Реляционные и нереляционные базы данных

Введение в реляционные базы данных

Реляционная база данных — это система управления базами данных (СУБД), предназначенная для хранения и управления структурированными данными с использованием схемы, которая определяет типы данных, отношения и ограничения между таблицами. Реляционные базы данных основаны на реляционной модели — концепции, предложенной в 1970 году Эдгаром Ф. Коддом, ученым-компьютерщиком из IBM. В этой модели данные организованы в таблицах со столбцами и строками, где каждая строка представляет запись данных, а каждый столбец соответствует атрибуту данных.

Реляционные базы данных предназначены для поддержания согласованности и целостности данных, а также обеспечения связей и ограничений между различными таблицами. Они полагаются на язык структурированных запросов (SQL) для запроса, манипулирования и организации данных. SQL — это мощный и широко распространенный язык запросов, позволяющий пользователям легко выполнять сложные операции с данными.

Некоторые популярные реляционные базы данных включают MySQL, PostgreSQL , Oracle и Microsoft SQL Server. Они были идеальным выбором для многих приложений, особенно с четко определенными структурами данных и связями, требующими согласованного и точного хранения данных.

Преимущества реляционных баз данных

Реляционные базы данных обладают рядом преимуществ, что делает их популярными для различных приложений. Некоторые из наиболее значительных преимуществ включают в себя:

1. Согласованность и целостность данных. Путем обеспечения связей и ограничений между таблицами реляционные базы данных обеспечивают согласованность и надежность данных. Они поддерживают свойства ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), гарантируя надежную обработку транзакций базы данных даже в случае системных сбоев или непредвиденных ошибок.
2. Гибкость при работе со сложными запросами. SQL предлагает универсальный способ запроса данных в реляционных базах данных. Он позволяет пользователям анализировать данные и манипулировать ими с помощью различных операций, таких как фильтрация, сортировка, агрегирование и объединение. Это упрощает извлечение информации из нескольких таблиц и получение новых данных на основе сложных критериев.
3. Применение схемы. В реляционных базах данных схема определяет структуру таблиц, их отношения и ограничения. Это гарантирует, что данные хранятся хорошо организованным и предсказуемым образом. Это также помогает обеспечить целостность данных и предотвращает несогласованность из-за неправильных типов данных или пропущенных значений.
4. Широкое внедрение и поддержка. Реляционные базы данных на протяжении десятилетий были основой многих приложений, формируя большое и активное сообщество разработчиков, администраторов и экспертов. Доступно множество ресурсов, инструментов и библиотек, помогающих управлять, оптимизировать и разрабатывать приложения с использованием реляционных баз данных.
5. Совместимость с отраслевыми стандартами. SQL — это стандартный язык запросов, упрощающий разработчикам работу с реляционными базами данных на разных платформах и системах. Это также обеспечивает лучшую совместимость и переносимость приложений, использующих реляционные базы данных.

Ограничения реляционных баз данных

Несмотря на многочисленные преимущества, реляционные базы данных также имеют некоторые ограничения, которые следует учитывать, прежде чем выбирать их для своего приложения. Некоторые из этих ограничений включают в себя:

1. Масштабируемость. Реляционные базы данных могут сталкиваться с проблемами при масштабировании, особенно при работе с очень большими наборами данных. Хотя они могут масштабироваться вертикально (путем добавления дополнительных ресурсов, таких как ЦП, ОЗУ или хранилище), горизонтальное масштабирование (распределение нагрузки между несколькими системами) может быть более сложным. Это может повлиять на производительность и доступность приложений, работающих с большими данными или с высоким трафиком.
2. Обработка неструктурированных данных. Реляционные базы данных предназначены для структурированных данных с четко определенными связями. Но они могут быть не столь эффективны для обработки неструктурированных или полуструктурированных данных, таких как текст, изображения, видео или данные датчиков. Это может привести к увеличению затрат на хранение, сложности управления данными и ограничению возможностей выполнения запросов.
3. Сложность и жесткость. Хотя применение схемы в реляционных базах данных помогает поддерживать целостность и согласованность данных, оно также может сделать их менее гибкими или адаптируемыми к изменениям в структуре данных. Это может потребовать трудоемких обновлений схемы и потенциально повлиять на скорость реагирования и читаемость приложения при изменении требований.
4. Управление ресурсами. Реляционным базам данных часто требуется больше ресурсов, таких как память и вычислительная мощность, для управления сложными связями и запросами. Это может повлиять на эффективность и производительность приложений с большими наборами данных или большими объемами транзакций.

В следующих разделах мы обсудим нереляционные базы данных, их преимущества, ограничения и сравнение реляционных и нереляционных баз данных, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего приложения.

Введение в нереляционные базы данных

Нереляционные базы данных, также известные как базы данных NoSQL (не только SQL) , являются альтернативой традиционным реляционным базам данных. Эти базы данных предназначены для хранения данных в форматах, отличных от таблиц, и предоставляют более простое, гибкое и масштабируемое решение для хранения и управления неструктурированными или полуструктурированными данными. Нереляционные базы данных могут обрабатывать данные в различных форматах, таких как ключ-значение, семейство столбцов, документ и график.

