Базы данных современные: ТОП-10 систем управления базами данных в 2019 году

ТОП-10 систем управления базами данных в 2019 году

Умение выбрать СУБД важно при разработке любого ПО. Мы собрали 10 систем управления базами данных и разобрались в их преимуществах.

Популярные системы управления базами данных

Рейтинг СУБД

SQL-базы данных

1. Oracle

Oracle RDBMS (она же Oracle Database) на первом месте среди СУБД. Система популярна у разработчиков, проста в использовании, у нее понятная документация, поддержка длинных наименований, JSON, улучшенный тег списка и Oracle Cloud.

• Разработчик: Oracle Corporation
• Написана на:Assembly, C, C++
• Блог: Oracle NoSQL
• Скачать: Oracle NoSQL
• Последняя версия: 18.3

Особенности

• Обрабатывает большие данные.
• Поддерживает SQL, к нему можно получить доступ из реляционных БД Oracle.
• Oracle NoSQL Database с Java/C API для чтения и записи данных.

2. MySQL

MySQL работает на Linux, Windows, OSX, FreeBSD и Solaris. Можно начать работать с бесплатным сервером, а затем перейти на коммерческую версию. Лицензия GPL с открытым исходным кодом позволяет модифицировать ПО MySQL.

Эта система управления базами данных использует стандартную форму SQL. Утилиты для проектирования таблиц имеют интуитивно понятный интерфейс. MySQL поддерживает до 50 миллионов строк в таблице. Предельный размер файла для таблицы по умолчанию 4 ГБ, но его можно увеличить. Поддерживает секционирование и репликацию, а также Xpath и хранимые процедуры, триггеры и представления.

• Разработчик: Oracle Corporation
• Написана на C, C++
• Последняя версия: 8.0.16
• Скачать: MySql

Особенности

• Масштабируемость.
• Лёгкость использования.
• Безопасность.
• Поддержка Novell Cluster.
• Скорость.
• Поддержка многих операционных систем.

3. Microsoft SQL Server

Самая популярная коммерческая СУБД. Она привязана к Windows, но это плюс, если вы пользуетесь продуктами Microsoft. Зависит от платформы. И графический интерфейс, и программное обеспечение основаны на командах. Поддерживает SQL, непроцедурные, нечувствительные к регистру и общие языки баз данных.

Особенности

• Высокая производительность.
• Зависимость от платформы.
• Возможность установить разные версии на одном компьютере.
• Генерация скриптов для перемещения данных.

4. PosgreSQL

Масштабируемая объектно-реляционная база данных, работающая на Linux, Windows, OSX и некоторых других системах. В PostgreSQL 10 есть такие функции, как логическая репликация, декларативное разбиение таблиц, улучшенные параллельные запросы, более безопасная аутентификация по паролю на основе SCRAM-SHA-256.

• Разработчик: PostgreSQL Global Development Group
• Написана на C
• Используется в компаниях: Apple, Cisco, Fujitsu, Skype, and IMDb
• Последняя версия: 11.2
• Блог: PostgreSQL
• Скачать: PostgreSQL

Особенности

• Поддержка табличных пространств, а также хранимых процедур, объединений, представлений и триггеров.
• Восстановление на момент времени (PITR).
• Асинхронная репликация.

NoSQL-базы данных

5. MongoDB

Самая популярная NoSQL система управления базами данных. Лучше всего подходит для динамических запросов и определения индексов. Гибкая структура, которую можно модифицировать и расширять. Поддерживает Linux, OSX и Windows, но размер БД ограничен 2,5 ГБ в 32-битных системах. Использует платформы хранения MMAPv1 и WiredTiger.

• Разработчик: MongoDB Inc. в 2007
• Написана на C++
• Последняя версия: 4.1.9
• Блог: MongoDB
• Скачать: MongoDB

Особенности

• Высокая производительность.
• Автоматическая фрагментация.
• Работа на нескольких серверах.
• Поддержка репликации Master-Slave.
• Данные хранятся в форме документов JSON.
• Возможность индексировать все поля в документе.
• Поддержка поиска по регулярным выражениям.

6. DB2

Работает на Linux, UNIX, Windows и мейнфреймах. Эта СУБД идеально подходит для хост-сред IBM. Версию DB2 Express-C нельзя использовать в средах высокой доступности (при репликации, кластеризации типа active-passive и при работе с синхронизируемым доступом к разделяемым данным).

• Разработчик: IBM
• Написана на C, C++, Assembly
• Последняя версия: 11.1
• Скачать: DB2

Особенности DB2 11.1

• Улучшенное встроенное шифрование.
• Упрощённая установка и развёртывание.

7. Microsoft Access

Система управления базами данных от Microsoft, которая сочетает в себе реляционное ядро БД Microsoft Jet с графическим интерфейсом пользователя и инструментами разработки ПО.

Идеально подходит для начала работы с данными, но производительность не рассчитана на большие проекты. В MS Access можно использовать C, C#, C++, Java, VBA и Visual Rudimental.NET. Access хранит все таблицы БД, запросы, формы, отчёты, макросы и модули в базе данных Access Jet в виде одного файла.

• Разработчик: Microsoft Corporation
• Последняя версия: 16.0
• Скачать: Microsoft Access

Особенности

• Можно использовать VBA для создания многофункциональных решений с расширенными возможностями управления данными и пользовательским контролем.
• Импорт и экспорт в форматы Excel, Outlook, ASCII, dBase, Paradox, FoxPro, SQL Server и Oracle.
• Формат базы данных Jet.

8. Cassandra

СУБД активно используется в банковском деле, финансах, а также в Facebook и Twitter. Поддерживает Windows, Linux и OSX. Для запросов к БД Cassandra используется SQL-подобный язык — Cassandra Query Language (CQL).

• Разработчик: Apache Software Foundation
• Написана на: Java
• Последняя версия: 3.11.4
• Блог: Cassandra
• Скачать: Cassandra

Особенности

• Линейная масштабируемость.
• Быстрое время отклика.
• Поддержка MapReduce и Apache Hadoop.
• Максимальная гибкость.
• P2P архитектура.

9. Redis

Redis или Remote Dictionary Server — СУБД с открытым исходным кодом, которая снабжена механизмами журналирования и снимков. Поддерживаются списки, строки, хэши, наборы. Используется для БД, брокеров сообщений и кэшей. Все операции в Redis атомарные. Система написана на языке C и поддерживается практически всеми языками программирования.

• Разработчик: Salvatore Sanfilippo
• Последняя версия: 5.0.5
• Блог: Redis
• Скачать: Redis

Особенности

• Автоматическая обработка отказа.
• Транзакции.
• Сценарии LUA.
• Вытеснение LRU-ключей.
• Поддержка Publish/Subscribe.

10. Elasticsearch

Легко масштабируемая поисковая система корпоративного уровня с открытым исходным кодом. Благодаря обширному и продуманному API обеспечивает чрезвычайно быстрый поиск, работает в том числе с приложениями для обнаружения данных. Используется такими компаниями, как Википедия, The Guardian, StackOverflow, GitHub. ElasticSearch позволяет создавать копии индексов и сегментов.

• Разработчик: Elastic NV
• Написана на Java
• Последняя версия: 7.2.0
• Блог: Elasticsearch
• Скачать: Elasticsearch

Особенности

• Масштабируемость вплоть до нескольких петабайт структурированных и неструктурированных данных.
• Многопользовательская поддержка.
• Масштабируемый поиск, поиск в режиме реального времени.

Рейтинги СУБД

А какую СУБД предпочитаете вы? Аргументируйте свой выбор 😉

ТОП 5 популярных систем управления базами данных (СУБД) в 2020 | Info-Comp.ru

Приветствую всех посетителей сайта Info-Comp.ru! Сегодня мы с Вами узнаем, какие системы управления базами данных (СУБД) являются самыми популярными в 2020 году. Иными словами, в этом материале представлен рейтинг популярности СУБД, и мы рассмотрим ТОП 5 баз данных, которые находится на вершине данного рейтинга.

На чем основан данный рейтинг

В одной из прошлых статей – ТОП 7 популярных языков программирования, за основу мы брали достаточно много различных источников, но если говорить про базы данных, то таких источников гораздо меньше. Однако все равно существуют официальные рейтинги и другие аналитические данные, которые показывают популярность СУБД.

