Современные типы баз данных и для чего они предназначены
Базы данных являются одной из наиболее важных частей любой рабочей нагрузки. Каждая организация тратит значительную часть своего бюджета на базы данных и управление ими. Традиционные базы данных существуют уже несколько десятилетий, а базы данных на основе SQL уже давно являются стандартом. Однако со временем изменились и ожидания организаций от баз данных. Современные рабочие нагрузки и инфраструктуры требуют, чтобы базы данных были более быстрыми и гибкими. Традиционные базы данных на основе SQL, как правило, обеспечивают стабильность и приличную скорость. Однако для распределенных облачных рабочих нагрузок вам нужны базы данных, способные поддерживать скорость, с которой различные службы будут запрашивать данные. Вот взгляд на наиболее распространенные типы баз данных и их предназначение.
Базы данных SQL
Традиционные базы данных хранят информацию безопасным, структурированным и стабильным способом. Это имеет свои преимущества, такие как безопасность, гарантированная скорость и надежность. Однако обычные базы данных на основе SQL несовместимы с современными базами данных и могут вызвать проблемы во время миграции, если вы когда-нибудь захотите погрузиться в мир NoSQL. Кроме того, масштабирование баз данных SQL может быть проблематичным, поскольку они не допускают автоматического сегментирования. Это означает, что если вы хотите упростить базу данных, разбив ее на более мелкие и эффективные подмножества, вам придется потратить на это недели. СУРБД также плохо работает с неструктурированными и полуструктурированными данными. Это может быть проблемой, если вы хотите хранить данные, собранные с устройств IoT. Современные базы данных на основе SQL помогают преодолеть разрыв между традиционными базами данных и базами данных NoSQL, обеспечивая лучшую совместимость с облачными приложениями. Хотя на рынке доступно множество новых предложений баз данных на основе SQL, внедрение баз данных NoSQL постоянно растет.
Базы данных NoSQL
Базы данных NoSQL — это новый тренд на рынке. Эти базы данных помогают пользователям хранить разнородные данные, которые нельзя хранить в базах данных на основе SQL. Жесткость РСУБД делает ее несовместимой с неструктурированными или полуструктурированными данными. Базы данных NoSQL, как правило, не зависят от схемы, что позволяет им хранить неструктурированные данные. Эти неструктурированные данные могут использоваться мощными инструментами бизнес-аналитики для получения информации. Организации также могут временно хранить неструктурированные данные в базах данных NoSQL, чтобы позже структурировать их. Базы данных NoSQL также чрезвычайно масштабируемы, поскольку они фрагментированы и распределены по разным центрам обработки данных. С базами данных NoSQL вам не нужно каким-либо образом подготавливать данные. Поскольку данные хранятся в таком свободном виде, вы можете добавить что угодно в свою базу данных, что помогает, когда речь идет о веб-приложениях и вариантах использования больших данных.
NoSQL — это вариант, который стоит изучить, но у него есть несколько недостатков, которые следует учитывать заранее. Самая большая проблема заключается в новизне таких баз данных. Поиск решений некоторых проблем или создание POC для конкретных вариантов использования может стать проблемой для разработчиков, поскольку найти документацию может быть сложно. Еще одна важная ловушка, о которой следует помнить, — это «согласованность в конечном счете». Конечная согласованность относится к задержке между различными узлами базы данных NoSQL. Поскольку NoSQL не выполняет ACID-транзакции, изменения в базе данных могут занять некоторое время, прежде чем они отразятся на разных узлах. Вы рискуете получить устаревшие данные с узла, который еще не был обновлен.
Давайте взглянем на некоторые базы данных NoSQL, предназначенные для современных вариантов использования.
Хранилище ключей-значений
Этот тип нереляционной базы данных хранит данные в виде пар ключ-значение — ключ действует как уникальный идентификатор значения, которое он содержит. Значения могут быть скалярными типами данных, такими как целые числа и строки, или сложными объектами, такими как JSON, массивы и BLOB. Вы можете запрашивать только ключ, но не значение. Хранилища "ключ-значение" позволяют быстро добавлять и удалять пары "ключ-значение". Это чрезвычайно важно, если ваш вариант использования требует от вас постоянного выполнения операций чтения и записи. Хранилища ключей и значений также обеспечивают быстрый доступ в памяти, что весьма важно во многих случаях использования. Эти базы данных также легко разбиваются на разделы и при необходимости могут масштабироваться по горизонтали.
