Нереляционные базы данных за и против доклад

Обновлено: 07.05.2024

SQL или NoSQL — какую базу данных выбрать? В чем заключается их различие. Преимущества SQL и NoSQL. Сравнение и выводы.

24 Дек 2020 05:20 IT GIRL 15

Реляционные vs. нереляционные базы данных: отличия и преимущества Блог 2020-12-24 ru Реляционные vs. нереляционные базы данных: отличия и преимущества

SQL vs NoSQL

Любые компьютерные вычисления связаны с обработкой данных. Они бывают структурированными и неструктурированными. Первые размещают в базах данных, где наравне с информацией хранится ее описание. Говоря о БД, часто можно встретить термины SQL и NoSQL.

SQL — это методика обработки (язык, структура, действия), которая используется для того, чтобы проводить чтение и обработку реляционных и нереляционных (NoSQL) баз данных. Как это все работает и для чего нужно — объясняют специалисты Boodet.Online.

Понятие реляционных и нереляционных баз данных

Реляционные БД используют язык SQL (структурированных запросов). Структура таких баз данных позволяет связывать информацию из разных таблиц с помощью внешних ключей (или индексов), которые используются для уникальной идентификации любого атомарного фрагмента данных в этой таблице. Другие таблицы могут ссылаться на этот внешний ключ, чтобы создать связь между частями данных и частью, на которую указывает внешний ключ.

Зачем нужны нереляционные БД ? Их главное преимущество — высокий уровень безопасности и возможность обойти аппаратные ограничения (с помощью Sharding).

Различия SQL и NoSQL

SQL и NoSQL — это термины, которые описывают совершенно разные способы обработки данных. Чем они отличаются и почему это влияет на работу?

SQL используют универсальный язык структурированных запросов для определения и обработки данных. Это накладывает определенные ограничения: прежде чем начать обработку, данные надо разместить внутри таблиц и описать.

NoSQL таких ограничений не имеет. Динамические схемы для неструктурированных данных позволяют:

ориентировать информацию на столбцы или документы;

основывать ее на графике;

организовывать в виде хранилища KeyValue;

создавать документы без предварительного определения их структуры, использовать разный синтаксис;

добавлять поля непосредственно в процессе обработки.

Структура

SQL основаны на таблицах, а NoSQL — на документах, парах ключ-значение, графовых БД, хранилищах с широкими столбцами.

Масштабируемость

В большинстве случаев базы данных SQL можно масштабировать по вертикали. Что это значит? Можно увеличить нагрузку на один сервер, увеличив таким образом ЦП, ОЗУ или объем накопителя.

В отличие от SQL базы данных NoSQL масштабируются по горизонтали. Это означает, что больший трафик обрабатывается путем разделения или добавления большего количества серверов. Это делает NoSQL удобнее при работе с большими или меняющимися наборами данных.

В каких случаях используют SQL?

SQL подойдет, если нужна обработка большого количества сложных запросов, или рутинного анализа данных. Выбирайте реляционную БД , если нужна надежная обработка транзакций и ссылочная целостность.

А в каких NoSQL?

Если объем данных большой, лучше использовать NoSQL . Отсутствие явных структурированных механизмов ускорит процесс обработки Big Data. А еще это безопаснее — такие БД сложнее взломать.

Выбирайте NoSQL , если:

необходимо хранить массивы в объектах JSON;

записи хранятся в коллекции с разными полями или атрибутами;

необходимо горизонтальное масштабирование.

Самые распространенные реляционные базы данных

Для работы с реляционными БД лучше всего подойдут:

Microsoft SQL Server.

MySQL

Бесплатный продукт с открытым исходным кодом от Oracle. Отличается стабильностью и хорошим тестированием обновлений до их внедрения. MySQL можно доработать под свои нужды или поискать готовые исправления в обширной библиотеке профильного сообщества.

Базу данных MySQL можно реплицировать на несколько узлов, что уменьшает рабочую нагрузку при увеличении доступности приложения.

Oracle

Oracle Database часто используют крупные корпорации. Коммерческий вариант БД часто и грамотно обновляется, есть круглосуточная техническая поддержка.

Oracle применяет свой собственный диалект SQL (PL/SQL). Это дает возможность работать со встроенными функциями, процедурами и переменными. Так же, как и MySQL , работает с любыми операционными системами. Если проекту необходимо использовать реляционные БД для работы с Big Data, то Oracle станет хорошей альтернативой NoSQL благодаря особой организации СУБД — группировке объектов по схемам, которые являются подмножеством объектов.

