Как выбрать между реляционными и нереляционными базами данных

В этом комплексном сравнении от разработчиков компании DST Global, реляционных и нереляционных баз данных рассматриваются их основные аспекты, ключевые преимущества и недостатки, а также типичные варианты использования.

Как вы подходите к обработке данных? Какие аспекты заслуживают особого внимания? Найдите разницу между реляционными и нереляционными базами данных, чтобы принимать обоснованные решения, и узнайте, как выбрать базу данных с учетом потребностей вашего проекта.

Что такое реляционная и нереляционная база данных?

Очевидно, это первый вопрос, на который следует обратить внимание при выборе базы данных для вашего проекта. Знание разницы между реляционными и нереляционными базами данных помогает точнее определить ваши требования и использовать правильные решения.

Базы данных, используемые на протяжении десятилетий, претерпели множество изменений и усовершенствований. Но в то же время большинство представителей можно отнести к тому или иному типу. Каждая команда обычно сталкивается с выбором между нереляционной и реляционной базой данных. Давайте рассмотрим основные характеристики каждого решения, чтобы принимать более обоснованные решения. И, конечно же, сравнение реляционных и нереляционных баз данных мы начнем с определений.

- Реляционные базы данных используются для хранения данных в виде структурированных таблиц. Все данные остаются легкодоступными, связанными и связаны с отношениями поддержки.

- Нереляционные базы данных работают совершенно по-другому и хранят полуструктурированные данные. Они не применяют жесткую структуру, что позволяет использовать более динамичные схемы для обработки неструктурированных данных.

Если объяснить максимально просто, базы данных разнообразны по структурам данных. Реляционные решения ориентированы на заранее определенные схемы для определения данных и управления ими. Для сравнения, нереляционные известны большей гибкостью, поскольку могут обрабатывать любые типы данных без изменения архитектуры.

Отличительной особенностью реляционной базы данных является то, что она всегда хранит данные в таблицах, используя строки и столбцы. Таким образом, он поддерживает простой и интуитивно понятный способ отображения данных. В то же время это позволяет командам формировать отношения на основе конкретных сущностей. Большинство реляционных баз данных используют язык структурированных запросов; поэтому их часто называют базами данных SQL.

Считается, что нереляционные базы данных представляют собой жизнеспособную альтернативу, поскольку не все данные можно хранить в табличном формате. Этот тип охватывает все типы баз данных, которые не могут следовать реляционной структуре и традиционному синтаксису SQL. Это не значит, что они не применяют язык SQL. Более того, большинство из них используют как SQL, так и UnQL (язык неструктурированных запросов). Поэтому этот тип также можно назвать базами данных NoSQL (не только SQL).

Если базы данных SQL относятся к категории табличных, то базы данных NoSQL можно разделить на несколько категорий. Наиболее распространенные типы баз данных NoSQL включают в себя:

- Базы данных документов собирают, обрабатывают и извлекают данные в виде документов типа JSON.

- Хранилища «ключ-значение» упорядочивают данные в формате «ключ-значение», где ключи служат уникальными идентификаторами.

- Базы данных графов — это специализированные платформы для создания графов и управления ими, где данные представлены в виде узлов, ребер и свойств.

- Хранилища с широкими столбцами организуют данные в гибкие столбцы для распределения по узлам базы данных и нескольким серверам. Он поддерживает изменение формата столбца независимо от строки в одной таблице.

Что касается различий между реляционными и нереляционными базами данных, команды получили возможность найти разумные решения для своих нужд. Сегодняшние предприятия собирают и обрабатывают огромные объемы данных, в том числе обрабатывают сложные запросы. Четко сформулированные требования к проекту создают основу для принятия обоснованных решений.

Основная идея заключается в том, что им необходимо выбрать базу данных, которая сможет эффективно запрашивать данные и обеспечивать мгновенные результаты. Если проект использует структурированные данные и соответствует требованиям ACID, реляционные базы данных являются хорошим выбором. Если данные остаются неструктурированными и не соответствуют заранее заданным критериям, лучше выбрать нереляционную базу данных. Итак, приступим к другим существенным деталям, которые становятся решающими для окончательного выбора.