Некоторые рейтинги основываются на частоте упоминаний в запросах поисковых систем, т.е. если люди чаще ищут информацию по БД в интернете, значит, можно сделать вывод, что эта база данных пользуется популярностью. А некоторые ориентируются на количество заданных вопросов по конкретной базе на специализированных форумах, т.е. если больше вопросов задают по работе с какой-то конкретной базой данных, значит ее используют много людей, и она популярна.

В любом случае такие рейтинги, как, впрочем, и рейтинги языков программирования, не отражают точную фактическую популярность той или иной СУБД, так как основываются на каком-то одном показателе. И как результат, рейтинги просто противоречат друг другу.

Однако если проанализировать все источники, то можно определить несколько баз данных, которые наиболее часто встречаются в топе каждого рейтинга, тем более что состав ТОПа баз данных во всех рейтингах примерно одинаковый, только места у СУБД разные.

На основе всех этих источников можно сделать вывод, что определённые базы данных действительно являются популярными по всем показателям, а не только по какому-то одному.

Таким образом, чтобы упростить Вам задачу в анализе всей необходимой информации, в этом материале представлен ТОП 5 СУБД, который основан на данных всех популярных официальных рейтингов и показателей за предыдущий год.

Источники данных (официальные показатели и рейтинги СУБД):

• PYPL (PopularitY of Programming Language) – рейтинг основывается на данных поисковой системы Google;
• Stack Overflow – основывается на количестве вопросов, связанных с базой данных;
• DB-Engines – данный рейтинг основывается на многих показателях:
  • Данные поисковых систем Google, Bing и Yandex;
  • Количество вопросов на Stack Overflow и DBA Stack Exchange;
  • Количество предложений о работе на Indeed и Simply Hired, в которых упоминается система;
  • Количество профилей в профессиональных сетях LinkedIn и Upwork, в которых упоминается система;
  • Количество упоминаний в Twitter.
• Кроме все прочего учитывались данные компании РУССОФТ, которая проводила специальные опросы софтверных компаний об используемых инструментах программирования, и в частности СУБД.

Заметка! Опрос. Какой операционной системой Вы пользуетесь?

MySQL

Мне нравится14Не нравится3

MySQL – бесплатная реляционная система управления базами данных. Разработку и поддержку MySQL осуществляет компания Oracle. MySQL широкое распространение получила в интернете, как система хранения данных у сайтов, иными словами, подавляющее большинство сайтов хранят свои данные в базе MySQL. Поэтому не удивительно, что MySQL занимает лидирующую строчку нашего рейтинга.

В рейтинге Stack Overflow MySQL занимает первое место, т.е. программисты больше всего задают вопросы, связанные именно с MySQL.

Во всех остальных рейтингах MySQL уверенно занимает вторую строчку, и это один из самых стабильных результатов среди всех наших сегодняшних участников. Именно поэтому MySQL и занимает первую строчку рейтинга самой популярной СУБД.

Заметка! Ошибка в MySQL Workbench «Error Code: 1175». Причины и как исправить.

Microsoft SQL Server

Мне нравится10Не нравится7

Microsoft SQL Server – это система управления реляционными базами данных, разработанная компанией Microsoft. Ее активно используют в корпоративном секторе, особенно в крупных компаниях. И это не просто СУБД – это целый комплекс приложений, позволяющий не только хранить и модифицировать данные, но еще и анализировать их, осуществлять безопасность этих данных и многое другое.

По результатам опросов компании РУССОФТ, именно Microsoft SQL Server чаще всего используют софтверные организации.

В остальных рейтингах Microsoft SQL Server уверенно занимает третью строчку, поэтому данной СУБД мы отдаем вторую строчку нашего рейтинга.

Заметка! Если Вас интересует SQL и T-SQL, рекомендую пройти мои курсы по T-SQL, с помощью которых Вы «с нуля» научитесь работать с SQL и программировать с использованием языка T-SQL в Microsoft SQL Server.

Oracle

Мне нравится3Не нравится7

Oracle Database – это система управления базами данных от компании Oracle. Эта СУБД также активно используется крупными компаниями и стоит немаленьких денег, но взамен она предоставляет огромный функционал и надёжность. Поэтому Oracle Database и Microsoft SQL Server являются серьезными конкурентами друг другу.

Результаты Oracle в рейтингах не так однозначны, например, по версии PYPL и DB-Engines, Oracle Database занимает первое место, по версии Stack Overflow Oracle находится на восьмой позиции, по результатам опросов софтверных компаний Oracle на четвертом месте по популярности.

Если учитывать только пару рейтингов, Oracle можно поставить даже на первое место, однако если принять во внимания все результаты, то Oracle поставить на первое место нельзя, поэтому в нашем рейтинге эта СУБД занимает третью строчку.

PostgreSQL

Мне нравится6Не нравится3

PostgreSQL – это бесплатная реляционная система управления базами данных. Ее активно используют на UNIX-подобных платформах, для реализации как малых и средних, так и крупных проектов.

Самый лучший результат у PostgreSQL в рейтингах по версии Stack Overflow, где она занимает вторую строчку после MySQL.

PYPL и DB-Engines ставят PostgreSQL на четвертое место, опросы показывают, что PostgreSQL стоит на третьем месте по популярности, таким образом, PostgreSQL уверенно занимает четвертую позицию нашего рейтинга.

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

MongoDB

Мне нравится5Не нравится2

MongoDB – это документоориентированная система управления базами данных с открытым исходным кодом, не требующая описания схемы таблиц. MongoDB – классифицируется как NoSQL и использует JSON-подобные документы и схему базы данных.

Если все четыре предыдущих СУБД на слуху у большинства IT специалистов, то о MongoDB слышали не многие. Но она уверенно занимает 5 строчку практически во всех рейтингах.

И как результат, в нашем рейтинге она также занимает 5 позицию.

Заключение

Вот мы с Вами и рассмотрели 5 самых популярных СУБД, которые активно используются во всем мире.

Другие интересные ТОПы и рейтинги:

И на сегодня это все, надеюсь, материал был Вам интересен, пока!

Нравится10Не нравится2

Базы данных. Прошлое и будущее | GeekBrains

Краткий ликбез об одном из главных инструментов разработчика.

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/881/og_cover_image/92fe3500d2ba0153671fba31a445eed6

Мало кто будет спорить, что IT будущего неразрывно связано с использованием огромных баз данных. Уже сейчас мир придумывает новые языки, новые алгоритмы, лишь бы упростить и ускорить использование огромных потоков информации. Даже привычный многим современным пользователям реляционный подход медленно, но верно уходит в прошлое. Почему и что будет дальше? Впрочем, давайте обо всём по порядку.

От прошлого к настоящему

Нет смысла охватывать историю баз данных, цепляясь за любое сходство, поэтому моментом появления баз данных будет не античное время, а 60-е годы 20 века. Именно тогда компьютеры стали эффективным инструментом для коммерческих компаний, а организация COBASYL (COnference on DAta SYstems Language), создавшая в 1959 году язык COBOL и впоследствии наделив его возможностями для управления БД, помогла им управлять резко возросшими потоками информации.

К концу 60-х появилась первая сетевая модель данных, возникло понятие СУБД, а в 1974 году компания IBM стала работать над языком для System R.  Так на свет появился SEQUEL (Structured English QUEry Language). Однако позже, когда стало известно, что такое название используется британской авиастроительной компанией, было решено немного сократить до привычного SQL.

С увеличением доступности компьютеров стали появляться ориентированные на простых пользователей БД (Paradox, RBASE 5000, RIM, Dbase III), API (ODBC, Excel, Access) и средства разработки (VB, Oracle Developer, PowerBuilder). Само-собой, тенденция охватила и интернет, на сегодняшний день эффективное взаимодействие с БД – негласное требование к любому ресурсу с более-менее динамической информацией.

Если говорить о компаниях, то на рынке установилось троевластие: практически вся власть в области баз данных распределена между IBM, Microsoft и Oracle.

Настоящее и будущее

До старта нового тысячелетия в IT доминировал реляционный подход к базам данных, однако необходимость повышать быстродействие неизбежно привела к развитию идеи NoSQL (not only SQL). Если вы с трудом представляете, что это и в чём разница, то перейдя по ссылке вы получите исчерпывающие ответы на все свои вопросы.

Если упрощённо, то реляционный подход описывает данные в формате таблиц, то есть вся информация неразрывно связана отношениями и структурой (вспомните Excel со столбцами и строками, где каждый новый объект записывается по тому же шаблону). Это неизбежно приводит к ограничениям по производительности и масштабированию, но с точки зрения создания и управления – это просто и удобно.

