Реляционные бд это: Реляционная база данных (Relational database)

Содержание

Реляционные базы данных для не кодеров — Как закодировать реляционную базу данных?

Понимание концепции баз данных и их различных типов, таких как реляционные и нереляционные базы данных, может быть сложным для людей, не имеющих опыта в кодировании и разработке приложений. Однако это не означает, что это невыполнимая задача. Эта статья поможет вам получить полные знания о реляционных базах данных, их плюсах и минусах, примерах, а также о том, как можно создать реляционную базу данных, даже не имея опыта кодирования. Давайте начнем с основ реляционных баз данных.

Обзор реляционной базы данных

Реляционная база данных — это коллекция правильно организованной информации с четко определенными взаимосвязями, чтобы к ней можно было легко получить доступ и извлечь ее. Согласно традиционной модели реляционной базы данных, структуры данных, включающие таблицы данных, представления и индексы, хранятся отдельно от физических структур хранения. В результате администраторы баз данных могут редактировать физическое хранилище данных, не затрагивая логическую структуру данных.

Различные типы организаций, особенно крупные предприятия, используют реляционные базы данных для организации данных и формирования четких взаимосвязей между ключевыми точками данных. Таким образом, становится легко искать и находить нужную информацию, необходимую для принятия ключевых бизнес-решений. Структурированные данные, как правило, являются основой эффективной реляционной базы данных.

Работа с реляционной базой данных

Реляционная база данных использует таблицы данных для хранения информации о связанных объектах. Каждая строка имеет уникальный идентификатор, называемый ключом, а каждый столбец — атрибуты данных. В реляционной базе данных легко определить взаимосвязи между точками данных, поскольку каждая запись присваивает значение каждому признаку базы данных.

Язык структурированных запросов (SQL) — это стандартный пользовательский и прикладной программный интерфейс (API) реляционной базы данных. Целью кодовых операторов SQL является создание интерактивных запросов к информации, содержащейся в реляционной базе данных, и сбор данных для принятия решений и составления отчетов. Также важно иметь четко определенные правила целостности данных, чтобы сделать реляционную базу данных точной и доступной.

Структура реляционной базы данных

Вы можете лучше понять принцип работы и создания реляционной базы данных, ознакомившись с ее структурой. Таблицы в реляционной базе данных имеют ключевой столбец, который содержит уникальное значение для каждой строки. Этот столбец известен как первичный ключ.

В то время как столбцы в одной таблице ссылаются на первичные ключи в других таблицах, они называются внешними ключами. Наличие этих столбцов крайне важно, поскольку данные в различных таблицах связаны друг с другом через совпадающие значения в ключевых столбцах. Столбцы также называют полями или атрибутами, а строки — записями.

В идеальной реляционной базе данных каждая таблица должна представлять определенный тип сущности, например, клиента, продукт или доход. Каждая строка относится к конкретному экземпляру этого типа сущности, а столбец относится к конкретному значению этого экземпляра, такому как имя клиента, цена продукта или точная сумма.

Пример
База данных продаж организации имеет две таблицы, называемые «Доходы» и «Услуги».

Таблица услуг будет иметь столбцы для названия, продолжительности и стоимости.
Таблица доходов будет иметь столбцы для даты продажи, точной оплаты, скидки и адреса.

Каждая запись в доходах будет иметь внешний ключ, который ссылается на первичный ключ таблицы услуг. Для каждого продукта может быть несколько продаж, поэтому такой тип связи между таблицами услуг и доходов называется связью «один ко многим». Мы подробно рассмотрим типы отношений в реляционных базах данных далее в статье.

Важность реляционных баз данных

Теперь, когда вы знакомы с основами реляционных баз данных, вы можете задаться вопросом, почему они важны и в чем их преимущества. Давайте подробно рассмотрим плюсы и минусы реляционных баз данных, чтобы вы могли овладеть искусством создания реляционных баз данных для разработки приложений.

Плюсы

Ниже перечислены основные преимущества использования реляционных баз данных:

Максимальная точность данных

Минимальный риск дублирования данных, поскольку реляционные базы данных строятся с использованием ключей. При наличии нескольких записей одних и тех же данных может быть сложно определить, какой источник информации является надежным. Удаление дубликатов в реляционных базах данных гарантирует точность ваших данных.

Гибкость

При создании реляционной базы данных вы не будете ограничены в будущем при добавлении дополнительных данных. База данных обеспечивает гибкость, позволяя расширяться и изменяться по мере необходимости в соответствии с требованиями к информации, которая будет храниться.

Простой и быстрый доступ к данным

В других видах баз данных, которые зависят от информационной иерархии или предопределенных путей доступа к информации, трудно искать, фильтровать и упорядочивать данные так, как вам нужно. Вместо этого извлечь нужные вам точные данные из реляционной базы данных значительно проще.

Минусы

Есть и несколько недостатков использования реляционных баз данных при разработке приложений.

Сложная структура

Поскольку необходимо создавать столбцы, а данные должны соответствовать довольно строгим категориям, реляционные базы данных требуют большой структуры и планирования. Хотя такая структура имеет ряд преимуществ, у нее есть и существенные недостатки, включая проблемы с обслуживанием и отсутствие адаптивности и масштабируемости без надлежащего опыта.

Сложность обслуживания

Для поддержания реляционной базы данных на высоком уровне требуется значительное количество времени, усилий и знаний. Администраторы баз данных обычно нанимают экспертов по базам данных и разработчиков для управления и оптимизации базы данных.

