Реляционные базы данных имеют: Что такое реляционная база данных? – Amazon Web Services (AWS)

Содержание

Что такое реляционная база данных

Реляционные базы данных представляют собой базы данных, которые используются для хранения и предоставления доступа к взаимосвязанным элементам информации. Реляционные базы данных основаны на реляционной модели — интуитивно понятном, наглядном табличном способе представления данных. Каждая строка, содержащая в таблице такой базы данных, представляет собой запись с уникальным идентификатором, который называют ключом. Столбцы таблицы имеют атрибуты данных, а каждая запись обычно содержит значение для каждого атрибута, что дает возможность легко устанавливать взаимосвязь между элементами данных.

Структура реляционных баз данных

Реляционная модель подразумевает логическую структуру данных: таблицы, представления и индексы. Логическая структура отличается от физической структуры хранения. Такое разделение дает возможность администраторам управлять физической системой хранения, не меняя данных, содержащихся в логической структуре. Например, изменение имени файла базы данных не повлияет на хранящиеся в нем таблицы.

Разделение между физическим и логическим уровнем распространяется в том числе на операции, которые представляют собой четко определенные действия с данными и структурами базы данных. Логические операции дают возможность приложениям определять требования к необходимому содержанию, в то время как физические операции определяют способ доступа к данным и выполнения задачи.

Чтобы обеспечить точность и доступность данных, в реляционных базах должны соблюдаться определенные правила целостности. Например, в правилах целостности можно запретить использование дубликатов строк в таблицах, чтобы устранить вероятность попадания неправильной информации в базу данных.

Реляционная модель

В первых базах данных данные каждого приложения хранились в отдельной уникальной структуре. Если разработчик хотел создать приложение для использования таких данных, он должен был хорошо знать конкретную структуру, чтобы найти необходимые данные. Такой метод организации был неэффективен, сложен в обслуживании и затруднял оптимизацию эффективности приложений. Реляционная модель была разработана, чтобы устранить потребность в использовании разнообразных структур данных.

Она обеспечила стандартный способ представления данных и отправки запросов, которые могли быть использованы в любых приложениях. Разработчики уяснили, что таблицы являются ключевым преимуществом реляционных баз данных, так как обеспечивают интуитивно понятный, эффективный и гибкий способ хранения структурированной информации и получения к ней доступа.

Со временем, когда разработчики стали использовать язык структурированных запросов (SQL) для записи данных в базу и отправки запросов, стало очевидным и другое преимущество реляционной модели. Вот уже на протяжении многих лет SQL широко используется в качестве языка запросов в базах данных. Он основан на алгоритмах реляционной алгебры и четкой математической структуре, что обеспечивает простоту и эффективность при оптимизации любых запросов к базе данных. Для сравнения: при использовании других подходов приходится создавать отдельные, уникальные запросы.

Преимущества реляционных баз данных

Компании всех типов и размеров используют простую, но функциональную реляционную модель для обслуживания разнообразных информационных потребностей. Реляционные базы данных применяются для отслеживания товарных запасов, обработки торговых транзакций через Интернет, управления большими объемами критически важных данных заказчиков и т. д. Реляционные базы данных можно рекомендовать для обслуживания любых информационных потребностей, где элементы данных связаны между собой и необходимо обеспечивать безопасное и надежное управление ими на основе правил целостности.

Реляционные базы данных появились в 1970-х годах. На сегодняшний день преимущества реляционного подхода сделали его самой распространенной моделью для баз данных в мире.

Целостность данных

Реляционная модель наиболее эффективно поддерживает целостность данных во всех приложениях и копиях (экземплярах) базы данных. Например, когда заказчик кладет деньги на счет с помощью банкомата, а затем проверяет баланс на мобильном телефоне, он ожидает, что поступившие средства сразу же отобразятся на счете. Реляционные базы данных отлично подходят для обеспечения целостности данных в различных экземплярах базы в одно и то же время.

Другие типы баз данных не могут одновременно поддерживать целостность больших объемов данных. Некоторые современные типы баз данных, такие как NoSQL, обеспечивают только так называемую “окончательную целостность.” Это значит, что, когда выполняется масштабирование данных или несколько пользователей одновременно используют одни и те же данные, необходимо некоторое время на “внесение изменений”. В некоторых случаях окончательная целостность вполне приемлема (например, для обновления позиций в товарном каталоге), однако для критически важной операционной деятельности бизнеса (например, транзакций с использованием корзины) реляционные базы представляют собой фундаментальный стандарт.

Фиксация изменений и атомарность

В реляционных базах данных используются очень детальные и строгие бизнес-правила и политики в отношении фиксации изменений в базе данных (то есть сохранения изменений в данных на постоянной основе). Рассмотрим для примера складскую базу данных, в которой отслеживаются три запчасти, всегда использующиеся в комплекте. Когда одну из них извлекают из товарных запасов, две другие также должны извлекаться. Если одна из трех запчастей недоступна, две другие также не могут быть проданы отдельно, то есть, чтобы в базу данных можно было внести изменения, должны быть доступны все три запчасти. Реляционная база данных не разрешит сохранять изменения, если они не касаются всех трех запчастей. Эту особенность реляционных баз данных называют атомарностью или неразрывностью. Неразрывность необходима для сохранения точности данных в базе и обеспечения соответствия с правилами, нормативными положениями и бизнес-политиками.

Хранимые процедуры и реляционные базы данных

Доступ к данным включает в себя множество повторяющихся действий. Например, иногда для получения нужного результата простой запрос для получения информации из таблицы необходимо повторить сотню или тысячу раз. Для таких сценариев доступа к базе данных необходимо что-то вроде программного кода. Разработчикам каждый раз писать стандартный код доступа к данным для нового приложения было бы утомительно. К счастью, реляционные базы данных поддерживают хранимые процедуры, представляющие собой блоки кода, к которым можно получить доступ с помощью обычного вызова со стороны кода приложения. Например, одну и ту же хранимую процедуру можно использовать для последовательной маркировки записей в целях удобства пользователей для различных приложений. Хранимые процедуры также помогают разработчикам убедиться в правильной реализации определенных функций данных в приложении.

Блокировки базы данных и параллельный доступ

Когда несколько пользователей или приложений пытаются одновременно изменить одни и те же данные, это может вести к возникновению конфликта в базе. Блокировки и параллельный доступ снижают вероятность конфликтов и способствуют сохранению целостности данных.

Блокировка не разрешает другим пользователям и приложениям получать доступ к данным во время их обновления. В некоторых базах данных блокировка может применяться к целой таблице, что негативно отражается на эффективности приложения. В других типах баз данных, например реляционных базах Oracle, блокировка выполняется на уровне одной записи, оставляя другие записи в таблице доступными. Такой подход помогает сохранить эффективность приложения.

Инструмент параллельного доступа используется, когда несколько пользователей или приложений пытаются одновременно выполнить запросы к одной базе данных. Он обеспечивает доступ пользователей и приложений к базе данных в соответствии с политиками контроля.

Характеристики, на которые следует обратить внимание при выборе реляционной базы данных

Программное обеспечение, которое используется для сохранения, контроля и извлечения данных в базе, а также выполнения к ней запросов, называют системой управления реляционной базой данных (СУРБД). СУРБД обеспечивает интерфейс между пользователями и приложениями и базой данных, а также административные функции для управления хранением данных, их эффективностью и доступом к ним.

При выборе типа базы данных и продуктов на основе реляционных баз данных необходимо учитывать несколько факторов. Выбор СУРБД зависит от потребностей Вашей компании. Задайте себе следующие вопросы.

  • Каковы наши требования к точности данных? Будем ли мы использовать бизнес-логику для хранения и обеспечения точности данных? Предъявляются ли к нашим данным более строгие требования в отношении точности (например, если Вы работаете с финансовыми данными и отчетностью)?
  • Нужна ли нам масштабируемость? Какими объемами данных требуется управлять и каков прогнозируемый рост этих объемов? Должна ли модель базы данных поддерживать зеркальные копии (как отдельные экземпляры) в целях масштабирования? Если да, сможем ли мы обеспечивать целостность данных в этих экземплярах?
  • Насколько важно наличие параллельного доступа? Потребуется ли пользователям и приложениям одновременный доступ к данным? Поддерживает ли ПО базы данных параллельный доступ без ущерба для безопасности?
  • Каковы наши потребности в эффективности и надежности баз данных? Требуется ли нам высокоэффективная и надежная система? Каковы требования к скорости выполнения запросов? Какие гарантии дает вендор услуг в соответствии с соглашением об обслуживании (SLA) или на случай незапланированного простоя?

Реляционная база данных будущего: автономная база данных

Что такое реляционная база данных и СУБД. Урок 1

Прежде чем говорить о реляционной базе данных и системе управления базами данных (СУБД), надо определиться с тем, что такое база данных вообще.

Понятие базы данных (БД) абстрактно. Конкретными реализациями являются базы данных чего-либо. Например, база данных библиотеки, сайта или база данных магазина, в которой хранятся сведения о сотрудниках, товарах, поставщиках и покупателях.

Удобнее всего такую информацию хранить в таблицах. Например, база данных может состоять из следующих таблиц: «Сотрудники», «Поставщики», «Покупатели». Каждую таблицу будут формировать свои столбцы и строки.

Так таблица «Сотрудники» может включать столбцы «ФИО», «Должность», «Зарплата». Каждая строка этой таблицы будет содержать сведения об одном человеке. Так создаются таблицы в базах данных. Каждая строка называется записью, каждая ячейка строки – полем. Содержание конкретного поля определяется его столбцом.

Следующий вопрос: где хранить таблицы? Очевидно в файлах или даже одном файле. Например, мы можем открыть Excel или другой табличный процессор и заполнить несколько таблиц. Получится база данных. Нужно ли что-то еще?

Представим, что есть большая база данных, скажем, предприятия. Это очень большой файл, его используют множество человек сразу, одни изменяют данные, другие выполняют поиск информации. Табличный процессор не может следить за всеми операциями и правильно их обрабатывать. Кроме того, загружать в память большую БД целиком – не лучшая идея.

Здесь требуется программное обеспечение с другими возможностями. ПО для работы с базами данных называют системами управления базами данных, то есть СУБД.

Таким образом, у нас должен быть файл определенной структуры, содержащий базу данных, а также ПО, обеспечивающее работу с этим файлом.

Стандартным общепринятым языком для описания баз данных и выполнения к ним запросов является язык SQL.

С другой стороны, существует большое количество различных СУБД. Например: SQLite, MySQL, PostgreSQL и другие. Каждая из них имеет некоторые отличия от других, в результате чего накладывает небольшую специфику на используемый SQL, формируя его диалект.

