие данные в каких из них лучше хранить и для чего они используются.

Ключ-значение. Это самое простое. Вот словарь, вот соотношение. Эта база данных, в которой данные хранятся по ключам, причем неважно, что лежит под конкретным ключом. У нас и сам ключ, и данные могут быть и простыми, и гораздо более сложными структурами. Такая база хороша тем, что она, подобно индексу, очень быстро ищет данные. Именно поэтому key-value очень часто используется для кэша. Преимущество в том, что наше value может быть разное в разных ключах.

Мы можем использовать ключ, например, для хранения сессий пользователя. Пользователь кликнул, мы записали это в value. Это такой schemaless, модель данных без определенной схемы, структуры значений. Благодаря тому, что это очень простая структура, она имеет высокую скорость и легко масштабируется. У нас уже есть ключи, и мы можем очень легко их шардировать, сделать их хэши. Это одна из самых высокомасштабируемых баз данных.

Примеры — Redis, Memcached, Amazon DynamoDB, Riak, LevelDB. Вы можете посмотреть особенности реализации именно key-value хранилищ.

Документоориентированные базы данных очень похожи на key-value в какой-то из областей их применения. Но у них единицей является документ. Это такая сложная структура, по которой мы можем селектить определенные данные, делать балковые операции: Bulk insert, Bulk update.

Каждый документ может хранить в себе, как правило, XML, JSON или BSON — бинарно-сохраняемый JSON. Но сейчас это уже практически всегда JSON или BSON. Это тоже как бы пара ключ-значение, можно это себе представить как таблицу, в которой каждая строка имеет определенные характеристики, и мы по этим ключам можем из нее что-либо доставать.

Преимущество документоориентированных БД: они обладают очень высокой доступностью и гибкостью данных. В любой документ, в любой JSON вы можете записать абсолютно любой набор данных. И они очень часто применяются — например, когда нужно сделать какой-нибудь каталог и когда каждый продукт в каталоге может иметь разные характеристики.

Или, например, профили пользователей. Кто-то указал свой любимый фильм, кто-то — любимую еду. Чтобы не засовывать все в одно поле, которое будет хранить непонятно что, мы можем все записать в JSON документоориентированной базы.

Еще одна модель, в которой удобно хранить данные, — столбцовые БД. Их еще называют колоночными, column database.

Это очень интересная структура, которая используется, как мне кажется, практически во всех больших и сложных проектах. Такая база данных подразумевает, что мы храним данные на диске не строчками, а столбцами. Используется для очень быстрого поиска по огромному объему данных. Как правило — для аналитики, когда нужно проселектить значения только из определенных столбцов.

Представим, что у нас есть огромная таблица. И если бы мы хранили данные строчками, то было бы то, что внизу: огромное количество строчек. Для селекта даже по трем параметрам этой таблицы нам нужно пройти по всей таблице. А когда мы храним значения по столбцам, то при селекте по трем значениям нужно пройтись только по трем вот таким, грубо говоря, строчкам, потому что столбцы у нас записываются вот так. Проходя по этим трем строчкам, мы сразу получаем порядковый номер нужного нам значения и достаем его уже из других столбцов.

В чем преимущество таких баз данных? За счет того, что они ищут по маленькому объему данных, у них очень высокая скорость обработки запросов и большая гибкость данных, потому что мы можем добавлять любое количество столбцов, не меняя структуру. Здесь не как в реляционных БД, нам не нужно засовывать наши данные в определенные рамки.

Самые популярные столбцовые — это, наверное, Cassandra, HBase и ClickHouse. Испытайте их. Очень интересно инвертировать в голове отношение строк и столбцов. И это действительно эффективный и быстрый доступ к большому количеству данных.

Есть еще семейство графовых баз данных. Они также содержат узлы и ребра. Ребра используются, чтобы показать отношния, как и в реляционных базах. Но графовые базы могут расти бесконечно в разные стороны. Поэтому она более гибкая. У нее очень высокая скорость поиска, потому что не нужно селектить и джойнить по всем таблицам. У нашего узла сразу есть ребра, которые показывают отношение ко всем разным объектам.

Для чего используются эти базы данных? Чаще всего — именно чтобы показать отношения. Например, в соцсетях можно ответить на вопрос, кто на кого подписан. У нас сразу есть линки на всех фолловеров нужного человека. Еще очень часто эти базы используются для определения схем мошенничества, потому что это тоже связано с демонстрацией связей операций друг с другом. Например, можно отследить, когда эта же банковская карта была использована в другом городе или когда с этого же айпишника заходили в аккаунт какого-нибудь другого пользователя.

Именно эти сложные отношения, которые помогают разрулить нестандартные ситуации, часто используются для анализа такого взаимодействия и взаимоотношения.

Нереляционные базы данных не заменяют реляционные. Они просто другие. Другой формат данных и другая логика их работы, не хуже и не лучше. Это просто другой подход к другим данным. И да, нереляционные базы используются очень часто. Их не нужно бояться, их нужно, наоборот, пробовать.

Если вы делаете кэш, то, естественно, берете какой-нибудь Redis, простое и быстрое key-value. Если у вас есть огромное количество логов для анализа, вы можете скинуть его в ClickHouse или в какую-нибудь колоночную базу, по которой потом будет очень удобно искать. Либо записать в документоориентированную базу, потому что там может быть разное значение документов. Это тоже может оказаться удобно для селекта.

Выбирайте модель данных в зависимости от того, какие данные вы будете использовать. Либо реляционная, либо нереляционная. Охарактеризуйте данные. Так вы сможете подобрать самое подходящее хранилище, которое в будущем сможете масштабировать.

Вы сегодня узнали очень много о самых разных проблемах и способах хранения данных. Еще раз повторю то, что я говорила в самом начале: не нужно знать прямо все досконально, не нужно копаться в чем-то одном. Если интересно — конечно, можно. Но важно знать о том, что это вообще существует, какие есть подходы и как вообще можно мыслить. Если нужна отказоустойчивость, есть смысл сделать реплику. Предположим, я записала данные, но не увидела. Тогда, наверное, моя реплика дала лаг. Не нужно изобретать велосипеды — есть уже много готовых решений для разных задач. Расширяйте кругозор, а если появится баг или какая-нибудь другая проблема, вы по характеристикам бага поймете, где именно произошел сбой, сможете найти решение через поисковик. Спасибо за внимание.

12.2. Типы баз данных. Основы информатики: Учебник для вузов

База данных SQl или NoSQL: какую выбрать для проекта?

Масштабируемость. Вертикальная, то есть при росте нагрузки растет производительность сервера. Если в базу поступает большой объем данных, рано или поздно наступит порог вертикального масштабирования — сервер не сможет далее увеличивать производительность. Тогда понадобится горизонтальное масштабирование — параллельная обработка данных в кластере серверов.

В больших распределенных системах это может привести к тому, что общая производительность системы упадет, так как нужно поддерживать согласованность данных в нескольких узлах. Это не значит, что СУБД на SQL не подходят для больших проектов — они поддерживают кластеризацию, просто нужно приложить усилия, чтобы настроить систему. Либо использовать базы данных в облаке — там можно получить уже настроенные и надежно работающие кластеры в несколько кликов.

Самые известные SQL-базы данных

MySQL — одна из самых популярных open source реляционных баз данных. Подходит небольшим и средним проектам, которым нужен недорогой и надежный инструмент работы с данными. Поддерживает множество типов таблиц, есть огромное количество плагинов и расширений, облегчающих работу с системой.

Отличается простой установкой, может быть интегрирована с другими СУБД, также интеграция с MySQL есть в любой CMS, фреймворке, языке программирования. Среди минусов — не все задачи выполняет автоматически, если что-то нужное не включено в функционал, придется потратить время на доработку, нет встроенной поддержки OLAP.

MySQL доступна как облачный сервис — в облаке не нужно тратить много времени на развертывание и конфигурацию СУБД. MySQL server стоит выбрать на старте бизнеса, чтобы тестировать гипотезы с минимальными затратами или для небольших проектов как транзакционную базу данных общего назначения.

PostgreSQL — вторая по популярности open source SQL СУБД. У нее много встроенных функций и дополнений, в том числе для масштабирования в кластер и шардинга таблиц. Подходит, если важна сохранность данных, предполагается их сложная структура. Позволяет работать со структурированными данными, но поддерживает JSON/BSON, что дает некоторую гибкость в схеме данных.

Отличается стабильностью, ее практически невозможно вывести из строя или что-то сломать в таблицах.

Из минусов — сложность конфигурации требует от пользователей некоторого опыта. Также скорость работы может падать во время проведения пакетных операций или при запросах на чтение.

PostgreSQL также можно развернуть в облаке — в отличие от MySQL, она подходит для крупных и масштабных проектов. Кроме того, ее стоит выбрать, если недопустимы ошибки в данных или есть особые требования к базе данных, например поддержка геоданных. Различные расширения PostgreSQL позволяют реализовать многие специализированные запросы.

Базы данных

Система управления базами данных (СУБД),
Назначение и основные функции.

База данных – это информационная модель, позволяющая упорядоченно хранить данные о группе объектов, обладающих одинаковым набором свойств.
Программное обеспечение, предназначенное для работы с базами данных, называется система управления базами данных (СУБД). СУБД используются для упорядоченного хранения и обработки больших объемов информации.

СУБД организует хранение информации таким образом, чтобы ее было удобно:

просматривать,
пополнять,
изменять,
искать нужные сведения,
делать любые выборки,
осуществлять сортировку в любом порядке.

Классификация баз данных:

По характеру хранимой информации:
— Фактографические (картотеки),
— Документальные (архивы)
По способу хранения данных:
— Централизованные (хранятся на одном компьютере),
— Распределенные (используются в локальных и глобальных компьютерных сетях).
По структуре организации данных:
— Табличные (реляционные),
— Иерархические,

Информация в базах данных структурирована на отдельные записи, которыми называют группу связанных между собой элементов данных. Характер связи между записями определяет два основных типа организации баз данных: иерархический и реляционный.

В иерархической базе данных записи упорядочиваются в определенную последовательность, как ступеньки лестницы, и поиск данных может осуществляться последовательным «спуском» со ступени на ступень. Иерархическая база данных по своей структуре соответствует структуре иерархической файловой системы.

Реляционная база данных, по сути, представляет собой двумерную таблицу.
Столбцы таблицы называются полями: каждое поле характеризуется своим именем и топом данных. Поле БД – это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства.

В реляционной БД используются четыре основных типов полей:

Числовой,
Символьный (слова, тексты, коды и т.д.),
Дата (календарные даты в форме «день/месяц/год»),
Логический (принимает два значения: «да» — «нет» или «истина» — «ложь»).