NoSQL подход позволяет избежать этих проблем за счёт отсутствия строгих информационных связей. Но тут возникает другая проблема – организация доступа. Решается она 4 основными способами: с помощью документной ориентации, расширяемых записей (разреженных матриц), ключей доступа и теории графов. Естественно, что подход NoSQL требует от разработчика больше знаний и умений, но результаты куда эффективнее. Именно поэтому считается, что SQL уже сейчас уходит в историю, а NoSQL – будущее всех БД.

Впрочем, данное предсказание упирается в тот факт, что использование реляционного подхода для небольших баз куда эффективнее. Поэтому вместо бессмысленного спора поговорим о более практических вещах, а именно непосредственно о наиболее популярных БД.

Рейтинг

Итак, рейтинг 10 наиболее популярных баз данных, согласно ресурсу DB-Engines, выглядит следующим образом:

1. Oracle;
2. MySQL;
3. Microsoft SQL Server;
4. PostgreSQL;
5. MongoDB;
6. DB2;
7. Cassandra;
8. Microsoft Access;
9. Redis;
10. SQLite.

Оценки в рейтинге выставляются согласно 6 параметрам, среди которых популярность в поисковых системах, социальных сетях и на форумах, частота упоминание в резюме, количество вакансий.

Итого, 7 из 10 представителей рейтинга – реляционные базы данных, а также по одному экземпляру документоориентированной БД (MongoDB), с распределёнными значениями (Cassandra) и использующей подход «ключ-значение» (Redis).  Таким образом, на сегодняшний день доминирование реляционных баз данных неоспоримо, но что будет завтра?

Для ответа на этот вопрос обратимся на этом же ресурсе к разделу тренды. Если брать отметки времени в более чем в 2 или 4 года, то наибольший рост демонстрирует подход с использованием теории графов. В то же время за последний год максимальный рост популярности продемонстрировали БД на основе временных данных. Это относительно новый подход, он также считается NoSQL, преимущество сводится к созданию структуры на основе дат или временных диапазонов. На данный момент наиболее популярным представителем Time Series БД является InfluxDB.

А какие базы данных используете вы? И какая на ваш взгляд наиболее перспективная NoSQL БД?

Выбор надежной БД в высоконагруженном проекте / Хабр

Привет Хабр! Сегодня клиенты Pyrus заливают нам около 60GB данных ежедневно. Наша технология хранения информации многократно доказала свою надежность. Компания развивается, и мы озаботились вопросом выбора БД на ближайшие 10 лет. Наша цель — быть готовыми к 100-кратному росту и при этом не менять платформу каждые 2-3 года. Конкуренция на рынке баз данных развита: представлено много решений, большая часть из них open source и/или бесплатные. Ищем «идеальное решение»™ для нашей задачи.

Требования

Главное требование к БД — чтобы не теряла информацию. Удивительно, но многие базы данных не удовлетворяют этому ключевому требованию: даже проверенные годами решения дают сбои в несложных сценариях (примеры: раз, два). Мы хотим сохранять избыточность во время отключения любого сервера на техобслуживание, Это означает, что любая информация должна храниться минимум на 3х серверах.

Другое требование к БД — способность использовать современное железо. Через 10 лет в процессорах будет более 100 ядер, оперативная память будет интегрирована в сами чипы, а стоимость флеш-памяти заметно снизится. Что не изменится за 10 лет — это скорость света. Сетевой пакет из Европы в Америку идет около 100мс (RTT), и это время довольно близко к теоретическому пределу. Поэтому будущие дата-центры — это кластеры мощных числодробилок с быстрой сетью внутри, соединенные по всему миру каналами связи с высокой задержкой (high latency links). Современная БД должна поддерживать синхронную репликацию внутри дата-центра и асинхронную между дата-центрами.

При анализе мы ориентировались на утверждения самих поставщиков БД, результаты независимых тестов (когда они есть) и кейсы реального использования (много примеров есть на highscalabitility.com). Мы исключили из рассмотрения встроенные (embedded) базы данных, поскольку у них нет автоматической репликации по сети.

Коммерческие SQL-базы данных

Самые известные представители этого сегмента — Microsoft SQL Server и Oracle Database. Это отличные, проверенные временем продукты, а с последними инновациями — in-memory tables и column stores — на полную используют возможности современного железа. Обе БД поддерживают технологии кластеризации, и у обеих богатые возможности языка SQL (хотя у каждой — свой диалект).

Обе БД можно лицензировать по модели “цена за ядро процессора” и тогда цена не зависит от числа пользователей. Проанализировав нашу нагрузку и сделав прогноз по росту, мы посчитали, что стоимость будет несоразмерно большой и решили изучить альтернативы.

SQL-базы данных с открытым кодом

MySQL и PostgreSQL — самые известные представители этой группы — оптимальный выбор для большинства задач. Обе поддерживают кластеризацию, есть примеры использования в больших проектах и даже миграции с одной на другую в больших проектах. Пожалуй, основным минусом для нас является ручной шардинг и, как следствие, отсутствие автоматической ребалансировки кластера.

В нашей системе в качестве ключа шардинга — параметра, по которому определяется на каком сервере кластера хранить элемент данных, — естественно выбрать организацию (группу пользователей). Однако некоторые организации остаются маленькими — 1-2 пользователя, а другие по мере работы в сервисе вырастают до десятков тысяч пользователей. Распределение нагрузки по такому ключу рано или поздно приведет к переполнению одних серверов в кластере и недозагруженности других. В этот момент потребуется ребалансировка — то есть разделение ноды кластера на две. Эту работу сложно делать на работающем 24×7 кластере без потери надежности.

NoSQL-базы данных

Модное в 2000-е годы движение NoSQL сейчас переживает период зрелости. Все игроки хорошо известны и обладают своими сторонниками. Созданные при бурном росте интернета, эти БД развивались для соответствующих задач, например, для хранения и обработки миллиардов неструктурированных документов. Многие решения декларируют “eventual consistency”, что означает отказ от строгого “C” в CAP-теореме. Мы не можем терять данные клиентов, поэтому для нас такой компромисс неприемлем.

Некоторые NoSQL-решения снижают доступность (“A”) и декларируют “CP”, например, Cassandra. Это подходит для наших задач, однако мы были удивлены отсутствием row-level consistency: две совпавших по времени записи в разные колонки одной строки могут привести к порче данных. И хотя такого уровня глюков не ожидаешь от БД, вокруг этой проблемы можно найти обходной путь (например, модифицировать строки только целиком), и мы взяли Cassandra на заметку.

Облачные базы данных

Про эту категорию можно написать отдельный обзор. У каждого из основных PaaS-игроков (Amazon, Google и Microsoft) есть 6-8 разных предложений для хранения структурированных данных (и еще много сервисов для хранения BLOBS). Под любой тип нагрузки можно подобрать готовое решение.

Мы отказались от облачных хранилищ по соображениям хранения персональных данных. Наши клиенты находятся в разных странах, а ни один сервис не предлагает хранение ПДн во всех странах мира в соответствии с локальным законодательством. Другой причиной была сильная зависимость от конкретного вендора — вы не можете взять их технологию и развернуть на своем железе. Если появится желание уйти от вендора (при повышении цен или снижении надежности), проект миграции может быть очень долгим. У Dropbox ушло более 2 лет на переезд из облака Amazon в собственное хранилище.

NewSQL-базы данных

Популярность языка SQL и развитие “железа” породили новое движение — распределенные базы данных с языком запросов SQL. Среди них выделяется Google Spanner, которая гарантирует linearizability — глобальный порядок записи всех транзакций. Чтобы решить такую задачу в масштабах планеты, нужно синхронизировать время на серверах БД по всему миру. Компания Google использует для этого атомные часы, а для резерва — GPS-приемники.

Однако для простых смертных атомные часы пока остаются роскошью, поэтому авторы Spanner построили аналогичную БД с несколько меньшими гарантиями на порядок транзакций, но достаточными для большинства приложений. Эта БД называется CockroachDB (от англ. “таракан”) и своим названием олицетворяет живучесть кластера при сбоях железа или связей между дата-центрами. CockroachDB предоставляет полноценные распределенные транзакции и автоматическую ребалансировку кластера при потере ноды, что, вкупе с привычным языком запросов SQL, выгодно отличает ее от Cassandra. Из недостатков стоит отметить отсутствие полнотекстовых индексов и сравнительную молодость решения.

