Rivalry2

HTML Diff

1 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Причины появления NoSQL</a></li>

2 <li><a>Основные черты</a></li>

3 <li><a>Типы систем</a><ul><li><a>Ключ-значение</a></li>

4 <li><a>Семейство столбцов</a></li>

5 <li><a>Документно-ориентированные и графовые СУБД</a></li>

6 </ul></li>

7 <li><a>Преимущества и недостатки</a></li>

8 <li><a>Области применения</a><ul><li><a>Когда выбирать NoSQL вместо SQL</a></li>

9 </ul></li>

10 <li><a>Разница между SQL и NoSQL</a></li>

11 </ul><p>Базы данных - это упорядоченный набор структурированной информации или данных, которые чаще всего хранятся в электронном виде на компьютере. Управляются они при помощи специальных систем управления - СУБД.</p>

12 <p>Существуют разнообразные информационные базы. Одним из вариантов выступает NoSQL. Далее предстоит изучить их более подробно. Представленная ниже информация рассчитана на широкий круг лиц. Она подойдет как IT-специалистам различных направлений, так и обычным пользователям.</p>

13 <p>NoSQL - это семейство нереляционных баз данных. Они используют разнообразные модели представления информации, отдаленные от табличной интерпретации.</p>

14 <p>Реляционные БД получили широкое распространение в 80-е годы, когда в базах хранились преимущественно текстовые документы и разнообразные изображения. По мере развития информационных технологий и роста объема обрабатываемых данных реляционные СУБД перестали справляться со всеми задачами одинаково эффективно.</p>

15 <p>Термин NoSQL впервые был озвучен в 1998 году - его применил Карло Строцци (итальянский ученый) при описании собственной open-source СУБД. В процессе разработки он отошел от применения SQL и основного принципа реляционных баз данных - ACID (atomicity, consistency, isolation, durability).</p>

16 <p>В начале 21 века NoSQL-БД стали пользоваться огромным спросом как среди обычных пользователей, так и среди организаций. Основными причинами появления NoSQL служат следующие моменты:</p>

17 <ol><li>Возникновение потребности в распределенных СУБД. Образование IT-корпораций, а также глобальных приложений и социальных сетей потребовало масштабирования баз данных. Вертикальное масштабирование "железа" - это очень дорого, а шардирование к реляционным БД применяется плохо: чем больше в системе серверов, тем больше усилий придется приложить для поддержки согласованности данных в узлах.</li>

18 <li>Необходимость более быстрой обработки данных. SQL, в отличие от нереляционных баз данных запрашивает информацию из нескольких таблиц. По мере роста объема данных, таблиц и связей скорость получения ответа на запрос значительно снижается.</li>

19 <li>Стремление к избавлению от ограниченности реляционных схем. Реляционная модель является жесткой. Она подходит не для всех областей деятельности. Иногда такие БД являются слишком сложными, часто требующими корректировки данных.</li>

20 </ol><p>NoSQL базы данных сегодня используются для строго определенных целей. Несмотря на это, реляционные БД остаются более распространенными, особенно при работе с небольшими информационными объемами, таблицами и в процессе обучения.</p>

21 <h2>Основные черты</h2>

22 <p>Традиционные СУБД ориентируются на требования ACID к транзакционной системе:</p>

23 <ul><li>атомарность;</li>

24 <li>согласованность;</li>

25 <li>изолированность;</li>

26 <li>долговечность.</li>

27 </ul><p>В NoSQL базах данных может рассматриваться набор свойств BASE:</p>

28 <ul><li>базовая доступность (basic availability) - каждая запрос гарантированно будет завершен (безуспешно или успешно);</li>

29 <li>гибкое состояние (soft state) - состояние системы может измениться со временем, даже без ввода новой информации, для достижения согласования данных;</li>

30 <li>согласованность в конечном счете (eventual consistency) - данные могут быть некоторое время рассогласованы, но они приходят к согласованию через некоторое время.</li>

31 </ul><p>Системы, опирающиеся на BASE-основу не могут быть использованы в любых программах. В некоторых приложениях BASE выступает необходимостью.</p>

32 <p>К характерным чертам NoSQL баз данных можно отнести применение различных типов хранилищ, а также возможность разработки БД без предварительного создания схемы. Соответствующие модели также поддерживают линейную масштабируемость - когда добавление процессоров увеличивает производительность.</p>