Попробуйте no-code платформу AppMaster

AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле

Начать бесплатно

Некоторые широко используемые нереляционные базы данных включают MongoDB (основанные на документах), Cassandra (семейство столбцов), Redis (ключ-значение) и Neo4j (график). Эти базы данных имеют разные функции, архитектуру и возможности, но все они имеют некоторые общие характеристики, которые отличают их от реляционных баз данных. Они обычно:

• Не полагайтесь на структурированные таблицы с предопределенными связями и схемами.
• Обеспечьте лучшую горизонтальную масштабируемость между несколькими узлами или кластерами.
• Обеспечить гибкость в обработке широкого спектра типов и структур данных.
• Используйте языки запросов, отличные от SQL.
• Имейте разные компромиссы в отношении согласованности, доступности и устойчивости к разделению (теорема CAP).

Источник изображения: redis.com

Преимущества нереляционных баз данных

Нереляционные базы данных имеют ряд преимуществ перед своими реляционными аналогами, что делает их привлекательным вариантом для современных приложений, работающих с неструктурированными или полуструктурированными данными, большими объемами трафика и быстрыми операциями чтения/записи. Некоторые из этих преимуществ включают в себя:

• Гибкость. Нереляционные базы данных обеспечивают большую гибкость при работе с различными типами и структурами данных. Им не требуется предопределенная схема, что позволяет использовать более гибкий подход при работе с меняющимися требованиями к данным. Такая гибкость особенно полезна для приложений, которым необходимо обрабатывать неструктурированные или полуструктурированные данные, такие как документы JSON, мультимедийные файлы и данные журналов.
• Масштабируемость. Одним из ключевых преимуществ нереляционных баз данных является их способность горизонтально масштабироваться, распределяя данные по нескольким узлам или кластерам. Эта архитектура обеспечивает бесперебойную обработку растущего объема данных и пользовательского трафика. Нереляционные базы данных хорошо подходят для приложений, требующих высокой масштабируемости, таких как платформы социальных сетей, аналитика больших данных и системы обработки в реальном времени.
• Производительность. Нереляционные базы данных обычно обеспечивают более высокую производительность при выполнении простых и быстрых операций чтения/записи, особенно при работе с большими объемами данных. Они могут обрабатывать высокие уровни параллелизма и оптимизированные запросы, что делает их идеальным выбором для приложений, которые обрабатывают данные в реальном времени или обрабатывают операции с высокой пропускной способностью.
• Разнообразие типов баз данных. Нереляционные базы данных доступны в различных типах, каждый из которых подходит для конкретных случаев использования и требований приложения. От хранилищ «ключ-значение» и семейств столбцов до баз данных документов и графов — разработчики могут выбрать подходящую модель базы данных в зависимости от своих структур данных, рабочих нагрузок и требований к производительности.

Ограничения нереляционных баз данных

Несмотря на свои преимущества, нереляционные базы данных также имеют определенные ограничения по сравнению с реляционными базами данных. Некоторые из этих недостатков включают в себя:

• Ограниченные возможности запросов. Нереляционные базы данных используют языки запросов, отличные от SQL, которые могут иметь различную поддержку сложных возможностей запросов. Некоторые базы данных NoSQL могут не предлагать мощные решения для запроса нескольких коллекций или выполнения расширенной аналитики или отчетности. Это ограничение может не повлиять на приложения с простыми шаблонами запросов, но может стать препятствием для тех, кому требуются сложные функции запросов и отчетов.
• Согласованность и целостность данных. Одним из компромиссов с нереляционными базами данных является их различная поддержка согласованности и целостности данных. В отличие от реляционных баз данных, которые реализуют свойства ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), нереляционные базы данных часто отдают приоритет доступности или устойчивости разделов над согласованностью в распределенных системах. Некоторые базы данных NoSQL поддерживают итоговую согласованность, в то время как другие предлагают настраиваемые уровни согласованности, что может повлиять на гарантии согласованности в зависимости от требований приложения.
• Отсутствие стандартизации. Хотя SQL широко распространен и стандартизирован, нереляционные базы данных используют различные языки запросов без единого стандарта. Эта фрагментация означает, что разработчикам, возможно, придется изучать разные языки для разных систем баз данных, что может увеличить сложность и затруднить взаимодействие систем.
• Зрелость и экосистема. Реляционные базы данных существуют уже десятилетия и укоренились в экосистеме разработки программного обеспечения благодаря обширным инструментам, библиотекам и поддержке сообщества. Нереляционные базы данных, хотя и быстро растут, могут не обеспечивать такого же уровня зрелости или полного набора инструментов и ресурсов, особенно для нишевых или менее популярных баз данных NoSQL.

Сравнение реляционных и нереляционных баз данных

При выборе между реляционными и нереляционными базами данных для вашего приложения важно понимать ключевые различия между двумя моделями. Вот краткое сравнение их характеристик:

Структура данных

Реляционные базы данных предназначены для хранения структурированных данных в таблицах с предопределенными связями. Им требуется фиксированная схема, определяющая типы данных, структуру таблиц и отношения между таблицами. С другой стороны, нереляционные базы данных могут хранить неструктурированные или полуструктурированные данные в различных форматах, таких как ключ-значение, документ, семейство столбцов и график. Они более гибки в обработке данных без фиксированной схемы.