Move code to data

Часто бизнес-логика располагается на сервере приложений, который получает запросы клиентов и для их обработки обращается за данными к серверу БД. Когда данных много, передача их по сети от сервера БД начинает занимать существенное время. Отсюда появляются естественное желание перенести всю обработку внутрь БД и технологии типа Apache Hadoop, которые позволяют программировать такие задачи. (Обыкновенные реляционные БД также позволяют писать логику запросов внутри, на хранимых процедурах, но многие разработчики их не любят, поскольку их неудобно отлаживать.)

В последнее время набирает популярность идея совмещения серверов приложений и БД для near real-time OLTP-нагрузок, и появляются соответствующие технологии, например, Tarantool. Очень подкупает архитектура без блокировок “cooperative multitasking”, хотя писать такие приложения сложнее. Останавливает язык программирования Lua — хотя он и популярен среди разработчиков игр, но закрытый, развивается медленно и в нашей команде нет людей с реальным опытом его использования.

Заключение

Сегодня мы считаем CockroachDB самым перспективным вариантом. Нам импонирует открытость компании (исходный код БД выложен на github) и качество документации (архитектурные и другие ключевые решения вплоть до низкоуровнего формата хранения данных опубликованы на сайте). Мы следим за эволюцией продукта и будем рады обмену мнениями с коллегами, которые используют эту БД в production.

А пока мы стартуем пилотный проект и будем делиться с вами опытом использования в боевом режиме.

Как выбрать базу данных в облаке, чтобы не потратить зря деньги

Систему управления базами данных выбирают в зависимости от задач бизнеса. Например, стартапам важен быстрый запуск с минимальными вложениями. А банкам нужно корректно сохранять данные, иначе клиенты недосчитаются денег. Разбираемся, как выбрать СУБД под проект с учетом потребностей компании.

База данных для запуска нового проекта

Проблема. Бизнес-модель новой компании может измениться после выхода на рынок. Например, сервис Groupon изначально объединял людей для решения проблем, и только потом перешел к продаже купонов.

Даже если бизнес-модель останется прежней, у компании могут появиться новые задачи и направления деятельности. Поэтому на старте рискованно выбирать систему управления базами данных, предназначенную для решения узких задач. Выбранная СУБД может не подойти для нового вида деятельности, а переносить данные из одной системы в другую бывает сложно и дорого.

Что делать. Небольшому стартапу лучше выбрать одну из реляционных баз данных, например, MySQL или PostgreSQL — они подходят для широкого круга задач. Быстрорастущим компаниям есть смысл использовать сразу две-три СУБД. Например, MySQL или PostgreSQL для длительного хранения данных, а Redis — для быстрой обработки запросов.

База данных для тестирования новых продуктов и обновлений

Проблема. Стартапам важно быстро протестировать гипотезы и новые сервисы, чтобы понять, какие продукты или услуги востребованы у клиентов. При этом нужно максимально снизить расходы на запуск.

Крупные компании содержат собственную IT-инфраструктуру и команду специалистов для ее обслуживания. При этом им также нужно тестировать новые продукты и обновления сервисов, одновременно поддерживая стабильную работу имеющихся решений.

Развертывание или расширение собственной IT-инфраструктуры — дорогой и длительный процесс: надо докупать и настраивать оборудование, обслуживать его даже в период простоев.

Что делать. На старте может не быть смысла закупать оборудование и выстраивать собственную IT-инфраструктуру. А если она уже построена, вместо расширения можно вынести тесты в облако.

Если арендовать облачную базу данных, запустить которую можно в два клика, и платить только за используемые вычислительные мощности, получится сэкономить на покупке и обслуживании оборудования.

База данных для хранения данных в неизменном виде

Проблема. Для отдельных компаний важно, чтобы данные оставались неизменными, и каждый раз воспроизводились в первозданном виде. Так, для банков критично проводить все транзакции корректно, иначе клиенты могут потерять деньги. Ошибки в складском учете могут нарушить работу ритейла.

Что делать. Такому бизнесу подходят реляционные базы данных, например, MySQL или PostgreSQL. Они позволяют хранить структурированную информацию, которая всегда классифицируется по одним и тем же критериям и не изменяется. Например, в банке это могут быть данные отправителя и получателя, сумма перевода.

В MySQL и PostgreSQL каждая строка или столбец сохраняют только один тип данных. Эти СУБД отличаются стабильностью, возникновение ошибок в данных практически невозможно. За счет особенностей их работы и высокой надежности обеспечивается сохранность и неизменность информации.

База данных для проектов с непредсказуемым ростом нагрузки

Проблема. В некоторых сферах нагрузка на IT-инфраструктуру зависит от сезона. Самый показательный пример — черная пятница. Так, с 29 ноября по 1 декабря 2019 года продажи в российских интернет-магазинах выросли на 30%. На сайтах «М.Видео» и «Эльдорадо» трафик увеличился на 80%, а количество заказов возросло вдвое.

Для периода пиковой загрузки требуются дополнительные вычислительные мощности. Можно масштабировать СУБД, то есть добавить к ней ресурсов, за счет новых серверов, но они дорогие, и большую часть года будут простаивать.

Что делать. Проще и дешевле масштабировать облачные базы данных — для прое

Базы данных: какие бывают

В статье рассказывается о роли баз данных в современных реалиях и сформировано определение. Помимо этого, указываются виды баз данных и их классификация на основе структуры хранения данных. MySQL как эталонная СУБД для хранения данных в интернет-пространстве.

И кстати, у нас вы можете бесплатно пройти курс по MySQL.

Ещё до появления информационных технологий у людей возникала необходимость в упорядоченном хранении тех или иных данных. Для удобства их разделяли по определённому признаку, объединяли в группы, создавали иерархическое представление и применяли множество других способов.

С развитием компьютерной техники и интернета большинство методов, которые ранее использовались в библиотеках и архивах, были взяты за основу для хранения данных уже на носителях информации. В случае с интернет-пространствам данные хранятся на конкретном носителе, который присутствует в серверной машине. Сервер под размещение базы данных можно заказать у Rackstore тут.

База данных с точки зрения информатики — это хранение информации в упорядоченном виде, следуя определённой, заранее установленной разработчиком, системе.

Выделяются следующие виды баз данных по структуре:

• иерархические;
• сетевые;
• реляционные;

Рассмотрим каждый из них.

Иерархическая база данных

Под иерархической понимается такая база данных, в которой хранение данных и их структурирование осуществляется по принципу разделения элементов на родительские и дочерние. Преимуществом таких баз является лёгкость в чтении запрашиваемой информации и её быстрое предоставление пользователю.

Компьютер способен быстро ориентироваться в ней. Иерархический принцип взят за основу в структурировании файлов и папок в операционной системе Windows, а реестр хранит информацию о параметрах работы тех или иных приложений в структурированном иерархическим способом виде.

Все интернет-ресурсы также построены по иерархическому принципу, так как при его использовании ориентироваться в рамках сайта очень легко.

В качестве примера можно привести базу данных на языке XML, содержащую в себе очерки о состоянии сельского хозяйства в регионах России. В этом случае родительским элементом выступит государство, далее пойдёт разделение на субъекты, а в рамках субъектов будет своё разветвление. В данном случае от верхнего элемента к нижнему идёт строго одно обращение.

Сетевая база данных

Под сетевой базой данных понимается модифицированная иерархическая. Её особенность заключается в том, что элементы могут быть связаны с друг другом в нарушение иерархии. То есть дочерний элемент одновременно может иметь несколько предков.

В этом случае также примером выступает база данных на основе языка XML.

Реляционная база данных

Под данным типом баз данных понимается их представление в рамках двумерной таблицы. Она имеет несколько столбцов, в которых устанавливаются такие параметры, как, например, тип вводимых данных (текст, число, дата и др.).

Таблица здесь является способом хранения введённых в неё данных и способна реагировать на любые обращения со стороны СУБД. Главная проблема в работе с реляционными базами данных состоит в их правильном проектировании.

Во время проектирования базы данных следует учесть следующие два фактора:

1. база данных должна быть компактной и не содержать избыточных компонентов;
2. обработка базы данных должны происходить просто.

Проблема в том, что эти факторы друг другу противоречат. А ведь проектирование — важнейший момент при составлении базы данных и дальнейшей работе с ней. Заниматься им рекомендуется администратору сервера, обладающему определённым опытом.

В крупных проектах задействовано множество таблиц, которых может быть более сотни. При этом обойтись без них невозможно, если человек имеет дело с важным и сложным проектом.