33 <h2>Типы систем</h2>

34 <p>Схемы данных при использовании NoSQL СУБД могут быть описаны при помощи самых разных структурных единиц: деревьев, хеш-таблиц и других. В зависимости от выбранной модели и подходов к распределенности и репликации выделяются четыре ключевые типа систем:</p>

35 <ul><li>ключ-значение;</li>

36 <li>семейство столбцов;</li>

37 <li>графовые;</li>

38 <li>документно-ориентированные.</li>

39 </ul><p>Далее каждый тип будет рассмотрен более подробно. Эта информация поможет лучше понять, что собой представляют NoSQL БД.</p>

40 <h3>Ключ-значение</h3>

41 <p>Модель "ключ-значение" - это простейший вариант, использующий ключ для доступа к имеющемуся значению. Подобные системы используются для хранения изображений, а также создания специализированных файловых систем. Они применяются в виде кэшей для объектов, встречаются в системах, ориентированных на масштабируемость. Примерами таких хранилищ можно считать Redis, а также Amazon DynamoDB.</p>

42 <h3>Семейство столбцов</h3>

43 <p>Второй тип систем - это "семейство столбцов". Его прародителем выступает система Google BigTable. В них данные будут храниться в виде разреженных матриц, строки и столбцы которых выступают в виде ключей. Пример применения этого типа СУБД - веб-индексирование.</p>

44 <p>"Семейство столбцов", а также документно-ориентированные системы обладают похожими сценариями использования: системы управления содержимым, блоги, регистрация событий. Использование временных меток дает возможность пользоваться соответствующим видом систем для организации счетчиков, регистрации и обработки разнообразных данных, связанных со временем.</p>

45 <h3>Документно-ориентированные и графовые СУБД</h3>

46 <p>Документо-ориентированные СУБД используются для хранения иерархических структур данных. Они находят применение в системах управления содержимым, а также издательстве и документальном поиске.</p>

47 <p>Графовые СУБД используются для задач, в которых просматривается огромное количество связей. Примером могут послужить социальные сети.</p>

48 <p>Ребра графов материализованы. Они выступают хранимыми, за счет чего обход графа не требует дополнительных вычислений. Для нахождения начальной вершины обхода требуется наличие индексов. Графовые СУБД поддерживают ACID и поддерживают специализированные языки запросов: GraphQL, SPARQL, Gremlin, Cypher.</p>

49 <h2>Преимущества и недостатки</h2>

50 <p>Нереляционные базы имеют как преимущества, так и недостатки. В сравнении с SQL БД у NoSQL можно выделить следующие "сильные стороны":</p>

51 <ol><li>Линейная масштабируемость. За счет добавления новых узлов в кластер удается увеличить общую производительность системы.</li>

52 <li>Гибкость. Она дает возможность оперировать полуструктурированными данными.</li>

53 <li>Возможность работать с различными представлениями информации даже без задания схемы данных.</li>

54 <li>Высокий уровень доступности. Он достигается за счет информационной репликации, а также других механизмов отказоустойчивости.</li>

55 <li>Производительность. Она достигается за счет оптимизации для конкретных видов моделей данных, а также шаблонов доступа.</li>

56 <li>Широкий спектр функциональных возможностей.</li>

57 </ol><p>Недостатки у NoSQL баз данных тоже есть. К ним относят:</p>

58 <ol><li>Ограниченную емкость встроенного языка запросов. Пример - HBase предоставляет всего 4 функции работы с информацией: Delete, Scan, Put, Get, в Cassandra отсутствуют операции Insert и Join. Избавиться от этого недочета можно при помощи сторонних средств трансляции классических SQL-выражений в исполнительный код для конкретной нереляционной базы.</li>

59 <li>Сложности в поддержке всех ACID-требований к транзакциям.</li>

60 <li>Сильную привязку приложений к конкретным СУБД. Это связано со спецификой внутреннего языка запросов, а также гибкостью модели данных, ориентированной на определенный случай.</li>

61 <li>Недостаток специалистов по NoSQL базам. Их мало, если сравнивать с теми, кто умеет работать с реляционными аналогами.</li>

62 </ol><p>Нереляционные базы встречаются не так часто, как реляционные. Обычно они используются для конкретных задач.</p>

63 <h2>Области применения</h2>

64 - <p>Нереляционные базы активно используются в веб-программах реального времени, а также в больших данных. Это связано с тем, что основными их преимуществами выступают высокая масштабируемость и высокий уровень доступности.</p>