Попробуйте no-code платформу AppMaster

AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле

Начать бесплатно

Язык запросов

Реляционные базы данных используют язык структурированных запросов (SQL) для манипулирования данными и их извлечения. SQL — мощный и широко используемый язык, обеспечивающий возможности сложных запросов. Нереляционные базы данных используют разные языки запросов в зависимости от структуры данных. Например, MongoDB использует запросы BSON (двоичный JSON), а Cassandra использует CQL (язык запросов Cassandra).

Согласованность и целостность данных

Реляционные базы данных обеспечивают согласованность и целостность с помощью свойств ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), гарантируя надежную обработку транзакций и целостность данных. Нереляционные базы данных обычно отдают приоритет производительности и масштабируемости, а не строгой согласованности и целостности. В зависимости от типа базы данных NoSQL они могут обеспечивать различные уровни согласованности с помощью моделей окончательной согласованности или настраиваемых уровней согласованности.

Масштабируемость и производительность

Реляционные базы данных ориентированы на вертикальное масштабирование, которое требует добавления ресурсов (таких как ЦП, память и хранилище) на один сервер. Этот подход может быть ограничен при работе с большими объемами данных и приложениями с высокой пропускной способностью. Нереляционные базы данных предназначены для горизонтального масштабирования, что позволяет распределять данные и нагрузку между несколькими серверами. Этот подход повышает производительность и масштабируемость при работе с большими наборами данных и высокими нагрузками на чтение/запись.

Выбор подходящей базы данных для вашего приложения

Чтобы выбрать между реляционной и нереляционной базой данных, учитывайте следующие критерии, основанные на требованиях вашего приложения:

1. Структура данных. Реляционная база данных подходит, если ваше приложение в основном имеет дело со структурированными данными и четко определенными связями. Нереляционная база данных более подходит, если вам необходимо хранить неструктурированные или полуструктурированные данные и управлять ими без строгих требований к схеме.
2. Сложность запросов. Для приложений со сложными запросами и аналитическими операциями лучше подойдут реляционные базы данных с их возможностями SQL. Нереляционные базы данных могут оказаться более подходящими, если вашему приложению в первую очередь требуются простые запросы и быстрые операции чтения/записи.
3. Масштабируемость. Учитывайте перспективы роста вашего приложения и потенциальный объем данных. Если вы предвидите высокий уровень трафика и вам необходимо масштабироваться за счет добавления дополнительных серверов, нереляционная база данных может лучше удовлетворить ваши потребности. Тем не менее, реляционной базы данных может быть достаточно, если размер данных вашего приложения умеренный и вы можете управлять ростом путем обновления ресурсов сервера.
4. Согласованность и целостность данных. Реляционная база данных более подходит, если вашему приложению требуется высокий уровень согласованности и целостности данных, например, в финансовых системах. Нереляционная база данных может быть правильным выбором, если ваше приложение поддерживает конечную согласованность или различные уровни согласованности.
5. Производительность. Проанализируйте требования к производительности вашего приложения и рассмотрите рабочие нагрузки с интенсивным чтением, записью или сбалансированные рабочие нагрузки. Нереляционные базы данных обычно лучше работают при высокоскоростных рабочих нагрузках и нагрузках чтения/записи, тогда как реляционные базы данных могут хорошо работать в сценариях с умеренным трафиком и сбалансированными рабочими нагрузками.

Выбор между реляционными и нереляционными базами данных зависит от конкретных требований и соображений вашего приложения. Также стоит отметить, что некоторые приложения используют гибридные подходы, в которых используются как реляционные, так и нереляционные базы данных, чтобы использовать преимущества обеих моделей.

Роль AppMaster в интеграции баз данных

При разработке приложений с использованием AppMaster no-code вы можете выбирать между реляционными и нереляционными базами данных в зависимости от ваших требований. AppMaster предоставляет возможности плавной интеграции баз данных, упрощая создание веб-приложений, мобильных и серверных приложений, которые работают с любой базой данных, совместимой с Postgresql, в качестве основной базы данных.

Независимо от типа базы данных, которую вы выберете, AppMaster предоставит вам свои мощные функции, которые включают создание визуальной модели данных для проектирования схемы, проектирование бизнес-процессов, поддержку REST API и встроенную совместимость с различными базами данных. Используя возможности AppMaster, вы можете разрабатывать приложения до 10 раз быстрее и в 3 раза экономичнее, чем традиционные методы разработки программного обеспечения.

Выбор правильной модели базы данных имеет решающее значение для разработки приложений. Тщательно оцените преимущества и ограничения реляционных и нереляционных баз данных, учтите потребности вашего приложения и выберите тип, который лучше всего соответствует вашим сценариям использования. Имея в своем распоряжении AppMaster, вы можете создавать мощные и масштабируемые приложения, которые эффективно отвечают требованиям вашего бизнеса.