Перед составлением таблицы следует составить диаграмму или схему, в которой содержится информация о видах хранимой информации, а также о типе данных, который лучше всего подойдёт для таких целей.

СУБД

Система управления базами данных — это термин, который не нужно расшифровывать. Она представляет собой встраивыемый модуль или полноценную программу, которая способна работать с данными и вносить изменения в базы.

Существует две модели СУБД — реляционная и безсхемная. О том, что такое реляционные базы данных, уже рассказано выше. Безсхемные СУБД основанные на принципах неструктурированного подхода избавляют программиста от проблем реляционной модели, в число которых входит низкая производительность и трудное масштабирование данных в горизонтальном формате.

Неструктурированные базы данных (NoSQL) создают структуру по ходу и убирают необходимость в создании жёстко определённых связей между данными. Здесь можно экспериментировать с разными способами доступа к тем или иным видам данных.

К реляционным базам данных относятся:

• SQLite;
• MySQL;
• PostgreSQL.

Из них наиболее распространённой является база данных MySQL, но остальные тоже имеют популярность и с ними можно столкнуться.

Принцип работы таких систем заключается в слежении за строгой структурой данных, которая представлена в виде комплекса таблиц. В свою очередь внутри таблицы есть ячейки и поля, которыми также управляет MySQL.

По принципу NoSQL работает база данных MongoDB. Они хранят все данные как единое целое в одной базе. При этом данные могут быть и одиночным объектом, но в то же время любой запрос не останется без ответа.

Каждая NoSQL имеет собственную систему запросов, что требует дополнительного изучения данной системы.

Сравнение SQL и NoSQL

1. Если SQL-системы основаны исключительно на строгом представлении данных, то NoSQL-системы предоставляют свободу и способны работать с любым типом данных.
2. SQL-системы стандартизированы, за счёт чего запросы формируются с использованием языка SQL. В то же время NoSQL-системы базируются на специфической для каждой из них технологии, что является недостатком.
3. Масштабируемость. Обе СУБД способны обеспечить вертикальное масштабирование, то есть увеличить объём системных ресурсов на обработку данных. При этом NoSQL, будучи более новой разновидностью баз данных, позволяет применять простые методы горизонтального масштабирования.
4. В плане надёжности SQL обладает уверенным лидерством.
5. У SQL-баз есть качественная техническая поддержка за счёт их продолжительной истории, в то время как NoSQL-системы весьма молоды и и решить какую-либо проблему сложнее.
6. Хранение данных и доступ к их структурам в рамках реляционных систем лучше всего происходит в SQL-системах.

Таким образом, хоть NoSQL и является стремительно развивающейся разновидностью систем управления базами данных, однако на данном этапе рекомендуется остановить свой выбор на SQL.

Надёжность SQL-систем, особенно MySQL, подтверждается временем и массовостью. Сегодня любой уважающий себя ресурс использует для хранения данных именно систему MySQL.

Современные профессиональные базы данных

Типы современных баз данных

Храните ли вы данные с устройств IoT? Используете систему управления цифровым контентом? А как насчет обработки данных конфигурации или записи инвентаря или информации о транзакции? Или, может быть, иметь дело с любой другой системой, обрабатывающей или генерирующей данные? Если ваши данные должны быть сохранены и доступны, 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 пять 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. Необходимая схема или механизм запросов, ваши требования к согласованности или задержке или даже скорость транзакции (включая в режиме реального 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 выбор 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

Реляционные базы данных и связанные системы управления (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 связанные с ними ключи, 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) — многомодельная система управления базами данных, производимая и продаваемая Oracle Corporation.
• MySQL : MySQL — это система управления реляционными базами данных (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.

Стандарты

• 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 загрузки событий 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 быть независимыми от схемы, что позволяет хранить и обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные. .

Типы

Обратите внимание, что некоторые продукты могут относиться к более чем одной категории. 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, являются системами, не зависящими от схемы, которые позволяют пользователям хранить данные в семействах столбцов или таблицах, одну строку которых можно рассматривать как запись — многомерную 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 СУБД.
• Хранилища документов , включая MongoDB и Couchbase, — это 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.
• Графические базы данных , такие как Neo4J и Datastax Enterprise Graph, представляют данные как сеть связанных узлов или объектов для облегчения визуализации данных и анализа графов. Узел или объект в базе данных графа содержит данные произвольной формы, которые связаны отношениями и сгруппированы по меткам. Программное обеспечение графических систем управления базами данных (СУБД) разработано с упором на иллюстрацию связей между точками данных. В результате графические базы данных обычно используются, когда конечной целью системы является анализ отношений 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 трудно определить, но в целом:

• Модели данных без схем более гибкие и простые в администрировании.

Базы данных

• NoSQL, как правило, 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 в конечном итоге были 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, предпочтительнее использовать СУБД NoSQL.

.

Типы современных баз данных

Храните ли вы данные с устройств IoT? Используете систему управления цифровым контентом? А 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 необходимо 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. Необходимая схема или механизм запросов, ваши требования к согласованности или задержке или даже скорость транзакции (включая в режиме реального 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 наборе 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, чтобы гарантировать надежность и точность данных, содержащихся в ваших таблицах.

Несмотря на то, что реляционных баз данных существует множество, со временем они стали самыми популярными:

• Oracle — Oracle Database (обычно именуемая 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 признанных корпораций.

Стандарты

• SQL четко определены и общеприняты.
• Большой пул квалифицированных разработчиков имеет опыт работы с SQL и СУБД.
• Все РСУБД 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 загрузки событий Интернета вещей.
• Таблицы в вашей реляционной базе данных не обязательно будут отображаться один к одному 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, вставленные в базу данных, должны быть типизированы и составлены, тогда как базы данных NoSQL могут быть независимыми от схемы, что позволяет хранить и обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные.

Типы

Обратите внимание, что некоторые продукты могут относиться к более чем одной категории. 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, являются системами, не зависящими от схемы, которые позволяют пользователям хранить данные в семействах столбцов или таблицах, одна строка которых может рассматриваться как запись — мульти -мерное хранилище ключей и значений.

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

Хотя технически не содержат 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.

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

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 отношений 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.

Базы данных

• 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 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, надежность, 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, предпочтительнее использовать 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.

.

Какая база данных подходит для вашего случая использования?

База данных позволяет нескольким пользователям быстро, безопасно и эффективно поддерживать, обновлять и редактировать сохраненную информацию. Это делает базу данных полезной для множества реальных случаев, таких как отслеживание корпоративных учетных записей, хранение огромных объемов данных из сети устройств IoT, отслеживание систем инвентаризации вашей компании или создание веб-приложения. Существуют различные типы современных баз данных, каждая из которых имеет свой набор преимуществ и недостатков.Эта статья дает вам представление о наиболее популярных типах современных баз данных с высоты птичьего полета.

Содержание

на основе SQL против

на основе NoSQL

Обзор самых популярных современных систем баз данных

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 7 дней. Кредитная карта не требуется.

на основе SQL и на основе NoSQL

Прежде чем углубляться в самые популярные современные варианты баз данных, важно понять разницу между системой управления реляционными базами данных (RDBMS, т.е. Базы данных SQL) и систему управления нереляционными базами данных (базы данных NoSQL).

Дополнительная литература : SQL и NoSQL — чем они отличаются?

На протяжении большей части последних 40 лет предприятия полагались на системы управления реляционными базами данных (СУБД), в которых использовался язык программирования SQL. И модель на основе SQL продолжает доминировать. По состоянию на 2019 год 60,5% баз данных составляли системы управления реляционными базами данных на основе SQL.

* Источник изображения scalegrid.io .

Тем не менее, с каждым годом системы управления нереляционными базами данных на основе NoSQL становятся все более популярными, особенно потому, что специалисты по данным хотят предоставить свои инструменты бизнес-аналитики машинного обучения большему количеству неструктурированных данных. Давайте посмотрим, чем отличаются эти стили базы данных.

Системы управления реляционными базами данных (на базе SQL)

Системы управления реляционными базами данных (СУБД) используют SQL, язык управления базами данных, который предлагает высокоорганизованный и структурированный подход к управлению информацией.Подобно тому, как телефонная книга имеет разные категории информации (имя, номер, адрес и т. Д.) Для каждой строки данных, реляционные базы данных применяют строгие категориальные параметры, которые позволяют пользователям базы данных легко организовывать, получать доступ и поддерживать информацию в этих строках. параметры.