Негибкость для неструктурированных данных

Большие объемы неструктурированных данных плохо подходят для управления реляционными базами данных. Реляционные базы данных — не лучший выбор для данных, которые в основном являются качественными, трудноописуемыми или динамичными, поскольку схема должна меняться со временем по мере изменения или развития данных, что требует времени. Нереляционная база данных больше подходит для работы с неструктурированными данными.

Реляционные базы данных не могут эффективно масштабироваться горизонтально по многочисленным серверам и физическим архитектурам хранения данных. Когда набор данных растет и становится более разрозненным, структура нарушается, а использование многочисленных серверов влияет на производительность (например, время отклика приложений) и доступность. Управление реляционными базами данных на нескольких серверах является сложной задачей.

Как закодировать реляционную базу данных?

При кодировании реляционной базы данных пользователям приходится определять область потенциальных значений в столбце данных и ограничения. Например, область потенциальных клиентов может допускать до 100 имен клиентов, но вы можете ограничить ее одной таблицей, чтобы допустить только десять имен клиентов.

При создании реляционной базы данных также важно учитывать ограничения. Целостность сущности полезна для того, чтобы сделать первичный ключ таблицы уникальным и гарантировать, что его значение не будет установлено на null. Ссылочная целостность необходима для того, чтобы каждое значение в столбце внешнего ключа находилось в первичном ключе исходной таблицы.

Вы также должны знать, что, в отличие от нереляционных баз данных, реляционные базы данных обладают физической независимостью данных. Система может вносить изменения во внутреннюю схему, не затрагивая внешние схемы или приложения. Владея этими понятиями, вы можете полагаться на реляционные системы управления базами данных, такие как Microsoft Access, Oracle и MySQL, для создания сложных баз данных с минимальным опытом кодирования или вообще без него.

Что является примером реляционной базы данных?

Цель стандартных реляционных баз данных — позволить пользователям управлять и организовывать предопределенные отношения данных в нескольких базах данных. В настоящее время облачные реляционные базы данных становятся очень популярными, поскольку организации могут передать на аутсорсинг такие важные процессы, как обслуживание базы данных и поддержка инфраструктуры.

К наиболее популярным примерам реляционных баз данных относятся:

MySQL используется в таких веб-приложениях, как Joomla и WordPress.
SQLite — популярная библиотека на языке Си, используемая для встраивания функций реляционных баз данных в программные пакеты.
Microsoft Access — популярная часть пакета Microsoft Office и Microsoft 365. Он имеет удобный интерфейс, облегчающий новичкам управление и разработку реляционных баз данных.
PostgreSQL — это система управления реляционными базами данных (РСУБД) с открытым исходным кодом, которая ориентирована на соответствие стандартам ANSI SQL и предоставляет множество полезных функций, таких как расширяемость.
Microsoft Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon Relational Database Service и IBM DB2 on Cloud — вот некоторые из современных популярных облачных СУБД.

Каковы типы отношений в базе данных?

В реляционной базе данных существует четыре различных типа определенных отношений. Вы должны быть знакомы с этими отношениями, чтобы иметь возможность выбрать правильное отношение и добиться максимальной точности.

Один-к-одному
Как следует из названия, в отношениях «один к одному» одна строка в одной таблице связана только с одной строкой в другой таблице.
Один-ко-многим
В отношениях «один-ко-многим» одна строка информации связана со многими записями в различной коллекции.
Многие-к-одному
Это противоположность отношениям «один-ко-многим». Проще говоря, многие строки информации связаны с одной записью в отношениях «многие-к-одному».
Многие-ко-многим
В отношениях «многие-ко-многим» одна строка в таблице может быть связана со многими строками во второй таблице. Аналогично, одна строка во второй таблице может быть связана со многими строками в первой таблице.

Каковы три основных вида отношений в реляционной базе данных?

Существует определенный тип данных, который вы выбираете при создании соединения, чтобы указать, что вы хотите, чтобы этот атрибут был задан существующей коллекцией. Это не типичное свойство, где вы можете выбрать тип данных, например, текст, целое число, дату или картинку. То, сможете ли вы отображать, организовывать и фильтровать данные таким образом, который имеет смысл для вашего приложения, зависит от того, насколько правильно вы настроите связи. Один-к-одному, один-ко-многим и многие-ко-многим — это три основные связи в реляционной базе данных.

Реляционные базы данных полезны для организации структурированных данных в табличные форматы с установленными отношениями. Однако выбор оптимальной архитектуры базы данных включает в себя гораздо больше, чем просто выбор между реляционной и нереляционной моделями. Ключевыми факторами являются тип используемых или создаваемых данных и приложений. Узнайте о некоторых дополнительных аспектах, которые необходимо учитывать при выборе модели базы данных для корпоративного приложения.

Заключение

Общее создание, внедрение, развертывание и обслуживание реляционной базы данных может быть сложным процессом, особенно если вы не знакомы с кодированием. Хорошо то, что существуют платформы без кода, такие как AppMaster, которые позволяют создавать мощные бэкенды и базы данных как для мобильных приложений, так и для веб-приложений. Это полезно для создания надежных, эффективных и безопасных баз данных, не беспокоясь о своих навыках кодирования и при этом получая наилучшие результаты.

Платформы No-code позволяют создавать сложные приложения, не тратя лишних денег на наем разработчиков и администраторов баз данных. Поэтому вам следует ознакомиться с такими платформами, как AppMaster, чтобы воспользоваться преимуществами современных инструментов и технологий на основе искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений и создании реляционных баз данных без кодирования.

