Большинство пользователей интернета, которые имеют дело с гиперлинками, знают, что целый адрес с… Базы данных помогают автоматизировать процессы, поддерживать стабильность приложений и обеспечивать безобидный доступ к важным данным. Нереляционная документно‑ориентированная СУБД, хранящая данные в JSON‑подобных документах. Обеспечивает гибкость, масштабируемость и высокую производительность при работе с динамичными данными. К 2014 году по косвенным оценкам компания Google хранила на своих серверах до 10—15 эксабайт данных в совокупности[21].
Но это не мешает применению MySQL в таких крупных проектах словно Alibaba или Wikipedia. Зачастую эту СУБД используют в комплекте с другими базами данных. Базу данных проще всего помыслить в качестве таблицы.
Он интуитивно понятен и позволяет стремительно чиркать сложные требования. Это графовая СУБД и самое распространенное ПО в своем классе. Neo4j имеет открытый исходный код и распространяется задарма.
Современные системы — YDB от Яндекса, Google Cloud Spanner — сочетают верность классических баз с гибкостью новых подходов. Они поддерживают и строгие транзакции, и работу с неструктурированными данными. Технология HTAP позволяет разом возделывать текущие операции и сложные аналитические запросы. В отличие от традиционных баз, где для связывания данных нужны сложные JOIN‑запросы, графовые базы позволяют напрямую выискивать пути и сообщества в графе.
Есть ситуации, где это оправдано, да для большинства приложений это чересчур сложно. Если у вас дисковая база, и вы знаете, что когда-нибудь она вырастет до 100 ТБ, можно мирно укупить 10 ТБ, а позже помалу добавлять ещё. Более того, транзакции пишутся на диск, и неважно, будет их нынче больше, завтра меньше — доступ останется одинаковым. Они заняли свою важную нишу, однако традиционные СУБД не вытеснили. Воспроизвести изменения типа «ключ-значение» с той же скоростью, что и в источнике, шеймейл кончает при этом сохраняя последовательность транзакций, невозможно. В результате мы вынуждены передавать побайтовые изменения, а в некоторых случаях — и полные образы страниц, и объём журнала становится огромной проблемой. Neo4j отличает высокая производительность и возможность работы с большими объемами данных. Redis имеет некоторые проблемы с долгосрочным хранением. Это приводит к тому, что при копировании на диск информация может быть утеряна. А само хранение обходится дороже с точки зрения требований к ресурсам.
Для работы с такими базами используются специальные языки запросов к графам, например, Cypher. Эти системы хранят информацию в виде объектов — так же, точно в объектно‑ориентированных языках программирования. Объекты имеют атрибуты и методы и могут наследовать свойства других объектов. Такой подход упрощает работу программистов, избавляя от необходимости передавать объекты в таблицы и назад. Хотя чистые объектно‑ориентированные СУБД — ObjectStore и Versant — не получили массового распространения, их концепции нашли применение в современных документных базах и ORM‑технологиях. Самый распространённый тип баз данных, где информация организована в виде таблиц (отношений). Каждая строка — это запись, а столбцы определяют атрибуты этой записи. Реляционные базы используют структурированный слог запросов SQL, обеспечивают высокую надёжность данных и поддерживают ACID‑транзакции.
Одна из старейших СУБД в мире, которую братия Microsoft выпустила еще в 80-х. Это система для управления реляционными базами данных и она поддерживает SQL. Это нереляционная СУБД, которая хранит информацию в виде «ключ и значение». В отличие от реляционных систем, она обеспечивает большую гибкость, эдак что данные в ней не привязаны к жесткой структуре таблиц.
При реализации базы данных внутри СУБД создаётся логическая модель данных — реляционная, объектная или другие, а также физическая модель организации хранения. Логическая модель определяет, словно данные представлены и связаны между собой. Физическая модель определяет, ровно данные фактически размещаются на носителях информации. В широком смысле понятие истории баз данных обобщается до истории любых средств, с помощью которых человечество хранило и обрабатывало данные. Следует помнить, что недостатком этого подхода является размывание понятия «база данных» и фактическое его слияние с понятиями «архив» и даже «письменность». База данных используется для повседневных операций и транзакций, в то час точно хранилище данных предназначено для хранения и анализа больших объемов исторических данных. Хранилища данных оптимизированы для операций, ориентированных на чтение, таких словно бизнес-аналитика и отчетность. Особенность сетевой базы данных в том, что в ней запоминаются все сношения и всё содержимое для каждой сношения.
Поэтому Oracle, PostgreSQL и Microsoft SQL Server продолжают лидировать. Распределённые базы дают масштабирование, да страдают от неопределённого порядка транзакций, больших задержек и сложностей для администраторов. Транзакционные и аналитические нагрузки так и не удалось целиком совместить, оттого универсальной «одной базы для всего» до сих пор нет. На реплику приходят лишь логические изменения, и нужно раскопать способ их живо применить. Единственный выход — распараллелить применение журнала, да сохранить при этом транзакционную целостность, — задача, может быть, и решаемая, но весьма немалый кровью. А вот если у вас база в памяти и память закончилась, эдак элементарно не получится. Нужно уже более сложное приложение, которое понимает, что часть данных хранится здесь, а часть — там.
Каждая база данных строится на основе определённой модели данных. Эта модель определяет, словно система представляет информацию, устанавливает сношения между отдельными элементами и организует всю структуру хранения. От выбора модели зависит, точно будет выполняться доступ к данным, какие операции будут эффективны, а какие — затруднены. Поскольку разные задачи требуют различных подходов, сформировалось несколько основных типов баз данных. В своей простейшей форме база данных — это структурированный комплект информации, хранящийся в электронном виде. Однако такое определение не отражает всей сложности и возможностей современных систем управления data. В отличие от простых электронных таблиц, database представляют собой сложные взаимосвязанные структуры, способные обрабатывать огромные объемы информации с высокой скоростью и надежностью.