Основными причинами, по которым СУБД на основе SQL продолжает доминировать, являются: (1) они очень стабильны и надежны; (2) они придерживаются стандарта, который легко интегрируется с популярными программными пакетами, такими как LAMP; и (3) мы используем их более 40 лет.

Преимущества СУБД :

• Соответствие ACID: Если система базы данных «ACID-совместима», она удовлетворяет набору приоритетов, которые измеряют атомарность, согласованность, изоляцию и надежность систем баз данных. Чем больше ACID-совместима база данных, тем больше она служит для гарантии достоверности транзакций базы данных, уменьшения количества аномалий, защиты целостности данных и создания стабильных систем баз данных. Как правило, СУБД на основе SQL достигают высокого уровня соответствия ACID, но базы данных NoSQL отказываются от этого различия, чтобы получить скорость и гибкость при работе с неструктурированными данными.
• Идеально для согласованных систем данных: В СУБД на основе SQL ваша информация останется в структуре, которую вы изначально создали. Если вам не нужна динамическая информационная система для огромных объемов данных — и вы не имеете дело с множеством типов данных — СУБД предлагает большую скорость и стабильность.
• Лучшие варианты поддержки: Поскольку базы данных СУБД существуют уже более 40 лет, легче получить поддержку, дополнительные продукты и интегрировать данные из других систем.

Недостатки СУБД :

• Проблемы масштабируемости и трудности с сегментированием: РСУБД труднее масштабировать в ответ на массовый рост по сравнению с базами данных NoSQL. Эти базы данных также создают проблемы, когда дело доходит до сегментирования. Шардинг — это процесс разделения большой базы данных на более мелкие части для упрощения управления. Если вы имеете дело с консервативной базой данных, которая, как вы не ожидаете, сильно изменится в ближайшие годы, проблемы сегментирования и масштабирования, связанные с решениями РСУБД, могут никогда не относиться к вам.С другой стороны, если вы планируете расширяться и развиваться в ближайшие годы, нереляционная система баз данных (на основе NoSQL) может лучше соответствовать вашим потребностям.
• Менее эффективны с форматами NoSQL: Большинство СУБД теперь совместимы с форматами данных NoSQL, но работают с ними не так эффективно, как нереляционные базы данных.

Три самых популярных ядра СУБД / SQL (о которых мы поговорим более подробно ниже):

Системы нереляционных баз данных (на базе NoSQL)

Представьте, что вам поручено управлять большими объемами неструктурированных данных, такими как текст из электронных писем и опросов клиентов, данные, собранные сетью мобильных приложений, или случайная информация из социальных сетей.Информация неорганизованная. Нет четко определенной схемы, как в РСУБД. Вы не можете хранить такую ​​информацию в СУБД. Но вы можете сохранить его в нереляционной (или NoSQL) системе баз данных.

Нереляционные базы данных позволяют упорядочивать информацию более свободным способом — вроде размещения информации в разных папках с файлами. Это важно по двум причинам: (1) вы можете хранить неструктурированную информацию и предоставлять ее мощным системам бизнес-аналитики, которые будут анализировать ее с помощью алгоритмов ИИ; и (2) вы можете хранить неструктурированные данные, которые вы планируете структурировать позже.

Нереляционные базы данных также работают с форматами NoSQL, такими как JSON, который стал незаменимым для веб-приложений, позволяющих веб-сайтам обновляться «вживую» без необходимости обновлять страницу.

Преимущества нереляционной СУБД:

• Отлично подходит для обработки «больших данных» аналитики: Основная причина, по которой базы данных NoSQL становятся все более популярными, заключается в том, что они устраняют узкое место, связанное с необходимостью категоризации и применения строгих структур к огромным объемам информации.Базы данных NoSQL, такие как HBase, Cassandra и CouchDB, поддерживают скорость и эффективность серверных операций, одновременно предлагая возможность работы с большими объемами данных.
• Нет ограничений на типы данных, которые вы можете хранить: Базы данных NoSQL дают вам неограниченную свободу для хранения различных типов данных в одном месте. Это обеспечивает гибкость для добавления новых и различных типов данных в вашу базу данных в любое время.
• Легче масштабировать: Базы данных NoSQL масштабировать проще.Они спроектированы так, чтобы их можно было без труда разделить на несколько центров обработки данных.
• Подготовка данных не требуется: Когда нет времени на разработку сложной модели, и вам нужно быстро запустить базу данных, нереляционные базы данных сэкономят много времени.

Недостатки нереляционной СУБД :

• Сложнее найти поддержку: Поскольку сообщество NoSQL не имеет 40-летней истории и развития, может быть труднее найти опытных пользователей, когда вам нужно устранять неполадки.
• Отсутствие инструментов: Поскольку система относительно нова по сравнению с решениями СУБД на основе SQL, инструментов для тестирования и анализа производительности не так много.
• Проблемы совместимости и стандартизации: Новым системам баз данных NoSQL также не хватает высокой степени совместимости и стандартизации, предлагаемой альтернативами на основе SQL. Вы можете обнаружить, что данные в вашей системе управления нереляционными базами данных не легко интегрируются с другими продуктами и услугами.

Различные типы нереляционных баз данных

Вообще говоря, нереляционные базы данных можно разделить на четыре различных типа:

1. Графики

Эти типы баз данных упрощают визуализацию данных. Они отлично подходят для хранения отношений между различными точками данных с помощью узлов. Хранилища графиков могут быть не самыми масштабируемыми базами данных. Однако они эффективны в таких случаях, как предотвращение мошенничества. Распространенными примерами графовых баз данных являются Neo4j и JanusGraph.

2. Колоночные магазины

Существуют базы данных, не зависящие от схемы, которые могут обрабатывать запросы непоследовательных данных в реальном времени. Типичные варианты использования этих типов баз данных — веб-аналитика и анализ данных с датчиков. Apache Cassandra и HBase — два наиболее часто используемых хранилища столбцов.

3. Магазины ключевой стоимости

Эти типы баз данных используются там, где скорость имеет первостепенное значение. Это очень простые системы управления базами данных, в которых хранятся пары ключ-значение.Конечная цель — быстро получить базовые данные. Обычными вариантами использования этих типов баз данных являются таблицы лидеров и данные корзины покупок. Двумя наиболее известными хранилищами ключей и значений являются Redis и Couchbase Server.

4. Склады документов

Хранилища документов — это базы данных с гибкими схемами. Эти типы баз данных лучше всего подходят для хранения полуструктурированных данных и могут обрабатывать динамические запросы. Общие варианты использования для хранилищ документов включают данные клиентов, пользовательский контент и данные о заказах.MongoDB и PostgreSQL являются примерами хранилищ документов.

Интересно, что большинство СУБД, таких как Oracle, MySQL и Microsoft SQL Server, теперь предлагают функциональность NoSQL. Тем не менее, нереляционные СУБД, такие как PostgreSQL, обычно лучше работают с этими форматами NoSQL.

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 7 дней. Кредитная карта не требуется.

Как выбрать правильный тип базы данных

Учитывая, что существует так много разных типов баз данных, выбор одной из них может вызвать затруднения.Вот некоторые факторы, которые следует учитывать при выборе системы управления базами данных:

1. Атомарность

Если атомарность является для вас главным приоритетом, придерживайтесь реляционной базы данных. Атомарность в управлении базой данных способствует согласованности в базе данных. Он основан на принципе атомарных транзакций. Это серия операций, которые считаются составной операцией. Другими словами, либо все операции в атомарной транзакции выполняются, либо не выполняются вообще. Простейший пример атомарной транзакции — перевод денег со счета A на счет B.Остаток со счета A должен быть списан, и требуемый номер должен быть добавлен к счету B. Обе операции должны быть успешными, чтобы транзакция была успешной.

2. Вертикальное или горизонтальное масштабирование

Если ваша стратегия обработки данных основана на вертикальном масштабировании, реляционная база данных подойдет. Вертикальное масштабирование увеличивает вычислительную мощность сервера вместо добавления дополнительных серверов в систему. Это предпочтительно, когда количество пользователей ограничено и не требуется много запросов.В этом смысле вертикальное масштабирование может быть подходящим для стартапов, ориентированных на бизнес. Основные преимущества вертикального масштабирования — скорость и простота.

С другой стороны, если вы ожидаете более высоких нагрузок с точки зрения пользователей или запросов, горизонтальное масштабирование будет гораздо более дешевым решением. Базы данных NoSQL используют горизонтальное масштабирование. Вместо того, чтобы увеличивать вычислительную мощность сервера, они распределяют нагрузку между серверами и, следовательно, имя. Горизонтальное масштабирование и, в свою очередь, базы данных NoSQL повышают гибкость бизнеса.Однако выполнение операций соединения в этих системах затруднено.

