Какие бывают основные способы организации баз данных

7 основных типов баз данных

В базах данных (БД) содержится упорядоченная информация, которой удобно пользоваться. Они делятся на разные типы — чтобы выбрать нужный, важно учесть, какие именно данные будут там храниться и по какому принципу будет удобнее всего работать с ними.

В целом нельзя сказать, что какие-то БД лучше других, — просто каждая из них подходит для решения каких-то определённых задач. Есть базы данных с открытым кодом, с возможностью масштабирования и с другими преимуществами. Лучше выбирать такие БД, которые вы сможете использовать именно так, как они задуманы.

Реляционные базы данных

Примеры — MySQL, Oracle DB, PostgreSQL. Это самый популярный тип БД, в которых информация хранится в виде таблиц. В строках находится описание каждого отдельного свойства объекта, а столбцы нужны для извлечения определённых свойств из строки. Таблицы могут быть взаимосвязаны.

Реляционная модель проста, но позволяет выполнить множество разных задач. Ею удобно пользоваться, если нужно связать элементы данных между собой и безопасно и надёжно управлять ими. Такие таблицы можно создать для хранения и обработки телефонных номеров пациентов, логинов и паролей пользователей, для отслеживания товарных запасов. При этом БД обеспечивает целостность данных в различных экземплярах базы в одно и то же время.

В реляционных БД есть поддержка SQL, а также индексация, которая позволяет быстрее находить нужные данные. Особый плюс таких баз — нормализация данных: они делятся на разные таблицы, поэтому исключены повторяющиеся или пустые ячейки. Транзакции реляционных БД соответствуют ACID — набору свойств, который гарантирует их надёжную обработку. Из минусов баз можно отметить относительно низкую скорость доступа к данным, плохую поддержку неструктурированных данных, сложность масштабирования и образование большого количества таблиц, из-за чего бывает трудно понять структуру данных.

Резидентные базы данных

Примеры — Redis, Apache Ignite, Tarantool. Сведения хранятся в оперативной памяти. Данные обрабатываются быстро, поэтому резидентные БД популярны там, где нужно обеспечить максимально короткое время отклика. Они помогают управлять телекоммуникационным оборудованием, проводить торги в онлайн-режиме или Real-Time обслуживание. Базы in-memory поддерживают и быстрое написание, и быстрое чтение. В основном они работают с записями «ключ-значение», но также могут работать со столбцами.

Чтобы при неожиданной перезагрузке не потерять данные, нужно сделать запись с предварительным журналированием на энергонезависимом устройстве. Это можно отнести к минусам базы in-memory — приходится вкладываться в дорогостоящие инфраструктурные решения, чтобы обеспечить бесперебойное питание. Также нужно постоянно копировать информацию на твёрдые носители. Ещё один недостаток БД — дорогое масштабирование.

Поисковые базы данных

Пример — Elastic. Этот тип БД нужен для получения сведений через фильтр. Искать можно по любому введённому значению, в том числе по отдельным словам. Можно пользоваться полнотекстовым поиском. Поисковые базы данных хорошо масштабируются и удобны для хранения журналов, объёмных текстовых значений.

Можно использовать поисковые БД для мониторинга оптимизации цен, обнаружения ошибок в приложении по бронированию билетов и решения множества других задач. В базе могут хранится миллиарды документов. Поиск осуществляется быстро. Минусы системы — плохая аналитическая поддержка и ограниченная возможность применения БД (можно использовать только для пакетных вставок).

Базы данных с широкими столбцами

Примеры — Cassandra, Google BigTable, HBase. БД с широкими столбцами могут запрашивать большие объёмы данных быстрее, чем обычные реляционные. Сведения хранятся в виде записей «‎ключ-значение»‎ на жёстком диске или твёрдотельном накопителе. Базы данных с широкими столбцами позволяют выполнять быструю запись построчно и быстрое чтение по ключу.

