Нереляционная модель базы данных

Нереляционные базы данных: термин, сущность, применение

Самое важное отличие данного типа баз данных от реляционных состоит в том, что в них не применяются столбцы, таблицы и строки для того, чтобы сохранять информацию. Они используют другую систему — хранение в объектах без строгой структуры, которые можно изменить в абсолютно любой момент времени. 

Способы использования 

Их применяют для того, чтобы хранить и обрабатывать огромные объемы данных без структуры или с непонятной структурой. Им находится применение в таких областях, как:

1. Big Data. При помощи нереляционных баз данных можно производить обработку и анализ огромных объемов информации, что невозможно посредством обычных реляционных баз данных. 
2. Интернет вещей (IoT). Эти базы данных способны обрабатывать и сохранять множество информации, которую собирают IoT-объекты вроде камер и датчиков. 
3. Веб-приложения. Этот тип баз данных активно применяется в рамках работы веб-приложений для того, чтобы сохранять и обрабатывать информацию, которая связана с юзерами, товарами и заказами. 
4. Базы данных графового типа. Данный вид баз данных специализируется на сохранении, а также обработке графов. Они применяются в рамках социальных сетей, а также в рекомендательных системах и иных приложениях, которые основаны на оценке связей. 
5. Хранение документации. Нереляционные типы баз данных применяются для того, чтобы хранить документацию в системах документооборота и иных приложениях, которые связаны с регуляцией документации. 

Можно сделать вывод, что нереляционные базы данных активно применяются тогда, когда нужно обработать огромные объемы информации, находящейся вне структуры, а также в ситуациях, когда необходимо реализовать высокие показатели масштабируемости и доступность. 

Ключевые характерные черты нереляционных баз данных

У нереляционных баз данных существует несколько характерных черт. Среди них: 

1. Гибкость. Они способны сохранять информацию с любой структурой и трансформировать данные в любой момент времени. Данный тип баз данных не обладает четкими и строгими условиями к схеме информации. Это значит, что пользователь имеет возможность хранения информации разных видов и структурного оформления в рамках одной базы информации без необходимости находить и определять тип и структуру заранее. 
2. Горизонтальное масштабирование. Нереляционные типы баз данных возможно просто масштабировать для того, чтобы обработать огромные объемы информации. Проще всего масштабировать такой тип баз данных горизонтально, то есть создать новый сервер и таким образом сделать мощность системы в целом намного больше. Из-за этого такие базы данных хорошо подходят для крупных и распределенных приложений. 
3. Высокая доступность. Нереляционные базы данных обладают механиками, которые обеспечивают непрерывную работу системы даже при сбое одного или нескольких узлов. Благодаря использованию репликации и шардинга, нереляционные базы данных обеспечивают высокую доступность данных. Если один сервер выходит из строя, данные всегда остаются доступными благодаря наличию копий на других серверах.
4. Высокая скорость. Данный тип баз данных позволяет осуществить быстрый доступ к информации при помощи собственной архитектуры и оптимизации для определенных типов запросов. 
5. Поддержка огромного количества данных. Нереляционные базы данных способны сохранять и обрабатывать массивные объемы информации при помощи распределенной структуре и возможности горизонтально масштабировать систему. 

В реальности нереляционные базы данных можно назвать самыми гибкими и простыми для масштабирования системами, позволяющими обеспечить высокий уровень доступа и скорость обработки информации для разных приложений. 

Випы нереляционных баз данных: классификация

Нереляционные базы данных отличаются от реляционных баз данных по многим характеристикам. В первую очередь, они применяют иные виды архитектуры информации вроде документации, граф, баз данных в виде колонок, ключи-значения. Представим основные типы нереляционных баз данных: 

1. Базы данных документоориентированного типа. Эти базы данных сохраняют информацию в формате документации. Их можно написать на различных языках разметки вроде XML, BSON, JSON. 
2. Базы данных графового типа. Эти базы данных сохраняют всю информацию в формате графа, который состоит из связанных между собой узлами. Их применяют для того, чтобы хранить информацию, которую просто создать в формате графа. Их используют в устройстве социальных сетей или связях между юзерами. 
3. Базы данных по типу ключ-значений. Эти базы данных сохраняют информацию в качестве парных ключ-значений. Их применяют для сохранения информации, которую просто выявить по ключу, к примеру, для сохранения сессий или кэш-данных. 
4. Базы данных колоночного типа. Данные базы информации сохраняют все данные в формате колонок, а не построчно. Их применяют для сохранения и оценки огромного количество информации, например, в веб-журналах или архивах электронной почты. 
5. Массивно-распределенные базы данных. Такой вид баз данных активно применяется компьютерами для обработки массивных данных. Их используют для сохранения и оценки крупных данных вроде веб-лог или информации сенсоров. 