3. Скорость

Если скорость более важна, чем соответствие ACID, лучше использовать нереляционную базу данных, такую ​​как база данных документов. Например, в случае данных в реальном времени, таких как данные датчиков, можно допустить некоторый компромисс в целостности данных в пользу скорости. В нереляционной базе данных каждая запись является независимым объектом. Таким образом, можно запускать несколько запросов одновременно независимо от размера базы данных.

Обзор популярных баз данных

Если вы покупаете СУБД, подумайте о выборе одного из пяти популярных механизмов баз данных, представленных ниже. Эти базы данных поддерживают форматы данных SQL и NoSQL. Однако нереляционные базы данных, такие как PostgreSQL и MongoDB, обычно лучше работают с форматами NoSQL. Реляционные базы данных, такие как Oracle, Microsoft SQL Server и MySQL, лучше работают с чисто форматами SQL.

База данных Oracle

Oracle предоставляет высококачественные решения для баз данных с 1970-х годов.Самая последняя версия Oracle Database была разработана для интеграции с облачными системами и позволяет управлять огромными базами данных с миллиардами записей. Традиционно Oracle предлагала решения RDMBS. Сегодня доступны как решения для баз данных SQL, так и NoSQL.

Преимущества базы данных Oracle :

• Самая передовая технология: Oracle известна тем, что находится на переднем крае технологий баз данных. Они имеют давнюю репутацию в области обеспечения качества — наряду с новейшими функциями и инновациями — для своей клиентской базы.
• Широкий спектр решений: Oracle предлагает обширный набор инструментов и решений, которые могут решить практически любые информационные проблемы, с которыми вы сталкиваетесь.

Недостатки базы данных Oracle :

• Дорогое решение: Oracle, как правило, является дорогостоящим решением, которое небольшие организации, не относящиеся к корпоративному уровню, могут быть не в состоянии себе позволить.
• Могут потребоваться обновления системы: Текущих спецификаций системы может быть недостаточно для внедрения Oracle.Многие компании должны обновить свое оборудование перед использованием решений Oracle.

Лучший вариант использования Oracle: Если вы большая организация, которой нужно управлять огромным объемом данных, Oracle может быть идеальным выбором.

MySQL

MySQL — это бесплатное решение СУБД с открытым исходным кодом, которым владеет и управляет Oracle. Несмотря на то, что это бесплатное программное обеспечение, MySQL извлекает выгоду из частых обновлений безопасности и функций. Крупные предприятия могут перейти на платные версии MySQL, чтобы воспользоваться дополнительными функциями и поддержкой пользователей.Хотя в прошлом MySQL не поддерживал NoSQL, начиная с версии 8, он обеспечивает поддержку NoSQL, чтобы конкурировать с другими решениями, такими как PostgreSQL. Узнайте больше о различиях между MySQL и PostgreSQL здесь.

Преимущества MySQL:

• Это бесплатно: MySQL — это решение РСУБД с открытым исходным кодом, поэтому его можно использовать как угодно.
• Высокая совместимость с другими системами: MySQL имеет репутацию совместимой со многими другими системами баз данных.

Недостатки MySQL :

• Отсутствующие функции, общие для других СУБД: Поскольку MySQL отдает приоритет скорости и гибкости функциям, вы можете обнаружить, что в нем отсутствуют некоторые стандартные функции, имеющиеся в других решениях. Например, возможность создавать инкрементные резервные копии.
• Проблемы при получении качественной поддержки: Бесплатная версия MySQL не включает поддержку по запросу. Однако у MySQL есть активное сообщество добровольцев, полезные форумы и множество документации, которая может оказаться полезной.

Лучший вариант использования MySQL: MySQL — это особенно ценное решение СУБД для предприятий, которым требуется решение с возможностями корпоративного уровня, но которые работают в условиях жестких бюджетных ограничений. Это чрезвычайно мощная и надежная современная СУБД с бесплатным уровнем.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server — это ядро ​​базы данных, совместимое как с локальными, так и с облачными серверами.Кроме того, существует версия Microsoft SQL для Windows и Linux. В 2016 году Microsoft также добавила поддержку временных данных. Эта функция полезна для запроса исторических данных, состояние которых могло измениться.

Microsoft SQL Server также поддерживает динамическое маскирование данных, которое повышает безопасность за счет маскирования конфиденциальной информации от непривилегированных пользователей.

Преимущества Microsoft SQL Server :

• Это мобильное устройство: Этот механизм базы данных позволяет получать доступ к графике и визуальным элементам приборной панели через мобильные устройства.
• Интегрируется с продуктами Microsoft: Компаниям, которые сильно полагаются на продукты Microsoft, понравится простая интеграция SQL Server с этими приложениями.
• Это быстро: Microsoft SQL Server заработал репутацию благодаря своей скорости и стабильности.

Недостатки Microsoft SQL Server :

• Это дорого: Учитывая, что существует множество бесплатных движков баз данных, стоимость Microsoft SQL Server высока.Стоимость одной лицензии корпоративного уровня на ядро ​​составляет более 14 000 долларов США. Существуют уменьшенные варианты лицензирования примерно за 3700 и 900 долларов, а также бесплатную версию, которую вы можете использовать для тестирования платформы.
• Требуется много ресурсов: Эта ресурсоемкая СУБД может потребовать от вас приобретения более качественного оборудования. Вот обзор Microsoft SQL Server, который подчеркивает эту проблему.

Лучший вариант использования Microsoft SQL Server: Если вы являетесь корпорацией корпоративного уровня, которая в значительной степени полагается на продукты Microsoft, скорость, гибкость и надежность Microsoft SQL Server могут стать отличным выбором.

PostgreSQL

PostgreSQL — это бесплатный движок базы данных с открытым исходным кодом и неограниченными возможностями масштабирования. PostgreSQL поддерживает как реляционные, так и нереляционные форматы данных.

PostgreSQL — это СУБД, пользующаяся большим доверием и существующая с начала 1990-х. У нее много преданных пользователей, и она дважды была удостоена престижной награды «База данных года».

Интересной особенностью PostgreSQL является его история работы как со структурированными (SQL), так и неструктурированными (NoSQL) данными.PostgreSQL использует подход, основанный на каталогах, что делает его очень расширяемым. Он не просто хранит информацию для идентификации таблиц и столбцов. Он позволяет вам определять типы данных, типы индексов и функциональные языки. Он также совместим с большинством операционных систем, включая платформы Linux, и хорошо интегрируется с данными из самых разных баз данных. PostgreSQL также работает как с локальными, так и с облачными серверами.

Несмотря на то, что это некоммерческая бесплатная система баз данных, большая сеть преданных последователей и волонтеров предлагает бесплатную поддержку пользователям и регулярно обновляет систему.

Преимущества PostgreSQL:

• Больше возможностей: PostgreSQL имеет намного больше возможностей, чем другие СУБД. Эти дополнительные функции включают в себя наследование таблиц, богатый набор типов данных (включая встроенную поддержку JSON), возможность определять столбец как «массив» типов столбцов и многое другое.
• Высокая ACID-совместимая: PostgreSQL неизменно считается самой ACID-совместимой СУБД. Если целостность данных является вашим главным приоритетом, PostgreSQL может быть идеальным выбором.
• Массовая масштабируемость: PostgreSQL может работать с большими таблицами базы данных.

Недостатки PostgreSQL :

• Отсутствие документации: PostgreSQL не имеет лучшей документации по сравнению с другими механизмами баз данных. Если вы столкнетесь с проблемой, вам может потребоваться помощь в частной фирме поддержки PostgreSQL или попытать счастья на форумах поддержки сообщества.
• Проблема скорости с операциями только для чтения: PostgreSQL отлично справляется с операциями чтения и записи для данных, требующих проверки, но при работе с операциями только для чтения могут происходить замедления.

Лучший вариант использования PostgreSQL: Поскольку PostgreSQL полностью бесплатен и масштабируется, это отличное решение для компаний любого размера. Что еще более важно, если вы можете извлечь выгоду из СУБД с встроенной поддержкой JSON, PostgreSQL для вас. Подробнее о том, следует ли выбрать PostgreSQL или MySQL, читайте здесь.