Строки таблицы являются записями об объекте. Запись БД – это строка таблицы, содержащая набор значения определенного свойства, размещенный в полях базы данных.

Системы управления базами данных позволяют объединять большие объемы информации и обрабатывать их, сортировать, делать выборки по определенным критериям и т. п.

Современные СУБД дают возможность включать в них не только текстовую и графическую информацию, но и звуковые фрагменты и даже видеоклипы.
Простота использования СУБД позволяет создавать новые базы данных, не прибегая к программированию, а пользуясь только встроенными функциями. СУБД обеспечивают правильность, полноту и непротиворечивость данных, а также удобный доступ к ним.
Популярные СУБД — FoxPro, Access for Windows, Paradox. Для менее сложных применений вместо СУБД используются информационно-поисковые системы (ИПС), которые выполняют следующие функции:

хранение большого объема информации;
быстрый поиск требуемой информации;
добавление, удаление и изменение хранимой информации;
вывод ее в удобном для человека виде.

15 баз данных, где можно найти практически все

Чтобы принимать правильные решения, нужно руководствоваться данными. Поэтому качественные источники информации — это половина успеха и в учебе, и в бизнесе. Приготовили подборку из 15 баз данных, где можно найти статистические показатели на разные темы — от ВВП до количества игроков World of Warcraft. В списке есть международные базы и ресурсы с данными по России и Москве. Узнайте, откуда брать свежую информацию, которой можно доверять. А чтобы прокачать критическое мышление, научиться оценивать релевантность данных и использовать их для решения бизнес-задач, приходите на курс Changellenge >> Польза.

Международные базы данных

Показатели развитости стран и индустрий

World Bank Open Data

Что здесь есть: статистические сведения по 570 показателям мирового развития. Временные ряды представлены с 1960 года для 208 стран. Охвачены экономические, социальные, финансовые показатели, данные по природным ресурсам и окружающей среде. Кроме того, база содержит сведения о государственном долге и его выплатах, иностранных инвестициях и финансовых потоках за период с 1970 по 2012 год для 135 стран.

Языки: английский, французский, испанский, арабский, китайский.

Форматы файлов: HTML, PDF.

Кому пригодится: стратегам, консультантам, GR-специалистам.

Лайфхаки: можно подписаться на рассылку новых исследований.

OECD.Stat

Что здесь есть: данные об экономических, финансовых, социальных, научно-технических и отраслевых показателях стран-участников Организации экономического сотрудничества и развития и отдельных стран, не являющихся членами организации. Например, в базе можно найти объем налоговых поступлений и трудовой миграции по индустриям, а также количество патентов разных видов.

Языки: английский, французский.

Форматы файлов: XLS, CSV, HTML.

Кому пригодится: стратегам, консультантам, GR-специалистам.

Лайфхаки: зарегистрированному пользователю доступно больше функций. Например, история поиска, создание собственных подборок данных и возможность ими поделиться.

Eurostat

Что здесь есть: информация о странах — членах ЕС. В базе собрана общая и региональная статистика, экономические и финансовые показатели, демографические и социальные условия, данные о промышленности и торговле и многое другое.

Языки: английский, французский, немецкий.

Форматы файлов: PNG, PDF, ZIP, TSV. Файл в формате TSV можно открыть в Excel и сохранить в другом формате.

Кому пригодится: стратегам, консультантам, GR-специалистам.

Лайфхаки: есть опция отправки данных по почте. Зарегистрированные пользователи могут сохранить историю поиска.

Euromonitor International

Что здесь есть: рыночные исследования по странам, индустриям, компаниям и потребителям. Вы получите исчерпывающие данные для анализа бизнес-среды, отраслевых показателей, долей рынка по брендам и компаниям, отраслевого состава крупнейших экономик мира и взаимоотношений между компаниями (B2B).

Языки: английский, французский и немецкий.

Форматы файлов: PDF, XLS, PowerPoint.

Кому пригодится: маркетологам, рекламщикам, PR-специалистам, продакт-менеджерам, инвест-банкирам, стратегам и консультантам.

Лайфхаки: можно купить доступ к онлайн-версии продуктов. Есть специальные тарифы для академических подписок на базы данных. Поэтому на этот ресурс подписаны многие крупные университеты (возможно, и ваш).

Statista

Что здесь есть: необычная статистика и отчеты по 150 странам и 600 отраслям. Например, если вам интересно, сколько людей в мире играют в World of Warcraft или у какой доли населения Индии есть смартфоны, то вам сюда.

Языки: английский, французский, немецкий и испанский.

Форматы файлов: PDF, XLS, PPT, PNG.

Кому пригодится: маркетологам, рекламщикам, GR- и PR-специалистам, бренд-менеджерам, продакт-менеджерам, HR-специалистам, инвест-банкирам, стратегам и консультантам.

Лайфхаки: в бесплатном аккаунте есть доступ только к базовой статистике (без данных по отраслям), скачивать информацию можно в PDF и PNG. За 49 долларов дают полный доступ к базе и возможность скачивать файлы в формате XLS. Есть корпоративная подписка для университетов и компаний. Можно заказать собственное исследование.

Экономические и финансовые показатели

International Monetary Fund Data

Что здесь есть: данные в виде временных рядов по экономическим и финансовым показателям, обменные курсы в масштабе отдельных стран и мира в целом.

Язык: английский.

Форматы файлов: XLS, PDF, PPT, PNG.

Кому пригодится: инвест-банкирам, стратегам, консультантам, GR-специалистам.

Лайфхаки: данные доступны только после регистрации. Можно подписаться на рассылку обновлений. Есть приложение для iOS.

OPEC Data / Graphs

Что здесь есть: данные стран ОПЕК по нефтяной отрасли (цена, налоги, запасы нефти, информация о производстве и продаже).

Языки: английский, французский.

Форматы файлов: XLS, XML.

Кому пригодится: инвест-банкирам, стратегам, консультантам, GR-специалистам.

Лайфхаки: есть приложение для iOS и Android.

WTO Statistics

Что здесь есть: данные о торговых потоках, тарифах, нетарифных мерах и доле торговли в добавленной стоимости по странам мира.

Языки: английский, французский, испанский.

Форматы файлов: XLS, CSV, HTML.

Кому пригодится: стратегам, консультантам, GR-специалистам, продакт-менеджерам, маркетологам.

Лайфхаки: у базы есть два варианта поиска данных: Tariff Analysis Online и The Tariff Download Facility. Tariff Analysis Online содержит данные о тарифах на уровне «тарифной линии» — восемь или более цифр кодов Гармонизированной системы описания и кодирования товаров. Чтобы получить доступ, нужно зарегистрироваться. The Tariff Download Facility содержит упрощенные данные — о связанных, применяемых и преференциальных тарифах и статистике импорта. Данные доступны в виде шестизначных кодов Гармонизированной системы описания и кодирования товаров. Информация находится в открытом доступе.

Базы данных по РФ

Финансовые показатели

Центральный банк РФ / Статистика

Что здесь есть: официальная статистика Центробанка РФ. В базе собраны макроэкономические показатели, показатели банковского сектора, финансового рынка, национальной платежной системы и операций денежно-кредитной политики.

Язык: русский.

Форматы файлов: DOC, XLS, PDF, ARJ. Формат архива ARJ можно открыть архиваторами для ZIP.

Кому пригодится: инвест-банкирам, стратегам, консультантам, GR-специалистам.

Лайфхаки: данные до 2008–2012 годов лежат в Архиве.

Показатели развитости индустрий в стране

Национальное агентство финансовых исследований

Что здесь есть: исследования, аналитика и прогнозы по разным темам (финансы, социальное развитие, предпринимательство, IT и телеком, строительство, рынок труда и HR, бренд и реклама, PR и GR-проекты).

Язык: русский.

Форматы файлов: DOC, XLS, PDF.

Кому пригодится: маркетологам, рекламщикам, GR- и PR-специалистам, бренд-менеджерам, продакт-менеджерам, проджект-менеджерам, HR-специалистам, инвест-банкирам, стратегам и консультантам.

Лайфхаки: часть данных находится в открытом доступе. Можно бесплатно подписаться на рассылку и получать новые исследования. Есть возможность заказать свое исследование.

JSON.TV

Что здесь есть: исследования преимущественно по техническим тематикам. В базе можно найти данные об интернете вещей, цифровизации, блокчейне, искусственном интеллекте, телекоме, а также рекламе, онлайн-играх, образовании и многом другом.

Языки: русский, английский.

Форматы файлов: DOC, XLS, PDF.

Кому пригодится: Продакт-менеджерам, проджект-менеджерам, стратегам и консультантам.

Лайфхаки: после регистрации доступна краткая версия исследований. За полную нужно заплатить.

Социологические исследования

Всероссийский центр изучения общественного мнения

Что здесь есть: социологические исследования, рейтинги политиков, индексы одобрения государственных и общественных институтов и другие опросы общественного мнения.

Язык: русский.

Форматы файлов: DOC, XLS, PDF.

Кому пригодится: маркетологам, рекламщикам, GR- и PR-специалистам, бренд-менеджерам, HR-специалистам.

Лайфхаки: можно заказать свое исследование.

Аналитический центр Юрия Левады

Что здесь есть: результаты опросов общественного мнениях на разные темы начиная с 1988 года.

Языки: русский, английский.

Форматы файлов: DOC, XLS, PDF.

Кому пригодится: GR- и PR-специалистам.

Лайфхаки: можно оформить бесплатную подписку и получать новые исследования.

Фонд «Общественное мнение»

Что здесь есть: социологические и маркетинговые данные, собранные в результате опросов разных групп населения. Исследования и аналитика по темам: образ жизни, ценности, работа и дом, экономика, СМИ и интернет.

Язык: русский.

Форматы файлов: DOC, XLS, PDF.

Кому пригодится: маркетологам, рекламщикам, GR- и PR-специалистам, бренд-менеджерам, продакт-менеджерам, проджект-менеджерам, HR-специалистам.

Лайфхаки: можно заказать исследование.

База данных по Москве

Портал открытых данных правительства Москвы

Что здесь есть: информация по таким категориям, как транспорт, ЖКХ, здравоохранение, культура, общественное питание, строительство, трудоустройство и так далее.

Языки: русский, английский.

Форматы файлов: XLS, HTML, JSON. Формат JSON можно открыть в «Блокноте» или конвертировать в CSV для работы в Excel.

Кому пригодится: маркетологам, рекламщикам, GR- и PR-специалистам, продакт-менеджерам, проджект-менеджерам, HR-специалистам, стратегам и консультантам.

Лайфхаки: на главной странице есть информация об обновлениях.