БД хорошо масштабируются и подходят для организации магазинных каталогов, механизмов обнаружения мошенничества. Их удобно использовать для управления огромными объёмами информации на множестве общих серверов в распределённой системе. Недостатками базы данных считается то, что она работает в формате «ключ-значение» и не имеет поддержки аналитики.

Столбчатые базы данных

Примеры — Clickhouse, Vertica. В БД такого типа данные хранятся в столбцах, а не в строках. Получение доступа к содержимому осуществляется без помощи ключей. При использовании столбчатых баз данных используют пакетную вставку, чтобы можно было готовить информацию для быстрого чтения по столбцам. В столбчатых БД есть поддержка аналитики и возможность удобного масштабирования.

Такие базы данных используют там, где нужно запрашивать информацию по определёным столбцам, — в системах розничных продаж и финансовых транзакций. Основный минус у БД только один: она подходит только для пакетных вставок.

Документоориентированные базы данных

Примеры — CouchDB, Couchbase, MongoDB. Если в реляционных БД для извлечения данных нужно объединять таблицы, то в этих базах отлично хранится несвязанная информация в больших объёмах. Они поддерживают JSON. Для любого ключа можно создать сложное значение и сразу включить всю структуру данных в одну запись. Выборка по запросу может содержать части множества документов без их полной загрузки в оперативную память.

В документоориентированных базах нет привязки к схеме. Они подходят для OLTP и поддерживают сложные типы. Такие БД предпочитают использовать в системах управления содержимым, для поиска документов, в издательском деле. Три недостатка базы данных — отсутствие хорошей аналитической поддержки и поддержки транзакций, а также сложности с масштабированием.

Графовые базы данных

Примеры — OrientDB, Neo4j. Данные хранятся в виде графов, то есть моделей с узлами и связями. Они достаточно гибкие, с логичной структурой. Узлы служат для хранения сущностей данных, а рёбра — для хранения взаимосвязей между сущностями, которыми можно управлять.

Графовые БД применяют для решения задач в биоинформатике, а также для моделирования социальных сетей, чтобы хранить взаимосвязанную информацию о людях. Базы данных такого типа плохо поддаются масштабированию, а второй их недостаток — необходимость использовать особый язык запросов SPARQL, который отличается от SQL.

Определяем базу данных под свои задачи

Как мы уже говорили, всё зависит от задач, которые вы будете выполнять. Нужно определить, какими особенностями должна обладать ваша БД.

Отталкиваться нужно от следующих факторов:

• наличие аналитического доступа к БД;
• количество таблиц или записей, которые вы планируете хранить;
• необходимость использования столбцов;
• наличие возможности получить доступ к таблицам, которые отфильтрованы по столбцам или по строкам;
• необходимость писать или читать в режиме онлайн.

Какие бывают основные способы организации базы данных? ответ введите заглавными буквами без пробелов в алфавитном порядке А) иерархическая
Б) простая
В) реляционная
Г) сетевая
Д) параметрическая​

Выбери, какие основные угрозы существуют в Интернете Общение с незнакомыми людьми в чатах или по электронной почте Поиск развлечений (например, игр) в … Интернете Угроза заражения вредоносным программным обеспечением (ПО) Установка нелицензионного программного обеспечения​

які об‘єкти табличного процесора Excel ви знаєте? які їх властивості

Введи оценку (0 — остановить ввод): >>> 5 Введи балл (0 — остановить ввод): >>> 4 Введи балл (0 — остановить ввод): >>> 2 В … веди балл (0 — остановить ввод): >>> 3 Введи балл (0 — остановить ввод): >>> 0 Список оценок: [5, 4, 2, 3] Успеваемость: 75.0

Виды баз данных

В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.

В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.

Что такое база данных

База данных — это набор сведений об объектах, структурированный определенным образом. Обычно базы данных управляются специальным ПО, или системами управления базами данных (СУБД).

В зависимости от вида логическая структура базы данных может иметь различное описание. Это различие влияет на то, какая именно БД используется в разработке конкретного продукта или технологии.