отличия и преимущества — Boodet.online

480 auto

Администрирование

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

24 Дек 2020 05:20 IT GIRL 15

Post Views: 20 067

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

286 104

Boodet Online +7 (499) 649 09 90 123022, Москва, ул. Рочдельская, дом 15, строение 15

Реляционные vs. нереляционные базы данных: отличия и преимущества

286 104

Boodet Online +7 499 649 09 90 123022, Москва, ул.

Рочдельская, дом 15, строение 15

Твинтнуть

Запинить

Отправить

SQL vs NoSQL

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

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

Понятие реляционных и нереляционных баз данных

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

Реляционные БД используют язык SQL (структурированных запросов).

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

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

Различия SQL и NoSQL

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

Язык

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

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

ориентировать информацию на столбцы или документы;
основывать ее на графике;
организовывать в виде хранилища KeyValue;
создавать документы без предварительного определения их структуры, использовать разный синтаксис;
добавлять поля непосредственно в процессе обработки.

Структура

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

Масштабируемость

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

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

В каких случаях используют SQL?

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

А в каких NoSQL?

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

Выбирайте NoSQL, если:

необходимо хранить массивы в объектах JSON;
записи хранятся в коллекции с разными полями или атрибутами;
необходимо горизонтальное масштабирование.

Самые распространенные реляционные базы данных

Для работы с реляционными БД лучше всего подойдут:

MySQL

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

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

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

Oracle

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

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

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

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server — это отличный вариант для малого и среднего бизнеса. Диалект T-SQL обрабатывает процедуры, встроенные функции и переменные. Есть важное ограничение: Microsoft SQL Server будет работать только с Linux или Windows.

Простой интерфейс ускорит процесс миграции БД, если до этого вы пользовались другой системой.

Нереляционные базы данных

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

MongoDB

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

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

Apache Cassandra

Apache Cassandra — это продукт с открытым исходным кодом, а значит, достаточно гибкий, адаптируемый практически для любых задач.

Идентичность узлов упрощает масштабирование для наращивания архитектуры БД.

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

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

Google Cloud BigTable

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

Так что же лучше?

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

Если в БД есть предопределенная схема — используем SQL, если схема динамическая — NoSQL.
Выбираем приоритетное направление масштабирования — по горизонтали или по вертикали.
Определяем, что будет использоваться в задаче — неструктурированные данные или многострочные транзакции.

Выводы

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

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

Твинтнуть

Запинить

Отправить

Facebook
YouTube
Telegram

Что такое реляционная база данных?

Управление данными

По

Бен Луткевич, Технический писатель
Жаклин Бискобинг, Старший управляющий редактор, Новости

Что такое реляционная база данных?
Реляционная база данных — это набор информации, который организует точки данных с определенными отношениями для легкого доступа. В модели реляционной базы данных структуры данных, включая таблицы данных, индексы и представления, остаются отдельными от структур физического хранилища, что позволяет администраторам баз данных редактировать физическое хранилище данных, не затрагивая логическую структуру данных.
На предприятии реляционные базы данных используются для организации данных и определения взаимосвязей между ключевыми точками данных. Они упрощают сортировку и поиск информации, что помогает организациям более эффективно принимать бизнес-решения и минимизировать затраты. Они хорошо работают со структурированными данными.
Как работает реляционная база данных?
Таблицы данных, используемые в реляционной базе данных, хранят информацию о связанных объектах. Каждая строка содержит запись с уникальным идентификатором, известным как ключ, а каждый столбец содержит атрибуты данных. Каждая запись присваивает значение каждой функции, что упрощает определение отношений между точками данных.
Стандартным интерфейсом пользователя и прикладной программы (API) реляционной базы данных является язык структурированных запросов. Операторы кода SQL используются как для интерактивных запросов информации из реляционной базы данных, так и для сбора данных для отчетов. Для обеспечения точности и доступности реляционной базы данных необходимо соблюдать определенные правила целостности данных.

