NoSQL (не только SQL) представляет собой отход от традиционных систем управления реляционными базами данных (СУБД) и представляет собой более широкий класс систем баз данных, в которых используются альтернативные, нереляционные подходы к хранению данных и выполнению запросов. Базы данных NoSQL, созданные для удовлетворения растущих потребностей современных приложений с интенсивным использованием данных, известны своей масштабируемостью, способностью обрабатывать неструктурированные данные и простотой использования. В контексте моделирования данных базы данных NoSQL демонстрируют различия в способах структурирования и запроса данных по сравнению с их аналогами SQL.
Моделирование данных в базах данных NoSQL обычно предполагает использование одной или нескольких из следующих четырех основных моделей данных:
- Ориентация на документы: хранение иерархических структур данных, таких как формат JSON или BSON, которые позволяют представлять вложенные сложные связи данных. Примеры включают MongoDB, Couchbase и RavenDB.
- Ключ-значение: сосредоточено внимание на хранении и управлении ассоциативными массивами, в которых можно адресовать отдельные пары ключ-значение. Примеры включают Redis, Amazon DynamoDB и Riak.
- Семейство столбцов: использование столбчатого хранилища, в котором столбцы группируются в семейства столбцов и распределяются по нескольким узлам. Примеры включают Apache Cassandra, Google BigTable и ScyllaDB.
- На основе графов: использование теории графов для управления хранением и извлечением точек данных и их взаимосвязей в графоподобной структуре. Примеры включают Neo4j, Amazon Neptune и ArangoDB.
Базы данных NoSQL используются организациями, работающими с большими данными, обработкой в реальном времени и крупномасштабными распределенными системами. Они особенно хорошо подходят для обработки неструктурированных, полуструктурированных или полиморфных данных, на которые обычно приходится значительная часть данных, генерируемых современными веб-приложениями, мобильными приложениями и приложениями Интернета вещей.
Рост популярности баз данных NoSQL можно объяснить несколькими ключевыми факторами. Во-первых, они эффективно устраняют ограничения традиционных СУБД с точки зрения масштабируемости и производительности. Поскольку объем, скорость и разнообразие данных, генерируемых приложениями, продолжают расти, базы данных NoSQL по своей сути обеспечивают горизонтальную масштабируемость за счет секционирования данных и репликации между несколькими узлами в распределенной системе. Эта способность к масштабированию, а не масштабированию архитектур позволяет базам данных NoSQL соответствовать быстрому расширению требований к хранению данных и поддерживать высокий уровень производительности и доступности. Во-вторых, базы данных NoSQL предоставляют гибкие модели данных, которые могут учитывать изменения требований приложений с течением времени без необходимости сложных и дорогостоящих процессов миграции базы данных. Эта гибкость особенно ценна в современных методах гибкой разработки программного обеспечения, где итеративные циклы разработки и частые обновления являются обычным явлением. Наконец, базы данных NoSQL часто имеют более простой, удобный для разработчиков интерфейс запросов и программирования, который облегчает быстрое создание прототипов и сокращает время вывода на рынок новых приложений и функций.
Благодаря этим преимуществам базы данных NoSQL в последние годы завоевали популярность среди разработчиков программного обеспечения и организаций. Согласно опросу Stack Overflow, проведенному в 2021 году, MongoDB в настоящее время является самой популярной базой данных NoSQL: об использовании сообщают 32,8% разработчиков, за ней следуют Redis с 26,9% и Elasticsearch с 16,6%. Более того, базы данных NoSQL одобрены крупными поставщиками облачных услуг, такими как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure, которые предлагают управляемые службы NoSQL, включая Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore и Azure Cosmos DB соответственно.
Поскольку среда моделирования данных продолжает развиваться, базы данных NoSQL, вероятно, получат дальнейшее развитие в качестве альтернативы или дополнения к традиционным СУБД. В некоторых случаях организации могут принять стратегию многоязычного сохранения, используя сочетание баз данных SQL и NoSQL для удовлетворения различных требований приложений. Например, компания может использовать СУБД, такую как PostgreSQL, для обработки транзакций и отчетности, одновременно используя MongoDB для хранения сложных иерархических данных и Elasticsearch для текстового поиска и аналитики.
Когда дело доходит до моделирования данных для баз данных NoSQL в AppMaster, в распоряжении клиентов имеется множество вариантов. AppMaster поддерживает различные серверные базы данных NoSQL, что позволяет пользователям легко интегрировать свои приложения с этими решениями для хранения данных. Более того, благодаря возможностям визуального моделирования данных, предлагаемым платформой, пользователи могут создавать и изменять свои модели данных, не написав ни единой строки кода. Возможность визуального представления моделей данных в базах данных NoSQL и манипулирования ими в сочетании с мощным no-code инструментов AppMaster, не требующим программирования, значительно ускоряет процесс разработки приложений и дает пользователям возможность создавать масштабируемые, управляемые данными приложения быстрее и с меньшими затратами, чем когда-либо прежде. .