Простейшие типы баз данных

К таким базам данных относятся БД, где хранятся данные с простой структурой: например, список разрешенных IP-адресов для доступа к сети, настройки окружения проекта, список подписчиков на рассылку компании и прочее. Они все еще широко распространены.

Текстовые файлы

Информация об объектах собирается в простых по структуре файлах различных форматов – txt, csv и др. Для разделения полей применяются пробелы, табуляция, запятые, точка с запятой и двоеточие.

Примеры: etc/passwd и etc/fstab в Unix-подобных системах, csv-файлы, ini-файлы и др.

Особенности:

1. Просто использовать. Для работы с файлами достаточно примитивного текстового редактора.
2. Удобно работать с конфигурационными данными приложений (учетные данные, настройки подключения к удаленным серверам и устройствам, порты и пр.).

Ограничения:

1. Сложно установить связи между компонентами данных.
2. Не для всех типов информации.

Иерархические базы данных

В отличие от текстовых файлов здесь между хранимыми объектами устанавливаются связи. Объекты делятся на родителей (основные классы или категории объектов) и потомков (экземпляры этих классов или категорий). При этом у каждого потомка может быть не более одного родителя.

Графическим представлением такой базы данных является древовидная структура.

Примеры: Организация файловых систем; DNS и LDAP-соединения.

Особенности:

• Отношения между объектами реализованы в виде физических указателей. Например, в файловой системе путь к папке или файлу строится из имен корневых и вложенных каталогов;
• Моделирование отношений вложенности и подчиненности.

Ограничения: Технология иерархической организации не предполагает связи «многие-ко-многим», а значит, система хранения данных довольно ограничена.

Сетевые базы данных

Эта технология развивает иерархический подход за счет моделирования сложных отношений между объектами. Здесь потомки могут иметь более одного родителя, однако ограничения иерархического подхода сохраняются.

Пример: IDMS — специализированная СУБД для мейнфреймов.

Реляционные базы данных

Данный тип БД является старейшим: теоретические основы подхода заложены британским ученым Эдгаром Коддом в 1970 году. Здесь данные формируются в таблицы из строк и столбцов. В строках приводятся сведения об объектах (значения свойств), а в столбцах — сами свойства объектов (поля).

Нормализация

Сложные взаимоотношения объектов в реляционных БД моделируются с помощью внешних ключей – ссылок на другие таблицы. Это позволяет подходить к вопросу проектирования базы данных с позиций нормализации – минимизации избыточности при описании свойств объектов.

Например, если речь идет о меню ресторана, то у каждого блюда есть вес, цена, наименование, калорийность и категория, к которой оно относится — горячие закуски, холодные закуски, первые блюда, десерты, салаты и так далее. Связь между блюдами и категорией выполняется посредством ссылочного поля индекса категории в таблице блюд.

Такой подход позволяет:

1. Минимизировать объем базы данных: не нужно каждому блюду прописывать название категории.
2. Повысить целостность системы: в указанном примере все блюда привязаны к категориям меню. Добавление блюда без категории невозможно, равно как и указание в качестве ссылки индекса несуществующей категории.
3. Упростить масштабирование: новые блюда могут быть добавлены в существующие категории. Также не исключается добавление новых категорий, привязка новых блюд к ним и перераспределение блюд по категориям.
4. Повысить отказоустойчивость: за счет оптимальной организации схемы таблиц запросы на выборку и агрегацию будут работать с меньшим объемом данных, а значит, быстрее, чем без нормализации. При увеличении числа записей в таблицах со временем это позволит поддерживать положительный пользовательский опыт.

Наглядный пример моделирования сложных взаимоотношений в реляционных БД приведен на рисунке выше. Здесь мы видим модель базы данных учебного заведения, где есть следующие объекты: ученик, курс, преподаватель, отдел, направление обучения.

Связь преподавателя с отделом организована через секцию и курс (внешние ключи id курса и id преподавателя в таблице Секция, а также Отдел в таблице Курс). Связь ученика с направлением обучения реализована через таблицу Направление обучения студента (внешние ключи id студента и id направления обучения).

