Базы данных какого типа имеют больший размер

Что такое базы данных NoSQL?

Базы данных NoSQL специально созданы для определенных моделей данных и обладают гибкими схемами, что позволяет разрабатывать современные приложения. Базы данных NoSQL получили широкое распространение в связи с простотой разработки, функциональностью и производительностью при любых масштабах. Ресурсы, представленные на этой странице, помогут разобраться с базами данных NoSQL и начать работу с ними.

БД на основе пар «ключ‑значение». Базы данных с использованием пар «ключ‑значение» поддерживают высокую разделяемость и обеспечивают беспрецедентное горизонтальное масштабирование, недостижимое при использовании других типов БД. Хорошими примерами использования для баз данных типа «ключ‑значение» являются игровые, рекламные приложения и приложения IoT. Amazon DynamoDB обеспечивает стабильную работу БД с задержкой не более нескольких миллисекунд при любом масштабе. Такая устойчивая производительность послужила основной причиной переноса Snapchat Stories в сервис DynamoDB, поскольку эта возможность Snapchat связана с самой большой нагрузкой на запись в хранилище.

Документ В коде приложения данные часто представлены как объект или документ в формате, подобном JSON, поскольку для разработчиков это эффективная и интуитивная модель данных. Документные базы данных позволяют разработчикам хранить и запрашивать данные в БД с помощью той же документной модели, которую они используют в коде приложения. Гибкий, полуструктурированный, иерархический характер документов и документных баз данных позволяет им развиваться в соответствии с потребностями приложений. Документная модель хорошо работает в каталогах, пользовательских профилях и системах управления контентом, где каждый документ уникален и изменяется со временем. Amazon DocumentDB (совместимая с MongoDB) и MongoDB — распространенные документные базы данных, которые предоставляют функциональные и интуитивно понятные API для гибкой разработки.

Графовые БД. Графовые базы данных упрощают разработку и запуск приложений, работающих с наборами сложносвязанных данных. Типичные примеры использования графовых баз данных – социальные сети, сервисы рекомендаций, системы выявления мошенничества и графы знаний. Amazon Neptune – это полностью управляемый сервис графовых баз данных. Neptune поддерживает модель Property Graph и Resource Description Framework (RDF), предоставляя на выбор два графовых API: TinkerPop и RDF / SPARQL. К числу распространенных графовых БД относятся Neo4j и Giraph.

БД в памяти. Часто в игровых и рекламных приложениях используются таблицы лидеров, хранение сессий и аналитика в реальном времени. Такие возможности требуют отклика в пределах нескольких микросекунд, при этом резкое возрастание трафика возможно в любой момент. Amazon MemoryDB для Redis – это совместимый с Redis надежный сервис базы данных в памяти, который уменьшает задержку чтения до миллисекунд и обеспечивает надежность в нескольких зонах доступности. MemoryDB специально создана для обеспечения сверхвысокой производительности и надежности, поэтому ее можно использовать как основную базу данных для современных приложений на базе микросервисов. Amazon ElastiCache – это полностью управляемый сервис кэширования в памяти, совместимый с Redis и Memcached для обслуживания рабочих нагрузок с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Такие клиенты, как Tinder, которым требуется, чтобы их приложения давали отклик в режиме реального времени, пользуются системами хранения данных в памяти, а не на диске. Еще одним примером специально разработанного хранилища данных является Amazon DynamoDB Accelerator (DAX). DAX позволяет DynamoDB считывать данные в несколько раз быстрее.

Поисковые БД. Многие приложения формируют журналы, чтобы разработчикам было проще выявлять и устранять неполадки. Сервис Amazon OpenSearch – специально разработанный сервис для визуализации и аналитики автоматически генерируемых потоков данных в режиме, близком к реальному времени, путем индексирования, агрегации частично структурированных журналов и метрик и поиска по ним. Кроме того, сервис Amazon OpenSearch – это мощный, высокопроизводительный сервис для полнотекстового поиска. Компания Expedia задействует более 150 доменов сервиса Amazon OpenSearch, 30 ТБ данных и 30 миллиардов документов для разнообразных особо важных примеров использования – от операционного мониторинга и устранения неисправностей до отслеживания стека распределенных приложений и оптимизации затрат.

Сравнение баз данных SQL (реляционных) и NoSQL (нереляционных)

В течение десятилетий центральное место в разработке приложений занимала реляционная модель данных, которая использовалась в реляционных базах данных, таких как Oracle, DB2, SQL Server, MySQL и PostgreSQL. Но в середине – конце 2000‑х годов заметное распространение стали получать и другие модели данных. Для обозначения появившихся классов БД и моделей данных был введен термин «NoSQL». Часто «NoSQL» используется в качестве синонима к термину «нереляционный».

Существует множество типов БД NoSQL с различными особенностями, но в таблице ниже приведены основные отличия баз данных NoSQL от SQL.