Какова структура модели реляционной базы данных?
Э. Ф. Кодд, в то время молодой программист в IBM, изобрел реляционную базу данных в 1970. В своей статье «Реляционная модель данных для больших общих банков данных» Кодд предложил перейти от хранения данных в иерархических или навигационных структурах к организации данных в таблицах, содержащих строки и столбцы.
Каждая таблица, иногда называемая отношением, в реляционной базе данных содержит одну или несколько категорий данных в столбцах или атрибутах . Каждая строка, также называемая записью или кортежем , содержит уникальный экземпляр данных — или ключ — для категорий, определенных столбцами. Каждая таблица имеет уникальный первичный ключ, который идентифицирует информацию в таблице. Отношения между таблицами можно установить с помощью внешних ключей — поля в таблице, которое ссылается на первичный ключ другой таблицы.
Реляционная база данных включает таблицы, содержащие строки и столбцы.
Например, типичная база данных записей бизнес-заказов будет включать таблицу, описывающую клиента, со столбцами для имени, адреса, номера телефона и т. д. Другая таблица будет описывать заказ, включая такую информацию, как продукт, клиент, дата и цена продажи.
Пользователь может получить отчет базы данных, содержащий необходимые ему данные. Например, менеджеру филиала может потребоваться отчет обо всех клиентах, купивших товары после определенной даты. Менеджер по финансовым услугам в той же компании может из тех же таблиц получить отчет о счетах, которые необходимо оплатить.
При создании реляционной базы данных пользователи определяют область возможных значений в столбце данных и ограничения, которые могут применяться к этому значению данных. Например, домен возможных клиентов может допускать до 10 возможных имен клиентов, но в одной таблице он ограничен возможностью указания только трех из этих имен клиентов.
Два ограничения относятся к целостности данных и первичным и внешним ключам:
Целостность объекта гарантирует, что первичный ключ в таблице уникален и его значение не равно нулю.
Ссылочная целостность требует, чтобы каждое значение в столбце внешнего ключа находилось в первичном ключе таблицы, из которой оно произошло.
Кроме того, реляционные базы данных обладают физической независимостью от данных. Это относится к способности системы вносить изменения во внутреннюю схему без изменения внешних схем или прикладных программ. Изменения внутренней схемы могут включать следующее:
использование новых запоминающих устройств;
изменение индексов;
переход с определенного метода доступа на другой;
с использованием разных структур данных; и
с использованием различных структур хранения или организации файлов.
Независимость от логических данных — это способность системы управлять концептуальной схемой без изменения внешней схемы или прикладных программ. Концептуальные изменения схемы могут включать добавление или удаление новых отношений, сущностей или атрибутов без изменения существующих внешних схем или переписывания прикладных программ.
Какие существуют типы баз данных?
Существует несколько категорий баз данных, от простых плоских файлов, которые не являются реляционными, до NoSQL и более новых графовых баз данных, которые считаются еще более реляционными, чем стандартные реляционные базы данных. Некоторые типы баз данных включают следующие:
База данных плоских файлов. Эти базы данных состоят из одной таблицы данных, между которыми нет взаимосвязи — обычно это текстовые файлы. Этот тип файла позволяет пользователям указывать атрибуты данных, такие как столбцы и типы данных.
Узнайте о преимуществах и недостатках плоских файлов и реляционных баз данных.
База данных NoSQL. Этот тип базы данных является альтернативой, которая особенно полезна для больших распределенных наборов данных. Базы данных NoSQL поддерживают различные модели данных, включая форматы «ключ-значение», «документ», «столбец» и «график».
Граф базы данных. Выход за рамки традиционных моделей реляционных данных на основе столбцов и строк; эта база данных NoSQL использует узлы и ребра, которые представляют связи между отношениями данных и могут обнаруживать новые отношения между данными. Графовые базы данных более сложны, чем реляционные базы данных. Они используются для обнаружения мошенничества или механизмов веб-рекомендаций.
Сравните графовые и реляционные базы данных.
Объектно-реляционная база данных (ORD). ORD состоит как из системы управления реляционной базой данных (RDBMS), так и из системы управления объектно-ориентированной базой данных (OODBMS). Он содержит характеристики моделей РСУБД и ООСУБД. Для хранения данных используется традиционная база данных. Затем к нему обращаются и манипулируют с помощью запросов, написанных на языке запросов, таком как SQL. Поэтому базовый подход ORD основан на реляционной базе данных.
Однако ORD также можно рассматривать как объектное хранилище, особенно для программного обеспечения, написанного на объектно-ориентированном языке программирования, что, таким образом, опирается на объектно-ориентированные характеристики. В этой ситуации для хранения и извлечения данных используются API.
См. характеристики РСУБД по сравнению с СУБД и где они пересекаются.
Каковы преимущества реляционных баз данных?
Ключевые преимущества реляционных баз данных включают следующее:
Классификация данных . Администраторы баз данных могут легко классифицировать и хранить данные в реляционной базе данных, которые затем можно запрашивать и фильтровать для извлечения информации для отчетов. Реляционные базы данных также легко расширяются и не зависят от физической организации. После создания исходной базы данных можно добавить новую категорию данных без изменения существующих приложений.
Точность . Данные сохраняются только один раз, исключая дедупликацию данных в процедурах хранения.
