NoSQL (nie tylko SQL) stanowi odejście od tradycyjnych systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) i stanowi szerszą klasę systemów baz danych, które wykorzystują alternatywne, nierelacyjne podejście do przechowywania danych i wykonywania zapytań. Zaprojektowane, aby sprostać rosnącym wymaganiom nowoczesnych aplikacji intensywnie korzystających z danych, bazy danych NoSQL są znane ze swojej skalowalności, możliwości obsługi danych nieustrukturyzowanych i łatwości użytkowania. W kontekście modelowania danych bazy danych NoSQL wykazują różnice w sposobie strukturyzowania danych i wykonywania zapytań w porównaniu z ich odpowiednikami SQL.
Modelowanie danych w bazach danych NoSQL zazwyczaj obejmuje użycie jednego lub więcej z następujących czterech podstawowych modeli danych:
- Zorientowany na dokument: przechowywanie hierarchicznych struktur danych, takich jak format JSON lub BSON, które pozwalają na reprezentację zagnieżdżonych, złożonych relacji danych. Przykłady obejmują MongoDB, Couchbase i RavenDB.
- Klucz-wartość: skupienie się na przechowywaniu i zarządzaniu tablicami asocjacyjnymi, w których można adresować poszczególne pary klucz-wartość. Przykładami są Redis, Amazon DynamoDB i Riak.
- Rodzina kolumn: wykorzystanie projektu magazynu kolumnowego, w którym kolumny są pogrupowane w rodziny kolumn i podzielone na wiele węzłów. Przykładami są Apache Cassandra, Google BigTable i ScyllaDB.
- Oparte na grafach: wykorzystanie teorii grafów do zarządzania przechowywaniem i odzyskiwaniem punktów danych oraz ich relacji w strukturze przypominającej wykres. Przykładami są Neo4j, Amazon Neptune i ArangoDB.
Bazy danych NoSQL zostały wykorzystane przez organizacje zajmujące się dużymi zbiorami danych, przetwarzaniem w czasie rzeczywistym i wielkoskalowymi systemami rozproszonymi. Szczególnie dobrze nadają się do obsługi danych nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych lub polimorficznych, które zazwyczaj stanowią znaczną część danych generowanych przez nowoczesne aplikacje internetowe, mobilne i IoT.
Wzrost liczby baz danych NoSQL można przypisać kilku kluczowym czynnikom. Po pierwsze, skutecznie eliminują ograniczenia tradycyjnego RDBMS pod względem skalowalności i wydajności. W miarę ciągłego wzrostu ilości, szybkości i różnorodności danych generowanych przez aplikacje, bazy danych NoSQL z natury oferują skalowalność poziomą poprzez partycjonowanie danych i replikację w wielu węzłach w systemie rozproszonym. Ta zdolność do skalowania architektur w poziomie, a nie w górę, umożliwia bazom danych NoSQL dostosowanie się do szybkiego wzrostu wymagań dotyczących przechowywania danych oraz utrzymanie wysokiego poziomu wydajności i dostępności. Po drugie, bazy danych NoSQL zapewniają elastyczne modele danych, które mogą dostosowywać się do zmian wymagań aplikacji w czasie, bez konieczności przeprowadzania skomplikowanych i kosztownych procesów migracji baz danych. Ta elastyczność jest szczególnie cenna w nowoczesnych, zwinnych praktykach tworzenia oprogramowania, gdzie powszechne są iteracyjne cykle rozwoju i częste aktualizacje. Wreszcie, bazy danych NoSQL często zawierają prostszy, przyjazny dla programistów interfejs zapytań i programowania, który ułatwia szybkie prototypowanie i skraca czas wprowadzania na rynek nowych aplikacji i funkcji.
Dzięki tym zaletom bazy danych NoSQL zyskały w ostatnich latach popularność wśród twórców oprogramowania i organizacji. Według ankiety przeprowadzonej w 2021 r. przez Stack Overflow, MongoDB jest obecnie najpopularniejszą bazą danych NoSQL – 32,8% programistów zgłasza użycie, następnie Redis z 26,9% i Elasticsearch z 16,6%. Co więcej, bazy danych NoSQL zostały zatwierdzone przez głównych dostawców usług w chmurze, takich jak Amazon Web Services (AWS), Google Cloud i Microsoft Azure, którzy oferują zarządzane usługi NoSQL, w tym odpowiednio Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore i Azure Cosmos DB.
W miarę ewolucji krajobrazu modelowania danych bazy danych NoSQL prawdopodobnie zyskają na popularności jako alternatywa lub uzupełnienie tradycyjnego RDBMS. W niektórych przypadkach organizacje mogą przyjąć strategię trwałości poliglotów, wykorzystując mieszankę baz danych SQL i NoSQL w celu spełnienia wymagań różnych aplikacji. Na przykład firma może używać RDBMS, takiego jak PostgreSQL, do przetwarzania transakcyjnego i raportowania, jednocześnie wykorzystując MongoDB do przechowywania złożonych, hierarchicznych danych i Elasticsearch do wyszukiwania tekstu i analiz.
Jeśli chodzi o modelowanie danych dla baz danych NoSQL w AppMaster, klienci mają do dyspozycji wiele opcji. AppMaster obsługuje różne bazy danych NoSQL na potrzeby zaplecza, umożliwiając użytkownikom łatwą integrację aplikacji z rozwiązaniami do przechowywania danych. Co więcej, dzięki możliwościom wizualnego modelowania danych oferowanych przez platformę, użytkownicy mogą tworzyć i modyfikować swoje modele danych bez pisania ani jednej linii kodu. Możliwość wizualnego przedstawiania modeli danych i manipulowania nimi w bazach danych NoSQL w połączeniu z potężnym zestawem narzędzi AppMaster no-code znacznie przyspiesza proces tworzenia aplikacji i umożliwia użytkownikom tworzenie skalowalnych aplikacji opartych na danych szybciej i bardziej opłacalnie niż kiedykolwiek wcześniej .
