Поиск всех данных из реляционных баз данных осуществляется с использованием SQL-подобных языков и имеет встроенную поддержку функций слияния. Реляционные базы данных позволяют индексировать столбцы для быстрого поиска. В силу своей структурированной природы схема реляционных баз данных определяется до импорта данных. Примерами таких баз данных являются:
7 типов современных баз данных: предназначение, достоинства и недостатки
Существуют сотни баз данных SQL и NoSQL; некоторые из них популярны, другие игнорируются. Некоторые из них просты и хорошо документированы, другие сложны в использовании, а третьи сложны в применении. Некоторые из них с открытым исходным кодом, другие — проприетарные. Возможно, наиболее важным является то, что некоторые из них масштабируемы, оптимизированы и высокодоступны, в то время как другие трудно расширять или поддерживать.
Естественно, возникает вопрос о том, какую базу данных выбрать. Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно решить, чего мы хотим добиться с помощью базы данных. Чтобы получить представление об этом, нам нужно ответить на следующие вопросы:
- Нужен ли нам аналитический доступ к базе данных?
- Нужно ли нам писать или читать в реальном времени?
- Сколько таблиц/наборов данных мы хотим поддерживать?
- Какая доступность нам нужна?
- Нужны ли нам колонны?
- Сможем ли мы получить доступ к таблицам, отфильтрованным по столбцам или по строкам?
При принятии решения необходимо рассмотреть, что может предложить каждая база данных. Специфика каждой базы данных может быть разной, но в целом существует всего несколько типов, которые позволяют достичь по сути одних и тех же целей. Давайте рассмотрим их подробнее.
Реляционные базы данных SQL
Если вы уже работали с базами данных, то, скорее всего, начинали с этого типа, поскольку он является наиболее распространенным и широко используемым. В реляционной базе данных вы можете хранить данные в реляционных таблицах, которые содержат колонки определенного типа. Реляционные таблицы хорошо подходят для нормализации и агрегирования.
Преимущества:
- Поддержка SQL.
- Транзакции ACID (атомарность, согласованность, изолированность и надежность).
- Поддержка индексирования и разбиения на разделы.
Недостатки:
- Недостаточная поддержка неструктурированных данных/сложных типов.
- Плохая оптимизация обработки событий
- Трудное/дорогое масштабирование
Примеры: Oracle DB, MySQL, PostgreSQL.
Документно-ориентированные базы данных
Если мы не хотим объединять несколько таблиц для получения нужных данных, мы можем рассмотреть документно-ориентированные базы данных. Они позволяют нам хранить записи в формате JSON. В этом формате мы можем создать составное значение для каждого ключа и включить в одну запись сразу всю структуру данных.
Преимущества:
- Нет привязки к схеме
- Не всегда нужно записывать все поля в каждую запись.
- Хорошая поддержка сложных типов
- Подходит для OLTP
Недостатки:
- Плохая поддержка транзакций
- Слабая аналитическая поддержка
- Трудное/дорогое масштабирование
Примеры: MongoDB.
Если мы хотим получить доступ к данным, отфильтровав любое значение или даже любое слово в столбце, нам нужно подумать о поисковых системах. Эти базы данных индексируют каждое слово в колонках и позволяют осуществлять полнотекстовый поиск. Они идеально подходят для хранения и анализа файлов журналов или больших текстовых значений.
База данных. Математические модели, структура, определение.
Хотя в своем блоге я не буду подробно останавливаться на математических законах и теориях, описывающих реляционные базы данных, я должен сказать о принципе их построения. Если вас интересует эта тема, вы всегда можете посетить специализированный математический источник или почитать соответствующую литературу, а также задать вопрос в комментариях к этому посту, и я постараюсь ответить на него. Как я уже сказал, эта статья посвящена реляционным базам данных. Я постараюсь простым и понятным языком ответить на вопрос, что такое реляционная база данных. Я расскажу об основных понятиях, связанных с реляционными базами данных, терминологии, истории баз данных в целом и реляционных баз данных в частности.
Вероятно, самое простое определение баз данных заключается в том, что база данных — это упорядоченное хранилище произвольной информации. То есть, информация хранится в упорядоченном или систематизированном виде. Существует множество способов упорядочить, организовать и хранить информацию. Каждый способ хранения информации отвечает определенным требованиям или предназначен для выполнения определенных действий. На страницах своего блога я писал о XML, что данные в XML структурированы как дерево с ветвями, узлами и корнем. Однако это лишь один из многих способов хранения информации. Для получения дополнительной информации по этому вопросу см. раздел «Заметки по XML и XLST».