Простота использования. Пользователи могут легко выполнять сложные запросы с помощью SQL, основного языка запросов, используемого в реляционных базах данных.
Сотрудничество. Несколько пользователей могут получить доступ к одной и той же базе данных.
Безопасность. Прямой доступ к данным в таблицах в СУБД может быть ограничен определенными пользователями.
Каковы недостатки реляционных баз данных?
К недостаткам реляционных баз данных относятся следующие:
Структура. Реляционные базы данных требуют большой структуры и определенного уровня планирования, поскольку столбцы должны быть определены, а данные должны правильно вписываться в довольно жесткие категории. Структура хороша в некоторых ситуациях, но создает проблемы, связанные с другими недостатками, такими как обслуживание и отсутствие гибкости и масштабируемости.
Проблемы с обслуживанием. Разработчики и другой персонал, ответственный за базу данных, должен тратить время на управление и оптимизацию базы данных по мере добавления в нее данных.
Негибкость. Реляционные базы данных не идеальны для обработки больших объемов неструктурированных данных. Данные, которые в значительной степени являются качественными, трудно определяемыми или динамическими, не являются оптимальными для реляционных баз данных, потому что по мере изменения или развития данных схема должна развиваться вместе с ними, что требует времени.
Отсутствие масштабируемости . Реляционные базы данных плохо масштабируются по горизонтали в физических структурах хранения с несколькими серверами. Трудно управлять реляционными базами данных на нескольких серверах, потому что по мере того, как набор данных становится больше и более распределенным, структура нарушается, а использование нескольких серверов влияет на производительность (например, время отклика приложений) и доступность.
Примеры реляционных баз данных
Стандартные реляционные базы данных позволяют пользователям управлять предопределенными отношениями данных между несколькими базами данных. Популярные примеры стандартных реляционных баз данных включают Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и IBM DB2.
Облачные реляционные базы данных или база данных как услуга также широко используются, поскольку они позволяют компаниям передавать на аутсорсинг обслуживание базы данных, установку исправлений и поддержку инфраструктуры. Облачные реляционные базы данных включают Amazon Relational Database Service, Google Cloud SQL, IBM DB2 on Cloud, SQL Azure и Oracle Cloud.
В чем разница между реляционными базами данных, нереляционными базами данных и NoSQL?
Наиболее важное различие между системами реляционных баз данных и системами нереляционных баз данных заключается в том, что реляционные базы данных нормализованы. То есть они хранят данные в табличной форме, организованной в виде таблицы со строками и столбцами. Нереляционная база данных хранит данные в виде файлов.
Другие отличия включают следующее:
Использование первичных ключей. Каждая таблица реляционной базы данных имеет идентификатор первичного ключа. В нереляционной базе данных данные обычно хранятся в иерархической или навигационной форме без использования первичных ключей.
Отношения значений данных. Поскольку данные в реляционной базе данных хранятся в таблицах, связь между этими значениями данных также сохраняется. Поскольку нереляционная база данных хранит данные в виде файлов, между значениями данных нет никакой связи.
Ограничения целостности. В реляционной базе данных ограничениями целостности являются любые ограничения, обеспечивающие целостность базы данных. Они определены с целью атомарности, согласованности, изоляции и долговечности или ACID. Нереляционные базы данных не используют ограничения целостности.
Структурированные и неструктурированные данные. Реляционные базы данных хорошо работают со структурированными данными, которые соответствуют предопределенной модели данных и мало изменяются. Нереляционные базы данных лучше подходят для неструктурированных данных, которые не соответствуют предопределенной модели данных и не могут храниться в СУБД. Примеры неструктурированных данных включают текст, электронные письма, фотографии, видео и веб-страницы.
Реляционные и нереляционные базы данных имеют уникальные сильные и слабые стороны.
Нереляционные базы данных также называются базами данных NoSQL. Термины используются взаимозаменяемо, но есть различия.
SQL — это язык запросов, который используется с реляционными базами данных. Реляционные базы данных и их системы управления почти всегда используют SQL в качестве основного языка запросов. Базы данных NoSQL или не только SQL используют SQL и другие языки запросов. Например, программа управления базой данных NoSQL MongoDB использует документы, подобные JSON, для хранения и организации данных. (Технически он использует вариант вызова JSON BSON или двоичный JSON.)
Обозначение баз данных как нереляционных и реляционных приводит к их категоризации на основе их архитектуры, а обращение к ним как к базам данных SQL и NoSQL приводит к их категоризации на основе языка запросов, будь то исключительно SQL или не только SQL. Часто реляционную базу данных можно назвать базой данных SQL, поскольку многие из них используют SQL, а нереляционные базы данных можно назвать базами данных NoSQL. NoSQL и нереляционные базы данных хорошо работают с более изменчивыми моделями данных, такими как инженерные детали и молекулярное моделирование, где данные постоянно меняются.
Как реляционные, так и нереляционные платформы баз данных имеют свои недостатки. Базы данных NewSQL стремятся обеспечить преимущества обоих типов, предлагая целостность данных и управление доступом к приложениям, которые предлагают реляционные базы данных, и горизонтальную масштабируемость, которую обеспечивают нереляционные платформы или платформы NoSQL.