Начало работы с NoSQL

Подходящие рабочие нагрузки

Реляционная модель нормализует данные и преобразует их в таблицы, состоящие из строк и столбцов. Схема жестко задает таблицы, строки, столбцы, индексы, отношения между таблицами и прочие элементы базы данных. Такая БД обеспечивает целостность ссылочных данных в отношениях между таблицами.

Реляционные базы данных обеспечивают набор свойств ACID: атомарность, непротиворечивость, изолированность, надежность.

Атомарность требует, чтобы транзакция выполнялась полностью или не выполнялась вообще.
Непротиворечивость означает, что сразу по завершении транзакции данные должны соответствовать схеме базы данных.
Изолированность требует, чтобы параллельные транзакции выполнялись отдельно друг от друга.
Надежность подразумевает способность восстанавливаться до последнего сохраненного состояния после непредвиденного сбоя в системе или перебоя в подаче питания.

Сравнение терминологии SQL и NoSQL

В следующей таблице приведено сравнение терминологии некоторых баз данных NoSQL с терминологией баз данных SQL.

SQL	MongoDB	DynamoDB	Cassandra	Couchbase
Таблица	Коллекция	Таблица	Таблица	Корзина данных
Ряд	Документ	Элемент	Ряд	Документ
Столбец	Поле	Атрибут	Столбец	Поле
Первичный ключ	ObjectId	Первичный ключ	Первичный ключ	ИД документа
Индекс	Индекс	Вторичный индекс	Индекс	Индекс
Представление	Представление	Глобальный вторичный индекс	Материализованное представление	Представление
Вложенная таблица или объект	Встроенный документ	Карта	Карта	Карта
Массив	Массив	Список	Список	Список

Первичный ключ

Что такое Big Data?

Большие данные: что именно обозначает этот термин?

Большие данные — это разнообразные данные, поступающие с более высокой скоростью, объем которых постоянно растет. Таким образом, три основных свойства больших данных — это разнообразие, высокая скорость поступления и большой объем.

Если говорить простыми словами, большие данные — более крупные и сложные наборы данных, особенно из новых источников данных. Размер этих наборов данных настолько велик, что традиционные программы для обработки не могут с ними справиться. Однако эти большие данные можно использовать для решения бизнес-задач, которые раньше не могли быть решены.

Основные свойства больших данных

Объем	Количество данных — важный фактор. Располагая ими в больших количествах, Вам потребуется обрабатывать большие объемы неструктурированных данных низкой плотности. Ценность таких данных не всегда известна. Это могут быть данные каналов Twitter, данные посещаемости веб-страниц, а также данные мобильных приложений, сетевой трафик, данные датчиков. В некоторые организации могут поступать десятки терабайт данных, в другие — сотни петабайт.
Скорость	Скорость в данном контексте — это скорость приема данных и, возможно, действий на их основе. Обычно высокоскоростные потоки данных поступают прямо в оперативную память, а не записываются на диск. Некоторые «умные» продукты, функционирующие на основе Интернета, работают в режиме реального или практически реального времени. Соответственно, такие данные требуют оценки и действий в реальном времени.
Разнообразие	Разнообразие означает, что доступные данные принадлежат к разным типам. Традиционные типы данных структурированы и могут быть сразу сохранены в реляционной базе данных. С появлением Big Data данные стали поступать в неструктурированном виде. Такие неструктурированные и полуструктурированные типы данных как текст, аудио и видео, требуют дополнительной обработки для определения их значения и поддержки метаданных.

Ценность больших данных и их достоверность

Еще два свойства сформировались за последние несколько лет: ценность и достоверность. Данные имеют внутренне присущую им ценность. Однако чтобы они приносили пользу, эту ценность необходимо раскрыть. Не менее важно и то, насколько достоверны Ваши большие данные и насколько Вы можете на них полагаться?

Сегодня большие данные стали разновидностью капитала. Подумайте о крупнейших технологических компаниях. Ценность их предложений в значительной степени зависит от их данных, которые они постоянно анализируют, чтобы повышать эффективность и разрабатывать новые продукты.

Новейшие достижения в сфере технологий позволили значительно снизить стоимость хранилищ и вычислений, что дает возможность хранить и обрабатывать постоянно растущие объемы данных. Современные технологии позволяют хранить и обрабатывать больше данных за меньшую стоимость, что позволяет Вам принимать более точные и взвешенные бизнес-решения.

Извлечение ценности из больших данных не сводится только к их анализу (это их отдельное преимущество). Речь о комплексном исследовательском процессе с участием специалистов по глубокому анализу, корпоративных пользователей и руководителей, которые будут задавать правильные вопросы, выявлять шаблоны, делать обоснованные предположения и предсказывать поведение.

Но как мы к этому пришли?

История больших данных

Хотя сама по себе концепция больших данных не нова, первые большие наборы данных начали использовать в 1960-70 гг., когда появились первые в мире ЦОД и реляционные базы данных.