Табличные базы данных

Определение 1

База данных является совокупностью организованной определенным образом информации, которая позволяет упорядоченно сохранять данные о группах объектов, которые имеют одинаковый набор свойств. К базам данных можно отнести, к примеру, всевозможные справочники, энциклопедии, каталоги, картотеки и прочее.

Систематизированные данные издавна еще до появления первых вычислительных машин и устройств хранились в виде различных карточек. Переход к компьютеризированному хранению информации был охарактеризован для человека множеством преимуществ: оперативным доступом к неограниченному объему данных, возможностью логического контроля вводимой информации, контролем целостности базы данных, регулированием уровня доступа к данным для пользователей разных категорий. Но главным преимуществом явилось то, что использование компьютерного хранения информации дало возможность заменить механические процедуры извлечения отдельных сведений мощными методами обработки запросов человека и автоматическим составлением произвольных справок и отчетов. Появление компьютерных сетей позволило хранить данные не в одной машине, а в нескольких, таким образом появились так называемые распределенные базы данных. Вершиной объединения компьютерных данных можно считать Всемирную информационную сеть Интернет.

Типы баз данных

В базах данных информация хранится, как было отмечено выше, в упорядоченном виде. В связи с этим существуют различные типы баз данных: иерархические, сетевые и табличные. Иерархические базы данных графически представляются в виде дерева, состоящего из объектов различных уровней. На самом верхнем уровне находится один объект, на втором — объекты второго уровня и т. д.

Объекты связаны между собой, причем каждый из них может включать в себя объекты более низкого уровня. Примером иерархической базы данных является каталог папок в операционной системе Windows.

Замечание 1

Сетевую базу данных от иерархической отличает то, что в ней каждый элемент верхнего уровня может быть связан одновременно с любыми элементами следующего уровня.

Готовые работы на аналогичную тему

Отметим, что связи между объектами в сетевых моделях не имеют никаких ограничений. Примером сетевой базы данных является Всемирная паутина глобальной сети Интернет. Миллионы документов связаны между собой при помощи гиперссылок в единую распределенную сетевую базу данных.

Табличная (реляционная) база данных представляет сбой перечень объектов одного типа, т.е. объектов с одинаковым набором свойств.

Табличные базы данных

База данных, хранящая данные о группе объектов с одинаковыми свойствами, представляется в виде двумерной таблицы, где каждая ее строка последовательно размещает значения свойств одного из объектов; а каждое значение свойства находится в своем столбце, названном по имени свойства.

Столбцы подобной таблицы называются полями, причем каждое поле имеет свое имя (имя соответствующего свойства) и тип данных, который представляет значения этого свойства. Поле базы данных является столбцом таблицы, содержащим значения определенного свойства.

Определение 2

Строки таблицы – это записи об объекте, которые разбиты на поля столбцами таблицы, в результате каждая запись представлена набором значений, находящихся в полях. Запись базы данных представляет собой строку таблицы, содержащую набор значений свойств, размещенных в полях базы данных.

Каждая таблица, как правило, содержит одно ключевое поле, содержимое которого является уникальным для каждой записи данной таблицы. С помощью ключевого поля однозначно идентифицируются записи в таблице.

Замечание 2

Таким образом, ключевое поле является полем, значения которого однозначно определяют записи в таблице.

Ключевое поле, как правило, имеет тип данных счетчик. Однако в некоторых случаях удобнее, чтобы ключевое поле таблицы имело другой тип (например, числовой — инвентарный номер или код объекта).

Тип поля

Тип поля определяется по типу данных, содержащихся в нем. В полях могут содержаться данные следующих типов:

Счетчик, в нем содержится последовательность целых чисел, задаваемых автоматически при вводе записей. Пользователь данные числа не может изменить;
Текстовый, в нем содержатся символы различных типов;
Числовой, в нем содержатся числа различных типов;
Дата/Время используется для содержания даты или времени;
Картинка, используется для хранения изображения;
Логический, имеет значения Истина (Да) или Ложь (Нет).

Для каждого типа характерен свой набор свойств. Наиболее важными из которых являются:

размер поля используется для определения максимальной длины текстового или числового поля;
формат поля используется для установления формата данных;
обязательное поле используется для указания на то, что это поле обязательно нужно заполнить.

Пример табличной базы данных

Рассмотрим базу данных «Компьютер» (рис.3), которая представляет собой перечень объектов (компьютеры), каждый из которых имеет свое имя (название). В качестве характеристик (свойств) будут выступать тип процессора и объем оперативной памяти.

Столбцы этой таблицы представляют поля, каждое из которых имеет свое имя (название соответствующего свойства) и тип данных, которые отражают значения этого свойства. Тип полей Название и Тип процессора — текстовый, а тип поля Оперативная память — числовой. При этом каждое поле имеет определенный набор свойств (размер, формат и др.). Так, для поля Оперативная память задается формат данных «целое число».

Определение 3

Полем базы данных является столбец таблицы, который включает в себя значения определенного свойства.

Строки таблицы представляют записи об объекте, которые разбиты столбцами таблицы на поля. Запись базы данных представляет собой строку таблицы, содержащую набор значений различных свойств объекта.

Замечание 3

Каждая таблица должна иметь хотя бы 1 ключевое поле, содержимое которого является уникальным для любой записи в данной таблице. Значениями ключевого поля однозначно определяются записи в таблице.

самых популярных баз данных в 2020 году: вот как они складываются в

Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком или нет, скорее всего, вы участвовали в разговоре о базах данных. Хотя сегодня используются разные типы баз данных, может быть трудно понять разницу между ними, если вы не являетесь экспертом.

Итак, в этой статье мы кратко рассмотрим основы баз данных, объясним разницу между реляционными и нереляционными базами данных и рассмотрим 5 самых популярных баз данных, которые сегодня используются разработчиками.

Краткий обзор баз данных

Определение

База данных — это организованный набор данных, доступ к которым можно получить в электронном виде. Techopedia определяет его как метод хранения, управления и извлечения деловой информации. Слово обычно сокращается до «db» и относится к цифровой информации.

О многоуровневой архитектуре

Чтобы лучше понять, что такое базы данных, вам нужно знать об архитектуре программного обеспечения.Наиболее распространенной архитектурой является трехуровневая модель , состоящая из уровня представления, уровня логики и уровня данных.

Уровень представления — это пользовательский интерфейс, с помощью которого пользователи взаимодействуют с приложением.
Уровень логики выполняет команды и выполняет вычисления с использованием данных.
Уровень данных включает хранилище и базу данных, откуда логический уровень получает данные для обработки.

Система управления базами данных (СУБД)

В общем употреблении слово «база данных» обычно относится к системе управления базами данных или СУБД, и для большинства целей эти термины полностью взаимозаменяемы.

СУБД — это система, которая позволяет управлять, организовывать и изменять базы данных.

Хотя существует множество различных типов баз данных и систем управления, все они работают с использованием одних и тех же основных принципов работы.

Понимание SQL и NoSQL (реляционные и нереляционные базы данных)

Существуют различные типы баз данных: реляционные, основанные на плоских файлах, иерархические, сетевые или объектно-ориентированные.

Одно из самых больших изменений в дизайне баз данных произошло в 2000-х годах, когда NoSQL начал популяризировать «нереляционные базы данных».”

В прошлом почти все базы данных были реляционными. Они использовали заданную структуру данных, которая позволяла им связывать информацию из разных «таблиц» с помощью индексов. Эти «сегменты» данных затем могут быть связаны посредством «отношения». SQL (язык структурированных запросов) — это язык, используемый для этого типа баз данных. Он предоставляет команды для создания, извлечения, обновления и удаления информации, хранящейся в таблицах.

Таким образом,

NoSQL означает «без языка структурированных запросов». Это нереляционная база данных.В этом случае базы данных не используют никакого реляционного принуждения. Архитектор базы данных определяет, какие отношения, если таковые имеются, необходимы для их данных, и создает их.

И реляционные, и нереляционные базы данных лучше подходят для разных целей. Например, SQL лучше подходит для приложения, которое требует чрезвычайно сложных и интенсивных запросов между различными базами данных . Например, для создания онлайн-кассы идеально подойдет SQL.

С другой стороны, нереляционные базы данных , такие как NoSQL, обычно лучше подходят для приложений, требующих горизонтального масштабирования и более гибкой архитектуры, таких как аналитика больших данных и веб-приложения в реальном времени .

Выбор лучшей базы данных для ваших нужд зависит от особенностей вашего проекта и целей вашей организации.

Вот самые популярные базы данных

После этого базового обзора дизайна и структуры базы данных давайте обсудим 5 самых популярных систем управления базами данных, которые сегодня используются разработчиками.

1. MySQL

MySQL — это реляционная СУБД с открытым исходным кодом. Впервые он был выпущен в 1995 году и стал важным компонентом почти всех стеков веб-разработки с открытым исходным кодом. Настолько, что это часть веб-архетипа, известного как LAMP (Linux, Apache, MySQL, Perl / PHP / Python).

MySQL написан на C + и C ++ и имеет огромное количество поддержки и документации. Это связано с его популярностью и сроком службы.

MySQL используется почти каждой крупной компанией.Некоторые крупные веб-сайты, использующие базы данных MySQL, включают Facebook, Google, Twitter, YouTube и Flickr, и это лишь некоторые из них.

Плюсы: высокая производительность для больших баз данных, открытый исходный код
Минусы: инкрементное резервное копирование сложно реализовать, нет поддержки XML или OLAP

2. MariaDB

MariaDB — это «форк» (проект, основанный на исходном коде) MySQL, основанный рядом разработчиков, которые были обеспокоены покупкой MySQL корпорацией Oracle.

Поскольку это вилка, MariaDB очень похожа на MySQL, когда дело доходит до базовой архитектуры и функциональности, и поддерживает высокую совместимость с другой базой данных. Некоторые пользователи MariaDB включают Google, Mozilla и Фонд Викимедиа.

Плюсы: высокая скорость, масштабируемая архитектура и плагины, шифрование на разных уровнях
Минусы: перенос данных непросто

3.MongoDB

MongoDB — одна из самых популярных нереляционных баз данных, несмотря на ее недавний выпуск в 2009 году. MongoDB, опубликованная под свободной лицензией с открытым исходным кодом, в первую очередь представляет собой документно-ориентированную базу данных, предназначенную для использования с полуструктурированными данными, такими как текстовые документы. MongoDB не использует схемы.

MongoDB написана на языках программирования C ++, C и JavaScript.