Типы нереляционных баз данных

В рамках существования огромного количества баз данных есть множество типов баз данных. Некоторые из них являются реляционными, а другие — нереляционными. Нереляционными базами данных называют такие базы информации, которые не применяют обычную архитектуру связей и таблиц. Они сохраняют информацию в качестве коллекций документации, ключ-значений и графов. 

Всего выделяют три базовых типа нереляционных баз данных: 

1. Документные базы данных. Они основываются на формате документов. То есть, такой тип баз данных хранит информацию в качестве документа. Чаще всего формат хранения данных — XML или JSON. Все документы хранят данные об определенном объекте или сущности, в полях документа находится информации о сути документа. К примеру, в документе о юзере можно найти такие поля, как «номер телефона», «имя» и «адрес». Базы данных, основанные на документах, применяются для создания веб-приложений с необходимостью в хранении массивных данных вроде социальных сетей и магазинов в сети Интернет. 
2. Графовые базы данных. Они основываются на формате графов. То есть, такой тип баз данных хранит информацию в виде вершин и графовых ребер. Все вершины — объекты, тогда как ребра представляют собой связь между этими объектами. К примеру, в базе данных графового типа вроде социальной сети вершинами являются юзеры, ребрами будут дружеские связи юзеров. Базы данных такого типа применяются для оценки связей между объектами вроде социальных сетей, а также сетей транспортных маршрутов и др. 
3. Ключ-значения базы данных. Они основываются на формате ключ-значений. Такие базы данных сохраняют информацию в качестве парных ключ-значений. Ключи применяются для доступа к значению, а оно может представлять собой любой вид информации — от простых строк до сложных объектов. Базы данных на базе ключ-значений применяются для сохранения кэша, сессий и иной информации, которая не нуждается в трудных поисковых операциях и обработке. 

Все типы баз данных обладают собственными плюсами и минусами. Избрание определенного типа основывается только от нужды приложения и его целей. Нереляционные базы данных помогают эффективно сохранять и обрабатывать огромные объемы информации. Это делает их необходимым инструментом для современного программирования. 

Структура (архитектура) нереляционных баз данных

Основное отличие нереляционных баз данных от традиционных реляционных заключается в том, что они не применяют обычную для вторых систему управления базами данных, то есть не применяют таблицы, столбцы и строки. В рамках нереляционных баз данных используют графы, документы, а также пары ключ-значений. 

Архитектура документообразных баз данных 

Такие базы данных, которые основаны на документах, используются чаще всего, из можно назвать самыми распространенными из всех. Нереляционные базы данных такого типа сохраняют информацию в документах, а они дальше организуются в коллекции. 

В документах содержится информация, в том числе структурированная, вроде объектов и массивов. К тому же, в них располагаются данные без структуры вроде изображений и текста. Их применяют в приложениях вроде социальных сетей, блогов, а также в электронной коммерции. 

Более того, базы данных этого типа имеют хорошую масштабируемость. Их можно очень просто масштабировать горизонтально. А это значит, что у них появится больше возможностей для обработки масштабных данных без видимого увеличения серверной нагрузки. 

Как строятся базы данных в виде графов

Такие базы данных сохраняют информацию в качестве связанных между собой узлов. Узлами являются объекты вроде пользователей, событий, мест. Связи являются отношениями между всеми этими объектами. Базы данных графового типа применяются в областях вроде социальных сетей, систем рекомендации, географических систем информации. 

У баз данных такого типа существует большое количество достоинств перед реляционными. У них намного выше производительность, особенно в рамках работы со сложно сформированными данными вроде данных, которые связаны между собой. Более того, такие базы данных очень просто масштабировать горизонтально, из-за чего обрабатывать большое количество данных становится проще. 

Архитектура ключ-значение баз данных 

Такие базы данных основаны на парах ключ-значение. Ключи они применяются для того, чтобы провести идентификацию информации, значения же используются для всех типов информации. Данный вид баз данных очень просто использовать. Более того его активно используют как кеш для того, чтобы делать быстрее доступ к информации. 

Чем отличаются нереляционные базы данных от реляционных

Управление реляционными базами данных происходит при помощи SQL. Этот язык подразумевает хранение данных в виде таблиц, которые создаются из столбцов и строк. Реляционные базы данных позволяют создавать четкую структуру и связывать данные между таблицами. Их рекомендуется использовать для сохранения данных с понятной структурой вроде адресов, имен, дат и др. 

В рамках работы нереляционных баз данных не применяются таблицы для сохранения информации. Вместо них применяются документы, коллекции, а также ключ-значения. При помощи нереляционных баз данных можно создать подвижную структуру и хорошую масштабируемость. Их стоит использовать для сохранения данных без структуры вроде текстов, графов, изображений и др. 