Таким образом, изучая работу с базами данных, вы, с одной стороны, изучаете универсальный SQL, с другой – приобретаете опыт работы с конкретной СУБД. При этом в последствии перейти с одной СУБД на другую относительно легко.

Теперь вернемся к вопросу о том, что такое реляционная базы данных (РБД). Слово «реляция» происходит от «relation», то есть «отношение». Это означает, что в РБД существуют механизмы установления связей между таблицами. Делается это с помощью так называемых первичных и внешних ключей.

Допустим, мы разрабатываем базу данных для сайта. Одна из таблиц будет содержать сведения о страницах сайта. Вторая таблица будет содержать описание разделов сайта. Каждая строка-запись первой таблицы должна в одном из своих полей содержать указание на раздел, к которому принадлежит описываемая этой записью страница.

Таким образом, мы разделяем разные сущности (страницы и разделы) по таблицам, но устанавливаем между ними связь. В последствии используя язык SQL мы сможем, например, создать запрос, который извлечет сведения о конкретном разделе и принадлежащих ему страницах. Хотя такой таблицы исходно нет.

Существуют определенные правила создания реляционных баз данных, их нормализации в основном с целью устранения избыточности. Теория разработки РБД – это целая наука.

Хранение информации в базах данных дает преимущество не только с точки зрения обеспечения к ним быстрого доступа множества процессов. Базы данных, особенно реляционные, позволяют структурировать данные, манипулирования ими и легко наращивать объем.

Можно сказать, что в одной таблице содержатся ассоциированные данные, а в разных таблицах одной БД находятся связанные данные.

Реляционные базы данных — Информатика

Информация в базах данных может быть организована по-разному. Чаще всего используется табличный способ. Базы данных с табличной формой организации называются реляционными БД. Главное достоинство таблиц — в их понятности.
В реляционных БД строка таблицы называется записью, а столбец — полем. Каждое поле таблицы имеет имя. Одна запись содержит информацию об одном объекте той реальной системы, модель которой представлена в таблице. Поля — это различные характеристики (иногда говорят — атрибуты) объекта. Значения полей в одной строчке относятся к одному объекту. Разные поля отличаются именами. Записи различаются значениями ключей.

Главным ключом в базах данных называют поле (или совокупность полей), значение которого не повторяется у разных записей. В БД «Домашняя библиотека» разные книги могут иметь одного автора, могут совпадать названия книг, год издания, полка. Но инвентарный номер у каждой книги свой (поле номер). Он-то и является главным ключом для записей в этой базе данных.

Не всегда удается определить одно поле в качестве ключа. Вот, например, база данных, которая хранится в компьютере управления образования области. В ней содержатся сведения о всех средних школах районных центров в виде такой таблицы. В такой таблице у разных записей не могут совпасть только одновременно два поля город и номер школы. Эти два поля вместе образуют составной ключ: город — номер школы. Составной ключ может состоять и более чем из двух полей.

С каждым полем связано еще одно очень важное свойство — тип поля. Тип определяет множество значений, которые может принимать данное поле в различных записях.

В реляционных базах данных используются четыре основных типа полей:

o    числовой;

o    символьный;

o    дата;

o    логический.

Итак, значения полей — это некоторые величины определенных типов. От типа величины зависят те действия, которые можно с ней производить. Например, с числовыми величинами можно выполнять арифметические операции, а с символьными и логическими — нельзя.

Что Удерживает Реляционные Базы Данных От Горизонтального Масштабирования?

Когда я исследовал горизонтальное масштабирование для реляционных баз данных в интернете, у меня сложилось впечатление, что единственный вариант, который включает в себя масштабирование записи, а также масштабирование чтения, — это сегментирование, которое, по-видимому, является ручным процессом проектирования, который включает в себя сложные конфигурации конкретных приложений и трудно поддерживать, если вам нужно изменить структуру сегментирования.

С другой стороны, NoSQL, по-видимому, изначально поддерживает горизонтальное масштабирование, но у него есть недостаток в том, что он не поддерживает транзакции, ACID и т. д.

Еще одна концепция, которая, по-видимому, была популярна в последнее время, — это базы данных NewSQL. И эти базы данных обещают попасть в сладкое пятно, будучи одновременно совместимыми с ACID и способными горизонтально масштабироваться либо с помощью автоматического сегментирования, либо с помощью какой-то другой инновационной архитектуры.

Мой вопрос заключается в том, что если мы используем SAN с нашей реляционной базой данных, разве добавление большего количества серверов баз данных в кластер и большего количества дисков в SAN не приведет к горизонтальному масштабированию? (Добавление дисков увеличит общий диск IOPS и пропускную способность, а также дисковое пространство.) Что будет узким местом там, чтобы нам нужно было использовать базу данных NewSQL для достижения как ACID, так и горизонтального масштабирования?

relational-database

san

Поделиться

Источник


John L.    

16 февраля 2018 в 11:37

2 ответа


  • реляционные базы данных и многоадресные сообщения

    Я читал, что реляционные базы данных-это ужасный способ делать многоадресные сообщения, такие как twitter. Итак, twitter сохраняет каждый твит только один раз, а затем извлекает его в каждом потоке ? или сохраняет каждый твит в потоке каждого пользователя ? Я хочу знать, почему реляционная база…

  • Поддерживает Ли SQL Azure Реляционные Базы Данных?

    Я продолжаю читать, что SQL Azure не поддерживает реляционные базы данных; однако я просто подключился к своей базе данных SQL Azure и написал сценарий реляционной базы данных. Я даже проверил, чтобы увидеть, что было настоящей помощью: select * from sys.objects Есть мысли?



2

Горизонтальное масштабирование в реляционных базах данных трудно достичь, потому что, когда у вас есть таблицы (или фрагменты одной и той же таблицы) на разных узлах кластера, объединения обычно становятся очень неэффективными. Кроме того, существует проблема репликации и сохранения гарантий ACID при обеспечении того, чтобы все реплики имели свежие данные. Однако существует кластер RDBMS , который масштабируется по горизонтали — MySQL . Из документов :

MySQL Кластер автоматически сегментирует (разбивает) таблицы по узлам,
возможность горизонтального масштабирования баз данных при низких затратах..

Автоматическое сегментирование в кластере MySQL

В отличие от других сегментированных баз данных, пользователи не теряют возможности
выполнять JOIN операций, жертвовать ACID-гарантиями или ссылочной
целостностью (внешними ключами) при выполнении запросов и транзакций
по сегментам.

В моей компании мы уже довольно давно используем кластер MySQL, и он действительно хорошо работает (и масштабируется горизонтально). Существует также Citus (недавно выпущенный), который построен на вершине PostgreSQL, но не пробовал его лично.

Поделиться


Miljen Mikic    

16 февраля 2018 в 12:03



0

Ответ: «Теорема КЭПА »

Вы можете иметь не более 2 из C onsistency, Допустимость доступности или P artition, но обычно это сводится к

(Consistency OR availability) AND Partition Tolerance

Системы баз данных, разработанные с учетом традиционных гарантий ACID, таких как RDBMS, выбирают согласованность вместо доступности, в то время как системы, разработанные в соответствии с философией BASE, распространенной, например, в движении NoSQL, выбирают доступность вместо consistency.[6]

С NoSQL, если узел выпадает, система остается в рабочем состоянии, но вы можете не получить последние данные. Это, конечно, огромный no-no, скажем, в банковских или биллинговых системах. Но в социальном приложении это не имеет никакого значения.

Больше примеров

С этого сайта

Поделиться


gbn    

16 февраля 2018 в 11:48


Похожие вопросы:

исторически сложилось так, что сделало реляционные базы данных популярными?

Я только что начал просматривать знаменитую статью Кодда 1970 года, с которой все началось, на которой был основан Oracle ( реляционная модель данных для больших общих банков данных [pdf] ), и был…

Что лучше для масштабируемости множественной базы данных или NoSql?

Для существующего веб-приложения, построенного на базе базы данных Oracle, какие варианты доступны для горизонтального масштабирования? Мало мыслей есть: Имейте несколько баз данных и несколько…

Почему реляционные базы данных имеют проблемы с масштабируемостью?

Недавно я прочитал несколько статей в интернете, которые указывают на то, что реляционные базы данных имеют проблемы с масштабированием и не годятся для использования, когда дело доходит до больших…

реляционные базы данных и многоадресные сообщения

Я читал, что реляционные базы данных-это ужасный способ делать многоадресные сообщения, такие как twitter. Итак, twitter сохраняет каждый твит только один раз, а затем извлекает его в каждом потоке…

Поддерживает Ли SQL Azure Реляционные Базы Данных?

Я продолжаю читать, что SQL Azure не поддерживает реляционные базы данных; однако я просто подключился к своей базе данных SQL Azure и написал сценарий реляционной базы данных. Я даже проверил,…

Какие фреймворки NodeJS поддерживают реляционные базы данных?

Я начинаю серверную разработку с NodeJS, я нашел много многообещающих фреймворков, но не могу сказать, какие из них поддерживают реляционные базы данных (а именно Postgres). Есть идеи? На стороне…

Почему реляционные базы данных не подходят для неструктурированных данных?

Я исследовал базы данных NoSQL, и общая тема, которая возникает, заключается в том, что реляционные базы данных непригодны для хранения неструктурированных данных. Например: К сожалению, жестко…

Существуют Ли Двунаправленные Реляционные Базы Данных?

Я хотел бы создать базу данных одежды, где элементы из таблиц, таких как ‘tops’ или ‘bottoms’ (брюки, юбки), могут быть сопоставлены друг с другом и с элементами из других таблиц, такими как шляпы…

Почему говорят, что реляционные базы данных не очень хороши в масштабируемости и что дает базам данных NOSQL преимущество здесь?

Многие статьи утверждают, что реляционные базы данных нельзя масштабировать и NOSQL лучше справляется с этим, но не объясняют почему. Масштабируемость часто проецируется как преимущество NOSQL. В…

Лучшая практика или дизайн для масштабирования / горизонтального масштабирования базы данных для микросервисов

Основным преимуществом микросервисов является то, что одна служба “Type” может быть масштабирована с помощью нескольких экземпляров контейнера и балансировки нагрузки для улучшения через put. Но…

Мифы об архиваторах — Wonderware Russia

Миф № 2: Реляционные базы данных достаточно быстрые.