MongoDB

MongoDB — это бесплатный движок базы данных с открытым исходным кодом, созданный специально для приложений, использующих неструктурированные данные.Поскольку большинство СУБД были созданы для структурированных данных — даже если надстройки позволяют им обрабатывать нереляционные данные сейчас, — MongoDB превосходит другие СУБД. MongoDB также работает со структурированными данными, но, поскольку этот механизм базы данных не был разработан для реляционных данных, вероятно снижение производительности.

MongoDB связывает нереляционные базы данных с приложениями с помощью широкого спектра драйверов (в зависимости от языка программирования приложения). Самые последние версии MongoDB включают подключаемые механизмы хранения.Также доступны обновленные функции текстового поиска и функции частичного индексирования, которые могут повысить производительность.

Преимущества MongoDB :

• Поддержка NoSQL: Эта СУБД была специально создана для поддержки данных JSON и NoSQL.
• Высокая гибкость: Поскольку MongoDB хранит и управляет любой информацией, разработчики сталкиваются с меньшими ограничениями при встраивании данных в базу данных MongoDB.
• Отлично подходит для приложений, включая веб-приложения: MongoDB стала популярной СУБД для веб-приложений.

Недостатки MongoDB :

• Нет запросов SQL: MongoDB не принимает запросы SQL. Вы можете использовать дополнительные инструменты для перевода ваших SQL-запросов для работы с этим ядром базы данных. Однако обходной путь может быть неудобным.
• Сложно настроить: MongoDB требует времени и больше опыта для правильной настройки, чем другие решения.
• Отсутствие безопасности: Собственные настройки MongoDB обычно не очень безопасны.Для защиты этой базы данных потребуются дополнительные шаги.

Лучший вариант использования MongoDB: Если вы создаете приложение на основе операционной базы данных и вам нужно очень быстрое время отклика, MongoDB может быть для вас правильным выбором. Однако, если вы создаете хранилище данных для аналитических целей, вы можете использовать другую платформу.

Xplenty: передовые решения для интеграции данных

Можно использовать несколько типов баз данных для достижения различных целей вашей стратегии обработки данных.Xplenty помогает объединить все ваши источники данных с помощью своей простой в использовании платформы интеграции. Узнайте больше об автоматизированных конвейерах данных ETL и решениях для интеграции с низким уровнем кода Xplenty или свяжитесь с нами, чтобы запланировать демонстрацию и 14-дневную бесплатную пробную версию и испытать платформу на себе.

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 7 дней. Кредитная карта не требуется.

.

Сопоставление современных баз данных с машинным обучением и искусственным интеллектом

Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) за последние пару лет вызвали бурную активность в технологическом секторе.

Однако важно помнить, что все сводится к данным. Как отметила в Harvard Business Review,

выдающийся аналитик данных Хилари Мейсон,

Ты не можешь сделать
AI без
машинное обучение . Ты тоже не можешь
машинное обучение без
аналитика , а ты не справишься
аналитика без
Инфраструктура данных .

За последний год мы собрали ряд блогов, видео и презентаций по использованию машинного обучения и искусственного интеллекта с MemSQL.

MemSQL с машинным обучением и искусственным интеллектом

Как базовое хранилище данных MemSQL включает функции машинного обучения одним из трех способов:

1. Расчеты вне базы
2. Расчеты по поглощению
3. Расчеты в базе данных

Прочтите общий обзор в нашем посте «Машинное обучение и MemSQL» от Рика Негрина.

Вне базы данных

Для интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта вне базы данных два популярных метода — интеграция со Spark и TensorFlow.

Для Spark MemSQL предлагает соединитель MemSQL Spark с открытым исходным кодом, который обеспечивает высокопроизводительные, двунаправленные и высокопараллельные операции от раздела к разделу. Этот соединитель открывает неограниченные возможности машинного обучения и искусственного интеллекта, которые можно комбинировать с масштабируемым надежным хранилищем данных от MemSQL.

Одним из примеров такой интеграции является оценка машинного обучения в реальном времени.Стереотипный конвейер может быть:

  Сборник Интернета вещей & gt; Кафка & gt; Искра & gt; MemSQL & gt; Запросы  

Например, некоторые популярные статистические программные пакеты позволяют экспортировать как PMML, язык разметки прогнозирующего машинного обучения. Эти или аналогичные модели можно экспортировать в Spark или даже в саму базу данных для оценки входящих данных в режиме реального времени. Оттуда точка данных и оценка модели в точке данных могут быть сохранены вместе для облегчения анализа.

MemSQL PowerStream — это конкретный пример объединения машинного обучения с базой данных для оценки данных в реальном времени и прогнозирования вероятности отказа оборудования.

Интерактивная демонстрация с использованием MemSQL PowerStream имитирует 200000 ветряных турбин, отправляющих информацию датчиков со скоростью примерно два миллиона вставок в секунду в MemSQL. Оттуда пользовательский интерфейс показывает текущее состояние на основе информации в реальном времени, а оценка машинного обучения прогнозирует вероятность отказов турбины.

Подробнее читайте в нашей статье «Интернет вещей в глобальном масштабе: аналитика ветряных электростанций PowerStream с помощью Spark».

TensorFlow и результаты применения моделей машинного обучения в TensorFlow показаны в видеоролике Scoring Machine Learning Models at Scale From Strata New York.

TensorFlow часто используется для распознавания изображений в реальном времени. В этой презентации и видео со Spark Summit Dublin 2017 рассказывается о популярном сценарии использования.

ML на Ingest

Еще одна область для запуска машинного обучения — это поступление данных в базу данных.MemSQL обеспечивает это с помощью собственных конвейеров Kafka, включая семантику «ровно один раз», что является важной возможностью дедупликации в конвейерах, управляемых событиями. Кроме того, возможность конвейерного захвата включает возможность выполнения настраиваемого преобразования.

Типичный конвейер данных в реальном времени в этом сценарии может быть:

  Кафка & gt; MemSQL & gt; Запрос / Визуализация  

Пользовательский интерфейс MemSQL для пользовательских преобразований:

В базе данных

Третья область интеграции машинного обучения с базами данных — это сама база данных.Это происходит с парой секретных ингредиентов.

Первым фактором, способствующим машинному обучению в базе данных, является расширяемость или, более конкретно, включение хранимых процедур, определяемых пользователем функций и определяемых пользователем агрегатов. Эти функции позволяют настраивать, которые могут быстро и легко выполнять элементы общего конвейера машинного обучения.

Еще одним фактором, способствующим этому, является включение популярных алгебраических операций, таких как DOT_PRODUCT , которые могут брать два вектора и быстро сравнивать их на предмет сходства. DOT_PRODUCT также может легко сравнить один вектор с сотнями миллионов векторов, чтобы обеспечить определенную степень сходства.

Thorn, организация, занимающаяся искоренением торговли детьми в целях сексуальной эксплуатации и сексуальной эксплуатации детей, полагается на распознавание образов, чтобы помочь в выполнении своей миссии.

Благодаря использованию DOT_PRODUCT в MemSQL, Thorn смог значительно улучшить свои возможности распознавания изображений в реальном времени. Узнайте больше о
: инженерный взгляд на машинное обучение в реальном времени или посмотрите видео с AWS re: Invent 2017, Решения, изменяющие бизнес и жизнь с помощью искусственного интеллекта и распознавания изображений.

Помимо распознавания изображений, DOT_PRODUCT может применяться в широком диапазоне сценариев использования.

Например, мы продемонстрировали кластеризацию k-средних на тегах YouTube в презентации Gartner Catalyst 2017, The Data Warehouse Blueprint для машинного обучения, искусственного интеллекта и гибридного облака. Перейдите к слайду 23, чтобы увидеть демонстрационный раздел.

Другой пример представлен в этой презентации Gartner Data and Analytics 2018 в Техасе, Построение механизма рекомендаций по машинному обучению на SQL.Перейдите к слайду 48 для демонстрации.

Дополнительные ресурсы

Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с основами продукта MemSQL 6 и подходом к машинному обучению. Этот пост включает больше о:

• Встроенные функции машинного обучения

• Оценка машинного обучения в реальном времени

• Машинное обучение на SQL с возможностью расширения

И если вы хотите узнать, в каком направлении, по мнению 1600 ИТ-специалистов, движется машинное обучение и искусственный интеллект, см. Обзор за 2018 год: машинное обучение и искусственный интеллект.Этот опрос, разработанный совместно с O’Reilly Media, помогает сформировать общие настроения и отраслевые тенденции в отношении машинного обучения и искусственного интеллекта.

.