Реляционные базы данных уже давно стали краеугольным камнем управления данными в мире технологий. Благодаря структурированному табличному формату они надежно хранят и систематизируют данные на протяжении десятилетий. Но по мере беспрецедентного развития цифровой индустрии должны развиваться и инструменты и технологии, лежащие в ее основе. В эпоху принятия решений на основе данных предприятия и разработчики ищут более динамичные, эффективные и универсальные решения для управления базами данных.
В этой статье рассматриваются пять новых тенденций в управлении реляционными базами данных, которые меняют то, как мы обрабатываем данные. От облачных баз данных до появления базы данных как услуги (DBaaS) — эти тенденции расширяют возможности реляционных баз данных и прокладывают путь в будущее управления данными. Изучая каждую тенденцию, мы раскроем возможности, которые они предоставляют, проблемы, которые они создают, и то, как они переопределяют сферу управления реляционными базами данных.
1. Облачные базы данных
Облачные базы данных в течение последних нескольких лет постепенно приобретают все большее значение благодаря своим преимуществам, таким как масштабируемость, доступность, экономичность и сокращение затрат на обслуживание. Эти преимущества делают облачные базы данных привлекательным вариантом для предприятий любого размера, поскольку они стремятся оптимизировать свои возможности управления данными. Внедрение облачных сервисов предоставляет организациям гибкий и современный подход к управлению реляционными базами данных, поскольку позволяет им легко выделять ресурсы и масштабировать их по вертикали и горизонтали в соответствии с их операционными потребностями.
Благодаря облачным базам данных компании могут использовать опыт и инфраструктуру крупных поставщиков облачных услуг, таких как Amazon Web Services , Google Cloud Platform и Microsoft Azure , освобождая свои внутренние команды для сосредоточения внимания на других важных задачах и инициативах. Это помогает сократить расходы, связанные с установкой и обслуживанием инфраструктуры, а также обеспечивает превосходную производительность, высокую доступность и возможности аварийного восстановления.
Популярные реляционные базы данных, такие как MySQL, PostgreSQL , Oracle Database и Microsoft SQL Server, доступны в виде управляемых сервисов на облачных платформах. Эти управляемые службы обеспечивают резервное копирование, восстановление, масштабирование и обновления, упрощая предприятиям развертывание и управление своими реляционными базами данных в облаке. Хотя миграция в облако может потребовать первоначальных усилий по рефакторингу и адаптации приложений к облачной среде, долгосрочные выгоды перевешивают первоначальные трудозатраты.
Наконец, ключевым фактором внедрения является простая интеграция облачных баз данных с другими облачными и локальными приложениями. Компании могут использовать дополнительные услуги, такие как хранилища данных, инструменты аналитики, платформы машинного обучения и среды разработки приложений, чтобы расширить свои возможности управления данными и оптимизировать рабочие процессы. No-code платформы такие как AppMaster, позволяют создавать серверные приложения и пользовательские интерфейсы, одновременно легко интегрируясь с реляционными базами данных в облаке, предлагая комплексный подход к разработке приложений.
2. Обработка в памяти
Обработка в памяти — это важное нововведение в управлении реляционными базами данных, которое обеспечивает значительное повышение производительности за счет хранения информации базы данных непосредственно в памяти, а не на дисках. Такой подход снижает потребность в трудоемких операциях дискового ввода-вывода и обеспечивает более быстрый и эффективный поиск, обработку и хранение данных.
Поскольку за последнее десятилетие затраты на память (ОЗУ) снизились, обработка в памяти стала жизнеспособным решением для удовлетворения растущих потребностей в аналитике в реальном времени и повышении производительности баз данных. Используя основную память для управления данными, базы данных в памяти могут обрабатывать транзакции и запросы намного быстрее, чем традиционные дисковые системы, что приводит к существенной экономии времени, повышению гибкости бизнеса и более эффективному использованию ресурсов.
Обработка в памяти особенно полезна для приложений, которым требуется высокоскоростная обработка больших наборов данных, таких как аналитика в реальном времени, платформы электронной коммерции, финансовые услуги и онлайн-игры. Более того, технология in-memory не ограничивается автономными базами данных. Многие популярные системы управления реляционными базами данных включают в себя функции работы в памяти или предлагают расширения для работы в памяти, например, Oracle In-Memory Database Cache и Microsoft SQL Server In-Memory OLTP.
Но базы данных в памяти обычно требуют большего объема памяти, чем дисковые системы, поскольку весь набор данных должен помещаться в память, чтобы максимизировать прирост производительности. В результате предприятия должны тщательно оценивать свои требования к памяти и обеспечивать наличие достаточного объема памяти для поддержки реализаций СУБД в памяти.