К 2005 году бизнес начал осознавать, насколько велик объем данных, которые пользователи создают при использовании Facebook, YouTube и других интернет-сервисов. В том же году появилась платформа Hadoop на основе открытого кода, которая была создана специально для хранения и анализа наборов больших данных. В то же время начала набирать популярность методология NoSQL.

Появление платформ на основе открытого кода, таких как Hadoop и позднее Spark, сыграло значительную роль в распространении больших данных, так как эти инструменты упрощают обработку больших данных и снижают стоимость хранения. За прошедшие годы объемы больших данных возросли на порядки. Огромные объемы данных появляются в результате деятельности пользователей — но теперь не только их.

С появлением Интернета вещей (IoT) все большее число устройств получает подключение к Интернету, что позволяет собирать данные о моделях действий пользователей и работе продуктов. А когда появились технологии машинного обучения, объем данных вырос еще больше.

Большие данные имеют долгую историю развития, однако их потенциал еще далеко не раскрыт. Облачные вычисления раздвинули границы применения больших данных еще шире. Облачные технологии обеспечивают по-настоящему гибкие возможности масштабирования, что позволяет разработчикам развертывать кластеры для тестирования выборочных данных по требованию. Кроме того, также все более значимыми становятся графовые базы данных, позволяющие отображать громадные объемы данных так, чтобы анализировать их можно было быстро и всеобъемлюще.

Большие данные дают возможность получать более полные ответы, потому они предоставляют больше информации.
Более подробные ответы означают, что Вы можете быть более уверены в достоверности данных — что обеспечивает абсолютно новый подход к решению задач.

Примеры использования больших данных

Большие данные можно применять в самых различных сферах деятельности — от взаимодействия с заказчиками до аналитики. Вот лишь несколько сценариев практического использования.

Разработка продуктов	Такие компании, как Netflix и Procter & Gamble, используют большие данные для прогнозирования потребительского спроса. Они классифицируют ключевые атрибуты существующих и снятых с использования продуктов и услуг и моделируют связи между этими атрибутами и коммерческим успехом предложений, чтобы создавать предиктивные модели для новых продуктов и услуг. Кроме того, P&G использует данные и статистику, получаемые от фокусных групп, а также из социальных сетей, по результатам рыночных тестов и пробных продаж, после чего выпускает новые продукты.
предиктивное управление обслуживанием;	Факторы, которые позволяют прогнозировать сбои механики, могут скрываться в недрах структурированных данных, таких как год, марка и модель оборудования, или в неструктурированных данных, таких как записи журналов, данные датчиков, сообщения об ошибках и сведения о температуре двигателя. Проанализировав индикаторы вероятных проблем до их возникновения, организации могут повысить экономическую эффективность техобслуживания и максимально продлить срок службы запчастей и оборудования.
Взаимодействие с заказчиками	Борьба за заказчиков в самом разгаре. Сегодня получить точные данные о качестве обслуживания клиентов проще, чем когда-либо. Большие данные позволят Вам извлечь полезные сведения из соцсетей, информации о посещении веб-сайтов и других источников, таким образом повысив качество взаимодействия с клиентами и сделав свои предложения максимально полезными. Обеспечьте индивидуальный подход, сократите отток клиентской базы и предотвращайте возникновение проблем.
Обнаружение несанкционированного доступа и выполнение нормативных требований	Когда дело касается безопасности, речь идет не просто о паре хакеров: против Вас выступают целые команды опытных специалистов. Нормативные требования и стандарты безопасности постоянно меняются. Большие данные позволяют определять шаблоны, характерные для мошенников, и собирать значительные объемы данных, чтобы ускорить предоставление нормативной отчетности.
Машинное обучение	Сегодня машинное обучение — одна из самых популярных тем для обсуждения. И данные — в особенности большие данные — являются одной из причин этой популярности. Сегодня мы можем обучать машины вместо того, чтобы программировать их. Именно доступность больших данных сделала это возможным.
Операционная эффективность	Операционная эффективность редко становится обсуждаемой темой, однако именно в этой области большие данные играют самую значительную роль. Большие данные позволяют получать доступ к сведениям о производстве, мнении заказчиков и доходах, а также анализировать эти и другие факторы, чтобы сократить число простоев и прогнозировать будущий спрос. Большие данные также позволяют принимать более взвешенные решения в соответствии с рыночным спросом.
Внедрение инноваций	Большие данные позволяют выявлять взаимозависимости между пользователями, учреждениями и компаниями, внедрять их и определять новые способы применения полученных сведений. Используйте результаты исследований данных, чтобы повысить эффективность финансовых решений и планирования. Изучайте тенденции и желания покупателей, чтобы выпускать новые продукты и услуги. Внедрите динамическое ценообразование. Возможности поистине безграничны.

Сложности при использовании больших данных

Большие данные — это большие возможности, но и немалые трудности.

Прежде всего большие данные предсказуемо занимают много места. Хотя новые технологии хранения постоянно развиваются, объемы данных возрастают вдвое почти каждые два года. Организации до сих пор сталкиваются с проблемами роста объемов данных и их эффективного хранения.