Выбор правильной базы данных
Реляционные базы данных работают со структурированными данными с определенными отношениями, которые можно организовать в табличном формате. Однако выбор правильной архитектуры базы данных — это гораздо больше, чем просто выбор между реляционной и нереляционной базой данных. Тип используемых или разрабатываемых данных и приложений являются ключевыми факторами, которые следует учитывать. Узнайте о некоторых других факторах, которые следует учитывать при выборе модели базы данных для корпоративного приложения.
Некоторые инициативы требуют особых соображений при выборе программного обеспечения базы данных. Например, в инициативах IoT возникает проблема между SQL и NoSQL, а также между статическими и потоковыми данными. Узнайте, на что следует обращать внимание при выборе базы данных для проекта Интернета вещей.
Последнее обновление: июнь 2021 г.
Продолжить чтение О реляционной базе данных
Сравнение баз данных NoSQL, чтобы помочь вам выбрать правильный магазин
Графовая база данных и реляционная база данных: ключевые отличия
Машина времени DBA и будущее данных
Хранилище данных и озеро данных: основные различия
Разработчики программного обеспечения борются с наследием реляционных баз данных
Копать глубже в управлении базами данных
Сравните типы баз данных NoSQL в облаке
Автор: Курт Марко
Объяснение типов баз данных NoSQL: График
Автор: Алекс Уильямс
Объяснение типов баз данных NoSQL: базы данных на основе документов
Автор: Алекс Уильямс
Google Cloud Spanner
Автор: Джек Вон
Бизнес-аналитика
Инструменты аналитики AWS помогают французской коммунальной компании стать «зеленой»
Пакет гиганта облачных вычислений позволил Engie SA отказаться от ископаемого топлива и теперь помогает французской коммунальной. ..
Поставщик ипотечных данных использует Qlik для создания аналитической платформы
Компания Polygon Research использовала инструменты поставщика аналитических услуг для разработки платформы SaaS, состоящей из девяти панелей мониторинга, которые …
Генеральный директор Tableau Марк Нельсон уходит в отставку, преемник не назван
Нельсон занял руководящую должность в марте 2021 года после ухода Адама Селипски. Salesforce, которая приобрела …
ПоискAWS
AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями
Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Сервис автоматизирует…
Разбираем модель ценообразования Amazon EKS
В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу…
Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS
Пользователи AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запускать его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнять тяжелую работу с помощью EKS. См…
Управление контентом
Как правильно выбрать PIM-систему для вашего бизнеса Системы
PIM гарантируют, что каналы продаж отображают точную информацию о продукте. Чтобы найти правильную систему, лидеры электронной коммерции должны сначала …
PIM и DAM: в чем разница? Системы
PIM и DAM помогают розничным торговцам управлять информацией, но они сосредоточены на разных типах информации. Агрегат систем PIM …
Генеральный директор OpenText по искусственному интеллекту контента, облачной стратегии и гибридной работе
Генеральный директор OpenText Марк Барренечи обсуждает состояние Magellan, крупное приобретение Micro Focus, метавселенную и многое другое в . ..
ПоискOracle
Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner
Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание национальной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …
Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс
Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь в …
Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API
Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, в связи с чем …
ПоискSAP
Безопасность SAP требует определенных навыков, командной работы
Критические уязвимости SAP вызывают постоянную озабоченность, и их количество растет по мере того, как системы SAP становятся все более открытыми благодаря цифровому преобразованию и. ..
Платформа SAP с низким кодом надеется заполнить пробелы разработчиков
SAP Build, новая платформа с низким кодом, дебютировавшая на SAP TechEd, предназначена для того, чтобы бизнес-пользователи могли создавать приложения, но она …
SAP Sustainability Control Tower стремится упростить отчетность ESG
SAP Sustainability Control Tower позволяет компаниям любого размера собирать данные ESG и управлять ими. Обновленная модель SaaS ориентирована на…
реляционных баз данных | IBM
Автор: IBM Cloud Education
6 августа 2019 г.
Узнайте, как работают реляционные базы данных и чем они отличаются от других вариантов хранения данных.
Что такое реляционная база данных?
Реляционная база данных упорядочивает данные в строки и столбцы, которые вместе образуют таблицу. Данные обычно структурированы по нескольким таблицам, которые могут быть объединены с помощью первичного или внешнего ключа. Эти уникальные идентификаторы демонстрируют различные отношения, существующие между таблицами, и эти отношения обычно иллюстрируются с помощью различных типов моделей данных. Аналитики используют SQL-запросы для объединения различных точек данных и обобщения эффективности бизнеса, что позволяет организациям получать ценную информацию, оптимизировать рабочие процессы и выявлять новые возможности.
Например, представьте, что ваша компания ведет таблицу базы данных с информацией о клиентах, которая содержит данные компании на уровне учетной записи. Также может быть другая таблица, в которой описаны все отдельные транзакции, связанные с этой учетной записью. Вместе эти таблицы могут предоставить информацию о различных отраслях, приобретающих конкретный программный продукт.
Столбцы (или поля) для таблицы клиентов могут быть Идентификатор клиента , Название компании , Адрес компании , Промышленность и т.д.; столбцами для таблицы транзакций могут быть Дата транзакции , Идентификатор клиента , Сумма транзакции , Способ оплаты и т. д. Таблицы могут быть объединены вместе с общим полем Идентификатор клиента . Таким образом, вы можете запросить таблицу для получения ценных отчетов, таких как отчеты о продажах по отраслям или компаниям, которые могут информировать потенциальных клиентов.
Реляционные базы данных также обычно связаны с транзакционными базами данных, которые коллективно выполняют команды или транзакции. Популярным примером, который используется для иллюстрации этого, является банковский перевод. Определенная сумма снимается с одного счета, а затем зачисляется на другой. Вся сумма денег снимается и депонируется, и эта транзакция не может происходить ни в каком частичном смысле. Транзакции имеют определенные свойства. Представленные аббревиатурой ACID, свойства ACID определяются как:
