В современном быстро меняющемся деловом мире NoSQL предпочтительнее реляционной СУБД. Это связано с тем, что NoSQL эффективнее справляется с быстрыми изменениями, чем РСУБД, которые просто не предназначены для современных изменений и вызовов.
Эволюция данных
Большинство статей на тему NoSQL посвящены теме РСУБД и базам данных NoSQL. NoSQL включает в себя огромное количество различных технологий баз данных, которые были разработаны в ответ на требования, предъявляемые к созданию современных приложений. Разработчики работают с приложениями, которые создают огромные объемы новых, быстро меняющихся типов данных, таких как структурированные, полуструктурированные, неструктурированные и полиморфные данные.
RDBMS означает систему управления реляционными базами данных. Данные структурированы в поля базы данных, таблицы и записи. Каждая таблица РСУБД имеет строки таблицы базы данных. Каждая строка таблицы базы данных содержит одно или несколько полей таблицы базы данных. Есть очень веские причины для выбора СУБД, если объем данных не является непомерно высоким. Тем не менее, есть также конкретные и простые причины, по которым традиционные решения СУБД не могут масштабироваться за пределы некоторых узлов базы данных, и это даже болезненно. Таким образом, нужно решить, когда и почему следует выбрать СУБД.
Структурированный или неструктурированный?
Хотя надежность данных является жизненно важным аспектом РСУБД, она не является ее отличительной чертой по сравнению с другими решениями. Природа СУБД основана на таблицах, это не реальная функция, а способ хранения данных. Хотя есть примеры, которые могут извлечь из этого пользу, большинство из них просты, как электронные таблицы Excel. Однако эта природа нуждается в реляционной концепции между таблицами и строками для создания сложных объектов. В наши дни изменения происходят часто, и моделирование данных является большой проблемой из-за времени и ресурсов, которые потребуются реляционной базе данных. К сожалению, при использовании реляционной базы данных даже простое изменение, такое как добавление или замена столбца в таблице, может стать задачей на миллион долларов.
Все, от ИТ-директоров до разработчиков, осознали, что СУБД просто не были созданы для работы с современными данными. Таким образом, в последнее время на рынке произошел взрыв данных, а также новых продуктов баз данных. С каждым годом список становится все больше и больше. Собственно говоря, эта тенденция продолжается уже несколько лет.
Цифровая экономика
Бизнес-среда претерпевает огромные изменения, поскольку отрасль за отраслью переходят на цифровую экономику. Это экономика, основанная на Интернете, а также на других технологиях 21 века, включая социальные, мобильные, аналитические, облачные и большие данные, обычно называемые SMAC. В центре каждого бизнеса цифровой экономики находятся веб-приложения, мобильные приложения и приложения для Интернета вещей. Это основной способ взаимодействия организаций с клиентами и то, как они управляют своим бизнесом. Опыт, который компании предоставляют с помощью этих приложений, в огромной степени определяет удовлетворенность и лояльность их клиентов.
Рождение СУБД и NoSQL
Реляционные базы данных родились во времена бизнес-приложений и мэйнфреймов, задолго до Интернета, больших данных, облачных вычислений, мобильных устройств и цифровой экономики. На самом деле, первая коммерческая реализация была выпущена в 1979 году компанией Oracle. Базы данных спроектированы для работы на одном сервере, поэтому чем они больше, тем лучше. Единственным способом увеличить емкость баз данных было обновление серверов, таких как процессоры, хранилище и память, для увеличения масштаба.
Появление NoSQL связано с экспоненциальным ростом Интернета и веб-приложений. Google опубликовала исследование BigTable в 2006 году, а Amazon выпустила исследование Dynamo в следующем году. Базы данных были разработаны для удовлетворения бизнес-требований нового поколения.
Ловкость
РСУБД являются основным препятствием на пути к гибкости, потому что они не очень хорошо поддерживают гибкую разработку из-за своей фиксированной модели данных. Но с NoSQL бизнес может гибко разрабатывать приложения. Поскольку инновации сосредоточены вокруг разработки современных веб-приложений, мобильных приложений и приложений для Интернета вещей, разработчикам сейчас как никогда необходимо разрабатывать более быстрые приложения и услуги. Скорость имеет первостепенное значение, но не менее важна и гибкость, поскольку эти приложения развиваются гораздо быстрее по сравнению с устаревшими приложениями, такими как ERP.