Еще одно важное преимущество Oracle — возможность восстановления предыдущей версии БД. Помимо этого, есть индексация растровых изображений, секционирование, индексацию на основе функций и по обратному ключу, оптимизация приоритетных запросов.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server — это отличный вариант для малого и среднего бизнеса. Диалект T-SQL обрабатывает процедуры, встроенные функции и переменные. Есть важное ограничение: Microsoft SQL Server будет работать только с Linux или Windows. Простой интерфейс ускорит процесс миграции БД, если до этого вы пользовались другой системой.

Нереляционные базы данных

Согласно рейтингу Boodet.Online, самыми удобными системами для обработки нереляционных баз данных являются: MongoDB, Apache Cassandra и Google Cloud BigTable. У всех трех широкий функционал и высокий уровень гибкости.

MongoDB

MongoDB — это качественный бесплатный продукт, который чаще всего используют при работе с NoSQL . Решение позволяет менять схемы данных в процессе работы, масштабироваться по горизонтали. Интерфейс очень простой — в нем легко разберется любой сотрудник компании, не обязательно быть IT-профессионалом.

Почему мы поставили Mongo на первое место в списке лидеров обработки нереляционных баз данных ? Все дело в новой функции от разработчиков. Теперь в решении есть глобальная облачная БД, что дает возможность развернуть управляемую MongoDB через AWS, Azure, GCP.

Apache Cassandra

Apache Cassandra — это продукт с открытым исходным кодом, а значит, достаточно гибкий, адаптируемый практически для любых задач. Идентичность узлов упрощает масштабирование для наращивания архитектуры БД.

Apache Cassandra подойдет для масштабных проектов. Продукт обеспечивает высокую скорость чтения и записи. Даже если часть решения использует SQL, можно применить подобные SQL операторы: DDL, DML, SELECT. Для более высокого уровня безопасности есть резервное копирование и восстановление.

Apache Cassandra — это один из немногих инструментов обработки баз данных, который гарантирует безотказность работы (подробнее читайте в своем SLA).

Google Cloud BigTable

Неплохой продукт от Google, который гарантирует задержку обработки не более 10 мс. BigTable уделяют безотказности много внимания. Например, благодаря функции репликации базы данных более долговечны, доступны и устойчивы при зональных сбоях. Это отличный вариант для работы с Big Data в режиме реального времени (машинное зрение, AI) — можно изолировать рабочую нагрузку для приоритетной аналитики.

Так что же лучше?

Специалисты Boodet.Online работают с обоими вариантами баз данных. Основной критерий выбора: подходит ли приложение для решения конкретной задачи. Как мы определяем, что лучше для конкретного проекта:

Если в БД есть предопределенная схема — используем SQL, если схема динамическая — NoSQL.

Выбираем приоритетное направление масштабирования — по горизонтали или по вертикали.

Определяем, что будет использоваться в задаче — неструктурированные данные или многострочные транзакции.

Выводы

Нельзя однозначно сказать, что лучше — SQL или NoSQL . Все зависит от конкретной задачи и типа данных. В некоторых случаях необходимо обработать оба типа БД — тогда рекомендуем выбирать гибридное решение, например, PostgreSQL (объектно-ориентированная СУБД).

ГОСТ

Причины и предусловия применения не реляционных БД

Реляционная база данных – это самое распространенное, проверенное средство для работы со значительным массивом данных. Реляционная модель основана на мощном математическом аппарате теории множеств и математической логики. Эта модель дает возможность ненавигационного манипулирования данными без необходимости знания конкретной физической организации БД во внешней памяти.

Но, помимо достоинств модель имеет и некоторые недостатки, к которым можно отнести:

сложность структуры, вызванную нормализацией;
низкую производительность, связанную с поиском по ключу;
ограниченный набор типов данных;
недостаточное естественное представление данных (используются плоские двумерные таблицы, а не таблицы, имеющие сложную структуру);
отсутствие возможности рассмотрения данных послойно, используя разные уровни абстракции;
отсутствие возможности определения набора операторов (методов), которые связаны с определенными типами данных (приходится задавать операции в конкретном приложении);
возникновение эффекта утраты при определенном сочетании данных третьей и даже второй нормальных форм;
стоимость, в данном случае дорогое создание и поддержание базы данных.