Реляционная и нереляционная база данных: плюсы и минусы

Обсуждая разницу между реляционными и нереляционными базами данных, хотелось бы обратить внимание на основные преимущества и недостатки этих типов баз данных. Это очень помогает командам сделать выбор и выбрать базу данных, совместимую с заданными требованиями. Основная идея заключается в том, что это позволяет им проводить комплексные исследования и оставаться ориентированными на бизнес. На первый взгляд выбор базы данных может оказаться трудным, но рассмотрение более подробной информации позволит упростить окончательное решение. Итак, давайте рассмотрим упомянутые типы баз данных, чтобы найти их плюсы и минусы.

Преимущества реляционных баз данных

Соответствие требованиям ACID

Свойства ACID выделяют реляционную базу данных и выводят ее на доминирующее положение на рынке. Он охватывает все необходимые стандарты, гарантирующие надежность транзакций в базе данных.

Простота

Благодаря предопределенной схеме и простой структуре реляционная база данных представляет собой довольно простое решение. Это не требует больших архитектурных усилий, поскольку команда использует язык структурированных запросов.

Точность данных

По сравнению с другими типами баз данных точность данных в реляционных базах данных выше. Основное внимание уделяется предотвращению избыточности данных, поскольку нет повторяющейся или дублированной информации.

Безопасность

Табличная модель упрощает ограничение доступа к конфиденциальным данным и значительно снижает вероятность ошибок.

Недостатки реляционных баз данных

Масштабируемость

Будучи вертикально масштабируемой, реляционная база данных имеет явный недостаток: низкую масштабируемость. Строгие требования к согласованности ограничивают горизонтальное масштабирование, тогда как вертикальное масштабирование имеет определенные ограничения и во многом зависит от поддерживаемого оборудования.

Гибкость

Жесткие схемы и ограничения могут стать одновременно и плюсами, и минусами.

Хотя интерпретировать данные и выявлять связи легко, внести изменения в структуру данных по-прежнему сложно. Реляционные базы данных не подходят для огромных или неструктурированных данных.

Производительность

Производительность реляционной базы данных сильно зависит от объема данных, сложности таблиц и их количества. Любое увеличение этих областей приводит к увеличению времени выполнения запросов.

Преимущества нереляционных баз данных

Горизонтальное масштабирование

Обработка больших наборов данных стала проще с появлением нереляционных баз данных. Более того, горизонтальное масштабирование позволяет команде размещать, управлять и хранить больше данных, сохраняя при этом более низкие затраты.

Гибкость

Благодаря гибкой схеме данных и нежесткой структуре нереляционные базы данных могут объединять, обрабатывать и хранить данные любого типа. Это становится отличительной особенностью, отличающей ее от реляционной базы данных, обрабатывающей только структурированные данные. Нереляционные базы данных применяют динамические схемы для неструктурированных данных.

Быстрые запросы

Если реляционные базы данных можно использовать для сложных запросов, запросы в нереляционных базах данных выполняются быстрее. Основное преимущество заключается в том, что он включает способ хранения данных, изначально оптимизированный для запросов. Кроме того, запросы не требуют соединений, типичных для реляционных типов баз данных.

Более простое обслуживание

Нереляционные базы данных проще и быстрее устанавливать и поддерживать. Некоторые из них позволяют разработчикам отображать структуру данных аналогично языкам программирования. Таким образом, он обеспечивает более быстрое время разработки и меньшее количество ошибок.

Недостатки нереляционных баз данных

Целостность данных

Поддержание целостности данных во многом зависит от построения связей между элементами данных. Отсутствие методов обеспечения целостности в нереляционных базах данных может снизить общую надежность, точность и полноту данных. Ответственность за точную и безошибочную передачу данных с одного этапа на другой становится обязанностью разработчиков.

Последовательность

Сосредоточив внимание на масштабируемости и производительности, нереляционная база данных выбирает проблемы согласованности. Он не имеет необходимых механизмов для предотвращения избыточности данных и полагается на конечную согласованность. Таким образом, они не настолько эффективны для обработки больших объемов данных. Более того, когда категории баз данных различаются, реализовать все варианты использования с помощью одной базы данных сложно.