Улучшение соотношения цена/качество для аппаратного обеспечения благоприятно сказалось на работе реляционных баз данных. Однако, в реляционных базах данных должна обеспечиваться ссылочная целостность при “транзакциях”, которые могут синхронно обновлять несколько связанных табличных значений, и это значительно увеличивает нагрузку. Например, на  ысокопроизводительных аппаратных средствах (с использованием процессоров 64 Itanium) SQL-сервер 2008 установил мировой рекорд, выполняя 1126 транзакций в секунду. Даже с учетом того факта, что это не те транзакции, которые использует архиватор, сохранение 5000 значений в секунду явилось бы обременительной задачей, если бы запись каждого значения была транзакцией, даже на таких высокопроизводительных аппаратных средствах. Это означает, что клиентские приложения (отвечающие за сбор данных) должны буферизировать данные и передавать множество значений в базу единой транзакцией. Базы данных без полной поддержки транзакций, такие, как входящая в MySQL система хранения данных MyISAM, могут поддерживать большую пропускную способность, но также требуют буферизации на стороне клиентских приложений. Понятно, что хранение данных осуществляется, прежде всего, для их последующего извлечения, и поэтому производительность извлечения данных также очень важна. В решениях общего назначения, таких, как реляционные базы данных, можно организовать либо эффективное хранение (более высокая пропускная способность), либо эффективное извлечение (быстрый поиск), но не оба механизма сразу. Эффективное извлечение данных временных рядов из базы данных общего назначения требует использования “кластеризованного индекса”, недоступного, например, в системе хранения MyISAM с более высокой пропускной пособностью. Напротив, специализированные системы хранения, разработанные специально для данных временных рядов, обладают возможностью и эффективного сбора, и эффективного извлечения, что невозможно для обобщенных данных.

Реляционные базы данных | Computerworld Россия

Определение

Реляционные базы данных позволяют хранить информацию в нескольких «плоских» (двухмерных) таблицах, связанных между собой посредством совместно используемых полей данных, называемых ключами. Реляционные базы данных предоставляют более простой доступ к оперативно составляемым отчетам (обычно через SQL) и обеспечивают повышенную надежность и целостность данных благодаря отсутствию избыточной информации

Всем известно, что представляет собой простая база данных: телефонные справочники, каталоги товаров и словари — все это базы данных. Они могут быть структурированными или организованными каким-то иным образом: как плоские файлы, как иерархические или сетевые структуры или как реляционные таблицы. Чаще всего в организациях для хранения информации используются именно реляционные базы данных.

База данных — это набор таблиц, состоящих из столбцов и строк, аналогично электронной таблице. Каждая строка содержит одну запись; каждый столбец содержит все экземпляры конкретного фрагмента данных всех строк. Например, обычный телефонный справочник состоит из столбцов, содержащих телефонные номера, имена абонентов и адреса абонентов. Каждая строка содержит номер, имя и адрес. Эта простая форма называется плоским файлом в силу его двухмерной природы, а также того, что все данные хранятся в одном файле.

В идеале каждая база данных имеет по крайней мере один столбец с уникальным идентификатором, или ключом. Рассмотрим телефонную книгу. В ней может быть несколько записей с абонентом Джон Смит, но ни один из телефонных номеров не повторяется. Телефонный номер и служит ключом.

На самом деле все не так просто. Два или несколько человек, использующих один и тот же телефонный номер, могут быть перечислены в телефонном справочнике по отдельности, в силу чего телефонный номер появляется в двух или более местах, поэтому существует несколько строк с ключами, которые не являются уникальными.

Данные создают проблемы

В самых простых базах данных каждая запись занимает одну строку, иными словами, телефонной компании необходимо заводить отдельный столбец для каждого фрагмента бухгалтерской информации. То есть одну — для второго абонента «спаренного» телефона, еще одну — для третьего и т. д., в зависимости от того, сколько дополнительных абонентов понадобится.

Это значит, что каждая запись в базе данных должна иметь все эти дополнительные колонки, даже если больше они нигде не используются. Это также означает, что база данных должна быть реорганизована всякий раз, когда компания предлагает новую услугу. Вводится обслуживание тонального набора — и меняется структура базы, поскольку добавляется новая колонка. Вводится поддержка идентификации номера звонящего абонента, ожидания звонка и т. д. — и база данных перестраивается снова и снова.

В 60-е годы только самые крупные компании могли позволить себе приобретать компьютеры для управления своими данными. Более того, базы данных, построенные на статических моделях данных и с помощью процедурных языков программирования, таких как Кобол, могут оказаться слишком дорогими в том, что касается поддержки, и не всегда надежными. Процедурные языки определяют последовательность событий, через которую компьютер должен пройти, чтобы выполнить задачу. Программирование таких последовательностей было сложным делом, особенно если требовалось менять структуру базы данных или составлять новый вид отчетов.

Мощные связи

Эдгар Кодд, сотрудник исследовательской лаборатории корпорации IBM в Сан-Хосе, по существу, создал и описал концепцию реляционных баз данных в своей основополагающей работе «Реляционная модель для крупных, совместно используемых банков данных» (A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, июнь 1970).

Кодд предложил модель, которая позволяет разработчикам разделять свои базы данных на отдельные, но взаимосвязанные таблицы, что увеличивает производительность, но при этом внешнее представление остается тем же, что и у исходной базы данных. С тех пор Кодд считается отцом-основателем отрасли реляционных баз данных.

Эта модель работает следующим образом. Телефонная компания может создать основную таблицу, используя в качестве первичного ключа номер телефона, и хранить его с другой базовой информацией о потребителях. Компания может определить отдельную таблицу со столбцами для этого первичного ключа и для дополнительных служб, таких как поддержка идентификации номера звонящего абонента и ожидание звонка. Она также может создать еще одну таблицу для контроля счетов за переговоры, где каждая запись состоит из номера телефона и данных об оплате звонков.

Конечные пользователи могут легко получить ту информацию, которую они хотят, и в том виде, в каком она им требуется, хотя эти данные хранятся в различных таблицах. Поэтому представитель службы поддержки потребителей телефонной компании может отобразить на одном и том же экране информацию о счетах абонента, а также о состоянии специальных служб или о том, когда была получена последняя оплата.

Кодд сформулировал 12 правил для реляционных баз данных, большинство которых касаются целостности и обновления данных, а также доступа к ним. Первые два достаточно понятны даже пользователям, не обладающим техническими навыками.

Правило 1, информационное правило, указывает, что вся информация в реляционной базе данных представляется как набор значений, хранящихся в таблицах.

Правило 2, правило гарантии доступа, определяет, что доступ к каждому элементу данных в реляционной базе данных можно получить с помощью имени таблицы, первичного ключа и названия столбца. Другими словами, все данные хранятся в таблицах, и, если известно название таблицы, первичный ключ и столбец, где находится требуемый элемент данных, его всегда можно извлечь.

Суть работы Кодда заключалась в том, что предлагалось с реляционными базами данных использовать декларативные, а не процедурные языки программирования. Декларативные языки, такие как язык запросов SQL (Structured Query Language), дают пользователям возможность, по существу, сообщить компьютеру: «Я хочу получить следующие биты данных из всех записей, которые удовлетворяют определенному набору критериев». Компьютер сам «поймет», какие необходимо совершить шаги, чтобы получить эту информацию из базы данных.

Для работы с огромным количеством активно используемых баз данных применяются программные системы управления реляционными базами данных, созданные такими авторитетными производителями, как Oracle, Sybase, IBM, Informix и Microsoft.

Хотя большую часть вариантов реализаций SQL можно назвать интероперабельными лишь с известным приближением, этот утвержденный в качестве международного стандарта механизм позволяет создавать сложные системы, основу которых составляют базы данных. Удобный для программирования интерфейс между Web-сайтами и реляционными базами данных дает конечным пользователям возможность добавлять новые записи и обновлять существующие, а также создавать отчеты для самых разных служб, таких как выполнение интерактивных торговых операций и доступ к интерактивным библиотечным каталогам.


Реляционная модель

Реляционная база данных использует набор таблиц, связанных друг с другом посредством определенного ключа (в данном случае это поле PhoneNumber)

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Реляционные базы данных Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

22

TECHNICAL SCIENCE /

УДК: 004.65

Васильева К.Н., Хусаинова Г.Я.

СФ БашГУ Башкирский Государственный Университет Стерлитамак

DOI: 10.24411/2520-6990-2019-11217 РЕЛЯЦИОННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ

Vasilyeva K.N., Khusainova G.Ya.

SF Bashkir state University Bashkir State University Sterlitamak RELATIONAL DATABASE

Аннотация

В статье приведены реляционные базы данных, которые уже довольно давно применяются при программировании. Проанализированы различия между наиболее распространенными реляционными системами управления базами данных, таких как SQLite, MySQL и PostgreSQL. Рассмотрены их особенности и недостатки.

Abstract

The article presents relational databases that have been used for programming for a long time. The differences between the most common relational database management systems such as SQLite, MySQL and PostgreSQL are analyzed. Their features and disadvantages are considered.

Ключевые слова:реляционная база данных, приложение, таблица, исчисление, методы..

Key words: relational database, application, table, calculus, methods.

Реляционные базы данных приобрели свою популярность в связи с реализацией в системах управления реляционных моделей, что является очень удобным в работе с данными. В этой статье мы сравним три самые популярные реляционные системы управления базами данных (РСУБД): SQLite, MySQL и PostgreSQL.

Само понятие СУБД разработал англичанин Эдгара Кодд. Реляционные модели управления характеризуются своей простотой, удобной табличной форме, а также применением формальной математики и реляционных вычислений для обрабатываемых данных [3].

Как уже было сказано выше, хранение данных, в реляционных базах, имеют вид таблиц, которые состоят из строк и столбцов. Поля таблицы имеют собственное свое наименование. Столбцы таблицы могут иметь данные скалярного вида, такие как даты, числа и др. Отношение таблиц, в реляционной базе данных, представляются я как один к одному или один ко многим. Строки записей могут представляться в неограниченном количестве, но каждая запись отвечает за свое запись строк записей в таблице неограниченно, и каждая запись соответствует своей сути.

Данные, в реляционных моделях, представляют собой двумерный массив и характеризуются следующими особенностями:

— любая составляющая таблицы является одной составляющей данных;

— любой столбец имеет свое уникальное имя;

— отсутствие одинаковых строк в таблице;

— все составляющие в столбцах имеют однородный тип;

— строки и столбцы имеют произвольный порядок. На реляционных базах созданы основные современные СУБД (MS SQL Server, MS Access, InterBase, FoxPro, PostgreSQL, Paradox и другие).

Рассмотрим наиболее популярные РСУБД такие как: мощная встраиваемая SQLite; наиболее популярная MySQL; и прогрессивная PostgreSQL.

SQLite

SQLite представляет собой библиотеку встраиваемую в приложение. Файловая база данных SQLite содержит наилучший набор инструментов для простой работы с любыми типами данных. При использовании в приложении

SQLite, их соединение выполняется путем прямого использования файлов с данными, а не всего интерфейса, что поднимает эффективность операций.

SQLite используется:

— в встроенных приложениях, таких как мобильные приложения, однопользовательские локальные приложения.