Но недостаточно просто найти большое хранилище. Данные необходимо использовать, чтобы они приносили выгоду, и размер этой выгоды зависит от обработки данных. Чистые данные, то есть данные, актуальные для клиента и организованные для эффективного анализа, требуют тщательной обработки. Специалисты по изучению данных тратят от 50 до 80% рабочего времени на обработку и подготовку данных для использования.

И, наконец, технологии больших данных развиваются семимильными шагами. Несколько лет назад Apache Hadoop была самой популярной технологией для работы с большими данными. Платформа Apache Spark появилась в 2014 году. Сегодня оптимальным подходом является совместное использование этих двух платформ. Чтобы успевать за развитием больших данных, требуется прилагать большие усилия.

Ознакомьтесь с дополнительными ресурсами о больших данных:

Как работают большие данные

Большие данные позволяют извлекать новые ценные сведения, которые открывают новые возможности и бизнес-модели. Чтобы начать работу с большими данными, необходимо выполнить три действия.

1. Интеграция
Технология больших данных позволяет объединять данные из разрозненных источников и приложений. Традиционные механизмы интеграции, такие как средства для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), не справляются с подобными задачами. Для анализа наборов данных размером в терабайт, а то и петабайт, нужны новые стратегии и технологии.

Во время этапа интеграции происходит добавление, обработка и форматирование данных, чтобы корпоративным аналитикам было удобно с ними работать.

2. Управление
Большим данным требуется объемное хранилище. Решение для хранения может быть размещено в локальной или облачной среде или и там и там. Вы можете хранить данные в предпочтительном формате и применять желаемые требования к обработке (и необходимые механизмы обработки) к наборам данным по мере необходимости. Большинство организаций выбирают решение для хранения данных в зависимости от того, где они хранятся в настоящее время. Облачные хранилища пользуются растущей популярностью, так как поддерживают актуальные требования к вычислениям и позволяют задействовать ресурсы по мере надобности.

3. Анализ
Вложения в большие данные окупятся сполна, когда Вы приступите к анализу данных и начнете предпринимать действия, исходя из полученных сведений. Обеспечьте новый уровень прозрачности благодаря визуальному анализу разнообразных наборов данных. Используйте глубокий анализ данных, чтобы совершать новые открытия. Делитесь своими открытиями с другими. Создавайте модели данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Примените свои данные на деле.

Лучшие практики при работе с большими данными

Чтобы помочь Вам в освоении новой технологии, мы подготовили список лучших практик, которых рекомендуем придерживаться. Ниже приведены наши рекомендации по созданию надежного фундамента для работы с большими данными.

Анализ больших данных сам по себе ценен. Однако Вы сможете извлечь еще большее количество полезных сведений за счет сопоставления и интеграции больших данных низкой плотности с уже используемыми структурированными данными.

Неважно, какие данные Вы собираете — данные о заказчиках, продукции, оборудовании или окружающей среде — цель состоит в том, чтобы добавить больше релевантных единиц информации в эталонные и аналитические сводки и обеспечить более точные выводы. Например, важно различать отношение всех заказчиков от отношения наиболее ценных заказчиков. Именно поэтому многие организации рассматривают большие данные как неотъемлемую часть существующего набора средств бизнес-анализа, платформ хранения данных и информационной архитектуры.

Не забывайте, что процессы и модели больших данных могут выполняться и разрабатываться как человеком, так и машинами. Аналитические возможности больших данных включают статистику, пространственный анализ, семантику, интерактивное изучение и визуализацию. Использование аналитических моделей позволяет соотносить различные типы и источники данных, чтобы устанавливать связи и извлекать полезные сведения.

Обнаружение полезных сведений в данных не всегда обходится без сложностей. Иногда мы даже не знаем, что именно ищем. Это нормально. Руководство и специалисты по ИТ должны с пониманием относиться к отсутствию четкой цели или требований.

В то же время специалисты по анализу и изучению данных должны тесно сотрудничать с коммерческими подразделениями, чтобы ясно представлять, в каких областях имеются пробелы и каковы требования бизнеса. Чтобы обеспечить интерактивное исследование данных и возможность экспериментов со статистическими алгоритмами, необходимы высокопроизводительные рабочие среды. Убедитесь, что в тестовых средах есть доступ ко всем необходимым ресурсам и что они надлежащим образом контролируются.

Подробнее о больших данных в Oracle

Попробуйте бесплатный семинар по большим данным
Инфографика: как создавать эффективные озера данных

Сравнение SQL- и NoSQL-баз данных

SQL и NoSQL — две популярные модели баз данных, которые используют для решения различных задач. Чтобы понять, какая из них подойдёт в вашем случае, необходимо разобраться в их различиях, преимуществах и недостатках.