Анализ данных

В свете сравнения реляционных и нереляционных баз данных вторые имеют меньше возможностей для анализа данных. Кроме того, для анализа даже самого простого запроса обычно требуются знания программирования. Кроме того, многим из них не хватает интеграции с популярными инструментами бизнес-аналитики.

Когда использовать реляционные и нереляционные базы данных

В свете сравнения реляционных и нереляционных баз данных важно рассмотреть распространенные случаи использования. Изучение передовой рыночной практики и опыта других может дать дополнительную информацию о том, как выбрать базу данных для вашего проекта. Очевидно, что та или иная категория часто лучше соответствует определенным потребностям и требованиям. Задачей команды остается узнать подробности, обращаясь к мельчайшим деталям.

В то же время вы не найдете строгого различия в вариантах использования. Различные типы баз данных были успешно реализованы для различных типов проектов. Стоит сказать, что знание плюсов и минусов реляционных и нереляционных баз данных является обязательным. Осознанный выбор может быть подкреплен детальным анализом спецификаций проекта и доступности решения. Итак, давайте проверим несколько полезных советов о том, где использовать реляционные и нереляционные базы данных.

Варианты использования реляционной базы данных

Высокоструктурированные данные

Стабильная структура данных становится необходимой, если только проект не предполагает постоянных изменений. Это отличный вариант использования строгих, запланированных и предсказуемых схем для обработки данных, распределенных по разным таблицам. Кроме того, это расширяет доступ к большему количеству инструментов для тестирования и анализа данных. Организованный и конкретный характер упрощает манипулирование и запрос данных.

Безопасная и согласованная среда

Когда безопасность и согласованность являются главными приоритетами, командам необходимо принимать правильные решения. Реляционные базы данных стали здесь разумным решением. Принципы ACID поддерживают все необходимые функции для обработки данных в соответствии с последними нормативами соответствия. Этот тип часто выбирают для здравоохранения, финансовых технологий, предприятий и т. д.

Поддерживать

Широкая доступность поддержки объясняется количеством времени на рынке. Зачастую быстрее найти команду с необходимым опытом, поскольку большинство реляционных баз данных следуют схожим принципам. Кроме того, они более эффективны для интеграции данных из других систем и использования дополнительных инструментов. У команды есть более широкий выбор продуктов при использовании этих типов баз данных, включая инструменты бизнес-аналитики.

Варианты использования нереляционной базы данных

Большие объемы неструктурированных данных

Одна из основных причин применения нереляционной базы данных заключается в том, что не все данные могут поместиться в простые таблицы. Например, проекту нужен эффективный инструмент для размещения различных типов данных, таких как видео, статьи или контент социальных сетей. Таким образом, многие данные остаются неструктурированными, хотя они поддерживают горизонтальную масштабируемость. Это помогает охватить разнообразие и внести необходимые изменения, если это необходимо.

Гибкая среда разработки

Быстрые темпы накопления объясняются возможностью быстрого и простого сбора данных без их предварительного определения. Данные часто не ограничиваются определенными форматами и могут быть обработаны позже. Для многих команд нереляционная база данных является отличным вариантом, особенно когда требования проекта не совсем ясны или они планируют постоянные изменения или обновления.

Временные приоритеты

Среда быстрой разработки позволяет быстрее и проще доставлять продукты. Менее методичные подходы исключают любую предварительную подготовку, планирование, подготовку или проектирование нереляционных баз данных. Вместо этого команды могут приступить к немедленной разработке. Обычно он удовлетворяет потребностям MVP или некоторых срочных выпусков продуктов.

Благодаря множеству различных типов баз данных на рынке всегда можно найти подходящий подход для удовлетворения потребностей проекта. Конечно, выбор базы данных варьируется от проекта к проекту. Более того, некоторые команды считают эффективным объединить несколько баз данных, чтобы охватить все варианты использования.