— в системах доступа к дисковой памяти, так например, для поднятия производительности в приложениях выполняющих простые операции по чтению и записи на диск

— в тестировании в различных приложениях;

Стоит также отметить, когда не стоит использовать SQLite;

— в приложениях, пользователями которых являются сразу несколько человек. В данном случае лучше использовать полную функциональность СУБД — MySQL;

— в приложениях, с большим объемом данных, так как в SQLite есть ограничения по операциям записи — операция записи выполняется всего один раз.

MySQL

MySQL является наиболее популярной больших серверных баз данных. Имеет большой функционал и приложения взаимодействуют с базой данных через процесс-демон [1].

MySQL используется:

— для распределения операций за счет большого фукнционала;

«[email protected]@qyiym-J®yrMaL»#2íl4),2©2© / TECHNICAL SCIENCE

— для высокой безопасности благодаря надежной защиты доступа в использовании данных;

— для Веб-сайтов и в приложениях благодаря простому и гибкому в обращении инструменту;

— для нестандартных решений благодаря большому набору настроек и режимов.

Отметим, когда не стоит использовать MySQL

— совместно с SQL, так как стандарты MySQL отличаются и из-за несовместимости;

— при одновременных операциях чтения и записи, что может вызвать ряд проблем;

— при выборе движка MySQL, некоторых функций может недоставать.

PostgreSQL

PostgreSQL представляет собой прогрессивную СУБД, которая соответствует всем SQL-стандартам ANSI/ISO и расширениям. Имеет объектно-ориентированный функционал с поддержкой концепта ACID. Отлично выполняет обработку нескольких заданий, так как основано на технологии Postgres [4]. Конкурентность поддерживается за счет использования MVCC, а это дает совместимость с ACID [2].

Из-за своей сложности, эта РСУБД не так популярна, как MySQL

Когда стоит использовать PostgreSQL:

— для надежности и целостности данных;

23

— для выполнения сложных процедур;

— для интеграции базы данных в другое приложение;

Отметим, когда не стоит использовать PostgreSQL:

— при быстром чтении операции, т.к в данном случае скорость существенно сокращается;

— при простых ситуациях, если не требуется усиленная надежность.

В заключение хотелось бы отметить, что реляционные базы данных являются одними из распространенных, благодаря своей простоте и наглядности на этапе создания и на уровне пользователя. Также стоит отметить, что главным достоинством РБД является совместимость с основным языком запросов SQL, который интуитивно понятен пользователям.

Список литературы

1. Дейт К. Руководство по реляционной СУБД DB2. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 320 с.

2. Кириллов В.В. Основы проектирования реляционных баз данных. Учебное пособие. — СПб.: ИТМО, 1994. — 90 с.

3. Мейер М. Теория реляционных баз данных. -М.: Мир, 1987. — 608 с.

4. http://www.citforum.ru/database/sql_kg/ind

Что такое реляционная база данных?

Что такое реляционная база данных?

Реляционная база данных — это набор информации, который упорядочивает точки данных с определенными отношениями для облегчения доступа. В модели реляционной базы данных структуры данных , включая таблицы данных, индексы и представления, остаются отдельными от структур физического хранилища, что позволяет администраторам баз данных редактировать физическое хранилище данных, не затрагивая логическую структуру данных.

На предприятии реляционные базы данных используются для организации данных и определения отношений между ключевыми точками данных. Они упрощают сортировку и поиск информации, что помогает организациям более эффективно принимать бизнес-решения и минимизировать затраты. Они хорошо работают со структурированными данными.

Как работает реляционная база данных?

Таблицы данных, используемые в реляционной базе данных, хранят информацию о связанных объектах. Каждая строка содержит запись с уникальным идентификатором, известным как ключ, и каждый столбец содержит атрибуты данных.Каждая запись присваивает значение каждой функции, что упрощает выявление взаимосвязей между точками данных.

Стандартным пользовательским и прикладным программным интерфейсом (API) реляционной базы данных является язык структурированных запросов. Операторы кода SQL используются как для интерактивных запросов информации из реляционной базы данных, так и для сбора данных для отчетов. Необходимо соблюдать определенные правила целостности данных, чтобы реляционная база данных была точной и доступной.

Какова структура модели реляционной базы данных?

E.Ф. Кодд, тогда еще молодой программист в IBM, изобрел реляционную базу данных в 1970 году. В своей статье «Реляционная модель данных для больших общих банков данных» Кодд предложил перейти от хранения данных в иерархических или навигационных структурах к организации данных в таблицы, содержащие строки и столбцы.

Каждая таблица, иногда называемая отношением , в реляционной базе данных содержит одну или несколько категорий данных в столбцах или атрибутов . Каждая строка, также называемая записью или кортежем , содержит уникальный экземпляр данных — или ключ — для категорий, определенных столбцами.Каждая таблица имеет уникальный первичный ключ, который идентифицирует информацию в таблице. Связь между таблицами может быть установлена ​​с помощью внешних ключей — поля в таблице, которое ссылается на первичный ключ другой таблицы.

Реляционная база данных включает таблицы, содержащие строки и столбцы.

Например, типичная база данных для ввода бизнес-заказов будет включать таблицу, описывающую клиента, со столбцами для имени, адреса, номера телефона и т. Д. Другая таблица будет описывать заказ, включая такую ​​информацию, как продукт, клиент, дата и цена продажи.

Пользователь может получить отчет из базы данных с указанием необходимых данных. Например, менеджеру филиала может потребоваться отчет обо всех клиентах, купивших продукты после определенной даты. Менеджер по финансовым услугам в той же компании может из тех же таблиц получить отчет о счетах, которые необходимо оплатить.

При создании реляционной базы данных пользователи определяют область возможных значений в столбце данных и ограничения, которые могут применяться к этому значению данных. Например, домен возможных клиентов может допускать до 10 возможных имен клиентов, но он ограничен в одной таблице, позволяя указать только три из этих имен клиентов.

Два ограничения относятся к целостности данных, а также к первичному и внешнему ключам:

  • Целостность объекта гарантирует, что первичный ключ в таблице уникален и значение не равно нулю.
  • Ссылочная целостность требует, чтобы каждое значение в столбце внешнего ключа находилось в первичном ключе таблицы, из которой оно возникло.

Кроме того, реляционные базы данных обладают физической независимостью от данных. Это относится к способности системы вносить изменения во внутреннюю схему без изменения внешних схем или прикладных программ.Изменения внутренней схемы могут включать следующее:

  • использование новых запоминающих устройств;
  • модифицирующих индексов;
  • переход с одного метода доступа на другой;
  • с использованием разных структур данных; и
  • с использованием различных структур хранения или файловых организаций.

Логическая независимость данных — это способность системы управлять концептуальной схемой без изменения внешней схемы или прикладных программ.Изменения концептуальной схемы могут включать добавление или удаление новых отношений, сущностей или атрибутов без изменения существующих внешних схем или переписывания прикладных программ.

Какие бывают типы баз данных?

Существует несколько категорий баз данных, от базовых плоских файлов, не относящихся к NoSQL, и более новых графовых баз данных, которые считаются даже более реляционными, чем стандартные реляционные базы данных. Некоторые типы баз данных включают следующие:

Плоская файловая база данных. Эти базы данных состоят из единой таблицы данных, не связанных между собой — обычно текстовых файлов. Этот тип файла позволяет пользователям указывать атрибуты данных, такие как столбцы и типы данных.

Узнайте о преимуществах и недостатках плоских файловых и реляционных баз данных.

База данных NoSQL. Этот тип базы данных является альтернативой, особенно полезной для больших распределенных наборов данных. Базы данных NoSQL поддерживают множество моделей данных, включая форматы «ключ-значение», «документ», «столбец» и «график».

База данных графиков. Выход за рамки традиционных реляционных моделей данных на основе столбцов и строк; эта база данных NoSQL использует узлы и ребра, которые представляют связи между отношениями данных и могут обнаруживать новые отношения между данными. Графические базы данных сложнее реляционных. Они используются для обнаружения мошенничества или систем веб-рекомендаций.

Посмотрите, как сравниваются графические и реляционные базы данных.

Объектно-реляционная база данных (ORD). ORD состоит как из системы управления реляционными базами данных (RDBMS), так и из объектно-ориентированной системы управления базами данных (OODBMS). Он содержит характеристики моделей RDBMS и OODBMS. Для хранения данных используется традиционная база данных. Затем к нему обращаются и манипулируют с помощью запросов, написанных на языке запросов, таком как SQL. Следовательно, основной подход ORD основан на реляционной базе данных.

Однако ORD можно также рассматривать как объектное хранилище, особенно для программного обеспечения, написанного на объектно-ориентированном языке программирования, таким образом опираясь на объектно-ориентированные характеристики.В этой ситуации API-интерфейсы используются для хранения и извлечения данных.

Узнайте о характеристиках СУБД и СУБД, а также о том, где они пересекаются.

Каковы преимущества реляционных баз данных?

К ключевым преимуществам реляционных баз данных можно отнести следующее:

  • Категоризация данных . Администраторы баз данных могут легко классифицировать и хранить данные в реляционной базе данных, которые затем можно запрашивать и фильтровать для извлечения информации для отчетов.Реляционные базы данных также легко расширяются и не зависят от физической организации. После создания исходной базы данных можно добавить новую категорию данных без изменения существующих приложений.
  • Точность . Данные хранятся только один раз, что исключает дедупликацию данных в процедурах хранения.
  • Простота использования. Сложные запросы легко выполнять с помощью SQL, основного языка запросов, используемого в реляционных базах данных.
  • Сотрудничество. Несколько пользователей могут получить доступ к одной базе данных.
  • Безопасность. Прямой доступ к данным в таблицах в РСУБД может быть ограничен определенными пользователями.

Каковы недостатки реляционных баз данных?

К недостаткам реляционных баз данных можно отнести следующее:

  • Структура. Реляционные базы данных требуют большой структуры и определенного уровня планирования, потому что должны быть определены столбцы, а данные должны правильно вписываться в несколько жесткие категории.Структура хороша в некоторых ситуациях, но она создает проблемы, связанные с другими недостатками, такими как обслуживание и отсутствие гибкости и масштабируемости.
  • Проблемы с обслуживанием. Разработчики и другой персонал, ответственный за базу данных, должны тратить время на управление и оптимизацию базы данных по мере добавления в нее данных.
  • Жесткость. Реляционные базы данных не идеальны для обработки больших объемов неструктурированных данных. Данные, которые в значительной степени являются качественными, которые сложно определить или динамически, не являются оптимальными для реляционных баз данных, потому что по мере того, как данные изменяются или развиваются, схема должна развиваться вместе с ними, что требует времени.
  • Отсутствие масштабируемости . Реляционные базы данных плохо масштабируются по горизонтали между физическими структурами хранения с несколькими серверами. Трудно обрабатывать реляционные базы данных на нескольких серверах, потому что по мере того, как набор данных становится больше и более распределенным, структура нарушается, а использование нескольких серверов влияет на производительность, например время отклика приложений, и доступность.