Таким образом, чтобы посчитать, например, количество студентов на курсе и детализировать статистику по преподавателям, необходимо написать запрос с присоединением учеников к направлению, курсу и преподавателям, сделав соответствующую группировку по преподавателям.

Язык запросов SQL

Запросы в реляционных базах данных формируют с помощью структурированного языка SQL. Его предложения позволяют:

• делать выборки,
• проводить агрегации и группировки,
• изменять и удалять данные,
• модифицировать структуру БД (создавать таблицы, поля),
• управлять доступом пользователей к тем или иным операциям и пр.

Денормализация

Помимо нормализации, в реляционных БД существует и обратный процесс — денормализация. Он направлен на перенос наиболее часто используемых полей из внешних таблиц во внутренние. Рассмотрим это на примере мессенджера.

Пользователь (user) оставляет сообщения (messages) в чатах (chat). Структура данных такова, что сообщения связаны с пользователем и чатом через внешние ключи (user_from и user_to, а также chat_id в таблице сообщений; user_id и chat_id в таблице user_chat_link). Поскольку схема нормализована, то различные запросы на выборку, подсчет и агрегацию статистики по чатам, пользователям и сообщениям необходимо выполнять с помощью присоединения внешних таблиц.

На относительно небольших объемах данных эти запросы будут отрабатывать быстро, а с увеличением размера базы – замедляться. Причина кроется в механизме присоединения. Он основан на построчном сравнении двух и более таблиц по условию соединения — например, равенство chat_id в messages и id в chat. А это дает нагрузку на сервер базы данных, которая с ростом ее размера только увеличивается. Для оптимизации такого рода запросов и существует механизм денормализации.

В таблицу связи пользователя и чата user_chat_link добавлены дублирующие поля имени чата (chat_name) и аватара (chat_logo). Также туда выводятся последнее сообщение (last_msg) и количество непрочитанных сообщений (unread_msg_count).

Теперь для получения указанных выше полей и проведения аналитики по ним можно использовать таблицу user_chat_link без необходимости соединения с таблицей сообщений. Тем не менее, такой подход имеет ограничения.

За счет дополнительных полей оптимизируются запросы на чтение и агрегацию данных, однако ценой этого является вынужденная избыточность и усложнение бизнес-логики приложения. В частности, усложняется написание запросов изменения данных (update и delete), а также модификации структуры базы (create).

Использование денормализации должно быть тщательно осмыслено. Нужно быть уверенным в том, что нормализованная структура, оптимизированные запросы и правильно настроенные индексы более не способны удовлетворять критерию быстродействия.

Преимущества реляционного подхода:

• определение сложных отношений между объектами,
• нормализация и денормализация данных,
• структурированный язык запросов,
• богатая история развития и широкое распространение (основной инструмент при разработке различных приложений и сервисов).

Недостатки подхода: жесткая структура сведений об объектах.

Примеры: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite и др.

NoSQL и нереляционные базы данных

Все преимущества и недостатки реляционных БД основаны на жесткой структуризации и типизации сведений об объектах. С одной стороны, можно оптимизировать хранение и индексирование данных за счет нормализации или же денормализации. С другой — сложно организовать хранение и обработку плохо структурированных (например, объекты кэша) или вовсе не структурированных данных (например, данные из нескольких источников).

Для борьбы с этими ограничениями было разработано семейство нереляционных БД. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных «Ключ-значение»

Это простейшая разновидность нереляционных БД. Данные хранятся в виде словаря, где указателем выступает ключ.

Особенности:

1. Хранение и обработка разных по типу и содержанию данных: в одном хранилище под разными ключами могут находиться файлы, строки, текст, числа, JSON-объекты и другие типы данных.
2. Высокая скорость доступа к данным за счет адресного хранения.
3. Легкое масштабирование. Можно создать правила шардирования по определенным ключам – например, сессии пользователей разных сайтов хранятся в различных сегментах БД.

Ограничения: Поскольку подход не предполагает жесткой типизации и структуризации данных, то контроль их валидности, а также нейминг ключей отдаются на откуп разработчику.