3. Периферийные вычисления
Периферийные вычисления — это быстро развивающаяся тенденция, влияющая на различные аспекты технологий, включая системы управления реляционными базами данных. Располагая вычислительные ресурсы и сервисы ближе к источнику данных, периферийные вычисления минимизируют задержку, повышают эффективность и переносят рабочую нагрузку по обработке данных с центрального центра обработки данных на периферийные устройства. Этот подход особенно полезен для Интернета вещей (IoT) и мобильных приложений, где обработка в реальном времени и низкая задержка необходимы для оптимальной производительности.
По мере роста количества подключенных интеллектуальных устройств потребность в эффективной и действенной обработке и управлении данными на периферии становится все более важной. Что касается реляционных баз данных, периферийные вычисления позволяют предприятиям хранить и обрабатывать данные на локальных периферийных устройствах, сокращая сетевой трафик и минимизируя время, необходимое для передачи данных на центральные серверы и обратно. Это приводит к более быстрому реагированию и более эффективному использованию доступных ресурсов.
Периферийные вычисления также способствуют автономности данных и уменьшают зависимость от централизованных центров обработки данных, позволяя предприятиям сохранять функциональность во время перебоев в подключении и минимизировать влияние сбоев в работе сети. Кроме того, периферийные вычисления могут обеспечить преимущества конфиденциальности и безопасности, сохраняя конфиденциальные данные локально, предотвращая их ненужную передачу в облако или централизованные серверы.
В контексте реляционных баз данных решения для периферийных вычислений могут включать в себя легкие встроенные механизмы баз данных, разработанные специально для сред с ограниченными ресурсами. Примеры таких баз данных: SQLite, Berkeley DB и Microsoft SQL Server Compact Edition. Эти легкие реализации РСУБД обеспечивают эффективное управление данными на периферии, сохраняя при этом функциональность традиционных реляционных баз данных, что позволяет предприятиям использовать преимущества периферийных вычислений в своих стратегиях управления данными.
4. Интеграция машинного обучения
Интеграция методов машинного обучения (ML) в системы управления реляционными базами данных (СУБД) становится все более популярной благодаря потенциальным улучшениям производительности, точности и автоматизации, которые они могут предложить. Многие компании в настоящее время используют алгоритмы на основе машинного обучения в своих СУБД для оптимизации таких задач, как оптимизация запросов, классификация данных, обнаружение аномалий и прогнозирование. В этом разделе мы обсудим некоторые ключевые способы улучшения СУБД с помощью машинного обучения.
А. Оптимизация запросов
Машинное обучение можно использовать для оптимизации выполнения запросов, особенно в тех случаях, когда требуется сложный и ресурсоемкий поиск. Анализируя прошлые выполнения запросов и изучая их производительность, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать оптимальный план выполнения новых запросов, минимизируя потребление ресурсов и улучшая время отклика.
Б. Классификация и анализ данных
Методы машинного обучения можно использовать для классификации и анализа данных, хранящихся в реляционных базах данных, что позволяет предприятиям лучше понимать свою клиентскую базу и выявлять тенденции или закономерности, которые могут повлиять на принятие решений. Это может, например, дать организациям возможность более точно сегментировать клиентов или определять вероятность определенного поведения клиентов, например оттока или повторных покупок.
C. Обнаружение аномалий
Алгоритмы машинного обучения могут научиться распознавать отклонения от этих шаблонов и обнаруживать аномалии, анализируя типичные шаблоны и поведение в хранимых данных. Это может быть особенно полезно при выявлении потенциального мошенничества, угроз безопасности или других вредоносных действий. Кроме того, обнаружение аномалий также может способствовать улучшению работоспособности и производительности СУБД путем выявления и устранения любого необычного поведения или узких мест внутри самой системы.
D. Прогнозирование и предсказательная аналитика
СУБД со встроенными возможностями машинного обучения могут позволить предприятиям легче выполнять прогнозирование и прогнозную аналитику, используя данные, уже хранящиеся в их базах данных. Это может привести к лучшему планированию и распределению ресурсов, а также к способности выявлять потенциальные бизнес-риски и возможности. В контексте таких платформ, как AppMaster, машинное обучение может быть интегрировано для повышения эффективности и производительности приложений, созданных на платформе. Внедряя оптимизацию РСУБД на основе машинного обучения, компании могут создавать более мощные интеллектуальные приложения с улучшенными возможностями управления данными и аналитики.
5. База данных как услуга (DBaaS)
База данных как услуга, часто называемая DBaaS, представляет собой революционную тенденцию в управлении реляционными базами данных. Это представляет собой смену парадигмы, при которой базы данных больше не ограничиваются локальными серверами или традиционной облачной инфраструктурой. Вместо этого DBaaS предлагает полностью управляемое решение для баз данных в облаке, где поставщики услуг берут на себя сложности администрирования, обслуживания и масштабирования баз данных. Эта тенденция набирает обороты благодаря своему потенциалу снижения операционной нагрузки на организации и оптимизации управления базами данных.