Примеры реляционных баз данных

Стандартные реляционные базы данных позволяют пользователям управлять предварительно заданными отношениями данных в нескольких базах данных.Популярные примеры стандартных реляционных баз данных включают Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и IBM DB2.

Облачные реляционные базы данных или база данных как услуга также широко используются, потому что они позволяют компаниям отдавать на аутсорсинг обслуживание баз данных, установку исправлений и поддержку инфраструктуры. Облачные реляционные базы данных включают Amazon Relational Database Service, Google Cloud SQL, IBM DB2 on Cloud, SQL Azure и Oracle Cloud.

В чем разница между реляционными базами данных, нереляционными базами данных и NoSQL?

Наиболее важное различие между системами реляционных баз данных и системами нереляционных баз данных состоит в том, что реляционные базы данных нормализованы.То есть они хранят данные в табличной форме, организованной в виде таблицы со строками и столбцами. В нереляционной базе данных данные хранятся в виде файлов.

Другие отличия включают следующее:

  • Использование первичных ключей. Каждая таблица реляционной базы данных имеет идентификатор первичного ключа. В нереляционной базе данных данные обычно хранятся в иерархической или навигационной форме без использования первичных ключей.
  • Отношения значений данных. Поскольку данные в реляционной базе данных хранятся в таблицах, взаимосвязь между этими значениями данных также сохраняется.Поскольку нереляционная база данных хранит данные в виде файлов, между значениями данных нет никакой связи.
  • Ограничения целостности. В реляционной базе данных ограничения целостности — это любые ограничения, обеспечивающие целостность базы данных. Они определены с целью атомарности, согласованности, изоляции и долговечности или ACID. Нереляционные базы данных не используют ограничений целостности.
  • Структурированные и неструктурированные данные. Реляционные базы данных хорошо работают со структурированными данными, которые соответствуют предопределенной модели данных и мало меняются.Нереляционные базы данных лучше подходят для неструктурированных данных, которые не соответствуют предопределенной модели данных и не могут храниться в СУБД. Примеры неструктурированных данных включают текст, электронные письма, фотографии, видео и веб-страницы.

Реляционные и нереляционные базы данных имеют уникальные сильные и слабые стороны.

Нереляционные базы данных также называются базами данных NoSQL. Эти термины взаимозаменяемы, но есть различия.

SQL — это язык запросов, который используется с реляционными базами данных.Реляционные базы данных и их системы управления почти всегда используют SQL в качестве основного языка запросов. Базы данных NoSQL или не только SQL используют SQL и другие языки запросов. Например, программа управления базами данных NoSQL MongoDB использует документы, подобные JSON, для хранения и организации данных. (Технически он использует вариант JSON-вызова BSON или двоичный JSON.)

Ссылаясь на базы данных как на нереляционные и реляционные, они классифицируются в зависимости от их архитектуры, а относящиеся к ним как к SQL vs.NoSQL классифицирует их на основе языка запросов, будь то исключительно SQL или не только SQL. Часто реляционную базу данных можно назвать базой данных SQL, поскольку многие из них используют SQL, а нереляционные базы данных могут называться базами данных NoSQL. NoSQL и нереляционные базы данных хорошо работают с более гибкими моделями данных, например, в инженерных частях и молекулярном моделировании, где данные постоянно меняются.

Как реляционные, так и нереляционные платформы баз данных имеют свои недостатки.Базы данных NewSQL стремятся обеспечить преимущества обоих типов, предлагая целостность данных и контроль доступа к приложениям, которые предлагают реляционные базы данных, а также горизонтальную масштабируемость, которую обеспечивают нереляционные платформы или платформы NoSQL.

Выбор подходящей базы данных

Реляционные базы данных работают со структурированными данными с определенными отношениями, которые могут быть организованы в табличном формате. Однако выбор правильной архитектуры базы данных — это гораздо больше, чем просто выбор между реляционной и нереляционной.Ключевыми факторами, которые следует учитывать, являются тип используемых или разрабатываемых данных и приложений. Узнайте о некоторых других факторах, которые следует учитывать при выборе модели базы данных для корпоративного приложения.

Некоторые инициативы требуют особого внимания при выборе программного обеспечения для баз данных. Например, с инициативами IoT проблема SQL или NoSQL, а также статическая или потоковая передача — это проблема. Узнайте, что нужно оценивать при выборе базы данных для проекта IoT.

Что такое система управления реляционными базами данных?

Что такое база данных?

База данных — это набор данных, хранящихся в компьютере.Эти данные обычно структурированы таким образом, чтобы облегчить доступ к ним.

Что такое реляционная база данных?

Реляционная база данных — это тип базы данных. Он использует структуру, которая позволяет нам идентифицировать и получать доступ к данным в отношении к другому фрагменту данных в базе данных. Часто данные в реляционной базе данных организованы в таблицы.

Таблицы: строки и столбцы

Таблицы могут содержать сотни, тысячи, а иногда и миллионы строк данных.Эти строки часто называют записями .

Таблицы также могут иметь несколько столбцов данных. Столбцы помечены описательным именем (например, , возраст ) и имеют определенный тип данных .

Например, столбец с именем age может иметь тип INTEGER (обозначающий тип данных, которые он предназначен для хранения).

В приведенной выше таблице есть три столбца ( имя , возраст и страна ).

Столбцы name и country хранят строковые типы данных, тогда как age хранят целочисленные типы данных. Набор столбцов и типов данных составляют схему этой таблицы.

В таблице также есть четыре строки или записи (по одной для Натальи, Неда, Зенаса и Лауры).

Что такое система управления реляционными базами данных (СУБД)?

Система управления реляционными базами данных (СУБД) — это программа, которая позволяет создавать, обновлять и администрировать реляционную базу данных.Большинство систем управления реляционными базами данных используют язык SQL для доступа к базе данных.

Что такое SQL?

SQL ( S Tructured Q uery L anguage) — это язык программирования, используемый для взаимодействия с данными, хранящимися в системе управления реляционными базами данных. Синтаксис SQL аналогичен синтаксису английского языка, что позволяет относительно легко писать, читать и интерпретировать.

Многие СУБД используют SQL (и варианты SQL) для доступа к данным в таблицах.Например, SQLite — это система управления реляционными базами данных. SQLite содержит минимальный набор команд SQL (которые одинаковы для всех СУБД). Другие СУБД могут использовать другие варианты.

(SQL часто произносится одним из двух способов. Вы можете произнести его, произнося каждую букву индивидуально, например «S-Q-L», или произнося слово «продолжение».)

Популярные системы управления реляционными базами данных

Синтаксис

SQL может незначительно отличаться в зависимости от используемой СУБД.Вот краткое описание популярных СУБД:

MySQL

MySQL — самая популярная база данных SQL с открытым исходным кодом. Обычно он используется для разработки веб-приложений и часто доступен с помощью PHP.

Основными преимуществами MySQL являются то, что он прост в использовании, недорог, надежен (существует с 1995 года) и имеет большое сообщество разработчиков, которые могут помочь ответить на вопросы.

Некоторые из недостатков заключаются в том, что известно, что он страдает низкой производительностью при масштабировании, разработка с открытым исходным кодом задерживается с тех пор, как Oracle взяла под свой контроль MySQL, и он не включает некоторые расширенные функции, к которым могут быть привыкли разработчики.

PostgreSQL

PostgreSQL — это база данных SQL с открытым исходным кодом, которая не контролируется какой-либо корпорацией. Обычно он используется для разработки веб-приложений.

PostgreSQL имеет многие из преимуществ MySQL. Он прост в использовании, недорог, надежен и имеет большое сообщество разработчиков. Он также предоставляет некоторые дополнительные функции, такие как поддержка внешнего ключа, не требуя сложной настройки.

Основным недостатком PostgreSQL является то, что он может быть медленнее по производительности, чем другие базы данных, такие как MySQL.Он также немного менее популярен, чем MySQL.

Для получения дополнительной информации о PostgreSQL, включая инструкции по установке, прочтите эту статью.

БД Oracle

Oracle Corporation владеет Oracle Database, и исходный код этого кода закрыт.

Oracle DB предназначена для крупных приложений, особенно в банковской сфере. Большинство ведущих банков мира используют приложения Oracle, потому что Oracle предлагает мощное сочетание технологий и комплексных, предварительно интегрированных бизнес-приложений, включая основные функции, созданные специально для банков.

Основным недостатком использования Oracle является то, что его нельзя использовать бесплатно, как его конкуренты с открытым исходным кодом, и он может быть довольно дорогостоящим.

SQL Server

Microsoft владеет SQL Server. Как и в Oracle DB, исходный код кода очень близок.

Крупные корпоративные приложения в основном используют SQL Server.

Microsoft предлагает бесплатную версию начального уровня под названием Express , но при масштабировании приложения она может стать очень дорогой.

SQLite

SQLite — популярная база данных SQL с открытым исходным кодом.Он может хранить всю базу данных в одном файле. Одним из наиболее значительных преимуществ этого является то, что все данные могут храниться локально без необходимости подключения вашей базы данных к серверу.

SQLite — популярный выбор для баз данных в мобильных телефонах, КПК, MP3-плеерах, телевизионных приставках и других электронных устройствах. Курсы SQL на Codecademy используют SQLite.

Для получения дополнительной информации о SQLite, включая инструкции по установке, прочтите эту статью.

Использование СУБД в Codecademy

В Codecademy мы используем как SQLite, так и PostgreSQL.Хотя это может показаться запутанным, не волнуйтесь! Мы хотим подчеркнуть, что основной синтаксис, который вы изучите, можно использовать в обеих системах. Например, синтаксис для создания таблиц, вставки данных в эти таблицы и извлечения данных из этих таблиц идентичен. Это одна из приятных частей изучения SQL — изучив основы с одной СУБД, вы можете легко начать работу с другой.

При этом давайте взглянем на некоторые из более тонких деталей:

  • Расширения файлов — при работе с базами данных в Codecademy обратите внимание на имя файла, в который вы пишете.Если ваш файл заканчивается на .sqlite , вы используете базу данных SQLite. Если ваш файл заканчивается на .sql , вы работаете с PostgreSQL.

  • Типы данных — Вы узнаете о типах данных на самом раннем этапе изучения СУБД. Следует отметить, что SQLite и PostgreSQL имеют несколько разные типы данных. Например, если вы хотите сохранить текст в базе данных SQLite, вы должны использовать тип данных TEXT . Если вы работаете с PostgreSQL, у вас есть гораздо больше возможностей.Вы можете использовать varchar (n) , char (n) или text . У каждого типа есть свои тонкие различия. Это хороший пример того, что PostgreSQL немного более надежен, чем SQLite, но основные концепции остаются теми же.