В этой статье я рассмотрю основные характеристики SQL- и NoSQL-баз данных и сравню их, чтобы помочь выбрать лучший вариант для вашего проекта.

▍ Начнём с определений SQL- и NoSQL-баз данных

SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов, используемый для управления и манипулирования реляционными базами данных. SQL-базы данных применяются там, где необходимо хранить и управлять данными структурированной природы, например, информацией о продуктах, покупателях и оформленных заказах в магазине.

NoSQL (Not Only SQL) — это широкий термин, который относится к нереляционным моделям баз данных, которые используют различные структуры для хранения данных: документы, ключ-значение, столбцовые и графовые БД. NoSQL-базы данных применяются, когда необходимо хранить данные неструктурированной природы, например, большие объёмы текстовых данных, изображения и видео.

Я люблю метафоры, и поэтому для каждого рассматриваемого типа баз данных приведу примеры:

SQL-базы данных можно сравнить с большим хранилищем файлов, которые находятся в ящиках с метками и связями между ними. Каждый ящик содержит отдельный файл с определённой информацией. Чтобы получить доступ к нужному файлу, необходимо знать метку ящика, в котором он хранится, и связь с другими ящиками, чтобы составить полную картину информации. Это подобно работе с таблицами и связями в SQL-базах данных, где каждая таблица представляет из себя отдельный ящик с заданной информацией, которая может быть легко найдена и объединена с помощью специальных запросов.

NoSQL-базы данных можно сравнить с большим и сложным пазлом, в котором каждая часть представляет отдельный фрагмент информации. Информация может быть представлена не только в виде текста, но и в виде изображений, звуковых файлов, видеоматериалов и т. д. Каждый фрагмент может быть различного размера и формы, и для того, чтобы получить полную картину, необходимо собрать и объединить все фрагменты. Это подобно работе с NoSQL-базами данных, где каждый элемент может быть различного типа и формата, и для того, чтобы получить всю необходимую информацию, следует использовать различные методы и инструменты запросов. Как и в пазле, каждый элемент данных имеет своё место и собирается в единую картину по мере необходимости.

▍ Типы и структуры данных

В SQL и NoSQL два различных подхода к хранению и организации информации в базах данных. Каждый подход имеет свой уникальный набор типов данных и структур, которые используются для хранения и обработки данных.

SQL-базы данных используют реляционную модель данных, где информация хранится в таблицах, связанных между собой. В таблице имеется набор столбцов, каждый из которых соответствует определённому типу данных. Например, целочисленные данные, строки, даты, время, нулевые значения, булевы значения и т. д. Это означает, что набор данных может быть разбит на отдельные поля для каждого вида информации. В SQL-базах данных используется язык запросов SQL, который позволяет пользователям создавать таблицы, добавлять, изменять и удалять данные, а также запрашивать информацию из базы данных.

NoSQL-базы данных имеют более гибкую модель данных, которая не требует таблиц и связей, как в SQL-базах. Как правило, данные в NoSQL-базах хранятся в документах, коллекциях или графах. Документ — это структурированный контейнер для хранения данных в формате пар ключ-значение, где пары могут иметь разные типы данных. Коллекция — это группа документов, связанных между собой. Граф — это набор вершин и связей между ними. NoSQL-базы данных используют специальные языки запросов, которые позволяют пользователям запрашивать и манипулировать данными, такие как: MongoDB Query Language для MongoDB, Cassandra Query Language для Apache Cassandra и т. д.

▍ Способы хранения данных и производительность

SQL- и NoSQL-базы данных используют разные способы хранения данных и имеют уникальные характеристики производительности, которые необходимо учитывать при выборе модели базы данных для своего проекта.

SQL-базы данных обычно используют реляционную модель, где данные хранятся в таблицах, связанных с друг другом. Данные в таблицах структурированы по строгим правилам и могут быть связаны с помощью внешних ключей. Эта структура данных делает SQL-базы данных хорошо подходящими для хранения и обработки структурированных данных. Однако эта модель не подходит для хранения неструктурированных данных, таких как изображения, звуковые файлы, видеоматериалы и т. д.

NoSQL-базы данных используют нереляционную модель хранения данных, где данные могут храниться в виде «ключ-значение», документов, графов и т. д. В NoSQL-базах данных нет строгих правил для организации данных, что делает их более гибкими для хранения различных типов данных и структур. Однако эта гибкость может повредить производительности при обработке данных в некоторых случаях.

Что касается производительности, то SQL-базы данных обычно имеют высокую производительность при работе с сильно структурированными данными и большими объёмами информации, поскольку они могут использовать оптимизированные индексы и быстрые алгоритмы сортировки/фильтрации данных. Однако при работе с неструктурированными данными, производительность SQL-баз может снижаться.

NoSQL-базы данных обычно могут обрабатывать большой объём неструктурированных данных с высокой производительностью, так как они не имеют строгих правил структурирования. Однако при работе со сложными запросами или при запрашивании связанных данных могут возникать сложности с производительностью.