Достоинствами реляционных баз данных являются простота, устойчивость, гибкость, производительность, масштабируемость и совместимость. На практике однако часто пренебрегают указанными принципами в угоду производительности. Следует отметить, что имеются аналогичные системы, ориентированные на определенную особенность и способные к превышению по этой особенности показателей реляционной БД. Ранее это не представляло собой большую проблему, но в настоящее время это достаточно актуально. Отмечается проблема реляционных баз данных с масштабированием. К примеру, при повышении нагрузки на сервер за ночь моментально обновить аппаратную часть не возможно. Реляционные БД хорошо масштабировать лишь в случае их расположения на единственном сервере. При недостатке ресурсов этого сервера требуется просто увеличить количество машин и распределить нагрузку между ними. В этом случае сложность реляционной БД станет играть против масштабируемости. Если при этом попробовать увеличить количество серверов до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, а характеристики, делающие реляционные БД привлекательными для пользователя, станут очень быстро снижать к нулю шансы использования их в качестве платформы для больших распределенных систем. С подобными ограничениями необходимо бороться.

Готовые работы на аналогичную тему

Типы нереляционных БД

Для решения этой проблемы стали применять хранилища типа NoSQL (Not Only SQL) или постреляционные базы данных. Этот новый термин объединяет в себе нереляционные хранилища данных, не подчиняющихся привычным правилам хранения данных (ACID). Обычно в таких системах нет жесткой структуры и не используется пересечение таблиц, по большому счету они вообще не имеют таблиц. Нереляционные базы данных разделяют на несколько типов, которые определяются зависимостью от их масштабируемости, моделями данных и запросов, а также системой хранения данных. Единую классификацию ещё не разработали. Однако различают следующие модели данных:

СУБД поддерживаются только процессы добавления записей, поиска значений по ключу, а также изменения и удаления найденных записей. Никаких связей между значениями в явном виде не поддерживается. Однако объекты могут содержать ссылки на другие объекты (их ключи), СУБД не проверяет их правильность. Обеспечение надежности и целостности данных возлагают не на СУБД, а на прикладные программы, работающие с базами данных.

Ключи представляют собой кэш-коды хранящихся данных (значений). Ключи объединены в группы таким образом, что все данные одной группы, которые с ними связаны, хранятся на одном сервере. Следовательно, по ключу возможно определить сервер и напрямую получить от него данные. Этим обеспечивается масштабируемость. Когда один сервер не будет справляться с нагрузкой, к нему добавят еще один и разделят данную группу ключей на 2 части.

К достоинствам можно отнести:

масштабируемость — возможность наращивания мощности распределенной системы простым добавлением новых серверов;
простоту представления данных, близкую для человеческого восприятия.

отсутствие поддержки связи между данными, обеспечения целостности данных;
отсутствие стандарта языка описания и управления данными (у реляционных БД стандартом является язык SQL);
основной вид запросов, представляющий поиск значения по ключу, что приводит к ряду сложностей (например, выполнения сортировки данных).

Представленная модель характеризуется наиболее эффективной производительностью, минимальной стоимостью внедрения и масштабирования. Является самой простой формой, как для организации данных так и для их реализации, но одновременно и одной из самых быстрых. С помощью таких хранилищ можно сохранять в памяти по определенному ключу любые данные, представленные как простым числом или текстом, так и сериализованным объектом. Представители данной схемы - популярный в настоящее время memcached и менее популярные: CouchDB, Redis, Scalaris, BerkeleyDB , Tokyo Cabinet, Voldemort.

В данной модели каждая запись хранится в виде отдельного документа, имеющего собственный набор полей, отличающийся от документа к документу. Популярные представителями этой модели являются Lotus Notes, CouchDB, MongoDB.

Эта модель данные хранит в столбцах вместо привычного хранения в строках, что является выгодным для различного рода архивов информации и каталогов, в которых большая часть вычислений происходит над подобными выборками данных. Представителями данной модели являются BigTable, HyperTable и HBase, а также Cassandra.

В данной модели для представления информации используются вершины и ребра графа. Подобная модель наиболее производительно работает с данными, которые представлены в виде графов (например социальные графы). Наиболее популярными системами хранилища данных этого типа являются neo4j, AllegroGraph, ActiveRDF.

Из рассмотренных выше наиболее распространенной на данный момент является модель ключ = значение.