  • Встроенные таблицы — По мере прохождения более сложных уроков по базам данных вы начнете узнавать, как получить доступ к встроенным таблицам. Например, если вы пройдете наш урок об индексах, вы узнаете, как просматривать таблицу, которую система автоматически создает, чтобы отслеживать, какие индексы существуют.В зависимости от того, какую систему СУБД вы используете (в этом уроке мы используем PostgreSQL), синтаксис для этого будет другим. Каждый раз, когда вы пишете SQL о самой базе данных, а не о данных, этот синтаксис, вероятно, будет уникальным для используемой вами СУБД.

Заключение

Реляционные базы данных хранят данные в таблицах. Таблицы могут увеличиваться в размерах и содержать множество столбцов и записей. Системы управления реляционными базами данных (СУБД) используют SQL (и варианты SQL) для управления данными в этих больших таблицах.Реляционная СУБД, которую вы используете, — это ваш выбор и зависит от сложности вашего приложения.

Что такое реляционная база данных? Определение и часто задаваемые вопросы

Определение реляционной базы данных

Реляционная база данных хранит и упорядочивает точки данных, которые связаны друг с другом. Основанная на модели реляционной базы данных, реляционная база данных представляет наборы данных в виде набора таблиц и предоставляет реляционные операторы для управления данными в табличной форме.

Часто задаваемые вопросы

Что такое реляционная база данных?

Реляционные базы данных хранят данные в таблицах, обеспечивая эффективный, интуитивно понятный и гибкий способ хранения структурированной информации и доступа к ней.Таблицы, также известные как отношения, состоят из столбцов, содержащих одну или несколько категорий данных, и строк, также известных как записи таблиц, содержащих набор данных, определенных категорией. Приложения получают доступ к данным, задавая запросы, которые используют такие операции, как проект для идентификации атрибутов, выбор для идентификации кортежей и соединение для объединения отношений. Реляционная модель для управления базами данных была разработана компьютерным специалистом IBM Эдгаром Ф. Коддом в 1970 году.

Как работают реляционные базы данных?

Реляционные базы данных предоставляют среду, в которой данные могут быть доступны или собраны различными способами без необходимости реорганизации таблиц базы данных.Каждая таблица имеет уникальный идентификатор или первичный ключ, который идентифицирует информацию в таблице, и каждая строка содержит уникальный экземпляр данных для категорий, определенных столбцами. Например, таблица может иметь первичный ключ «Имена» и строки с конкретными примерами, такими как «Джон, Пол, Джордж и Ринго».

Затем можно установить логическое соединение между различными таблицами с использованием внешних ключей. — поле в таблице, которое соединяется с данными первичного ключа другой таблицы.Системы управления реляционными базами данных часто используют SQL или язык структурированных запросов для сбора данных для отчетов и для интерактивных запросов. Итак, в нашем примере имена можно связать с таблицей ролей с ролями данных ведущего вокала, бас-гитары, ударных и ведущей гитары.

Как организованы данные в системе реляционных баз данных?

Реляционная модель реляционной базы данных отделяет логические структуры данных от физических структур хранения, что позволяет администраторам баз данных управлять физическим хранилищем данных, не влияя на доступ к этим данным как к логической структуре.Это различие также относится к операциям с базой данных — логические операции позволяют приложению указывать необходимый контент, а физические операции определяют, как к этим данным следует обращаться, а затем выполняют задачу.

Каковы преимущества реляционной базы данных?

Основным преимуществом реляционной базы данных является ее формально описанная табличная структура, из которой данные могут быть легко сохранены, распределены по категориям, запрошены и отфильтрованы без необходимости реорганизации таблиц базы данных.Дополнительные преимущества реляционных баз данных включают:

  • Масштабируемость : Новые данные могут добавляться независимо от существующих записей.
  • Простота : пользователи могут легко выполнять сложные запросы с помощью SQL.
  • Точность данных : Процедуры нормализации устраняют проектные аномалии.
  • Целостность данных : строгие проверки типизации и достоверности данных обеспечивают точность и согласованность.
  • Безопасность : данные в таблицах в СУБД могут ограничивать доступ для определенных пользователей.
  • Сотрудничество : несколько пользователей могут одновременно обращаться к одной и той же базе данных.

Что такое система управления реляционными базами данных?

Система управления реляционной базой данных представляет собой набор программ и возможностей в виде таблиц, который обеспечивает интерфейс между пользователями и приложениями и базой данных, предлагая систематический способ создания, обновления, удаления, управления и извлечения данных. Большинство систем управления реляционными базами данных используют язык программирования SQL для доступа к базе данных, и многие следуют свойствам ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность) базы данных:

  • Атомарность : если какой-либо оператор в транзакции завершается неудачно, вся транзакция завершается неудачно, и база данных остается без изменений.
  • Согласованность : транзакция должна соответствовать всем протоколам, определенным системой — частично завершенные транзакции не допускаются.
  • Изоляция : ни одна транзакция не имеет доступа к любой другой незавершенной транзакции. Каждая транзакция независима.
  • Долговечность : после того, как транзакция была зафиксирована, она останется зафиксированной за счет использования журналов транзакций и резервных копий.

В чем разница между реляционной и нереляционной базой данных?

Нереляционные базы данных, или базы данных NoSQL, хранят и упорядочивают данные средствами, отличными от модели табличных отношений, используемой в реляционных базах данных.В тех случаях, когда реляционные базы данных хранят данные в строках и столбцах, имеют строгие правила в отношении разнообразия данных и отношений таблиц и следуют строгим свойствам ACID, нереляционные базы данных предлагают более гибкую структуру данных на основе модели BASE (Базовая доступность, Мягкое состояние, Возможная согласованность). : Basically Available гарантирует доступность данных — на любой запрос будет ответ, но без какой-либо гарантии согласованности; Мягкое состояние гарантирует, что состояние системы может со временем измениться; Окончательная согласованность гарантирует, что система в конечном итоге станет согласованной, как только она перестанет получать входные данные.

Предлагает ли OmniSci решение для реляционной базы данных?

Анализируйте реляционные структуры данных с помощью OmniSciDB, основы платформы OmniSci. OmniSciDB — это открытый исходный код, основанный на SQL, реляционный, столбчатый и специально разработанный для использования параллельной вычислительной мощности графических процессоров (GPU) для интерактивной визуальной аналитики. OmniSciDB может запрашивать до миллиардов строк за миллисекунды и обеспечивает беспрецедентную скорость приема данных, что делает его идеальным механизмом SQL для эпохи больших и высокоскоростных данных.

Что такое реляционные базы данных? | HowStuffWorks

Базы данных были основным продуктом бизнес-вычислений с самого начала цифровой эры. Фактически, реляционная база данных родилась в 1970 году, когда Э. Ф. Кодд, исследователь из IBM, написал статью, в которой описал этот процесс. С тех пор реляционные базы данных приобрели популярность и стали стандартом.

Изначально базы данных были плоскими. Это означает, что информация хранилась в одном длинном текстовом файле, который называется файлом с разделителями табуляцией .Каждая запись в файле с разделителями табуляции отделяется специальным символом, например вертикальной чертой ( | ). Каждая запись содержит несколько частей информации (полей) о конкретном объекте или человеке, сгруппированных вместе в виде записи. Текстовый файл затрудняет поиск определенной информации или создание отчетов, включающих только определенные поля из каждой записи. Вот пример файла, созданного плоской базой данных:

Lname, FName, Age, Salary | Smith, John, 35, 280 $ | Doe, Jane, 28, 325 $ | Brown, Scott, 41, 265 $ | Howard, Shemp , 48, 359 долларов | Тейлор, Том, 22, 250 долларов США

Вы можете видеть, что вам нужно последовательно искать по всему файлу, чтобы собрать связанную информацию, такую ​​как возраст или зарплата.Реляционная база данных позволяет легко находить конкретную информацию. Он также позволяет выполнять сортировку по любому полю и создавать отчеты, содержащие только определенные поля из каждой записи. Реляционные базы данных используют таблиц для хранения информации. Стандартные поля и записи представлены в виде столбцов (полей) и строк (записей) в таблице.

С реляционной базой данных вы можете быстро сравнивать информацию благодаря расположению данных в столбцах. Модель реляционной базы данных использует это единообразие для построения совершенно новых таблиц из необходимой информации из существующих таблиц.Другими словами, он использует взаимосвязь похожих данных для увеличения скорости и универсальности базы данных.

«Реляционная» часть имени вступает в игру из-за математических отношений. Типичная реляционная база данных содержит от 10 до более 1000 таблиц. Каждая таблица содержит столбец или столбцы, которые могут использоваться другими таблицами для сбора информации из этой таблицы.

Сохраняя эту информацию в другой таблице, база данных может создать одну небольшую таблицу с местоположениями, которая затем может использоваться для различных целей другими таблицами в базе данных.Типичная большая база данных, подобная той, что есть на большом веб-сайте, таком как Amazon, будет содержать сотни или тысячи таких таблиц, которые используются вместе, чтобы быстро найти точную информацию, необходимую в любой момент времени.

Реляционные базы данных создаются с использованием специального компьютерного языка , язык структурированных запросов (SQL) , который является стандартом взаимодействия баз данных. SQL является основой для всех популярных приложений баз данных, доступных сегодня, от Access до Oracle .

Вот несколько интересных ссылок:

В чем разница? Реляционные и нереляционные базы данных

Представьте, что ваши данные — это собака. Перед ним вы помещаете лист Excel и документ Word. К кому пойдет собака?

Это может показаться немного глупым, но это хороший способ понять, какие именно данные подходят для двух основных типов баз данных — реляционных и нереляционных. Давайте рассмотрим разницу между этими двумя типами баз данных, а также перечислим некоторые ключевые вопросы, на которые каждая компания должна ответить, прежде чем выбирать базу данных.

Реляционные базы данных

Вернемся к вашей «собаке данных». Может, он предпочитает лист Excel. Почему? Потому что он прекрасно вписывается в строки и столбцы.

Реляционная база данных — это база данных, в которой данные хранятся в таблицах. Отношения между каждой точкой данных ясны, и поиск по этим отношениям относительно прост. Связь между таблицами и типами полей называется схемой . Для реляционных баз данных схема должна быть четко определена.Давайте посмотрим на пример:

Здесь мы видим три таблицы, каждая из которых предоставляет уникальную информацию о конкретной собаке. Затем пользователь реляционной базы данных может получить представление базы данных в соответствии со своими потребностями. Например, я могу просмотреть или сообщить обо всех собаках весом более 100 фунтов. Или вы можете узнать, какие породы едят сухой корм. Реляционные базы данных позволяют сравнительно легко отвечать на подобные вопросы.