Атомарность: Все изменения данных выполняются так, как если бы они были одной операцией. То есть выполняются все изменения или ни одно из них.
Непротиворечивость: Данные остаются в согласованном состоянии от состояния до завершения, укрепляя целостность данных.
Изоляция: Промежуточное состояние транзакции не видно другим транзакциям, и в результате одновременно выполняемые транзакции кажутся сериализованными.
Долговечность: После успешного завершения транзакции изменения данных сохраняются и не отменяются даже в случае сбоя системы.
Эти свойства обеспечивают надежную обработку транзакций.
Сравнение реляционной базы данных с системой управления реляционной базой данных
В то время как реляционная база данных организует данные на основе реляционной модели данных, система управления реляционной базой данных (RDBMS) представляет собой более конкретную ссылку на базовое программное обеспечение базы данных, которое позволяет пользователям поддерживать Это. Эти программы позволяют пользователям создавать, обновлять, вставлять или удалять данные в системе и обеспечивают:
Структура данных
Многопользовательский доступ
Контроль привилегий
Доступ к сети
Примеры популярных СУБД включают MySQL, PostgreSQL и IBM DB2. Кроме того, система реляционных баз данных отличается от базовой системы управления базами данных (СУБД) тем, что она хранит данные в таблицах, а СУБД хранит информацию в виде файлов.
Что такое SQL?
Изобретенный Доном Чемберлином и Рэем Бойсом в IBM, язык структурированных запросов (SQL) является стандартным языком программирования для взаимодействия с системами управления реляционными базами данных, позволяя администратору базы данных легко добавлять, обновлять или удалять строки данных. Первоначально известный как SEQUEL, он был упрощен до SQL из-за проблемы с торговой маркой. Запросы SQL также позволяют пользователям извлекать данные из баз данных, используя всего несколько строк кода. Учитывая эту взаимосвязь, легко понять, почему реляционные базы данных иногда также называют «базами данных SQL».
Используя приведенный выше пример, вы можете создать запрос для поиска 10 крупнейших транзакций по компаниям за определенный год со следующим кодом:
SELECT COMPANY_NAME, SUM(TRANSACTION_AMOUNT)
FROM TRANSACTION_TABLE A
4
слева соединение Customer_Table B
на A. Customer_ID = B.Customer_ID
, где год (дата) = 2022
Группа 1
.0066 2 DESC
LIMIT 10
Способность объединять данные таким образом помогает нам уменьшить избыточность в наших системах данных, позволяя группам обработки данных вести одну главную таблицу для клиентов вместо дублирования этой информации, если в системе была другая транзакция. будущее. Чтобы узнать больше, Дон подробно описывает историю SQL в своей статье здесь (ссылка находится за пределами IBM).
Краткая история реляционных баз данных
До появления реляционных баз данных компании использовали иерархическую систему баз данных с древовидной структурой для таблиц данных. Эти ранние системы управления базами данных (СУБД) позволяли пользователям организовывать большие объемы данных. Однако они были сложными, часто являлись собственностью конкретного приложения и ограничивали способы обнаружения в данных. Эти ограничения в конечном итоге побудили исследователя IBM Эдгара Ф. Кодда опубликовать статью (ссылка находится за пределами IBM) (PDF, 1429).KB) в 1970 году под названием «Реляционная модель данных для больших общих банков данных», в которой теоретизировалась модель реляционной базы данных. В этой предложенной модели информацию можно было извлекать без специальных компьютерных знаний. Он предложил упорядочивать данные на основе значимых отношений в виде кортежей. , или пары атрибут-значение. Наборы кортежей назывались отношениями, что в конечном итоге позволяло объединять данные между таблицами. R (R для реляционных), чтобы доказать эту реляционную теорию с помощью того, что она назвала «реализацией промышленного уровня». В конечном итоге он также стал испытательным полигоном для SQL, что позволило ему получить более широкое распространение за короткий период времени.Однако внедрение SQL в Oracle также не повредило его популярности среди администраторов баз данных9.0014
К 1983 году IBM представила семейство реляционных баз данных DB2, названное так потому, что это было второе семейство программ IBM для управления базами данных. Сегодня это один из самых успешных продуктов IBM, который продолжает ежедневно обрабатывать миллиарды транзакций в облачной инфраструктуре и устанавливает базовый уровень для приложений машинного обучения.
Чтобы узнать больше об истории IBM, нажмите здесь.
Реляционные и нереляционные базы данных
Хотя реляционные базы данных структурируют данные в табличном формате, нереляционные базы данных не имеют такой жесткой схемы базы данных. Фактически нереляционные базы данных организуют данные по-разному в зависимости от типа базы данных. Независимо от типа нереляционной базы данных, все они направлены на решение проблем гибкости и масштабируемости, присущих реляционным моделям, которые не идеальны для неструктурированных форматов данных, таких как текст, видео и изображения. К этим типам баз данных относятся:
Хранилище «ключ-значение»: Эта модель данных без схемы организована в словарь пар «ключ-значение», где каждый элемент имеет ключ и значение. Ключ может быть чем-то похожим, найденным в базе данных SQL, например идентификатором корзины покупок, а значением может быть массив данных, например, каждый отдельный элемент в корзине покупок этого пользователя. Он обычно используется для кэширования и хранения информации о сеансе пользователя, например о корзинах. Однако это не идеально, когда вам нужно получить несколько записей одновременно. Redis и Memcached являются примерами баз данных с открытым исходным кодом с этой моделью данных.
Хранилище документов: Как следует из названия, базы данных документов хранят данные в виде документов. Они могут быть полезны при управлении полуструктурированными данными, а данные обычно хранятся в форматах JSON, XML или BSON. Это сохраняет данные вместе, когда они используются в приложениях, уменьшая объем перевода, необходимый для использования данных. Разработчики также получают больше гибкости, поскольку схемы данных не должны совпадать в документах (например, имя или имя). Однако это может быть проблематично для сложных транзакций, что приводит к повреждению данных. Популярные варианты использования баз данных документов включают системы управления контентом и профили пользователей. Примером документно-ориентированной базы данных является MongoDB, компонент базы данных стека MEAN.