Плюсы : высокая скорость, высокая производительность, простая настройка, поддержка JSON
Минусы : большой размер данных, высокое использование памяти, ограниченное вложение файлов, безопасность не установлена по умолчанию

4.Redis

Redis, как и MongoDB, относительно молод. Впервые он был выпущен в 2009 году. Название REdis означает «Сервер словаря REmote». Это нереляционная база данных с открытым исходным кодом, в первую очередь предназначенная для использования в качестве хранилища ключей и значений. Он использует ассоциативный массив, в котором ключ связан только с одним значением в коллекции.

Redis написан на ANSI C.

Плюсы : высокая скорость, простая настройка, поддержка нескольких типов данных
Минусы : требуется больше памяти, нет поддержки запросов на соединение

5.PostgreSQL

PostgreSQL — это объектно-реляционная СУБД, в которой особое внимание уделяется стандартам соответствия и расширяемости для крупномасштабных проектов. Его основная особенность — невероятно эффективное масштабирование.

PostgresSQL подходит для приложения на одной машине, большого приложения с выходом в Интернет и для всех промежуточных приложений. Это сделало ее одной из самых популярных реляционных баз данных, используемых сегодня. Apple, например, по умолчанию использует PostgreSQL в операционной системе MacOS Server.

PostgresSQL написан на языке C.

Плюсы : хорошо масштабируемые, предопределенные функции, поддержка JSON
Минусы : непросто настроить, низкая производительность для высоконагруженных операций

Выбор подходящей базы данных для вашего приложения

У каждой СУБД или базы данных есть свои сильные и слабые стороны. Вот почему важно понимать основные различия между типами баз данных, такими как реляционные инереляционный. Мы надеемся, что эта статья дала вам больше информации о том, что такое базы данных и почему они так важны в нашем современном мире, ориентированном на данные.

Хотите увидеть эти базы данных в действии? Спросите для вас пользовательскую демонстрацию Ormuco на этой странице.

Типы современных баз данных

Храните ли вы данные с устройств Интернета вещей? Используете систему управления цифровым контентом? Как насчет обработки данных конфигурации, записи инвентаря или информации о транзакции? Или, может быть, иметь дело с любой другой системой, обрабатывающей или генерирующей данные? Если ваши данные нужно хранить и получать к ним доступ, вам понадобится какая-то база данных.

Скорее всего, вы это уже знаете. Но если вы в последнее время не смотрели базы данных, вы можете быть удивлены тем, как изменился ландшафт. Это уже не просто битва между поставщиками монолитных реляционных баз данных. Фактически, популярность нереляционных баз данных растет, более чем вдвое за последние 5 лет; однако только один (MongoDB) входит в пятерку лучших (вместе реляционных и нереляционных).

В зависимости от типа, структуры, модели данных, хранилища данных и предполагаемого варианта использования ваших данных, различные системы, вероятно, лучше подходят для ваших нужд.Требуемая схема или механизм запросов, ваши требования к согласованности или задержке или даже скорость транзакции (в том числе в реальном времени) также могут повлиять на ваше решение. Например, встроенная база данных для системы с локально хранящимися данными динамической конфигурации будет иметь совершенно другие требования, чем операционная реляционная база данных, предназначенная для отслеживания бронирований гостиничных номеров.

Итак, с чего начать при выборе базы данных? Мы рассмотрели как NoSQL (нереляционные), так и системы управления реляционными базами данных (РСУБД), чтобы получить представление об обеих экосистемах с высоты птичьего полета, чтобы вы могли начать работу.

SQL / СУБД / реляционные базы данных

СУБД

более широко известны и понятны, чем их собратья NoSQL. Реляционные базы данных появились в 70-х годах для хранения данных в соответствии со схемой, которая позволяет отображать данные в виде таблиц со строками и столбцами. Думайте о реляционной базе данных как о коллекции таблиц, каждая из которых имеет схему , которая представляет фиксированные атрибуты и типы данных, которые будут иметь элементы в таблице. Все СУБД предоставляют функциональные возможности для чтения, создания, обновления и удаления данных, обычно с помощью операторов языка структурированных запросов (SQL).

Таблицы в реляционной базе данных имеют ключей , связанных с ними, которые используются для идентификации определенных столбцов или строк таблицы и облегчения более быстрого доступа к конкретной таблице, строке или столбцу, представляющему интерес.

Целостность данных имеет особое значение в реляционных базах данных, и СУБД использует ряд ограничений для обеспечения надежности и точности данных, содержащихся в ваших таблицах.

Хотя существует множество реляционных баз данных, со временем они стали самыми популярными:

Oracle — Oracle Database (обычно называемая Oracle RDBMS или просто Oracle) — это многомодельная система управления базами данных, производимая и продаваемая Oracle Corporation.
MySQL — MySQL — это СУБД с открытым исходным кодом, основанная на языке структурированных запросов (SQL). MySQL работает практически на всех платформах, включая Linux, UNIX и Windows.
Microsoft SQL Server — Microsoft SQL Server — это СУБД, которая поддерживает широкий спектр приложений для обработки транзакций, бизнес-аналитики и аналитики в корпоративных ИТ-средах.
PostgreSQL — PostgreSQL, часто просто Postgres, представляет собой систему управления объектно-реляционными базами данных (ORDBMS) с упором на расширяемость и соответствие стандартам.
DB2 — DB2 — это СУБД, предназначенная для эффективного хранения, анализа и извлечения данных.

Преимущества

Реляционные базы данных — это хорошо документированные и зрелые технологии, а СУБД продаются и обслуживаются рядом известных корпораций.
SQL четко определены и общеприняты.
Большой пул квалифицированных разработчиков имеет опыт работы с SQL и СУБД.
Все СУБД являются ACID-совместимыми, что означает, что они удовлетворяют требованиям атомарности, согласованности, изоляции и долговечности.

Недостатки

РСУБД плохо работают — или вообще не работают — с неструктурированными или полуструктурированными данными из-за ограничений схемы и типа. Это делает их непригодными для большой аналитики или нагрузок на события Интернета вещей.
Таблицы в вашей реляционной базе данных не обязательно будут взаимно однозначно отображаться с объектом или классом, представляющим те же данные.
При миграции одной РСУБД в другую схемы и типы, как правило, должны быть идентичны между исходной и целевой таблицами, чтобы миграция работала (ограничение схемы).По многим из тех же причин чрезвычайно сложные наборы данных или те, которые содержат записи переменной длины, обычно трудно обрабатывать с помощью схемы СУБД.

NoSQL / нереляционные базы данных

Базы данных NoSQL стали популярной альтернативой реляционным базам данных по мере того, как веб-приложения становились все более сложными. NoSQL / нереляционные базы данных могут принимать различные формы. Однако критическое различие между NoSQL и реляционными базами данных заключается в том, что схемы СУБД жестко определяют, как все данные, вставляемые в базу данных, должны быть типизированы и составлены, тогда как базы данных NoSQL могут не зависеть от схемы, что позволяет хранить и обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные.

Типы

Обратите внимание, что некоторые продукты могут относиться к нескольким категориям. Например, Couchbase — это одновременно база данных документов и хранилище ключей.

Хранилища «ключ-значение» , такие как Redis и Amazon DynamoDB, представляют собой чрезвычайно простые системы управления базами данных, которые хранят только пары «ключ-значение» и предоставляют базовые функции для извлечения значения, связанного с известным ключом.

Простота хранилищ ключ-значение делает эти системы управления базами данных особенно подходящими для встроенных баз данных, где хранимые данные не особенно сложны, а скорость имеет первостепенное значение.

Хранилища с широкими столбцами , такие как Cassandra, Scylla и HBase, представляют собой системы, не зависящие от схемы, которые позволяют пользователям хранить данные в семействах столбцов или таблицах , одну строку которых можно рассматривать как запись — мульти -мерное хранилище ключей и значений.

Эти решения разработаны с целью обеспечения достаточного масштабирования для управления петабайтами данных на тысячах обычных серверов в массивной распределенной системе.

Хотя технически не требующие схемы, хранилища с широкими столбцами, такие как Scylla и Cassandra, используют вариант SQL, называемый CQL, для определения данных и управления ими, что делает их простыми для тех, кто уже знаком с РСУБД.

Хранилища документов , включая MongoDB и Couchbase, представляют собой системы без схемы, которые хранят данные в форме документов JSON. Хранилища документов аналогичны хранилищам «ключ-значение» или хранилищам с широкими столбцами, но имя документа является ключом, а содержимое документа, каким бы оно ни было, является значением.

В хранилище документов отдельные записи не требуют единой структуры, могут содержать много разных типов значений и могут быть вложенными. Такая гибкость делает их особенно подходящими для управления полуструктурированными данными в распределенных системах.

Базы данных графиков , такие как Neo4J и Datastax Enterprise Graph, представляют данные как сеть связанных узлов или объектов для облегчения визуализации данных и анализа графиков.

Узел или объект в базе данных графа содержит данные произвольной формы, которые связаны отношениями и сгруппированы по меткам. Программное обеспечение графически ориентированных систем управления базами данных (СУБД) разработано с упором на демонстрацию соединений между точками данных.

В результате графические базы данных обычно используются, когда конечной целью системы является анализ взаимосвязей между разнородными точками данных, например, при предотвращении мошенничества, расширенных корпоративных операциях или исходном графе друзей Facebook.

Поисковые системы , такие как Elasticsearch, Splunk и Solr, хранят данные с помощью документов JSON без схемы. Они похожи на хранилища документов, но с большим упором на то, чтобы ваши неструктурированные или полуструктурированные данные были легко доступны через текстовый поиск со строками различной сложности.

Преимущества

Поскольку существует так много типов и разнообразных приложений баз данных NoSQL, их сложно определить, но в целом:

Модели данных без схемы более гибкие и простые в администрировании.
NoSQL обычно более горизонтально масштабируемы и отказоустойчивы.
Данные можно легко распределить по разным узлам. Чтобы улучшить доступность и / или устойчивость к разделам, вы можете выбрать, чтобы данные на некоторых узлах были «в конечном итоге согласованными».

Недостатки

Они также зависят от типа базы данных. В основном:

Базы данных NoSQL, как правило, менее широко распространены и развиты, чем решения РСУБД, поэтому часто требуется особый опыт.
Существует ряд форматов и ограничений, специфичных для каждого типа базы данных.

Популярные реляционные и нереляционные базы данных

Какая база данных вам подходит?

В этом посте рассматриваются только самые популярные и самые известные примеры этих типов баз данных.Более полный список, включая описания, смотрите здесь.