Популярные базы данных: текущее состояние рынка

Вопрос о том, как выбрать базу данных, невозможно решить в полной мере без проверки ее доступности на рынке. Это факт, что на выбор базы данных также влияет состояние рынка и популярность определенных баз данных. Кроме того, успешный опыт других может стать хорошей практикой для подражания. Пока команда определяет спецификации проекта, она готова приступить к изучению более подробной информации о доступных на рынке базах данных.

Идти в ногу с тенденциями рынка позволяет им идти в ногу со временем и повышать эффективность заемных решений. Быстрый рост рынка привел к появлению большого разнообразия баз данных. В настоящее время количество доступных баз данных достигло более 300 баз данных. Таким образом, точно так же, как мы можем диверсифицировать базы данных по типам или функциональным возможностям, общепринятой практикой является ранжирование их по популярности.

Продолжая сравнивать реляционные и нереляционные базы данных, стоит сказать, что представители обоих типов баз данных завоевали сильные позиции. Основываясь на результатах последнего опроса разработчиков Stack Overflow, давайте рассмотрим наиболее популярные базы данных.

Популярные реляционные базы данных

MySQL

MySQL — одна из самых известных реляционных баз данных. Выпущенный еще в 1995 году, он завоевал значительную популярность благодаря своему функционалу и используемым подходам. База данных с открытым исходным кодом имеет отличную поддержку и совместима с большинством библиотек и платформ. Он подходит для предоставления кросс-платформенных решений и, хотя в основном используется для запросов SQL, при необходимости он также поддерживает NoSQL.

PostgreSQL

PostgreSQL — еще одна мощная объектно-реляционная база данных с открытым исходным кодом, впервые выпущенная в 1996 году. Одной из ее отличительных особенностей является то, что она представляет данные в форме объектов, а не строк и столбцов. PostgreSQL обладает высокой расширяемостью; таким образом, он соответствует потребностям крупных программных решений. Нет необходимости перекомпилировать базу данных, поскольку разработчики могут писать код на разных языках программирования.

SQLite

SQLite также является системой управления реляционными базами данных, выпущенной в 2000 году. У нее есть одно отличительное отличие: это база данных на стороне сервера. Это часто ускоряет процесс, поскольку запросы сериализуются сервером. Также он имеет привязки к разным языкам программирования и используется для множества решений, включая IoT и встраиваемые системы.

Microsoft SQL-сервер

Microsoft SQL Server — известная система управления реляционными базами данных, представленная Microsoft в 1989 году. Они значительно улучшили решение, добавив множество уникальных функций, таких как настройка, аналитика в памяти, интеграция и т. д. Кроме того, он поддерживает различные инструменты разработки и облачные сервисы; однако он работает только на серверах под управлением Windows.

Популярные нереляционные базы данных

MongoDB

MongoDB классифицируется как нереляционное решение, особенно документально-ориентированная база данных, выпущенная в 2009 году. Она позволяет хранить различные типы данных, поскольку использует объекты, подобные JSON. Это технологическое решение работает намного быстрее, чем реляционные, поскольку не требует обработки собранных данных. Обычно он остается неструктурированным и подходит для обработки огромных наборов данных.

Redis

Redis — популярное хранилище данных в памяти, которое также используется в качестве базы данных «ключ-значение», представленное в 2009 году. Это нереляционное решение с открытым исходным кодом использует структуру данных в памяти для поддержки расширяемости и кластеризации. Это позволяет командам хранить большие наборы данных без сложной структуры. Redis часто комбинируют с другими решениями для хранения данных, поскольку его можно применять в качестве уровня кэширования.

DynamoDB

DynamoDB — это нереляционная база данных, представленная Amazon в 2012 году. Технический фокус включает поддержку структур данных, документов и облачных сервисов «ключ-значение». Высокая масштабируемость и производительность остаются основными преимуществами выбора этой базы данных, поскольку она позволяет запускать высокопроизводительные приложения в любом масштабе.

Благодаря хорошей функциональности и первому появлению на рынке реляционные решения по-прежнему занимают значительную долю рынка. Действительно, появление новых представителей заставляет всех усиливать имеющиеся подходы и продолжать продвигать новые решения.