Решения DBaaS, такие как Amazon RDS, база данных SQL Azure и Google Cloud SQL, предоставляют ряд механизмов баз данных, включая такие популярные варианты, как MySQL , PostgreSQL и Microsoft SQL Server. Предприятия могут выбрать ядро базы данных, которое лучше всего соответствует их потребностям, а поставщик услуг берет на себя такие задачи, как установка исправлений, резервное копирование и масштабирование.
Одним из существенных преимуществ DBaaS является его масштабируемость. Организации могут легко увеличивать или уменьшать ресурсы своих баз данных в зависимости от спроса, обеспечивая оптимальную производительность и экономическую эффективность. Эта эластичность особенно ценна для приложений с различными рабочими нагрузками, таких как платформы электронной коммерции и мобильные приложения.
Более того, предложения DBaaS обычно включают функции высокой доступности и репликации данных, что снижает риск потери данных и простоев. Функции безопасности и соответствия требованиям также интегрированы, что упрощает предприятиям соблюдение нормативных требований.
Тем не менее, хотя DBaaS предлагает множество преимуществ, организации должны учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности данных, доверяя свои конфиденциальные данные стороннему поставщику. Тем не менее, по мере развития сферы DBaaS она продолжает менять способы управления реляционными базами данных предприятиями, предлагая более гибкий и экономически эффективный подход к управлению базами данных.
6. Протоколы повышенной безопасности
Безопасность данных является критически важным фактором для любого бизнеса, и поскольку угрозы конфиденциальности и целостности данных продолжают развиваться, то же самое должны делать и протоколы безопасности, используемые СУБД. Новые тенденции в повышении мер безопасности для реляционных баз данных сосредоточены на защите ценных данных от несанкционированного доступа, повреждения и утечки данных, а также на обеспечении соблюдения соответствующих правил. Вот некоторые ключевые области, в которых протоколы безопасности развиваются в СУБД.
А. Шифрование при хранении и передаче
Современные СУБД все чаще включают в себя передовые технологии шифрования для защиты конфиденциальных данных как в состоянии покоя, так и во время передачи между базой данных и клиентскими приложениями. К ним относятся такие методы, как прозрачное шифрование данных (TDE), которое автоматически шифрует все сохраненные данные и файлы журналов, а также Secure Sockets Layer (SSL)/Transport Layer Security (TLS), которые защищают данные, которыми обмениваются сервер базы данных и подключенные приложения.
Б. Маскирование и анонимизация данных
Ключевой функцией безопасности в РСУБД является возможность маскировать или анонимизировать конфиденциальные данные, гарантируя защиту личной или частной информации от несанкционированного доступа. Этого можно достичь с помощью таких методов, как маскировка данных, которая скрывает конкретные элементы данных альтернативными, хотя и реалистичными значениями, и анонимизация данных, которая деидентифицирует данные путем необратимого преобразования их так, чтобы они больше не могли быть связаны с конкретным человеком.
C. Управление доступом на основе ролей
Расширенный контроль доступа на основе ролей (RBAC) — еще одна важная функция безопасности для РСУБД, позволяющая детально контролировать разрешения, предоставляемые различным пользователям и пользовательским ролям. Назначая определенные привилегии на основе ролей, компании могут гарантировать, что доступ к базе данных будет ограничен только теми, кому он требуется для выполнения своих должностных обязанностей, что эффективно минимизирует риск несанкционированного доступа или утечки данных.
D. Регистрация и мониторинг аудита
СУРБД часто включают в себя комплексные возможности ведения журнала аудита и мониторинга для отслеживания доступа и изменений хранимых данных, а также обеспечения соответствия внутренним политикам и нормативным требованиям. Эти функции позволяют организациям вести точный учет истории доступа к данным, выявлять потенциальные проблемы безопасности и предоставлять доказательства соответствия во время аудитов или оценок безопасности.
E. Обновления безопасности и управление уязвимостями
Наконец, критическим аспектом безопасности в РСУБД является обеспечение регулярного обновления и исправления систем, устранение известных уязвимостей и возникающих угроз. Многие поставщики реляционных баз данных регулярно предоставляют обновления и исправления безопасности, а также активно работают над выявлением и устранением потенциальных уязвимостей продуктов.
Кроме того, предприятиям необходимо оперативно развертывать новейшие исправления безопасности и применять упреждающий подход к управлению уязвимостями. Включив эти улучшенные протоколы безопасности в РСУБД, предприятия смогут лучше защитить свои ценные данные, обеспечить конфиденциальность и соответствие требованиям, а также предотвратить несанкционированный доступ или повреждение.