Примеры: Amazon, DynamoDB, Redis, Riak, LevelDB, различные хранилища кэша – например, Memcached и пр.

Документоориентированные БД

В отличие от баз типа «Ключ-значение» данные здесь хранятся в структурированных форматах – XML, JSON, BSON. Тем не менее, сохраняется адресный доступ к данным по ключу. При этом содержимое документа может иметь различный набор свойств.

Например, каталог профилей пользователей: один в качестве предпочтений указал любимое блюдо, а другой – видеоигру. Поскольку эти сведения нельзя хранить в одном поле ввиду логической и структурной разобщенности, они записываются в отдельные свойства отдельных документов. При необходимости можно добавить в документы новые свойства, не нарушив при этом общей целостности данных.

Особенности:

• хорошо подходят для быстрой разработки систем и сервисов, работающих с по-разному структурированными данными,
• легко масштабируются и меняют структуру при необходимости.

Примеры: MongoDB, RethinkDB, CouchDB, DocumentDB.

Графовые базы данных

Это семейство баз предназначено для моделирования сложных отношений с помощью теории графов, где связями выступают ребра графа, а сами объекты – это узлы или вершины.

Такой подход может пригодиться при анализе профилей пользователей социальных сетей. Один пользователь подписан на обновления второго, другой пользователь подписан на определенное сообщество и так далее. Также технология может использоваться при анализе экономической активности контрагентов для выявления различных схем мошенничества. Например, можно отследить использование определенных счетов, карт или реквизитов контрагентов в различных операциях.

Особенности: высокая производительность, поскольку обход ребер и вершин значительно быстрее анализа множества внешних и внутренних таблиц и их соединения по условию отбора в реляционных БД.

Примеры: Neo4J, JanusGraph, Dgraph, OrientDB.

Колоночные базы данных

Как можно понять из названия, записи в таких базах хранятся не по строкам, а по столбцам (колонкам). Вместо таблиц здесь используются колоночные семейства. Они содержат ключи, указывающие на формат строки записи информации об объекте. Каждая строка имеет свой набор свойств, что позволяет хранить в рамках одного семейства разно структурированные данные.

Технология активно используется при построении аналитических систем и сервисов, работающих с большими объемами данных.

На рисунке приведен пример колоночного хранения информации о фруктах. Известно три типа фруктов: яблоки, виноград, бананы. Все они объединены в семейство фруктов.

У каждого фрукта индивидуальный набор свойств. Для яблок это цвет, цена и наличие. У винограда это цвет, цена, число ягод в связке и происхождение (импортный или нет). У бананов же это цвет, цена, число в связке и зрелость.

Чтобы получить детальную сводку по одному типу фруктов, достаточно в запросе указать его идентификатор. При этом можно построить аналитический запрос по общим для всего семейства признакам – например, посчитать число фруктов с группировкой по цвету, вычислить среднюю цену на все фрукты в магазине и т.д.

Особенности:

1. С группировкой свойств по колонкам при запросе индексируется меньший объем данных, что обеспечивает высокую скорость его выполнения.
2. Широкие возможности масштабирования и модификации структуры — так, при добавлении новых колонок не придется их жестко формализовывать, как в случае с реляционными базами.

Примеры: Cassandra, HBase, ClickHouse.

Базы данных временных рядов

Данный тип БД можно использовать при необходимости отслеживания исторической динамики по ряду показателей. Здесь данные группируются по временным меткам. Базы временных рядом чаще ориентированы на запись, чем на построение сложных аналитических запросов.

На рисунке выше приведен пример использования такой БД для отслеживания состояния ПК во времени по ряду показателей – температуре процессора, загрузке системы и потреблению оперативной памяти.

Особенности: Можно обрабатывать постоянный поток входных данных.

Ограничения: Производительность зависит от объема поступающей информации, количества отслеживаемых метрик, а также временного лага между записью новых данных и запросами на чтение

Примеры БД: OpenTSDB, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB

Комбинированные базы

Эта разновидность баз совмещает в себе SQL- и NoSQL-подходы к организации хранения и обработки данных. Этот класс баз включает в себя NewSQL и многомодельные решения. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных NewSQL

Данный тип решений для хранения информации стремится обеспечить компромисс между масштабируемостью и согласованностью при сохранении реляционного подхода.