Реляционные базы данных также называются базами данных SQL .SQL означает язык структурированных запросов, и это язык, на котором написаны реляционные базы данных. SQL используется для выполнения запросов, извлечения данных и редактирования данных путем обновления, удаления или создания новых записей.

Раннее внедрение и широкое распространение делают базы данных SQL популярной системой управления данными. Частично это связано с отсутствием обучения, необходимого для сотрудников, поскольку многие специалисты по обработке данных изучают SQL на раннем этапе.

Популярные реляционные базы данных / базы данных SQL

SQL Server — это система управления реляционными базами данных, разработанная Microsoft.Они предлагают несколько выпусков с разными функциями для разных пользователей.

Плюсы: SQL Server может похвастаться богатым пользовательским интерфейсом и может обрабатывать большие объемы данных.

Минусы: это может быть дорого — уровень Enterprise стоит тысячи долларов.

MySQL — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, впервые выпущенное в 1995 году, и одна из самых популярных баз данных в мире. Его используют многие сайты с высокой посещаемостью, такие как Facebook и YouTube.

Плюсы: это бесплатно и с открытым исходным кодом. Также имеется много документации и онлайн-поддержка.

Минусы: плохо масштабируется. MySQL имеет тенденцию перестать работать, когда в данный момент выполняется слишком много операций.

Если MySQL основан на реляционной модели, PostgreSQL основан на объектно-реляционной модели. Еще одна бесплатная база данных с открытым исходным кодом, PostgreSQL, была выпущена в 1996 году с упором на расширяемость. Он способен обрабатывать сложные рабочие нагрузки с данными благодаря своим разнообразным функциям расширения.

Плюсы: Как мы уже сказали, расширяемый. Если вам нужны дополнительные функции в PostgreSQL, вы можете добавить их самостоятельно — сложная задача для большинства баз данных.

Минусы: Для новичков установка и настройка могут быть трудными. Также здесь не так много документации, как у более популярных баз данных, таких как MySQL.

Вернемся к вашей «собаке данных». На этот раз он перешел к документу Word. Почему? Всем простор! Данные бывают разных форм и размеров — им нужно место для распространения.

Нереляционная база данных — это любая база данных, которая не использует табличную схему строк и столбцов, как в реляционных базах данных. Скорее, его модель хранения оптимизирована для типа хранимых данных.

Нереляционные базы данных также известны как базы данных NoSQL , что означает «Не только SQL». Если реляционные базы данных используют только SQL, нереляционные базы данных могут использовать другие типы языка запросов.

Существует четыре различных типа баз данных NoSQL.

  1. Документно-ориентированные базы данных — Эта база данных, также известная как хранилище документов, предназначена для хранения, извлечения и управления документально-ориентированной информацией. Базы данных документов обычно объединяют каждый ключ со сложной структурой данных (называемой документом).
  2. Хранилища значений ключей — это база данных, которая использует разные ключи, где каждый ключ связан только с одним значением в коллекции. Думайте об этом как о словаре. Это один из самых простых типов баз данных среди баз данных NoSQL.
  3. Хранилища с широкими столбцами — в этой базе данных используются таблицы, строки и столбцы, но, в отличие от реляционной базы данных, имена и формат столбцов могут варьироваться от строки к строке в одной и той же таблице.
  4. Хранилища графиков — База данных графов использует структуры графов для семантических запросов с узлами, ребрами и свойствами для представления и хранения данных.

Нереляционные базы данных становятся все более популярными, поскольку все больше и больше предприятий начинают использовать большие данные для анализа и отчетности.Поскольку важные данные не всегда хорошо вписываются в заранее заданную схему, базы данных NoSQL обеспечивают большую гибкость.

Популярные нереляционные базы данных / NoSQL

MongoDB — это хранилище документов и в настоящее время самый популярный движок базы данных NoSQL. Он использует JSON-подобные документы для хранения данных и работает на нескольких серверах. MongoDB позволяет использовать автоматическое сегментирование, которое представляет собой тип разделения базы данных, который разделяет очень большие базы данных на меньшие, более быстрые и более легко управляемые части, называемые осколками данных.

Плюсы: MongoDB очень проста в настройке и обеспечивает большую профессиональную поддержку.

Минусы: они не позволяют присоединяться. Объединения используются для объединения данных или строк из двух или более таблиц на основе общего поля между ними. MongoDB имеет функцию LOOKUP, но говорит своим пользователям не полагаться на них.

Redis — Remote Dictionary Server — это хранилище ключей и значений. Он поддерживает различные типы абстрактных структур данных, такие как строки, списки, карты, наборы, отсортированные наборы и многое другое.Это тоже с открытым исходным кодом.

Плюсы: он поддерживает большое количество типов данных и прост в установке.

Минусы: как и MongoDB, он не поддерживает присоединения. Это также требует знания Lua, языка программирования высокого уровня.

Реляционные и нереляционные базы данных

Подводя итог разнице между реляционными и нереляционными базами данных: реляционные базы данных хранят данные в строках и столбцах, как электронная таблица, в то время как нереляционные базы данных не хранят данные, используя модель хранения (одна из четырех), которая лучше всего подходит для типа данных, которые он хранит.

Вопросы, на которые нужно ответить перед выбором базы данных

Какие данные вы будете анализировать?

Удобно ли размещаются ваши данные в строках и столбцах? Или это лучше подходит для более гибкого пространства? Ответ подскажет, нужна ли вам реляционная или нереляционная база данных.

С каким объемом данных вы имеете дело?

Хорошее практическое правило заключается в следующем: чем больше набор данных, тем больше вероятность, что нереляционная база данных лучше подходит.Нереляционные базы данных могут хранить неограниченное количество наборов данных любого типа и иметь возможность изменять тип данных.

Но реляционные базы данных работают лучше всего при выполнении интенсивных операций чтения / записи с небольшими или средними наборами данных.

Какие ресурсы вы можете выделить для настройки и обслуживания своей базы данных?

Вот еще одно хорошее практическое правило: чем меньше ваша команда разработчиков, тем больше вероятность, что реляционная база данных больше подходит.Почему? Во-первых, для управления реляционными базами данных требуется меньше времени. Кроме того, SQL — более известный язык запросов. Скорее всего, ваша команда это уже знает.

Нереляционные базы данных могут потребовать дополнительных знаний в области программирования — это означает, что вашей команде, возможно, придется изучить другие типы языков запросов. Или вам нужно будет нанять кого-то с более сложным опытом работы с кодом.

Вам нужны данные в реальном времени?

Существует серьезный ажиотаж вокруг аналитики в реальном времени.Его конкурентное преимущество и его влияние на принятие решений невозможно недооценить. Однако важно отметить, что не каждой организации нужны данные в реальном времени. Возможно, ваши данные не так сильно меняются. Возможно, вас больше интересует анализ прошлых наборов данных. В этом случае хорошо работают реляционные базы данных и .

Izenda: используйте все ваше облако в отчетах и ​​информационных панелях

Izenda была специально создана для встраивания в ваше приложение и предоставления конечным пользователям самообслуживания аналитики и отчетности.Надежный дизайнер отчетов Izenda может дать возможность как простым, так и опытным пользователям получить полезные сведения для принятия более эффективных бизнес-решений.

Izenda может подключаться практически к любому источнику данных через прямую строку подключения или с помощью REST API. Ознакомьтесь с нашим полным списком разъемов для передачи данных и запланируйте демонстрацию сегодня!

Обзор различных типов баз данных: реляционные и нереляционные

Реляционные базы данных также называются системами управления реляционными базами данных (СУБД) или базами данных SQL.Исторически наиболее популярными из них были Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и IBM DB2. СУБД используются в основном в сценариях крупных предприятий, за исключением MySQL, которая также используется для хранения данных для веб-приложений.

Все реляционные базы данных могут использоваться для управления приложениями, ориентированными на транзакции (OLTP), и большинство нереляционных баз данных в категориях хранилищ документов и хранилищ столбцов также могут использоваться для OLTP, что усугубляет путаницу между ними.Базы данных OLTP можно рассматривать как «оперативные» базы данных, для которых характерны частые короткие транзакции, которые включают обновления, обрабатывают небольшой объем данных и обеспечивают одновременное выполнение тысяч (если не больше) транзакций (некоторые примеры включают банковские приложения и онлайн-бронирование. ).

Джеймс Серра, евангелист по большим данным в Microsoft, обсудил множество различий, преимуществ и недостатков, а также различные варианты использования реляционных и нереляционных баз данных во время своей презентации на конференции Enterprise Data World Conference.

Он начал с обсуждения того факта, что целостность данных очень важна, поэтому СУБД поддерживают транзакции ACID (атомарность, согласованность, изоляция и надежность). РСУБД обеспечивали целостность данных на протяжении десятилетий, но экспоненциальный рост данных за последние 10 лет или около того, а также множество новых типов данных полностью изменили уравнение данных, и поэтому нереляционные базы данных выросли из этой потребности.

Нереляционные базы данных также называются базами данных NoSQL.NoSQL стал отраслевым стандартом, но это имя начинает терять популярность, поскольку не полностью охватывает сложность и диапазон доступных нереляционных хранилищ данных. Некоторые из наиболее известных NoSQL или нереляционных БД, которые обсуждала Серра, — это MongoDB, DocumentDB, Cassandra, Coachbase, HBase, Redis и Neo4j. Их буквально сотни, если не тысячи, то больше.

«

Hadoop также является частью всего этого обсуждения», — сказал Серра. Но имейте в виду, что Hadoop — это файловая система с компонентами, состоящими из распределенной файловой системы Hadoop (HDFS), Yarn и MapReduce.«Таким образом, хотя это важная часть обсуждения отношений и нереляционных отношений, оно также включает в себя множество других компонентов. Краткое описание Hadoop см. В статье DATAVERSITY® под названием Hadoop Overview: A Big Data Toolkit.

Истоки

Если организация использует SQL Server, сказал Серра,

«И мне нужно проиндексировать несколько тысяч документов и выполнить поиск по ним. Без проблем. Я могу использовать полнотекстовый поиск. Но что произойдет, если мне нужно будет сохранить и проанализировать несколько миллионов веб-страниц? »

Войдите в Hadoop и нереляционные базы данных.Используя SQL Server, если внутреннему приложению компании необходимо обрабатывать несколько тысяч транзакций в секунду, это не проблема. SQL Server может справиться с этим с сервером хорошего размера. Но в ситуации, когда пользователи могут вводить миллионы транзакций в секунду, это становится серьезной проблемой. — В качестве решения используйте NoSQL, — сказал Серра. Но для большинства корпоративных данных по-прежнему нужна только СУБД.