Если соответствие ACID (атомарность, долговечность, согласованность и долговечность) является вашим первым приоритетом, рассмотрите возможность использования СУБД.
Если у вас массово распределенная система и вы можете согласиться на возможную согласованность на некоторых узлах / разделах, вы можете рассмотреть широкое хранилище столбцов, такое как Cassandra или Scylla.
Если ваши входные данные особенно разнородны и их трудно инкапсулировать в соответствии со схемой нормализации, рассмотрите возможность использования СУБД NoSQL.
Если ваша цель — вертикальное масштабирование, рассмотрите РСУБД; и наоборот, если вы хотите масштабировать по горизонтали, может быть предпочтительнее СУБД NoSQL.

К счастью, используете ли вы реляционные, нереляционные базы данных или смесь обоих типов баз данных, Alooma поможет вам!

Хотите узнать больше?

Alooma — это конвейер данных как сервис, который переносит все ваши источники данных (включая базы данных) в Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake и другие. Если вы хотите узнать больше о том, как Alooma может помочь вам перенести и интегрировать ваши данные, свяжитесь с нами.

Какие бывают типы баз данных?

Базы данных — важная часть современной жизни. Без них большинство компьютерных функций перестало бы существовать. Если вы тот, кто полагается на хранение информации на компьютере, будь то индивидуальное лицо или ваша работа, то важно понимать различные типы существующих баз данных и то, как вы должны их использовать. В этом руководстве мы обсудим, что такое базы данных, включая наиболее распространенные типы баз данных, с которыми вы, вероятно, столкнетесь.

Что такое базы данных?

База данных — это набор информации, хранящейся в компьютере. Базы данных используются для всего, от хранения изображений на вашем компьютере до покупки товаров в Интернете и анализа фондового рынка. Базы данных позволяют компьютерам хранить важную информацию в организованном и удобном для поиска виде.

По мере того, как технология баз данных с годами улучшалась, менялись и различные типы баз данных. В настоящее время существует множество различных типов баз данных, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны в зависимости от того, как они спроектированы.Для предприятий особенно важно понимать различные типы баз данных, чтобы убедиться, что они имеют наиболее эффективную настройку, однако некоторым людям может потребоваться изучить и это.

Типы баз данных

Во многих случаях люди обнаруживают, что им нужны разные типы баз данных для разных задач. Вы также заметите некоторое совпадение в разных типах баз данных. Узнав больше о различных типах, вы сможете принять более правильное решение о типах баз данных, которые вам нужны.Ниже приведены некоторые распространенные типы баз данных, с которыми вы можете столкнуться в личной жизни или в бизнесе:

Централизованная база данных
Облачная база данных
Коммерческая база данных
Распределенная база данных
База данных конечных пользователей
База данных Graph
NoSQL база данных
Объектно-ориентированная база данных
База данных с открытым исходным кодом
Оперативная база данных
Персональная база данных
Реляционная база данных

Централизованная база данных

Централизованная база данных — это база данных, которая полностью работает в одном месте.Централизованные базы данных обычно используются более крупными организациями, такими как бизнес или университет. Сама база данных находится на центральном компьютере или в системе баз данных. Пользователи могут получить доступ к базе данных через компьютерную сеть, но это центральный компьютер, который запускает и обслуживает базу данных.

Облачная база данных

Облачная база данных — это база данных, которая работает через Интернет. Данные хранятся на локальном жестком диске или сервере, но информация доступна в Интернете.Это упрощает доступ к вашим файлам из любого места, если у вас есть подключение к Интернету. Чтобы использовать облачную базу данных, пользователи могут либо создать ее сами, либо заплатить за услугу по хранению своих данных для них. Шифрование является неотъемлемой частью любой облачной базы данных, так как вся информация должна быть защищена, поскольку она передается в Интернете.

Связано: Узнайте, как стать менеджером данных

Коммерческая база данных

Коммерческая база данных — это любая база данных, разработанная коммерческим предприятием.Компании разрабатывают многофункциональные базы данных, которые затем продают своим клиентам. Коммерческие базы данных могут различаться по составу или используемой технологии. Отличительной чертой коммерческих баз данных является то, что пользователи платят за их использование, в отличие от баз данных с открытым исходным кодом.

Распределенная база данных

Распределенная база данных — это база данных, распределенная по нескольким устройствам. Вместо того, чтобы хранить всю информацию на одном устройстве, как другие базы данных в этом списке, распределенные базы данных будут работать на нескольких машинах, например, на разных компьютерах в одном месте или в сети.Преимущества распределенной базы данных включают повышенную скорость, лучшую надежность и простоту расширения.

Связано: Узнайте, как стать специалистом по данным

База данных конечных пользователей

Конечный пользователь — это термин, используемый при разработке продукта, который относится к человеку, который использует продукт. Таким образом, база данных конечного пользователя — это база данных, которая в основном используется одним человеком. Хорошим примером этого типа базы данных является электронная таблица, хранящаяся на вашем локальном компьютере.

База данных Graph

Базы данных Graph — это базы данных, которые в равной степени сосредоточены на данных и связях между ними. В этой базе данных данные не ограничиваются предопределенными моделями. Большинство других баз данных могут находить связи между данными при выполнении поиска. В базе данных графов эти соединения хранятся внутри базы данных вместе с исходными данными. Это делает базу данных более эффективной и быстрой, когда вашей основной целью является управление соединениями между вашими данными.

База данных NoSQL

По сути, существует два основных типа баз данных: NoSQL и реляционные, все остальные являются разными версиями. База данных NoSQL имеет иерархию, аналогичную системе файловых папок, и данные в ней неструктурированы. Такое отсутствие структуры позволяет им быстро обрабатывать большие объемы данных и упрощает расширение в будущем. В облачных вычислениях регулярно используются базы данных NoSQL.

Объектно-ориентированная база данных

Объектно-ориентированная база данных — это базы данных, в которых данные представлены в виде объектов и классов.Объект — это предмет реального мира, такой как имя или номер телефона, а класс — это группа объектов. Объектно-ориентированные базы данных — это разновидность реляционной базы данных. Рассмотрите возможность использования объектно-ориентированной базы данных, когда у вас есть большой объем сложных данных, которые вы хотите быстро обработать.

База данных с открытым исходным кодом

База данных с открытым исходным кодом предназначена для бесплатного использования широкой публикой. В отличие от коммерческих баз данных, пользователи могут загружать или подписываться на базы данных с открытым исходным кодом без оплаты.Термин «открытый исходный код» относится к программе, в которой пользователи могут видеть, как это делается, и вносить свои собственные изменения в программу. Базы данных с открытым исходным кодом обычно намного дешевле коммерческих баз данных, но в них также могут отсутствовать некоторые из более продвинутых функций, имеющихся в коммерческих базах данных.

Оперативная база данных

Назначение оперативной базы данных — позволить пользователям изменять данные в реальном времени. Оперативные базы данных имеют решающее значение для бизнес-аналитики и хранилищ данных.Их можно настроить как реляционные базы данных или как NoSQL, в зависимости от потребностей. Обычные базы данных полагаются на пакетную обработку, при которой команды выполняются группами. С другой стороны, оперативные базы данных позволяют добавлять, редактировать и удалять данные в любой момент в режиме реального времени.

Связано: Узнайте, как стать аналитиком данных

Персональная база данных

Персональная база данных предназначена для одного человека. Обычно он хранится на персональном компьютере и имеет очень простой дизайн, состоящий всего из нескольких таблиц.Персональные базы данных обычно не подходят для сложных операций, больших объемов данных или бизнес-операций.

Реляционная база данных

Реляционные базы данных — это другой основной тип баз данных, противоположный NoSQL. В реляционной базе данных информация хранится в структурированном виде и о других данных. Хорошим представлением реляционной базы данных может быть человек, делающий покупки в Интернете, и его корзина для покупок. Реляционные базы данных часто предпочтительнее, когда вы беспокоитесь о целостности ваших данных или когда вы не особо ориентируетесь на масштабируемость.

Плюсы и минусы 8 популярных баз данных

Автор: Коди Арсено

Опубликовано 20 апреля 2017 г.

В базах данных хранится информация, и ее содержимое может быть любым, от каталогов продуктов до хранилищ информации о клиентах. Для того, чтобы информация была легкой для доступа, использования и понимания, необходимы системы управления базами данных. Системы управления базами данных могут помочь сортировать информацию, а также связывать базы данных друг с другом и предоставлять отчеты об изменениях и тенденциях в информации в базах данных.

В этом посте мы рассмотрим некоторые из самых популярных баз данных, используемых в настоящее время, и опишем плюсы и минусы каждой из них.

Что искать в базе данных?

Хотя все системы управления базами данных выполняют одну и ту же основную задачу, которая должна позволить пользователям создавать, редактировать и получать доступ к информации в базах данных , способы их выполнения могут различаться. Кроме того, функции, функции и поддержка, связанные с каждой системой управления, могут значительно различаться.

При сравнении различных популярных баз данных вы должны учитывать, насколько удобна и масштабируема каждая СУБД, а также насколько хорошо она будет интегрироваться с другими продуктами, которые вы используете. Кроме того, вы можете принять во внимание стоимость системы управления и доступную для нее поддержку.

Механизмы управления базами данных также должны иметь возможность роста вместе с вашей организацией . Малым предприятиям могут потребоваться только ограниченные функции или небольшие объемы данных для управления, но со временем требования могут существенно возрасти, и переключение на другую систему управления базами данных может быть проблемой.

Доступен ряд популярных систем баз данных — как платных, так и бесплатных. Чтобы помочь вам решить, какая система управления может подойти вам или вашей организации, ознакомьтесь с приведенным ниже списком из 8 популярных баз данных.

Список 8 популярных баз данных

1. Oracle 12c

Неудивительно, что Oracle неизменно возглавляет списки популярных баз данных. Первая версия этого инструмента управления базами данных была создана в конце 70-х годов, и существует ряд редакций этого инструмента, доступных для удовлетворения потребностей вашей организации.

Новейшая версия Oracle, 12c, разработана для облака и может быть размещена на одном или нескольких серверах и позволяет управлять базами данных, содержащими миллиарды записей. Некоторые из функций последней версии Oracle включают сеточную структуру и использование как физических, так и логических структур.

Это означает, что управление физическими данными не влияет на доступ к логическим структурам. Кроме того, безопасность в этом выпуске превосходна, поскольку каждая транзакция изолирована от других.

Плюсы

Вы найдете самые последние инновации и функции, связанные с их продуктами, поскольку Oracle стремится установить планку для других инструментов управления базами данных.
Инструменты управления базами данных Oracle также невероятно надежны, и вы можете найти такой, который может делать практически все, о чем вы только можете подумать.

Минусы

Стоимость Oracle может быть непомерно высокой, особенно для небольших организаций.
После установки системе могут потребоваться значительные ресурсы, поэтому может потребоваться обновление оборудования даже для внедрения Oracle.