Термин предложил в 2011 году аналитик компании 451 Group Мэтью Аслет. Он отмечал высокую потребность в таких системах для сфер, работающих с критическими данными, — здравоохранение, FinTech и пр. Характерными признаками этих решений являются: использование алгоритмов обеспечения консенсуса (алгоритм Paxos, Raft и др.), шардирование и заточка под горизонтальное масштабирование.

Особенности:

• широкие возможности масштабирования,
• высокая производительность и доступность данных.

Ограничения: Высокие требования к аппаратным ресурсам разработчиков. Но если разрабатываемый продукт является высоконагруженной системой, то применение такой БД имеет смысл.

Примеры баз такого типа: MemSQL, VoltDB, Spanner и др.

Многомодельные базы

Такие БД сочетают в себе несколько подходов к организации данных одновременно. Это обеспечивает функциональное разнообразие при разработке систем с их использованием.

Особенности:

• возможность в одном запросе работать с данными, хранящимися в разных типах баз, не нарушая при этом согласованности;
• обширные возможности масштабирования за счет легкой интеграции новых моделей баз данных в существующую инфраструктуру проекта.

Пример решения данного типа: ArangoDB.

Базы данных в Selectel

В Selectel вы можете запустить готовые облачные базы данных — поддерживаем такие СУБД, как PostgreSQL (в том числе для 1С:Предприятие), MySQL, Redis, TimescaleDB.

Облачные базы данных позволяют исключить работу с инфраструктурой: поднять нужное количество нод можно за несколько минут в панели управления компании. Решение отказоустойчивое и легко масштабируется. На экстренный случай создаются резервные копии для отката состояния базы на срок до семи дней.

Большинство рутинных операций по системному администрированию (настройка, конфигурация, обслуживание и обеспечение безопасности) выполняются специалистами Selectel.

Запустите свою базу данных в облаке

Быстрое развертывание самых популярных реляционных и NoSQl-баз данных.

Заключение

В данной статье мы рассмотрели 11 видов баз данных. Каждый имеет свои особенности и ограничения. Решение о выборе того или иного вида необходимо принимать с учетом:

• сложности хранимых данных и взаимосвязей между ними,
• производительности операций чтения/записи и модификации структуры БД на планируемом объеме данных,
• опыта команды разработки,
• стадии жизненного цикла разрабатываемого продукта (производите ли вы доработку действующего решения либо создаете что-то принципиально новое, каковы ваши текущие и перспективные ресурсные возможности).

Автор: Роман Андреев.

Задание 4 Параграф 1.5 ГДЗ Босова 9 класс (Информатика)

*Цитирирование задания со ссылкой на учебник производится исключительно в учебных целях для лучшего понимания разбора решения задания.

*размещая тексты в комментариях ниже, вы автоматически соглашаетесь с пользовательским соглашением

Похожие решебники

Популярные решебники 9 класс Все решебники

Колягин, Ткачёва, Фёдорова
Лукашик 7-9 класс
Лукашик, Иванова
Котова, Лискова
Кузнецова, Титова, Гара
Рыбченкова
Рыбченкова, Александрова, Загоровская
Мерзляк, Полонская, Якир

§1.4. Табличные инфор.
§1.5. База данных как.
§1.6. Система управле.

©Reshak.ru — сборник решебников для учеников старших и средних классов. Здесь можно найти решебники, ГДЗ, переводы текстов по школьной программе. Практически весь материал, собранный на сайте — авторский с подробными пояснениями профильными специалистами. Вы сможете скачать гдз, решебники, улучшить школьные оценки, повысить знания, получить намного больше свободного времени.

Главная задача сайта: помогать школьникам и родителям в решении домашнего задания. Кроме того, весь материал совершенствуется, добавляются новые сборники решений.