Хранилище с широкими столбцами: Эти базы данных хранят информацию в столбцах, что позволяет пользователям получать доступ только к определенным столбцам, которые им нужны, без выделения дополнительной памяти для ненужных данных. Эта база данных пытается устранить недостатки хранилищ пар «ключ-значение» и документов, но поскольку это может быть более сложная система для управления, ее не рекомендуется использовать для новых групп и проектов. Apache HBase и Apache Cassandra являются примерами баз данных с широкими столбцами с открытым исходным кодом. ApacheHBase построен на основе распределенной файловой системы Hadoop, которая обеспечивает способ хранения наборов разреженных данных, который обычно используется во многих приложениях для работы с большими данными. ApacheCassandra, с другой стороны, был разработан для управления большими объемами данных на нескольких серверах и кластеризации, охватывающей несколько центров обработки данных. Он использовался для различных вариантов использования, таких как веб-сайты социальных сетей и анализ данных в реальном времени.
Хранилище графа: Этот тип базы данных обычно содержит данные из графа знаний. Элементы данных хранятся в виде узлов, ребер и свойств. Любой объект, место или человек может быть узлом. Ребро определяет отношения между узлами. Базы данных графов используются для хранения и управления сетью соединений между элементами внутри графа. Neo4j (ссылка находится за пределами IBM), служба базы данных на основе графов, основанная на Java, с выпуском сообщества с открытым исходным кодом, где пользователи могут приобретать лицензии на онлайн-резервное копирование и расширения для обеспечения высокой доступности или предварительно упакованную лицензионную версию с включенным резервным копированием и расширениями.
Базы данных NoSQL также отдают предпочтение доступности, а не согласованности.
Когда компьютеры работают в сети, им неизменно необходимо решить, отдавать ли предпочтение стабильным результатам (где все ответы всегда одинаковы) или длительному времени безотказной работы, называемому «доступностью». Это называется «теорией CAP», что означает согласованность, доступность или устойчивость к разделам. Реляционные базы данных обеспечивают постоянную синхронизацию и согласованность информации. Некоторые базы данных NoSQL, такие как Redis, предпочитают всегда предоставлять ответ. Это означает, что информация, которую вы получаете из запроса, может быть неверной на несколько секунд — возможно, на полминуты. На сайтах социальных сетей это означает видеть старую фотографию профиля, когда самой новой всего несколько минут. Альтернативой может быть тайм-аут или ошибка. С другой стороны, в банковских и финансовых операциях ошибка и повторная отправка могут быть лучше, чем старая, неверная информация.
Полный список различий между SQL и NoSQL см. в статье «Базы данных SQL и NoSQL: в чем разница?»
Преимущества реляционных баз данных
Основным преимуществом подхода к реляционным базам данных является возможность создания значимой информации путем объединения таблиц. Объединение таблиц позволяет понять отношения между данными или то, как таблицы соединяются. SQL включает в себя возможность подсчитывать, добавлять, группировать, а также комбинировать запросы. SQL может выполнять основные математические функции и промежуточные итоги, а также логические преобразования. Аналитики могут упорядочить результаты по дате, имени или любому столбцу. Эти функции делают реляционный подход самым популярным инструментом запросов в бизнесе сегодня.
Реляционные базы данных имеют несколько преимуществ по сравнению с другими форматами баз данных:
Простота использования
В силу продолжительности жизни продукта вокруг реляционных баз данных существует больше сообщества, что частично увековечивает их дальнейшее использование. SQL также упрощает извлечение наборов данных из нескольких таблиц и выполнение простых преобразований, таких как фильтрация и агрегирование. Использование индексов в реляционных базах данных также позволяет им быстро находить эту информацию без поиска каждой строки в выбранной таблице.
Хотя реляционные базы данных исторически рассматривались как более жесткий и негибкий вариант хранения данных, достижения в области технологий и возможности DBaaS меняют это представление. Несмотря на то, что по сравнению с предложениями баз данных NoSQL накладные расходы на разработку схем по-прежнему выше, реляционные базы данных становятся более гибкими по мере их миграции в облачные среды.
Снижение избыточности
Реляционные базы данных могут устранить избыточность двумя способами. Сама реляционная модель уменьшает избыточность данных с помощью процесса, известного как нормализация. Как отмечалось ранее, таблица клиентов должна регистрировать только уникальные записи информации о клиентах, а не дублировать эту информацию для нескольких транзакций.
Сохраненные процедуры также помогают уменьшить повторяющуюся работу. Например, если доступ к базе данных ограничен определенными ролями, функциями или командами, хранимая процедура может помочь управлять контролем доступа. Эти многоразовые функции высвобождают желанное время разработчиков приложений для выполнения важной работы.
Простота резервного копирования и аварийного восстановления
Реляционные базы данных являются транзакционными — они гарантируют согласованность состояния всей системы в любой момент. Большинство реляционных баз данных предлагают простые варианты экспорта и импорта, что упрощает резервное копирование и восстановление. Этот экспорт может происходить даже во время работы базы данных, что упрощает восстановление в случае сбоя. Современные облачные реляционные базы данных могут выполнять непрерывное зеркальное отображение, благодаря чему потеря данных при восстановлении измеряется секундами или даже меньше. Большинство облачных сервисов позволяют создавать реплики чтения, например, в IBM Cloud® Databases for PostgreSQL. Эти реплики чтения позволяют хранить копию ваших данных только для чтения в облачном центре обработки данных. Реплики также можно повысить до экземпляров с возможностью чтения и записи для аварийного восстановления.
Реляционные базы данных и IBM Cloud®
IBM поддерживает размещенные в облаке версии ряда реляционных баз данных.
IBM Db2 on Cloud — это ведущая коммерческая реляционная база данных, созданная для обеспечения высокой производительности и обеспечивающая доступность с SLA на уровне 99,99 %.
IBM Cloud Databases for PostgreSQL — это полностью управляемая версия PostgreSQL корпоративного класса, встроенная с встроенной интеграцией в IBM Cloud.
IBM Cloud Hyper Protect DBaaS для PostgreSQL – это следующий уровень эволюции способов хранения данных в высокозащищенной корпоративной облачной службе, идеально подходящей для рабочих нагрузок с конфиденциальными данными
Платформа IBM Data Management Platform для EDB Postgres Enterprise и Standard — это интегрированная платформа PostgreSQL на основе открытого исходного кода, доступная в рамках единого интерфейса, включающего приобретение, развертывание, использование, управление и поддержку.