64 + <p>Нереляционные базы активно используются в веб-программах реального времени, а также в больших данных. Это связано с тем, что основн��ми их преимуществами выступают высокая масштабируемость и высокий уровень доступности.</p>

65 <p>Нереляционные базы предпочитают разработчики из-за того, что они естественным образом вписываются в парадигму гибкой разработки и быстро адаптируются к изменяющимся требованиям. При помощи NoSQL баз данных можно хранить информацию более интуитивно понятным и простым способом.</p>

66 <h3>Когда выбирать NoSQL вместо SQL</h3>

67 <p>Нереляционные базы лучше всего подходят для обработки неопределенных, несвязанных или быстро изменяющихся данных. Они интуитивно понятны разработчикам, когда программа диктует схему БД. Нереляционные базы могут быть использованы в приложениях, где:</p>

68 <ul><li>требуются гибкие схемы, обеспечивающие более быструю и итеративную разработку;</li>

69 <li>необходимо сделать упор на производительность, а не на высокую согласованность данных и сохранение связей между таблицами;</li>

70 <li>нужно организовать горизонтальное масштабирование за счет сегментирования между серверами;</li>

71 <li>осуществляется поддержка частично структурированных или неструктурированных данных.</li>

72 </ul><p>Не всегда требуется выбирать между реляционными и нереляционными базами. Некоторые приложения допускают их совместное использование. Такой гибридный подход является достаточно распространенным. Он обеспечивает сопоставление каждой рабочей нагрузки с нужной базой информации для оптимального соотношения "цена/качество".</p>

73 <h2>Разница между SQL и NoSQL</h2>

74 <p>NoSQL БД появились намного позже SQL. SQL БД моделируют отношения между данными в виде таблиц. Каждая строка в такой таблице - это набор связанных значений, относящихся к одному объекту или сущности. Столбцы в таблицах - это атрибуты данных, а в полях (ячейках) хранятся фактические значения атрибутов. Системы управления реляционными базами данных используются для доступа к информации различными способами без реорганизации самих таблиц баз данных.</p>

75 <p>Вот таблица, которая поможет быстрее понять разницу между NoSQL базами данных и SQL БД:</p>

76 SQL-базыNoSQLРабочие нагрузкиПредназначаются для транзакционных и строго непротиворечивых приложений онлайн-обработки транзакций (OLTP). Они также хорошо подходят для аналитической обработки онлайн (OLAP).Используются для работы с огромным рядом шаблонов доступа к данным, включая<a>приложения с</a>низкой задержкой. Поисковые NoSQL БД подойдут для аналитики частично структурированной информации.<a>Информационная</a>модельМодель нормализует данные и преобразовывает их в таблицы, состоящие из строк и столбцов. Схема четко задает таблицы, индексы, строки, столбцы, а также отношения между таблицами и прочие компоненты БД. Такая база обеспечивает целостность ссылочных данных в табличных отношениях.Предоставляют разнообразные информационные модели.ПроизводительностьЗависит от дисковой подсистемы. Максимальный ее уровень часто требует оптимизации запросов, индексов, а также структур таблиц.Зависит от размера кластера базового аппаратного обеспечения, сетевой задержки и вызывающего приложения.МасштабированиеОсуществляется чаще всего при помощи увеличения<a>вычислительных</a>возможностей аппаратного обеспечения или добавления отдельных копий для рабочих нагрузок чтения.NoSQL БД чаще всего разделяемы. Такой результат достигается благодаря шаблонам доступа с возможностью масштабирования на основе распределенной архитектуры. За счет этого удается повысить пропускную способность, а также обеспечить устойчивую производительность почти в неограниченных масштабах.APIЗапросы на хранение и извлечение данных формируются при помощи SQL-языка. Реляционная БД анализирует и выполняет их.Объектно-ориентированные API дают возможность разработчикам приложений без труда хранить и извлекать структуры данных. За счет использования ключей секций приложения могут осуществлять поиск по парам "ключ-значение", наборам столбцов или частично структурированным документам, включающим в свой состав атрибуты программ и серийные объекты.<p>Теперь понятно, что собой представляют нереляционные базы данных, а также чем они отличаются от реляционных. Изучить их лучше помогут специализированные компьютерные курсы. На них в срок от нескольких месяцев до года можно разобраться с принципами работы информационных баз, а также научиться управлять различными СУБД. Все обучение организовано через Интернет. В конце курса каждый получит электронный сертификат установленного образца.</p>

77 <p><em>Прокачать <a>навыки работы с базами данных</a> можно на курсах Otus</em>.</p>