Базы данных такого типа используются в областях вроде машинного обучения — там огромное количество данных без структуры нуждаются в быстром и продуктивном хранении и получении к ним доступа. Приведем пример: для хранения изображений в форме двоичных крупных объектов в таблице реляционного типа возможно применить нереляционную базу данных для того, чтобы хранить изображения в продуктивном и гибком формате. 

Получается, что базовое различие между нереляционными и реляционными базами данных состоит в том, каким образом они сохраняют информацию и как эта информация связана друг с другом. 

Достоинства (плюсы) нереляционных баз данных

У нереляционных баз данных есть следующие плюсы в сравнении с реляционными базами данных: 

1. Гибкость. Этот вид баз данных способен сохранять информацию в разных форматах вроде JSON, XML, CSV. Это способствует простому изменению и добавлению новой информации без внесения изменений схемы базы данных. 
2. Масштабируемость. Этот вид баз данных очень просто масштабировать в зависимости от нужд приложения. Это способствует легкому управлению огромным количеством информации. 
3. Высокий уровень доступности. У нереляционных баз данных есть репликация информации — она необходима для обеспечения высокой доступности информации в том случае, если сервера откажут. 
4. Быстрый доступ к информации. Этот вид баз данных применяет индексы, позволяющие в короткие сроки получить доступ к информации. Из-за этого нереляционные базы данных более эффектны для того, чтобы обрабатывать большое количество информации, в сравнении с реляционными. 
5. Небольшие траты на обслуживание системы. Очень часто нереляционные базы данных не нуждаются в сложной архитектуре и поддержке, из-за этого они становятся менее затратными для обслуживания. 

Нереляционные базы данных — отличный выбор для тех приложений, что работают с огромным количеством данных и нуждаются в высоком уровне доступа и эффективности. 

Недостатки (минусы) нереляционных баз данных

У нереляционных баз данных множество плюсов, но, как и у всех систем, есть свои минусы. Среди них: 

1. Ограничения в возможностях запросов. У нереляционных баз данных не существует мощных запросных возможностей, какие есть у реляционных баз данных. В части нереляционных баз данных есть даже ограничения на число и виды запросов, что можно применять. Так можно лимитировать возможности для оценки и обработки информации. 
2. Нет стандартизации. Все нереляционные базы данных применяют собственный нестандартизированный подход к сохранению информации, что приводит к тому, что никаких стандартов в системе не будет. Из-за этого трудно переносить информацию между разными базами данных или использовать некоторые базы данных в условиях единой системы. 
3. Лимитированная поддержка библиотек и инструментов. Это очень важное отличие реляционных баз данных от нереляционных. У них нет большого круга поддержки библиотек и инструментов, какой есть у реляционных баз данных. Из-за этого бывает трудно разрабатывать и поддерживать приложения, что применяют нереляционные базы данных. 
4. Трудности в обработки данных, которые связаны между собой. У нереляционных баз данных нет такой хорошей слаженной поддержки данных, которые имеют связи. Из–за этого бывает трудно обрабатывать информацию со сложными объектными связями. 
5. Лимитированная транзакционная поддержка. Часть нереляционных баз данных не способна поддержать транзакции, из-за чего данные могут потеряться, если вдруг произойдут сбои в системе. 

У нереляционных баз данных большое количество достоинств, но есть и недостатки, которые нужно учитывать в случае выбора баз данных для определенного проекта. 

Примеры существующих нереляционных баз данных

Расскажем об основных известных нереляционных базах данных: 

1. MongoDB. Данная система хранения информации основана на формате документа. Она применяет документ вида JSON для того, чтобы сохранять информацию. С ее помощью можно легко и быстро масштабировать информацию и поддержать гибкую модель информации. 
2. Cassandra. Данная система хранения информации основана на колонках. Ее используют для обработки огромного количества информации. С ее помощью можно получить высокую доступность, она отлично масштабируется, к тому же поддерживает гибкую модель информации. 
3. Redis. Данная система хранения информации основана на ключ-значениях. Ее используют для кэша информации и убыстрения получения доступа к ним. Ее применяют и для хранения данных иного типа вроде наборов и списков.  
4. Neo4j. Данная система хранения информации основана на графах. Ее используют для оценки связей между информацией. С ее помощью можно получить высокие показатели эффективности и создать гибкую модель информации, из-за чего она становится прекрасной для обработки данных, которые связаны между собой. 
5. Amazon DynamoDB. Фактически это услуга по регуляции баз данных от компании Amazon. Она применяет модель ключ-значение для того, чтобы хранить информацию. С ее помощью можно получить высокий уровень доступа и легко масштабировать данные, к тому же гарантируется низкая задержка в случае доступа к информации. 

Нереляционные базы данных очень эффективны тогда, когда нужно обработать большие объемы информации или когда нужна не строгая модель информации. Их также можно применять для обработки разных видов данных, что невозможно представить в обычной таблице и столбцах.