Базы данных NoSQL поддерживают хранение данных как есть. Большая часть данных в корпоративной системе неструктурирована. Большинство баз данных NoSQL могут обрабатывать индексацию неструктурированного текста либо как встроенную функцию, либо как интегрированный набор служб. Возможность управлять неструктурированным текстом увеличивает объем информации и может помочь предприятиям принимать более обоснованные решения. Например, продвинутые пользователи включают поддержку множества языков с фасетным поиском, определением корней слов и поддержкой функций фрагментов. Расширенные функции также включают поддержку словарей и тезаурусов. Кроме того, используя действия оповещения о поиске при приеме данных, можно извлекать именованные объекты из каталогов, таких как списки мест, людей и организаций, что позволяет лучше классифицировать, маркировать и искать текстовые данные.
Независимый от схемы
Независимая от схемы функция баз данных NoSQL позволяет обрабатывать изменения с течением времени. Они очень хорошо справляются с изменениями, и теперь необходимо переписать подпрограммы ETL, если изменится структура XML-сообщений между системами. Некоторые базы данных NoSQL даже идут дальше и предлагают универсальный индекс для структуры, а также текста, найденного в информации.
Кто его использует?
Есть несколько организаций Global 2000, развертывающих NoSQL для критически важных приложений, которые недавно обсуждались. Одним из примеров является розничная сеть номер один в Европе Tesco. Он развертывает NoSQL для электронной коммерции, каталога продуктов и других приложений. Другой пример — Ryanair, самая загруженная авиакомпания в мире, использующая NoSQL для поддержки своего мобильного приложения, которое обслуживает более трех миллионов пользователей. Marriot также развертывает NoSQL для своей системы бронирования с годовым оборотом в 38 миллиардов долларов. Это всего лишь несколько предприятий в мире, которые используют платформу NoSQL.
NoSQL-типы
Существуют различные типы NoSQL: ключ-значение, столбец, документ и график. Базы данных типа "ключ-значение" хорошо подходят для приложений, которые часто имеют небольшие операции чтения и записи вместе с простыми моделями данных. Сохраненные значения в базах данных типа "ключ-значение" могут быть простыми скалярными значениями, такими как целые числа или логические значения, но они могут быть и структурированными типами данных, такими как списки и структуры JSON. Как правило, базы данных типа «ключ-значение» имеют простые средства запросов, которые позволяют искать значение по его ключу. Некоторые базы данных поддерживают функции поиска, которые обеспечивают большую гибкость. Другим типом являются столбцовые базы данных или базы данных семейства столбцов, которые предназначены для огромных объемов данных, высокой доступности и производительности чтения и записи. Например, Google представила Bigtable для удовлетворения потребностей своего сервиса. Facebook разработал Cassandra для поддержки своей службы поиска в папке «Входящие». Эти базы данных работают на нескольких кластерах серверов.
Базы данных типов документов предлагают альтернативу реляционным базам данных, а не замену. У каждого есть свое место, и они предоставляют больше возможностей для выбора. Одним из конкретных примеров является документация MongoDb, в которой говорится о шаблоне, известном как Array of Ancestors, который ускоряет доступ к связанным данным при объединении документов. Четвертый тип — графовая база данных. Он использует структуры графов для семантических запросов с ребрами, узлами и свойствами для хранения и представления данных. Ключевой концепцией является график, который связывает элементы данных непосредственно в хранилище. Примеры включают Neo4j, AllegroGraph и другие.
Нет сомнений в том, что NoSQL предлагает множество преимуществ для разработки приложений нового поколения в эпоху больших данных. Новые приложения, варианты использования и потребности в данных во много раз превзошли устаревшую модель СУБД и требуют другого типа механизма, который выполняет NoSQL.
Автор: Этот блог написан командой разработчиков решений для больших данных и аналитики в TatvaSoft.
TatvaSoft предоставляет услуги по разработке передовых решений Большие данные и аналитика для различных отраслей. Наши эксперты по данным понимают проблемы больших данных, поэтому наши опытные специалисты используют свои возможности больших данных, навыки, опыт в предметной области и знание инструментов для реализации бизнес-идей, что приводит к успешным результатам. Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам, если вам нужна дополнительная информация о нас или наших услугах по разработке решений для больших данных и бизнес-аналитики.
Первоначально опубликовано на www.tatvasoft.com.