Основные различия между реляционными и нереляционными базами данных

В своей презентации Серра перечислил несколько слайдов (см. Видео-презентацию в конце этой статьи), на которых подробно описаны многие различия в базах данных, включая плюсы и минусы.Краткий список наиболее фундаментальных элементов, обсуждаемых Серрой, включает:

Реляционные базы данных

Плюсы

  • Реляционные базы данных работают со структурированными данными.
  • Они поддерживают согласованность транзакций ACID и поддерживают «соединения».
  • Они имеют встроенную целостность данных и большую экосистему.
  • Отношения в этой системе имеют ограничения.
  • Есть безграничное индексирование.Сильный SQL.

Минусы

  • Реляционные базы данных не очень хорошо масштабируются по горизонтали (параллелизм и размер данных), только по вертикали (если вы не используете сегментирование).
  • Данные нормализованы, то есть много объединений, что влияет на скорость.
  • У них проблемы с работой с полуструктурированными данными.

Нереляционная / NoSQL

Плюсы

  • Они масштабируются по горизонтали и работают с неструктурированными и полуструктурированными данными.Некоторые поддерживают согласованность транзакций ACID.
  • Опции без схемы или схемы при чтении.
  • Высокая доступность.
  • Хотя многие базы данных NoSQL имеют открытый исходный код и поэтому «бесплатны», часто требуются значительные затраты на обучение, настройку и разработку. В настоящее время также доступны многочисленные коммерческие продукты.

Минусы

  • Более слабая или возможная согласованность (BASE) вместо ACID.
  • Ограниченная поддержка присоединений.
  • Данные денормализованы, что требует массового обновления (т.е. изменение названия продукта).
  • Не имеет встроенной целостности данных (необходимо в коде).
  • Ограниченное индексирование.

Короче нереляционные магазины

Существует много разных типов нереляционных хранилищ; Серра дал обзор основных типов. На сегодняшнем рынке многочисленные коммерческие предложения создали ряд платформ, которые фактически объединяют различные модели данных в одну систему. По словам Серры, хранилища ключевых значений предлагают очень высокую скорость с помощью наименее сложной модели данных.В качестве значения можно сохранить все, что угодно, если каждое значение связано с ключом или именем.

«Магазины с широкими столбцами работают быстро и могут быть почти такими же простыми, как магазины ключевых значений», — заметил он. Они включают первичный ключ, необязательный вторичный ключ и все, что хранится как значение.

Хранилища документов

содержат объекты данных, которые по своей сути являются иерархическими древовидными структурами (в первую очередь, JSON или XML). «Документы Word — это не магазины документов», — пошутил он. Это путаница с именами, которую иногда создают люди, не работающие с данными.«Это способ хранения всех данных в одной структуре. Вся информация может храниться в одном документе », — сказал Серра.

Он также коснулся Graph Stores, отметив, что «Graph Stores полностью отличается от того, о чем мы говорили до сих пор. Обычно они не масштабируемы, но имеют несколько отличных вариантов использования и действительно хороши для хранения отношений ».

Варианты использования для категорий NoSQL

Серра также обсудил ряд различных нереляционных вариантов использования во время своей презентации, некоторые из них были упомянуты:

  • Хранилища значений ключей: [Redis] Используется для кеширования, размещения очередей в памяти, быстро меняющихся данных и хранения данных больших двоичных объектов.Примеры: данные датчиков, корзина для покупок, таблицы лидеров, базы данных графиков, цены на акции. Самая быстрая «производительность».
  • Хранилища документов: [MongoDB] Имеют гибкие схемы, динамические запросы, определенные индексы, хорошую производительность на больших БД. Примеры: данные о заказах, данные о клиентах, данные журналов, каталог продуктов, пользовательский контент (сеансы чата, твиты, сообщения в блогах, рейтинги, комментарии). Самое быстрое развитие.
  • Магазины с широкими колонками: [Cassandra] Поставляются с запросом случайных (непоследовательных) данных в реальном времени, огромным количеством записей, датчиками.Примеры: веб-аналитика, аналитика временных рядов, анализ данных в реальном времени, банковское дело.

«Возможно, у вас нет объема данных для NoSQL», — сказал Серра. «Но есть и другие причины использовать NoSQL. К таким примерам относятся хранение частично структурированных данных, модели данных без схемы и потребность в данных высокой доступности ».

Новый SQL

Затем

Серра обсудил то, что он называет NewSQL, или смешивание различных моделей данных в том, что составляет Relational + NoSQL Store.Они разработаны для веб-приложений, но по-прежнему требуют предварительных схем, объединений и управления таблицами, что может быть трудоемким. По сути, это попытка сделать данные масштабируемыми и по-прежнему обеспечивать многие традиционные операции SQL.

Использование для различных технологий баз данных

Серра также рассказал о многих причинах, по которым организация должна использовать SQL или NoSQL. Он сказал, что для традиционных бизнес-систем OLTP (то есть ERP, CRM, внутренних приложений) реляционные базы данных (СУБД) по-прежнему являются основным и наиболее эффективным выбором.Он обсудил и другие варианты:

.

  • Хранилища данных (OLAP) подходят для реляционной базы данных (SMP или MPP).
  • Глобальные веб-приложения и мобильные приложения OLTP хорошо работают с нереляционной базой данных (NoSQL).
  • Озера данных хороши для Hadoop.
  • Реляционный и масштабируемый OLTP будет хорошо работать с NewSQL.

Сводка Когда выбирать NoSQL

Серра закончил свою презентацию кратким описанием того, когда и где предприятие могло бы выбрать нереляционную систему или систему NoSQL, а не более традиционную реляционную платформу.Вот некоторые из этих причин:

  • При вводе новых данных с большим объемом и / или разнообразием.
  • Данные не являются реляционными / частично структурированными.
  • Ваша команда будет обучена этим новым технологиям (NoSQL).
  • У вас достаточно информации, чтобы правильно выбрать тип и продукт NoSQL для вашей ситуации.
  • Вы можете ослабить согласованность транзакций, когда масштабируемость или производительность важнее.
  • Вы можете обслуживать большое количество запросов пользователей при строгом соблюдении бизнес-правил.

В заключение он сказал, что «СУБД предназначена для соответствия корпоративным OLTP и ACID или баз данных размером менее 1 терабайта. NoSQL предназначен для масштабируемых документов OLTP и JSON. Hadoop предназначен для аналитики больших данных ». Сегодня на рынке есть множество вариантов, как и потребности различных предприятий. Как (и когда) выбрать правильную систему баз данных — это то, с чем теперь приходится бороться каждому предприятию, чтобы сохранить свои рыночные преимущества.

Вот видео презентации Enterprise Data World 2016:

Зарегистрируйтесь на Всемирной конференции корпоративных данных сегодня

Реляционная база данных

— обзор

5.4.2 Реляционные данные

Реляционные базы данных состоят из ряда связанных или связанных таблиц. 15 Это облегчает включение значительно расширенного объема информации; однако это может создать некоторые проблемы при анализе и интерпретации данных, как описано ниже. Примером реляционной базы данных, которая часто встречается в правоохранительных органах и в сфере общественной безопасности, является Национальная система отчетности о происшествиях или NIBRS. 16 В отличие от унифицированных отчетов о преступлениях (UCR), с данными NIBRS один инцидент может быть связан с несколькими правонарушениями, потерпевшими и подозреваемыми.Например, если двое подозреваемых ворвались в дом, разгромили кухню, украли телевизор и напали на домовладельца, когда он пришел домой рано, это будет единичный инцидент, связанный с четырьмя отдельными преступлениями, двумя подозреваемыми и одним. жертва по правилам NIBRS. В случае UCR сообщается только о самом серьезном нарушении. О других, менее значимых преступлениях, сообщать не будет. Хотя NIBRS дает более полную статистику преступности, существуют проблемы, связанные с базами данных такого рода.

Во-первых, можно значительно увеличить масштабы преступности, если считать преступления по правонарушениям, а не по инцидентам. В приведенном выше примере простое сложение преступлений сильно преувеличило бы общую статистику преступности. Можно сообщить о четырех «преступлениях», что на самом деле представляет собой одно преступление, связанное с несколькими правонарушениями. Точно так же можно занижать информацию о преступлении, когда есть несколько жертв. Например, при использовании метода сообщения о происшествиях двойное убийство засчитывается как одно убийство с двумя жертвами.Это может сбивать с толку тех, кто привык сообщать общее количество убийств, исходя из количества убитых.

С точки зрения анализа преступности, однако, одна особая проблема, связанная с реляционными данными в отличие от простого «плоского файла», заключается в том, что может быть трудно поддерживать отношения между переменными и гарантировать, что определенные переменные не будут переоценены во время анализа. особенно стандартными методами. Например, преступление, связанное с бандой, часто связано с несколькими подозреваемыми, связанными с одним инцидентом.Как показано на Рисунке 5.4, групповое ограбление было совершено тремя подозреваемыми, в то время как другое ограбление было связано с одним подозреваемым. Когда эта информация вводится в электронную таблицу, есть три записи, связанные с подозреваемыми в ограблении, связанном с бандами, по сравнению с одной записью подозреваемого, связанной с другим ограблением. Как минимум, информация о бандах будет чрезмерно представлена ​​при анализе характеристик подозреваемых, связанных с ограблением, если не будут приняты некоторые меры предосторожности, чтобы гарантировать, что каждый инцидент учитывается только один раз.

Рисунок 5.4. Реляционные данные связаны с некоторыми уникальными проблемами. В этом примере ограбление, связанное с группировкой, было совершено тремя подозреваемыми, в то время как другое ограбление было связано только с одним подозреваемым. В реляционной базе данных может быть до трех записей подозреваемых, связанных с ограблением, связанным с бандой, по сравнению с одной записью подозреваемого, связанной с другим ограблением. Информация, связанная с бандой, будет чрезмерно представлена ​​в анализе, если не будут приняты некоторые меры предосторожности, чтобы гарантировать, что каждый инцидент учитывается только один раз.

Например, если члены банды использовали запугивание, в то время как подозреваемый в другом ограблении использовал оружие, простой подсчет на основе подозреваемого использования оружия показал бы, что оружие использовалось только в 25% ограблений, тогда как на самом деле пистолет использовался в одном из двух, или в 50% инцидентов. С другой стороны, распространенность преступности, связанной с бандами, может быть искажена, если для получения этой информации будет использоваться статистика подозреваемых. Всегда важно логически обдумать, в чем вопрос на самом деле и как лучше всего его посчитать.В некоторых преступлениях, в том числе с участием несовершеннолетних и преступных группировок, часто участвуют несколько подозреваемых.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.