▍ Способы обработки запросов путём индексирования и соответствующие возможности

Индексирование является важным способом увеличения производительности баз данных при обработке запросов. В SQL- и NoSQL-моделях применяются различные методы индексирования данных, которые обеспечивают быстрый доступ к данным во время выполнения запросов.

В SQL-базах данных используется B-Tree индекс, который является структурой дерева, где каждый узел имеет набор ключей, отсортированных в порядке возрастания или убывания. Этот тип индекса позволяет быстро выполнять запросы SELECT, JOIN, WHERE и ORDER BY, а также обеспечивает быстрый доступ к данным при выполнении операций вставки, обновления и удаления данных. Также в SQL-базах данных применяются индексы на нескольких столбцах, которые позволяют оптимизировать выполнение запросов, использующих несколько столбцов.

В NoSQL-базах данных используются различные типы индексов, в зависимости от конкретной модели. В MongoDB, которая относится к документо-ориентированным базам данных, применяется индексирование на основе ключей, которое позволяет осуществлять быстрый поиск по значениям в полях документов. В базах данных ключ-значение, таких как Redis, необходимо указывать явно, какие ключи должны быть проиндексированы. Этот тип индексирования позволяет быстро получать значения по ключам, но не позволяет выполнять сложные запросы, ограничиваясь только поиском по ключам. В графовых базах данных, таких как Neo4j, используются графовые индексы, которые обеспечивают быстрый доступ к связям между узлами графа.

В целом, SQL-базы данных имеют более развитое индексирование, чем NoSQL-базы, что обеспечивает более высокую производительность при выполнении сложных запросов, но может снижать скорость работы при выполнении простых запросов. В NoSQL-базах данных индексирование зависит от конкретной модели и требует более детального планирования и настройки для обеспечения требуемой производительности.

Надёжность и устойчивость баз данных — один из самых важных аспектов при их разработке и эксплуатации. Базы данных могут столкнуться с различными проблемами, такими как сбои и отказы, поэтому необходимо иметь стабильную и надёжную систему, которая позволит быстро восстановить работу в случае возникновения неполадок.

▍ Надёжность и устойчивость баз данных

SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные механизмы для обеспечения надёжности и устойчивости, но их методы зависят от конкретного решения и его требований к надёжности и безопасности.

В SQL-базах данных используется транзакционная модель, которая позволяет сохранять целостность данных и обеспечивать ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) свойства для отказоустойчивости и надёжности базы данных. Также SQL-базы данных могут использовать процессы резервного копирования и восстановления для обеспечения сохранности данных и минимизации потерь в случае сбоя.

В NoSQL-базах данных , которые редко используют транзакционные модели, обычно применяется распределённая архитектура, чтобы повысить надёжность и отказоустойчивость. Кластеризация и репликация данных помогают минимизировать вероятность потери данных и обеспечить их доступность в случае отказа ноды или узла.

Если сравнивать, то у SQL-баз данных есть ряд преимуществ по сравнению с NoSQL. Например, в SQL можно легко установить ограничения на доступ к данным для разных пользователей, а также применять различные аутентификационные механизмы для обеспечения безопасности данных. При этом SQL-базы данных имеют лучшую поддержку транзакционности, что позволяет автоматически откатывать изменения при обнаружении проблемных транзакций и, таким образом, нивелировать возможные проблемы безопасности.

С другой стороны, у NoSQL-баз данных есть некоторые преимущества в области безопасности. Например, MongoDB и Couchbase используют документо-ориентированную модель, что делает их более непроницаемыми для атак с использованием SQL-инъекций. В NoSQL-базах данных также применяются методы шифрования данных, что обеспечивает более высокий уровень безопасности. Однако в NoSQL-базах данных разработчики должны самостоятельно реализовывать механизмы безопасности, что может привести к возможным проблемам, если разработчик недостаточно опытен или внимателен при разработке.

▍ Гибкость и масштабируемость SQL и NoSQL

SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные уровни гибкости и масштабируемости, которые зависят от конкретного решения и его требований к масштабируемости и гибкости.

Одним из преимуществ NoSQL-баз данных является гибкость и масштабируемость. Благодаря своей децентрализованной архитектуре, они могут легко масштабироваться горизонтально, добавляя новые серверы и распределяя нагрузку между ними. Также в NoSQL-базах данных нет строгих требований к структуре данных, и это позволяет быстро изменять схемы данных и добавлять новые поля без перехода на новую версию схемы. Однако это может привести к трудностям с обработкой запросов, если структура данных не очень хорошо продумана и изменяется слишком часто.

SQL-базы данных , с другой стороны, могут быть более ограничены в гибкости структуры данных и масштабируемости. В них необходимо заранее определить структуру таблиц и типы данных, что может усложнить процесс изменения схемы в будущем. Однако кэширование в SQL-базах данных позволяет улучшить производительность и более точно отслеживать изменения, что может помочь в оптимизации обработки запросов.