Идеально для: Крупных организаций, которые работают с огромными базами данных и нуждаются в разнообразных функциях.

2. MySQL

MySQL — одна из самых популярных баз данных для веб-приложений. Это бесплатное программное обеспечение, но оно часто обновляется функциями и улучшениями безопасности. Также существует множество платных выпусков, предназначенных для коммерческого использования. В бесплатной версии больше внимания уделяется скорости и надежности вместо включения огромного набора функций, которые могут быть хорошими или плохими в зависимости от того, что вы пытаетесь сделать.

Этот механизм базы данных позволяет вам выбирать из множества механизмов хранения, которые позволяют изменять функциональные возможности инструмента и обрабатывать данные из различных типов таблиц. Он также имеет простой в использовании интерфейс, а пакетные команды позволяют обрабатывать огромные объемы данных. Система также невероятно надежна и не тратит ресурсы.

Плюсы

Это доступно бесплатно.
Он предлагает множество функций даже для бесплатного движка базы данных.
Можно реализовать множество пользовательских интерфейсов.
Его можно заставить работать с другими базами данных, включая DB2 и Oracle.

Минусы

Вы можете потратить много времени и усилий, чтобы заставить MySQL делать то, что другие системы делают автоматически, например, создавать инкрементные резервные копии.
Нет встроенной поддержки XML или OLAP.
Поддержка доступна для бесплатной версии, но вам нужно будет заплатить за нее.

Идеально для: Организациям, которым требуется надежный инструмент управления базами данных, но которые ограничены в средствах.

3. Microsoft SQL Server

Как и в случае с другими популярными базами данных, вы можете выбрать одну из нескольких редакций Microsoft SQL server. Этот механизм управления базой данных работает как на облачных, так и на локальных серверах, и его можно настроить для одновременной работы на обоих. Вскоре после выпуска Microsoft SQL Server 2016 Microsoft сделала его доступным для платформ Linux и Windows.

Некоторые из выдающихся функций издания 2016 года включают поддержку временных данных, что позволяет отслеживать изменения, внесенные в данные с течением времени. Последняя версия Microsoft SQL Server также позволяет динамическое маскирование данных, что гарантирует, что только авторизованные лица будут видеть конфиденциальные данные.

Плюсы

Очень быстрая и стабильная.
Движок позволяет регулировать и отслеживать уровни производительности, что может снизить потребление ресурсов.
У вас есть доступ к визуализациям на мобильных устройствах.
Очень хорошо работает с другими продуктами Microsoft.

Минусы

Корпоративные цены могут выходить за рамки того, что могут себе позволить многие организации.
Даже с настройкой производительности Microsoft SQL Server может поглощать ресурсы.
Многие люди сталкиваются с проблемами при использовании служб интеграции SQL Server для импорта файлов.

Идеально для: Крупных организаций, использующих ряд продуктов Microsoft.

4. PostgreSQL

PostgreSQL — одна из нескольких бесплатных популярных баз данных, которая часто используется для веб-баз данных. Это была одна из первых разработанных систем управления базами данных, которая позволяет пользователям управлять как структурированными, так и неструктурированными данными. Его также можно использовать на большинстве основных платформ, включая платформы на базе Linux, и довольно просто импортировать информацию из других типов баз данных с помощью этого инструмента.

Этот механизм управления базой данных может быть размещен в нескольких средах, включая виртуальные, физические и облачные среды.Последняя версия PostgreSQL 9.5 предлагает большие объемы данных и увеличение количества одновременных пользователей. Безопасность также была улучшена благодаря поддержке как DBMS_SESSION, так и расширенных профилей паролей.

Плюсы

Этот механизм управления базами данных является масштабируемым и может обрабатывать терабайты данных.
Поддерживает JSON.
Есть множество предопределенных функций.
Доступен ряд интерфейсов.

Минусы

Документация может быть неоднородной, поэтому вы можете искать в Интернете, пытаясь понять, как что-то сделать.
Конфигурация может сбивать с толку.
Скорость может снизиться во время больших массовых операций или запросов чтения.

Идеально для: Организации с ограниченным бюджетом, которым нужна возможность выбирать свой интерфейс и использовать JSON.

5. MongoDB

Еще одна бесплатная база данных, у которой также есть коммерческая версия. MongoDB предназначена для приложений, использующих как структурированные, так и неструктурированные данные. Механизм базы данных очень универсален и работает, подключая базы данных к приложениям через драйверы базы данных MongoDB.Доступен обширный выбор драйверов, поэтому легко найти драйвер, который будет работать с используемым языком программирования.

Поскольку MongoDB не был разработан для обработки реляционных моделей данных, даже если это возможно, проблемы с производительностью могут возникнуть, если вы попытаетесь использовать его таким образом. Однако ядро базы данных предназначено для обработки переменных данных, которые не являются реляционными, и часто может хорошо работать там, где другие механизмы базы данных испытывают затруднения или терпят неудачу.

MongoDB 3.2 — последняя версия, и в ней есть новые подключаемые механизмы хранения. Документы теперь также можно проверять во время обновлений и вставок, а функции текстового поиска были улучшены. Новая возможность частичного индекса также может позволить повысить производительность за счет уменьшения размера индексов.

Плюсы

Это быстро и легко.
Движок поддерживает JSON и другие документы NoSQL.
Данные любой структуры могут быть сохранены и доступны быстро и легко.
Схема может быть написана без простоев.

Минусы

SQL не используется в качестве языка запросов.
Инструменты для перевода SQL в запросы MongoDB доступны, но они добавляют дополнительный шаг к использованию движка.
Настройка может занять много времени.
Настройки по умолчанию небезопасны.

6. MariaDB

Эта система управления базами данных бесплатна, и, как и многие другие бесплатные предложения, MariaDB также предлагает платные версии.Для него доступно множество плагинов, и это самая быстрорастущая база данных с открытым исходным кодом.

Механизм базы данных позволяет выбирать из множества механизмов хранения и эффективно использует ресурсы с помощью оптимизатора, который увеличивает производительность и обработку запросов. Он также хорошо совместим с MySQL, и это капля замены с точным соответствием команд и API, потому что многие разработчики MySQL принимали участие в его разработке.

Плюсы

Система быстрая и стабильная.
Индикаторы выполнения позволяют узнать, как выполняется запрос.
Расширяемая архитектура и плагины позволяют настроить инструмент в соответствии с вашими потребностями.
Шифрование доступно на уровне сети, сервера и приложения.

Минусы

Движок все еще довольно новый, поэтому нет никаких гарантий, что последующие обновления и версии появятся в ближайшее время.
Как и в случае со многими другими бесплатными движками баз данных, вы должны платить за поддержку.

Идеально для: Организации, ищущие доступную альтернативу MySQL.

7. DB2

Созданный IBM, DB2 — это механизм базы данных, который имеет возможности NoSQL и может читать файлы JSON и XML. Неудивительно, что он разработан для использования на серверах IBM iSeries, но версия для рабочих станций работает в Windows, Linux и Unix.

Текущая версия DB2 — LUW — 11.1, которая предлагает множество улучшений. Одним из них, в частности, было усовершенствование BLU Acceleration, которое предназначено для ускорения работы этого механизма базы данных за счет технологии пропуска данных.Пропуск данных предназначен для повышения скорости систем с большим объемом данных, чем может поместиться в памяти. Последняя версия DB2 также обеспечивает улучшенные функции аварийного восстановления, совместимость и аналитику.

Плюсы

Blu Acceleration позволяет максимально использовать доступные ресурсы для огромных баз данных.
Он может быть размещен в облаке, на физическом сервере или на обоих одновременно.
С помощью планировщика заданий можно одновременно запустить несколько заданий.
Коды ошибок и коды выхода могут определять, какие задания выполняются через планировщик заданий.

Cons

Стоимость выходит за рамки бюджета многих частных лиц и небольших организаций.
Для работы кластеров или нескольких вторичных узлов требуются сторонние инструменты или дополнительное программное обеспечение.
Базовая поддержка доступна только в течение трех лет; после этого за это нужно платить.

Идеально для: Крупных организаций, которым необходимо максимально использовать доступные ресурсы и обрабатывать большие базы данных.

8. SAP HANA

Разработанный SAP SE, SAP HANA представляет собой ядро базы данных, ориентированное на столбцы и способное обрабатывать данные SAP и сторонние данные. Механизм предназначен для сохранения и извлечения данных из приложений и других источников на нескольких уровнях хранения. Помимо возможности размещения на физических серверах, он также может размещаться в облаке.

Плюсы

Он поддерживает SQL, OLTP и OLAP.
Двигатель снижает требования к ресурсам за счет сжатия.
Данные хранятся в памяти, что в некоторых случаях значительно сокращает время доступа.
Доступны отчеты и управление запасами в реальном времени.
Он может взаимодействовать с рядом других приложений.

Cons

Стоимость лицензирования SAP HANA высока даже для тех, кто привык платить за корпоративное программное обеспечение.
SAP HANA все еще относительно новичок, а исправления и обновления настолько часты, что раздражают.

Идеально подходит для: Организации, которые получают данные из приложений и не имеют очень ограниченного бюджета.

Сводка

Существует несколько популярных баз данных на выбор, а это означает, что вы гарантированно найдете ту, которая соответствует вашим потребностям. Благодаря тому, что существует ряд отличных бесплатных вариантов, отдельные лица и небольшие организации по-прежнему смогут найти инструмент управления базами данных, который соответствует их критериям.С другой стороны, если вашей организации требуется более функциональное решение, также доступно множество платных решений для баз данных.

10 реальных примеров баз данных. Ваша жизнь протекает на

. Вы можете этого не осознавать, но примеры баз данных есть повсюду. Независимо от того, знаете ли вы о них много или нет, их влияние на вашу повседневную жизнь очень велико. Базы данных поддерживают практически все службы, которые вы используете на регулярной основе, от погодных приложений до фильмов, которые вы смотрите онлайн.

Чтобы показать вам, насколько широко распространены базы данных, вот несколько наиболее известных примеров баз данных и описания того, как они улучшают вашу повседневную жизнь.Самый популярный сервер баз данных в индустрии веб-хостинга, MySQL, преобладает практически во всех приведенных ниже примерах.

Но сначала, что такое база данных?

Что такое база данных?

База данных просто относится к набору связанных данных, организованных таким образом, чтобы их можно было легко сохранить, изменить и получить к ним доступ в любое время.

Базы данных лежат в основе почти каждой используемой вами программы. Если программа каким-либо образом сохраняет ваши данные (например, имя пользователя и пароль), вы можете быть уверены, что база данных где-то развернута.