Виды и типы баз данных
Как я уже сказал, существует множество различных типов и видов баз данных, и я не могу охватить их все здесь, но я обсужу наиболее распространенные из них. Очевидно, что база данных хранит информацию о конкретных объектах, например, информацию о товарах в интернет-магазине. Каждый продукт в базе данных представляет собой объект с определенными параметрами и свойствами. Давайте перейдем к конкретным примерам.
Иерархическая база данных — каждый объект в этом типе хранения информации представлен в виде определенной сущности, т.е. эта сущность может иметь дочерние, родительские элементы, а эти дочерние элементы могут иметь другие дочерние элементы, но есть один объект, с которого все они начинаются. Это разновидность дерева. Примером иерархической базы данных может быть XML-документ или компьютерная файловая система, как в разделе «Заметки о XML», где обсуждалась структура XML-документа.
Следует отметить, что такие базы данных оптимизированы для чтения информации, т.е. базы данных с иерархической структурой способны быстро выбрать нужную информацию и сделать ее доступной для пользователей. Но такая структура не позволяет так же быстро обрабатывать информацию, здесь можно привести пример из жизни, компьютер может легко работать с определенным файлом или папкой (которые, по сути, являются объектами иерархической структуры), но проверка компьютера антивирусом выполняется слишком долго. Второй пример — реестр Windows.
На рисунке показана иерархическая структура базы данных, вверху находится родительский или корневой элемент, ниже — дочерние элементы, элементы, находящиеся на одном уровне, называются сестрами или братьями. Таким образом, чем ниже уровень элемента, тем более вложенным он является.
Сетевая база данных, структура сетевых баз данных
Сетевые базы данных — это особая форма иерархических баз данных. Если вы внимательно посмотрели на рисунок выше, вы могли заметить, что от верхнего элемента к каждому нижнему элементу идет только одна стрелка. Это означает, что иерархические базы данных могут иметь только одного потомка для каждого дочернего элемента. Сетчатые базы данных отличаются от иерархических тем, что дочерний элемент может иметь несколько предков, т.е. элементов, расположенных над ним. Для пояснения и лучшего понимания структуры сетевых баз данных см. рисунок ниже:
Стоит отметить, что сетевые базы данных имеют примерно те же характеристики, что и иерархические базы данных. В этом разделе мы не будем особенно интересоваться иерархическими и сетевыми базами данных, поскольку речь идет скорее об XML, и, возможно, в разделе о расширяемом языке разметки я постараюсь подробнее остановиться на этой теме. Однако в разделе о MySQL речь идет о реляционных базах данных, которые мы обсудим более подробно.
Особенностью сетевой базы данных является то, что она запоминает все соединения и все содержимое для каждого соединения. Базе данных не нужно тратить время на поиск нужных ей данных, поскольку вся информация о них уже содержится в специальных индексных файлах. Они показывают, какая запись связана с какой записью, и быстро предоставляют вам результаты.
Признаки базы данных
Ниже перечислены характеристики, которые могут быть использованы для идентификации базы данных:
- Хранение и обработка в компьютерной системе. По этой причине библиотеки, картотеки и файлы не могут быть классифицированы как базы данных.
- Структуры данных. Это подразумевает наличие связей между элементами базы данных. Это необходимо для облегчения поиска и более эффективной обработки в компьютерной системе.
- Наличие схемы, которая описывает структуру базы данных формальным образом. Он состоит из описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемых для создания и управления базами данных.
Из всех характеристик только первая считается критической. Два других могут быть истолкованы по-разному и допускают различные оценки.
Обычная практика играет важную роль в определении баз данных.
Например, хотя файлы и электронные таблицы имеют характеристики баз данных, они не являются базами данных.
Зачем нужны базы данных
Современные базы данных хранят огромные объемы данных, поддерживают большое количество запросов и зачастую отвечают на них практически мгновенно.
Базы данных сталкиваются с проблемами, связанными с повышением их производительности. Некоторые из этих проблем следующие
- справляться с растущим объемом данных
- обеспечение безопасности информации,
- удовлетворение потребностей бизнеса,
- ведение баз данных.
Отличие базы данных от электронной таблицы
Подобно электронным таблицам, например, Microsoft Excel или Google Spreadsheets, базы данных предлагают пользователям удобные способы хранения информации.
Но между ними есть различия, и вот какие:
- Способ их хранения и обработки,
- объем хранилища,
- права доступа к данным.
Электронные таблицы изначально разрабатывались для одного или нескольких пользователей, которым не нужно было выполнять сложные вычисления или обрабатывать большие объемы данных.
Базы данных предназначены для хранения больших объемов информации и позволяют пользователям получать доступ к нужным им данным за доли секунды.