Таким образом, NoSQL-базы данных более гибкие и масштабируемые, что особенно важно для крупных проектов с большим объёмом данных, но при этом менее предсказуемые и менее организованные, что может привести к трудностям с управлением. SQL-базы данных имеют большую структурированность и лучшее соответствие этикету ACID, но при этом они более ограничены в гибкости структуры данных и масштабируемости, что может быть проблемой для крупных проектов.

▍ Влияние типа базы данных на реализацию транзакций

Транзакции — это операции, которые выполняются на данных в базе данных и поддерживают свойства ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).

ACID — это аббревиатура, которая означает четыре основных свойства транзакций в СУБД:

Атомарность (Atomicity) — это свойство, которое гарантирует, что транзакция будет выполнена целиком или не выполнена вовсе. Если транзакция не может быть выполнена полностью, то она будет откатана, и база данных вернётся к состоянию, которое было до начала транзакции.
Согласованность (Consistency) — это свойство, которое означает, что транзакция должна привести базу данных из одного согласованного состояния в другое согласованное состояние. В результате выполнения транзакции база данных не может быть нарушена, и данные должны соответствовать всем ограничениям и правилам целостности.
Изолированность (Isolation) — это свойство, которое помогает избежать непредсказуемых результатов при одновременном доступе к данным нескольких транзакций. Свойство изолированности гарантирует, что каждая транзакция выполняется независимо от остальных, даже если они работают с одними и теми же данными.
Долговечность (Durability) — это свойство, которое гарантирует, что после выполнения транзакции данные будут сохранены в базе данных и не будут утеряны или повреждены при возможном отказе системы. Транзакция должна быть выполнена таким образом, чтобы изменения, внесённые в базу данных, были сохранены даже в случае сбоя системы и необходимости её перезапуска.

Обеспечение транзакционности — один из ключевых аспектов БД, которые гарантируют целостность данных и правильную работу приложений, использующих эти данные.

SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные модели поддержки транзакции и свои методы транзакционной обработки.

SQL-базы данных обычно используют ACID-комплект свойств, что означает, что транзакции выполняются совместно и что любые откатывания транзакций произойдут для всех соединений с данными. Это значит, что если транзакция завершится неудачей, все изменения будут отменены и база данных будет возвращена к предыдущему состоянию. В SQL-базах данных транзакции могут быть поддержаны с помощью механизмов специальных языковых конструкций (например, в SQL есть операторы BEGIN TRANSACTION, COMMIT и ROLLBACK).

С другой стороны, NoSQL-базы данных , такие как MongoDB или Cassandra, обычно не используют транзакции, так как они нацелены на большие масштабы данных и скорость обработки, нежели на поддержку обеспечения транзакционности. Вместо этого NoSQL-базы данных используют CAP-теорему, которая помогает выбрать между согласованностью данных, доступностью и устойчивостью к разделению (partition tolerance). Это означает, что они обычно предоставляют потребителю выбор между согласованностью и доступностью, и что наши приложения могут выбрать, что им больше нужно в конкретной ситуации.

Таким образом, SQL- и NoSQL-базы данных имеют различные методы реализации транзакций. SQL-базы данных построены на модели поддержки транзакций и включают ACID-свойства, тогда как в NoSQL-базах данных поддержка транзакций не всегда реализуется. Вместо этого NoSQL-базы данных используют CAP-теорему, чтобы помочь пользователям выбрать между согласованностью и доступностью данных.

▍ Настройка и управление SQL- и NoSQL-базами данных

Для настройки и управления SQL-базами данных наиболее распространёнными инструментами являются SQL Management Studio (для SQL Server), phpMyAdmin (для MySQL), и pgAdmin (для PostgreSQL). Они позволяют администраторам управлять базой данных, создавать и изменять таблицы, индексы, представления, процедуры и триггеры, а также устанавливать права доступа и конфигурировать различные параметры.

Для настройки и управления NoSQL-базами данных наиболее распространёнными инструментами являются MongoDB Compass, Cassandra Query Language Shell (CQLSH), и Neo4j Browser. Эти инструменты позволяют администраторам управлять базой данных, создавать и изменять коллекции (в случае MongoDB) или таблицы (в случае Cassandra и Neo4j), производить запросы и управлять различными параметрами конфигурации.

Основные отличия в настройке и управлении SQL- и NoSQL-базами данных связаны с их различной структурой. SQL-базы данных часто требуют более жёстких схем для данных, что может ограничивать гибкость некоторых операций, например, добавление новых столбцов в таблицу. NoSQL-базы данных, напротив, обычно предоставляют более гибкие схемы, позволяя быстро создавать и изменять коллекции или таблицы, что делает их более масштабируемыми и удобными для некоторых видов приложений.