База данных документов
Базы данных документов — это еще один тип базы данных NoSQL. Эти базы данных позволяют хранить данные в облегченных, удобочитаемых форматах документов, содержащих разнообразные данные, которые не нужно жестко моделировать. Базы данных документов хранят данные, которые часто запрашиваются вместе, в одном и том же месте, поэтому производительность всегда на высшем уровне. С базами данных документов ваши данные могут легко сопоставляться с объектами внутри кода вашего приложения, и нет необходимости выполнять дорогостоящие запросы. Базы данных документов также легко форматировать и легко конфигурировать по мере развития потребностей приложения. Еще одна важная особенность баз данных документов — ACID-транзакции. Таким образом, вы можете быть уверены, что все ваши узлы будут получать согласованную копию данных. Документы являются самостоятельными единицами хранения, поэтому их можно легко распределять по разным дата-центрам и географическим точкам, что крайне важно при работе с современными рабочими нагрузками. Базы данных документов также устойчивы, поскольку они обеспечивают функцию саморепликации для обеспечения высокой доступности.
Графические магазины
Хранилища графиков — это специально созданные базы данных, которые придают взаимосвязи между данными такое же значение, как и сами данные. В отличие от традиционных баз данных, взаимосвязь между данными хранится внутри самой базы данных и не вычисляется во время запроса. Это ускоряет извлечение данных, поскольку доступ осуществляется только к тем данным, которые необходимы, а ненужные данные даже не затрагиваются, что экономит время. Хранилище графа состоит из двух компонентов: узлов и ребер. Узлы содержат данные, которые могут быть парами ключ-значение, а ребра содержат информацию о взаимосвязях, такую как начальный узел, конечный узел и направление, среди прочего. Запрос проходит через хранилище графов на основе этих отношений, которые определяют отношения родитель-потомок между данными. Хранилища графов полезны в социальных сетях, механизмах рекомендаций и обнаружении мошенничества, поскольку эти варианты использования требуют от вас создания отношений между вашими данными и быстрого запроса этих отношений.
Столбчатые базы данных
Базы данных столбцов, как следует из названия, хранят данные в формате столбцов вместо традиционных вариантов хранения на основе строк. Это позволяет хранить больше данных в меньшем объеме хранилища. Столбчатые базы данных используют пространство ключей для хранения данных. Keyspace — это логический контейнер, который содержит несколько строк. Каждая из этих строк имеет уникальный ключ, который действует как идентификатор, и несколько столбцов, содержащих различные полуструктурированные и неструктурированные данные. Затем эти данные можно запросить с помощью ключей строк. Столбчатые базы данных обладают высокой масштабируемостью и могут быть распределены по разным местам и по всему кластеру. Они обеспечивают высокую скорость параллельной обработки, что делает их идеальными для аналитических проектов. Столбчатые базы данных также достаточно гибкие, поскольку столбцы не должны следовать каким-либо жестким правилам. Вы можете хранить что угодно в столбце и добавлять и удалять эти столбцы, когда вам нужно. Однако для добавления новой записи необходимо внести изменения во все таблицы в базе данных.
Типы баз данных: очевидно, что будущее за NoSQL
Базы данных NoSQL — это будущее. Их растущая популярность в конечном итоге приведет к появлению новых вариантов использования этих баз данных. Благодаря постоянным инновациям и достаточным теоретическим и практическим знаниям организации могут использовать эти базы данных для повышения производительности своих рабочих нагрузок. Однако некоторые организации до сих пор не используют базы данных NoSQL из-за десятилетий доверия к традиционным СУБД. В конечном счете, организации будут рассматривать эти современные альтернативы как потребность в большем количестве распределенных баз данных, к которым можно будет легко обращаться без необходимости подробного определения данных и типов данных.