На протяжении последних лет прослеживается тенденция перехода к построению БД на основе не реляционных моделей. Причиной тому является выявление у реляционных моделей недостатков в построении структуры БД, что делает ее более уязвимой. В связи с этим выбирают объектно-ориентированные базы данных. Причинами их выбора являются:

С обработкой и хранением данных сегодня связаны любые компьютерные работы. Одна информация может быть представлена в форме таблиц, иметь четкие, структурированные сведения, поданные в определенном формате. Другие же, описывают самые разные объекты, с произвольными характеристиками. Они не имеют структуры, четкого распределения, формата. Исходя из этого в IT-среде выделяют два варианта баз данных (БД): реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL). Говоря простым языком, первые – структурированные, а вторые – неструктурированные. Оба варианта жизнеспособны, но имеют кардинальные расхождения, которые надо учитывать в процессе выбора БД. Так в чем отличие реляционной базы от нереляционной и для решения каких задач лучше всего подходит каждая из них.

Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо познакомиться более подробно с каждой из них.

Особенности реляционной базы данных

Система управления базами данных (СУБД) – передовое программное обеспечение высокого уровня, работающее с API низкого уровня. Под данным термином понимают всевозможные инструменты, начиная от компьютерных приложений и до встроенных библиотек. Если говорить о реляционной системе, то она помогает управлять большими объемами четко структурированных данных. Преимущественно представлена в табличной форме. В строках указываются записи, а в столбцах – типы данных. При этом информация вносится в таблицу согласно установленному шаблону.

Впервые реляционная модель вошла в использование в 70-е годы 20 века. Предполагала математический способ для структуризации, хранения и применения сведений. В таблицы записывалась основная информация (например, ФИО человека) и соответствующие ей значения (год рождения, возраст, пол, семейное положение, наличие/отсутствие детей и пр.). За годы существования на рынке она успела доказать свою эффективность, надежность, гарантируя высокую защиту информации от утраты. Наряду с жесткими требованиями к формированию данных и их обработки, SQL может быть наделена и гибкостью. Но обеспечить это свойство сможет только профессиональный подход и дополнительные усилия.

Среди особенностей реляционных БД стоит выделить два основных момента:

Соблюдать целостность в процессе каждой транзакции, реляционные базы данных должны быть:

Атомарными. Это обязательное условие, обеспечивающее или полное выполнение операции или ее полную отмену в тому случае, если хотя бы одна из составных частей по ряду причин не может быть реализована.
Изолированными. Только в этом случае появится возможность контролировать то, насколько согласованными будут реализуемые транзакции.
Однообразными. Следуя такому требованию, вся информация, которая записывается в ходе одной операции, должна соответствовать одинаковым, стандартизированным требованиям и нормам.
Надежными. Если потребуется внести изменения в базу данных, то они должны быть совершенными, а не гипотетическими.

Согласно рейтингу DB-Engines, в топе самых популярных СУБД четыре реляционных (SQL) и одна нереляционная (NoSQL). Реляционные базы данных занимают львиную долю рынка и наиболее известны. Однако в ряде случаев лучше выбрать NoSQL-решения различного типа.

Мы подготовили небольшой гайд по типам баз данных, чтобы вы могли принять верное решение.

Что такое реляционные и нереляционные базы данных

Реляционная база данных (SQL) — база, где данные хранятся в формате таблиц, они строго структурированы и связаны друг с другом. В таблице есть строки и столбцы, каждая строка представляет отдельную запись, а столбец — поле с назначенным ей типом данных. В каждой ячейке информация записана по шаблону.

Нереляционная база данных (NoSQL) — хранит данные без четких связей друг с другом и четкой структуры. Вместо структурированных таблиц внутри базы находится множество разнородных документов, в том числе изображения, видео и даже публикации в социальных сетях. В отличие от реляционных БД, NoSQL базы данных не поддерживают запросы SQL.

Реляционные базы данных, или базы данных SQL

Особенности. Основная особенность — надежность и неизменяемость данных, низкий риск потери информации. При обновлении данных их целостность гарантирована, они заменяются в одной таблице.

Реляционные базы данных, в отличие от нереляционных, соответствуют ACID — это требования к транзакционным системам. Соответствие им гарантирует сохранность данных и предсказуемость работы базы данных:

Atomicity, или атомарность — ни одна транзакция не будет зафиксирована в системе частично.
Consistency, или непротиворечивость — фиксируются только допустимые результаты транзакций.
Isolation, или изолированность — на результат транзакции не влияют транзакции, проходящие параллельно ей.
Durability, или долговечность — изменения в базе данных сохраняются несмотря на сбои или действия пользователей.

При работе с такими СУБД надо учитывать, что любые изменения в объектах нужно отражать в структуре таблиц, физическая структура данных не соответствует объектной модели приложения.

Реляционные БД идеальны для работы со структурированными данными, структура которых не подвержена частым изменениям.