Существуют различные способы организации баз данных. Один из самых популярных типов баз данных сегодня — это реляционные базы данных, состоящие из строк и столбцов в серии таблиц. Большинство этих баз данных используют SQL для запросов к данным (MySQL является одним из самых популярных примеров баз данных), но некоторые также полагаются на другие языки и в таком случае называются NoSQL.

Как работает база данных?

Реляционные базы данных можно представить как множество таблиц, каждая из которых содержит уникальной информации, хранящейся в строках и столбцах .

Например, ваша строка может содержать всю необходимую информацию о конкретном клиенте (имя, адрес электронной почты, телефон, компания). Столбец будет представлять собой конкретный тип информации (название компании) для всех клиентов. Если несколько клиентов работают в одной компании, вы также можете создать таблицу базы данных со всей соответствующей информацией о компании. Таким образом, вам нужно указать его только один раз, и вы можете изменить его позже везде одновременно.

Для взаимодействия с вашей базой данных вы можете использовать специальное программное обеспечение, называемое системой управления базами данных (СУБД), которых существует множество разновидностей, в зависимости от ваших потребностей.

10 примеров баз данных, которые вы регулярно используете

Вот 10 популярных реальных примеров баз данных , от игр до электронной коммерции, чтобы показать вам, насколько универсальными могут быть базы данных.

1. Потоковое видео онлайн по запросу

Онлайн-сервисы потоковой передачи, такие как Hulu и Netflix, используют базы данных, чтобы отслеживать, какие телешоу и фильмы доступны. и ваши предпочтения просмотра , поэтому он может предоставить лучше смотреть рекомендации каждый раз при входе в сервис.Как вы понимаете, потоковые платформы в любой момент времени перемещают петабайты данных, которые затем необходимо систематизировать и проанализировать. Hulu, например, выбрала Apache Cassandra, одну из распределенных баз данных NoSQL, для этих нужд из-за ее масштабируемости, доступности и производительности.

2. Социальные игры

Игры в социальных сетях требуют очень больших объемов данных. Для сбора информации об отдельных игроках со всего мира и ее передачи другим игрокам по запросу требуется программное обеспечение для работы с базами данных высокой доступности.

Одним из примеров является популярная Game of Thrones Ascent, бесплатная ролевая игра, запущенная Disruptor Beam по мотивам популярного сериала HBO Game of Thrones. Их решение базы данных на основе Percona Server помогло им устранить узкие места в данных в периоды интенсивного использования.

С ростом числа децентрализованных игр , индивидуальные игровые серверы также становятся все более популярными сегодня. Hypixel был занесен в Книгу рекордов Гиннеса как самый популярный независимый игровой сервер.Minecraft, одна из самых популярных игр всех времен, позволяет пользователям размещать или подключаться к другим серверам для игры в многопользовательском режиме.

3. Персональное облачное хранилище

Если вы сохраняете фотографии или документы на свой смартфон или планшет, или даже просто в любое онлайн-решение для резервного копирования, ваши данные переносятся в облако, большую среду центрального хранения, где всего лишь один небольшая часть пространства посвящена вам.

Dropbox, Google Drive, Microsoft OneDrive и iCloud — это лишь некоторые примеры персонального облачного хранилища , доступных вам.Все они используют сложные модели данных и мощные хранилища данных, чтобы обеспечить безопасное хранение ваших данных и их доступность в любой момент, независимо от того, где вы находитесь.

4. Спорт

Участие болельщиков в национальных видах спорта — это не просто использование возможностей базы данных; от этого зависит. От лиг фэнтези-футбола до рейтингов March Madness, спортивная индустрия зависит от огромных облачных баз данных и сбора данных, позволяющих отслеживать все, что происходит.

Такие базы данных хранят и анализируют статистику игроков, результаты игр, отчеты о травмах и многое другое — всегда рассчитывая шансы на победу на еженедельной основе.

5. Финансы

От фондового рынка до вашего местного банка — базы данных в изобилии во всем финансовом мире. Везде, где информация должна быть сохранена и повторно использована, задействована база данных, будь то ваш текущий счет или цена на золото в любой конкретный момент.

Вы можете себе представить, что для отслеживания огромного количества информации, лежащей в основе глобальных ежедневных транзакций , требуются чрезвычайно мощные и безопасные базы данных.Финансовые компании также используют модели, которые анализируют собранные данные, чтобы прогнозировать будущую деятельность .

6. Государственные организации

Правительства по всему миру постоянно собирают наши данные по разным причинам, таким как исследования, защита, законодательство и гуманитарные цели .

Поскольку информация является очень конфиденциальной, правительственные организации часто ищут базу данных, предназначенную для максимально безопасной обработки данных для всех различных целей.Затем данные собираются, хранятся и анализируются с использованием мощных и далеко идущих служб баз данных.

7. Социальные сети

Каждая платформа социальных сетей хранит изобилие пользовательской информации в базах данных, используемых для того, чтобы рекомендовать вам (конечному пользователю) друзей, предприятия, продукты и темы . Такая перекрестная ссылка данных чрезвычайно сложна и требует использования высоконадежного и функционального программного обеспечения для баз данных.

Выбор программного обеспечения для базы данных социальных сетей может быть очень широким.Хотя некоторые компании предпочитают базы данных NoSQL, Facebook, например, по-прежнему успешно использует MySQL в своих центрах обработки данных.

8. Электронная коммерция

Любая онлайн-организация, которая продает свои продукты или услуги на платформе, такой как WooCommerce, должна использовать базу данных для правильной работы. В этом случае базы данных помогают организовать продукты, цены, информацию о клиентах и историю покупок .

Затем владелец магазина электронной коммерции может использовать свою базу данных, чтобы рекомендовать покупателям другие потенциальные продукты.Эти данные будут храниться в высокозащищенных базах данных, защищенных стандартами, установленными PCI Compliance.

9. Здравоохранение

Врачебные кабинеты и медицинские учреждения хранят большие объемы данных о пациентах для облегчения доступа. Базы данных, лежащие в основе этого сбора информации, огромны, со сложными структурами данных и безопасностью, защищающей конфиденциальные данные. Все эти организации должны обеспечить соответствие стандартам HIPAA для управления данными.

10. Погода

Прогнозировать погоду на земном шаре невероятно сложно. Погодные организации используют модели прогнозирования , которые зависят от различных факторов, которые собираются, хранятся и анализируются в базах данных. Благодаря базам данных данные о погоде всегда доступны и легко доставляются на местную телестанцию или в приложение для смартфона.

Рассмотрите также жидкие веб-базы данных!

Решения VPS-хостинга (виртуальные частные серверы) и выделенного хостинга (традиционные серверы без операционной системы) Liquid Web — два прекрасных примера продуктов, работающих на базах данных и обеспечивающих выдающуюся ценность.Они разработаны специально для предприятий, разработчиков, фрилансеров и цифровых агентств, которым необходимо безопасно и быстро управлять большим объемом данных.

Краткая история баз данных

Концепция базы данных существовала еще до появления компьютеров. Некоторые из вас даже достаточно взрослые, чтобы помнить картотеки, в которых ваши родители хранили медицинские записи, налоговые документы и старые семейные рецепты. Первая компьютерная база данных была создана в 1960-х годах, но история баз данных в том виде, в каком мы их знаем, на самом деле начинается в 1970 году.

Рождение реляционной базы данных

В июне 1970 года компьютерный ученый из IBM по имени Эдгар Ф. Кодд опубликовал научную статью под названием «Реляционная модель данных для крупных общих банков». В этом документе был представлен новый способ моделирования данных. Он разработал способ создания группы перекрестно связанных таблиц, которые позволили бы вам сохранить любую часть данных только один раз. База данных с такой структурой может ответить на любой вопрос, если ответ где-то в ней хранится.Дисковое пространство будет использоваться эффективно в то время, когда хранилище было дорогим. Эта статья запустила базы данных в будущее.

Oracle выпустила на рынок первую коммерческую реляционную базу данных в 1979 году, за ней последовали DB2, SAP Sysbase ASE и Informix.

В 1980-х и 1990-х годах реляционные базы данных становились все более доминирующими, предоставляя богатые индексы, чтобы сделать любой запрос эффективным. Соединения таблиц, термин для операций чтения, которые объединяют отдельные записи в одну, и транзакции, что означает комбинацию чтения и особенно записи, распределенной по базе данных, были важны.SQL, язык структурированных запросов, стал языком данных, и разработчики программного обеспечения научились использовать его, чтобы запрашивать то, что им нужно, и позволять базе данных решать, как это доставить. В базу данных заложены строгие гарантии, позволяющие избежать сюрпризов.

Появление базы данных NoSQL

Архитектура реляционных баз данных строилась на предположении, что они будут выполняться на одной машине. Кроме того, они были спроектированы до того, как Интернет приобрел огромную популярность.Объем данных, которые могут быть созданы миллионами или миллиардами людей и устройств, подключенных к сети, намного превышает возможности любого отдельного сервера.

Когда рабочая нагрузка становится настолько большой, что ни один компьютер не может выдержать эту нагрузку, и самое дорогое оборудование на рынке будет поставлено на колени из-за веса приложения, единственный путь — перейти от единой базы данных сервер к кластеру базы данных узлов работают согласованно.

Для традиционной базы данных SQL, спроектированной для работы на одном сервере, это болезненный процесс.Это требует огромных затрат времени и часто требует компромиссов, в результате которых жертвуются многие функции, которые изначально привели разработчиков к этим базам данных.

К концу 2000-х базы данных SQL все еще были чрезвычайно популярны, но для тех, кто нуждался в масштабировании, NoSQL стал жизнеспособным вариантом. Google BigTable, HDFS и Cassandra — вот несколько примеров. Эти хранилища данных NoSQL легко масштабируются и допускают отказы узлов с минимальными нарушениями. Но они имеют компромисс в функциональности, обычно это отсутствие соединений и транзакций или ограниченные индексы.Это недостатки, которые разработчики должны исправить. NoSQL прекрасно масштабируется, но реляционные гарантии неуловимы.

Распределенный SQL — это следующая эволюция базы данных.

Традиционные базы данных SQL пытались решить проблему масштабирования (и удержать свою долю на рынке), закрепив функции, чтобы уменьшить боль, связанную с сегментированием. В то же время системы NoSQL выстраивают подмножество отсутствующих функций SQL. Но ни один из классов баз данных не был спроектирован с нуля для обеспечения транзакционных гарантий реляционных баз данных и в масштабе баз данных NoSQL.

В 2012 году Google Research опубликовала так называемую статью Spanner, в которой они представили Google Cloud Spanner, базу данных, созданную для распространения данных в глобальном масштабе и поддержки согласованных транзакций. Это новое поколение баз данных известно как распределенный SQL. Чтобы база данных попала в категорию распределенного SQL, необходимо выполнить пять условий: масштаб, согласованность, отказоустойчивость, SQL и георепликация. Наличие каждой из этих возможностей означает, что критически важная рабочая нагрузка, которая выполняется в нескольких регионах мира, может быть доступна как единое хранилище данных и может быть масштабирована путем простого добавления узлов в кластер.

По мере того, как все больше ИТ-отделов принимают философию, ориентированную на облако, популярность базы данных, которая может обеспечивать масштабирование и распределенные транзакции, будет продолжать расти … до тех пор, пока база данных не будет снова развиваться.

db — База данных XML с открытым исходным кодом

eXist-db — База данных XML с открытым исходным кодом

Попробуйте универсальное решение для создания приложений.

Скачать eXist-db

Что говорят люди …

eXist-db лежит в основе офиса историка. открытое правительство и инициативы по цифровой истории.Он питает наши общедоступный веб-сайт, позволяющий посетителям мгновенно искать и просматривать через почти сотню тысяч архивных государственных документов. (…)
Джо Викентовски Историк Кабинет историка U.S. Государственный департамент
Мы используем eXist-db на нашей платформе публикации onkopedia.com. Надежность и производительность eXist-db выдающиеся, а грамотная и быстрая поддержка со стороны сообщества — это здорово.(…)
Андреас Юнг Ведущий разработчик zopyx.com Основатель проекта XML Director Главный подрядчик проекта onkopedia.com
В Центре гуманитарных вычислений и медиа Университета Виктории мы используем eXist-db в десятке или более проектов, включая пару довольно громких из них: (…)
Мартин Холмс Гуманитарный вычислительный и медиацентр Университета Виктории
eXist-db предлагает уникальную среду для разработки полнофункциональных веб-приложений XML.Чтобы создавать приложения, начиная от веб-сайтов с функциями, подобными CMS, и заканчивая совместными рабочими процессами, мы в Oppidoc начали с разработки (…)
Стефан Сир Основатель Oppidoc
Реперториум староболгарского языка и письменности это проект метаданных на основе TEI, разработанный для поддержки машинного сравнение содержания средневековых славянских сборников рукописей.(…)
Дэвид Бирнбаум obdurodon.org
Тибетский буддийский ресурсный центр (TBRC) хранит самую большую в мире коллекцию тибетских текстов — почти 10 миллионов отсканированных страниц и более 11000 тибетских текстов в кодировке Unicode.TBRC.org предоставляет онлайн-доступ более чем 4000 пользователей (…)
Крис Томлинсон Старший технический сотрудник Тибетский буддийский ресурсный центр Кембридж, Массачусетс
Я создал специализированную систему обработки вакансий, предназначенную для пользователей малого бизнеса, которым требуется нестандартные решения в сети.Эта система позволяет им записывать все данные своих клиентов. и использовать его в документах, созданных из шаблонов в MS Word, Open Office Text или Электронная таблица, электронная почта или простой текст (…)
Подушка Алистер
eXist-db и oXygen XML Editor — отличное сочетание для нашего цифрового словаря фамилий в Германии.Записи — около 850 000 — хранятся в базе данных eXist-db и редактируются из oXygen. (…)
Франциска Хорн Технический сотрудник Технический университет Дармштадта
ScoutDragon изначально начинался как исследовательский проект по бейсболу группой энтузиастов бейсбола. включая писателей, агентов, разведчиков, фанатов, владельцев фэнтези и даже бывших игроков.(…)
Майкл Вестбей Ведущий программист / системный администратор ScoutDragon.com Япония
Семанты основной бизнес — это метаданные в бизнес-аналитике.Часть нашего озабоченность вызывает анализ метаданных с платформ отчетности. (…)
Давид Войка Программист Семанта Чехия
Центр документоведения и научного редактирования Королевской академии голландского языка и литературы (Гент, Бельгия) разрабатывает богатые научные коллекции текстовых данных, (…)
Рон Ван ден Бранден Центр научного редактирования и изучения документов Королевской академии голландского языка и литературы Гент Бельгия
В кластере передового опыта «Азия и Европа в глобальном контексте» мы используем eXist-db для хранения наших коллекций MODS (библиографические) и записи VRA (метаданные изображения).(…)
Исследовательская архитектура Гейдельберга, Кластер передового опыта «Азия и Европа в глобальном контексте», Гейдельбергский университет Гейдельберг Германия
Haptix Games — видеоигра и интерактивная студия разработки и публикации приложений, и мы Магазин Microsoft, сколько себя помню.(…)
Крис Мизтур Технический директор Игры Haptix Чикаго, Иллинойс
easyDITA — это комплексное решение для совместное создание, управление и публикация контента используя стандарт DITA XML.(…)
Кейси Джордан соучредитель easyDITA, Jorsek LLC Рочестер, Нью-Йорк
Мы [в XML Team Solutions] помогаем СМИ и развлекательные компании объединяют спортивные новости и каналы данных.Эти каналы преимущественно XML. Мы используем eXist-db для двух целей: (…)
Пол Келли Директор по разработке программного обеспечения XML Team Solutions Corp. Канада
Я разработал и поддерживал системы, начиная от колоды перфокарт, через системы управления базами данных мэйнфрейма и обработки транзакций, через реляционные базы данных микрокомпьютера через XML.eXist-db на сегодняшний день является наиболее удовлетворительным, полная система хранения и управления данными, которую я использовал, на любой платформе.
Финиан О’Бойл

eXist

База данных документов NoSQL и платформа приложений

Книга доступна в электронном или печатном виде от O’Reilly.ком

Скринкасты

Нажмите, чтобы играть на Youtube

Особенности и факты

Одноэтапная установка

Всего за один шаг установки вы получите все необходимое.Нет необходимости настраивать и настроить несколько компонентов системы.

Одна платформа

Получите полнофункциональную платформу, которая охватывает все, чтобы создавать даже сложные Приложения.

Модель One Data

XML на всех уровнях устраняет необходимость в картографических технологиях и повышает производительность.

База данных без схемы

Высокопроизводительное собственное ядро базы данных XML хранит текстовые или двоичные данные и документы не требуя схемы базы данных.

Быстрое прототипирование

Загрузите свои данные и немедленно начните писать код.

Пакеты приложений

Приложения eXist-db упакованы в отдельные архивные файлы, которые устанавливаются напрямую. в база данных. Развертывание, обновление до новых версий и распространение становятся проще простого.

Открыть

eXist-db полностью основан на открытых стандартах и открытом исходном коде, что делает его перспективным и перспективным. непостоянный выбор.

IDE на основе браузера

IDE на основе браузера позволяет управлять и редактировать все артефакты, принадлежащие заявление. Подсветка синтаксиса, автозавершение кода и проверка ошибок помогают понять все правильно.

Каркас форм

Являясь законченным решением, eXist-db тесно интегрируется с XForms для создания сложных форм. разработка.

Богатый набор библиотек

Разрабатывайте целые приложения в XQuery, используя богатый набор библиотек eXist-db.

Сообщество

Являясь открытым исходным кодом с 2001 года, разработка eXist-db всегда определялась потребности большого сообщества пользователей.

Служба поддержки

доставлено вам по
Предлагаем:
Консультации
Обучение
Разработка приложений
Настройка системы
Мониторинг производственных систем
Индивидуальные соглашения об уровне обслуживания (SLA) доступны по запросу.
Для получения подробной информации о наших услугах, пожалуйста, свяжитесь с нашей службой поддержки клиентов.
Сообщество
Если вы хотите внести свой вклад, задать вопросы или ищете исходный код, посетите нашу страницу на github. для подробностей.

Официальное уведомление

eXist Solutions GmbH
Bonndorfer Straße 45
79853 Lenzkirch

Общие вопросы: info @ existsolutions.com
Техническая поддержка: [email protected]

Торговый регистр
Amtsgericht Freiburg i.Br.
HRB 713975
Директор: Вольфганг Майер

Налоговая информация
USt-Id Nr. DE273180763

eXist-db.org использует файлы cookie для обеспечения наилучшего взаимодействия. Есть также некоторые файлы cookie, устанавливаемые третьими сторонами для статистики веб-сайта. При дальнейшем использовании site вы соглашаетесь с этой практикой.
.

Какие базы данных существуют: Что такое база данных | Oracle Россия и СНГ

Какие бывают базы данных — Журнал «Код»: программирование без снобизма

Три основных типа

Реляционные

Сетевые

Иерархические

Главное о базах данных

большой обзор типов и подходов. Доклад Яндекса / Блог компании Яндекс / Хабр

12.2. Типы баз данных. Основы информатики: Учебник для вузов

Читайте также

Типы данных

Типы данных

14.5.1 Типы данных

20.10.3 Типы данных MIB

Типы данных

Типы данных

Пользовательские типы данных

Основные типы данных

1. Базовые типы данных

Базовые типы данных

Типы данных

Типы данных

12.2. Типы баз данных

5.2.4. Типы данных

База данных SQl или NoSQL: какую выбрать для проекта?

Самые известные SQL-базы данных

Базы данных

15 баз данных, где можно найти практически все

Международные базы данных

Показатели развитости стран и индустрий

Финансовые показатели

Показатели развитости индустрий в стране

Теги

Табличные базы данных

Типы баз данных

Готовые работы на аналогичную тему

Табличные базы данных

Тип поля

Пример табличной базы данных

самых популярных баз данных в 2020 году: вот как они складываются в

Краткий обзор баз данных

Определение

О многоуровневой архитектуре

Система управления базами данных (СУБД)

Понимание SQL и NoSQL (реляционные и нереляционные базы данных)

Вот самые популярные базы данных

1. MySQL

2. MariaDB

4.Redis

5.PostgreSQL

Выбор подходящей базы данных для вашего приложения

Типы современных баз данных

SQL / СУБД / реляционные базы данных

Преимущества

Недостатки

NoSQL / нереляционные базы данных

Типы

Преимущества

Недостатки

Какая база данных вам подходит?

Хотите узнать больше?

Какие бывают типы баз данных?

Что такое базы данных?

Типы баз данных

Централизованная база данных

Облачная база данных

Коммерческая база данных

Распределенная база данных

База данных конечных пользователей

База данных Graph

База данных NoSQL

Объектно-ориентированная база данных

База данных с открытым исходным кодом

Оперативная база данных

Персональная база данных

Реляционная база данных

Плюсы и минусы 8 популярных баз данных

Что искать в базе данных?

Список 8 популярных баз данных

1. Oracle 12c