▍ Отличия

Основные отличия между SQL и NoSQL:

Схема данных: SQL-база данных имеет строгую схему данных, которая определяет типы данных и связи между таблицами. В NoSQL-базах данных нет строгой схемы данных.
Масштабируемость: SQL-базы данных имеют ограничения на масштабируемость, из-за чего они могут быть неэффективны в обработке большого количества данных. NoSQL-базы данных обладают большой масштабируемостью, из-за чего они могут обрабатывать большие объёмы данных.
Гибкость запросов: SQL имеет очень мощный язык запросов, что делает его лучшим выбором для сложных запросов, связанных с большим количеством таблиц. С другой стороны, NoSQL имеет простой язык запросов, который хорошо подходит для запросов, связанных с большим количеством данных.
Скорость обработки: Несмотря на то, что SQL обычно работает медленнее, чем NoSQL, его мощный язык запросов позволяет быстро обрабатывать сложные запросы. С другой стороны, NoSQL работает очень быстро с неструктурированными данными в больших объёмах.

SQL-базы данных имеют жёстко определённый формат хранения данных, что делает их наиболее подходящим выбором для представления сложных связанных данных;
SQL имеет мощный язык запросов, который позволяет обрабатывать сложные запросы;
SQL-базы данных обычно требуют больших затрат на обслуживание и настройку.

NoSQL-базы данных хранят данные в форме документов, что делает их лучшим выбором для хранения неструктурированных данных, таких как данные о социальных сетях и блогах;
NoSQL имеет простой язык запросов, который позволяет быстро обрабатывать запросы на огромные объёмы неструктурированных данных;
NoSQL-базы данных позволяют быстрее масштабировать и расширять базу данных.

▍ Заключение

В целом, SQL- и NoSQL-базы данных имеют уникальные преимущества и недостатки в зависимости от типа данных, которые мы пытаемся хранить и обрабатывать. SQL-базы данных обычно хороши для хранения структурированных данных, в то время как NoSQL лучше подходит для неструктурированных данных. Но в конечном итоге выбор базы данных зависит от конкретных требований проекта.

Типы данных для баз данных Access для настольных компьютеров

При создании таблиц в Access необходимо выбрать тип данных для каждого столбца данных. Тип данных Short Text является популярным, так как он позволяет ввести практически любой символ (букву, символ или цифру). Однако тщательный выбор типов данных может помочь вам воспользоваться дополнительными функциями Access (например, проверкой данных и функциями), а также повысить точность хранимой информации. В таблице ниже приведен обзор типов данных, доступных в классических базах данных Access (ACCDB и MDB).

Полный список свойств полей, доступных для каждого типа данных см. в статье Введение в использование типов данных и свойств полей.

В следующей таблице перечислены типы данных, доступные в классических базах данных в Access 2013 и более поздних версиях.

Краткий текст (ранее назывался «Текст»)

Буквенно-цифровые данные (имена, названия и т. д.)

Длинный текст (ранее назывался «Поле MEMO»)

Большие объемы буквенно-цифровых данных: предложения и абзацы. Дополнительные сведения о типе данных «Длинный текст» см. в статье Длинный текст (ранее — тип данных «Поле MEMO»).

До 1 гигабайта (ГБ), но в элементах управления отображаются только первые 64 000 символов.

1, 2, 4, 8 или 16 байт.

Дополнительные сведения см. в статье Использование типа данных bigint.

Значения даты и времени.

Строка кодировки из 42 байтов

Денежные данные, хранящиеся с точностью до 4 десятичных знаков после запятой.

Уникальное значение, создаваемое Access для каждой новой записи.

4 байта (16 байт для кода репликации).

Логические данные (истина/ложь). Access хранит числовое значение 0 (нуль) для лжи и -1 для истины.

Изображения, графики или другие объекты ActiveX из другого приложения Windows.

Адрес ссылки на документ или файл в Интернете, интрасети, локальной сети или на локальном компьютере.

До 8192 (каждая часть типа данных «Гиперссылка» может содержать до 2048 знаков).

Вы можете вложить такие файлы, как рисунки, документы, электронные таблицы или диаграммы; Каждое поле вложения может содержать неограниченное количество вложений на запись, вплоть до предельного размера файла базы данных. Обратите внимание, что тип данных Вложение недоступен в форматах файлов MDB.

Вы можете создать выражение, использующее данные из одного или более полей. Выражения могут возвращать данные разных типов. Тип данных «Вычисляемый» недоступен в файлах формата MDB.

Зависит от типа данных свойства «Тип результата». Результат с типом данных «Краткий текст» может содержать до 243 знаков. Значения типа «Полный текст», «Число», «Логический» и «Дата/время» должны соответствовать своим типам данных.

Запись «Мастер подстановок» в столбце «Тип данных» в Конструкторе фактически не является типом данных. При выборе этой записи запускается мастер, помогающий определить простое или сложное поле подстановки. Простое поле подстановки использует содержимое другой таблицы или списка значений для проверки правильности содержимого единственного значения в строке. Сложное поле подстановки позволяет хранить несколько значений одного типа данных в каждой строке.

Зависит от типа данных поля подстановки.