Как выбрать базу данных, советы от разработчиков DST Global

Для правильного выбора становится необходимым собрать всю важную информацию о различных типах баз данных. Имея четко определенные требования к проекту, команда ищет базу данных, которая будет соответствовать их потребностям и поддерживать эффективность решения. Важно то, что оба типа баз данных являются жизнеспособными вариантами. Осознание основных различий очень помогает при его выборе.

Нет плохого выбора; речь идет скорее о возможности лучше удовлетворять требования и получать больше результатов. Учитывая вышеупомянутые аспекты, мы также решили сосредоточиться на ключевых аспектах выбора базы данных.

Расписание дат

Основное различие между нереляционными и реляционными базами данных остается в применяемых схемах данных. Если реляционные решения используют предопределенные схемы и работают со структурированными данными, то нереляционные применяют гибкие схемы для обработки неструктурированных данных различными способами. Важно помнить, что этот фактор часто объясняет другие особенности выбора базы данных.

Структура данных

Структурирование поддерживает способ поиска и доступа к данным. Если команда выбирает реляционную архитектуру, она переходит к табличной структуре. Табличный формат ориентирован на связывание и взаимосвязь на основе общих данных. Нереляционные решения могут отличаться несколькими структурами, включая хранилища «ключ-значение», документ, граф или хранилище с широкими столбцами. Другими словами, они предлагают альтернативы структурированию данных, с которыми невозможно работать в реляционных базах данных.

Масштабирование

На выбор базы данных также могут влиять свойства масштабирования вашей нереляционной и реляционной базы данных. Реляционная база данных является вертикально масштабируемой, когда увеличение нагрузки должно выполняться на одном сервере. Нереляционные решения здесь оказываются более эффективными, поскольку горизонтальное масштабирование позволяет добавлять больше серверов, тем самым обрабатывая более высокий трафик.

Безопасность

Всегда было крайне важно использовать хорошо защищенные и высокозащищенные решения. Соответствие ACID для реляционных баз данных делает их более безопасными и упрощает ограничение доступа к конфиденциальным данным. Нереляционные типы баз данных считаются менее безопасными, хотя известны своей высокой производительностью и масштабируемостью.

Аналитические возможности

Реляционные базы данных считаются более эффективными для анализа данных и составления отчетов. Большинство инструментов BI не позволяют запрашивать нереляционные базы данных, но отлично работают со структурированными данными. Конечно, важно проверить функциональность текущих баз данных, поскольку многие из них продолжают предлагать новые альтернативы.

Интеграция

Еще один аспект, который следует учитывать при выборе реляционной базы данных по сравнению с нереляционной базой данных, — это возможность интегрировать ее с другими инструментами и сервисами. Командам всегда приходится проверять его совместимость с другими техническими решениями, применяемыми в проекте. Требования к интеграции резко возрастают, чтобы обеспечить согласованность всех бизнес-решений.

Поддержка рассмотрения

Обратим внимание на то, как поддерживается каждый представитель. Это предполагает постоянное развитие базы данных и ее популярность на рынке. Отсутствие поддержки всегда заканчивается неожиданными результатами и зачастую неудачами. Обязательно выбирайте базы данных, которые завоевали хорошую долю рынка, имеют сильную поддержку сообщества и отвечают потребностям проекта.

Очевидно, что выбор базы данных варьируется от проекта к проекту, но главное, чтобы она соответствовала обозначенным потребностям. Это не будет плохим выбором, поскольку каждый проект можно рассматривать с разных точек зрения. Основная идея состоит в том, чтобы выбрать базу данных, которая может обеспечить эффективность и соответствовать изложенным требованиям конкретного проекта.

Заключение

Отличный способ сравнить реляционные и нереляционные базы данных по мнению специалистов DST Global, основан на всестороннем анализе их основных аспектов, основных плюсов и минусов, а также типичных вариантов использования. Учитывая все детали, собранные в этой статье, мы можем сделать вывод, что реляционные базы данных — хороший выбор, когда командам нужны динамические запросы, высокий уровень безопасности и кроссплатформенная поддержка. Если масштабируемость, производительность и гибкость остаются основными приоритетами, лучше остановить свой выбор на нереляционных базах данных.