Так выглядит хранение данных в реляционной базе, по сути, это просто таблица:

Клиент	Средний чек	Число покупок за период
1	1000	10
2	1500	5
3	800	6

Масштабируемость. Вертикальная, то есть при росте нагрузки растет производительность сервера. Если в базу поступает большой объем данных, рано или поздно наступит порог вертикального масштабирования — сервер не сможет далее увеличивать производительность. Тогда понадобится горизонтальное масштабирование — параллельная обработка данных в кластере серверов.

В больших распределенных системах это может привести к тому, что общая производительность системы упадет, так как нужно поддерживать согласованность данных в нескольких узлах. Это не значит, что СУБД на SQL не подходят для больших проектов — они поддерживают кластеризацию, просто нужно приложить усилия, чтобы настроить систему. Либо использовать базы данных в облаке — там можно получить уже настроенные и надежно работающие кластеры в несколько кликов.

Самые известные SQL-базы данных

MySQL — одна из самых популярных open source реляционных баз данных. Подходит небольшим и средним проектам, которым нужен недорогой и надежный инструмент работы с данными. Поддерживает множество типов таблиц, есть огромное количество плагинов и расширений, облегчающих работу с системой.

Отличается простой установкой, может быть интегрирована с другими СУБД, также интеграция с MySQL есть в любой CMS, фреймворке, языке программирования. Среди минусов — не все задачи выполняет автоматически, если что-то нужное не включено в функционал, придется потратить время на доработку, нет встроенной поддержки OLAP.

MySQL доступна как облачный сервис — в облаке не нужно тратить много времени на развертывание и конфигурацию СУБД. MySQL server стоит выбрать на старте бизнеса, чтобы тестировать гипотезы с минимальными затратами или для небольших проектов как транзакционную базу данных общего назначения.

PostgreSQL — вторая по популярности open source SQL СУБД. У нее много встроенных функций и дополнений, в том числе для масштабирования в кластер и шардинга таблиц. Подходит, если важна сохранность данных, предполагается их сложная структура. Позволяет работать со структурированными данными, но поддерживает JSON/BSON, что дает некоторую гибкость в схеме данных.

Отличается стабильностью, ее практически невозможно вывести из строя или что-то сломать в таблицах.

Из минусов — сложность конфигурации требует от пользователей некоторого опыта. Также скорость работы может падать во время проведения пакетных операций или при запросах на чтение.

PostgreSQL также можно развернуть в облаке — в отличие от MySQL, она подходит для крупных и масштабных проектов. Кроме того, ее стоит выбрать, если недопустимы ошибки в данных или есть особые требования к базе данных, например поддержка геоданных. Различные расширения PostgreSQL позволяют реализовать многие специализированные запросы.

Нереляционные базы данных, или базы данных NoSQL

Особенности. В отличие от реляционных, в нереляционных базах данных схема данных является динамической и может меняться в любой момент времени. К данным сложнее получить доступ, то есть найти внутри базы что-то нужное — с таблицей это просто, достаточно знать координаты ячейки. Зато такие СУБД отличаются производительностью и скоростью. Физические объекты в NoSQL обычно можно хранить прямо в том виде, в котором с ними потом работает приложение.

Базы данных NoSQL подходят для хранения больших объемов неструктурированной информации, а также хороши для быстрой разработки и тестирования гипотез.

В них можно хранить данные любого типа и добавлять новые в процессе работы.

Масштабируемость. NoSQL базы имеют распределенную архитектуру, поэтому хорошо масштабируются горизонтально и отличаются высокой производительностью. Технологии NoSQL могут автоматически распределять данные по разным серверам. Это повышает скорость чтения данных в распределенной среде.

Четыре вида нереляционных баз данных

Документоориентированные базы данных — данные хранятся в коллекциях документов, обычно с использованием форматов JSON, XML или BSON. Одна запись может содержать столько данных, сколько нужно, в любом типе данных (или типах) — ограничений нет. Внутри одного документа есть внутренняя структура, однако, она может отличаться от одного документа к другому. Также документы можно вкладывать друг в друга.

То есть вместо столбцов и строк мы описываем все данные в одном документе. Если нам нужно было бы добавить новые данные в таблицу реляционной базы данных, пришлось бы изменять ее схему данных. В случае с документами нужно только добавить в них дополнительные пары ключ-значение.

Пример такой базы данных: MongoDB.

Вот так будет выглядеть хранение данных в отдельных документах вместо таблицы со столбцами и строками:

Читайте также: