Базы данных в программировании что это

Python, введение в БД

Здравствуйте, здесь и сейчас я хочу рассказать, что такое базы данных, зачем они нужны, и т.д.; для работы с ними мы будем использовать python и его библиотеку sqlite3.

Так нам говорит Яндекс, но если сказать простыми словами, не углубляясь во все эти понятия, то:

То есть как в библиотеку мы можем прийти и взять книгу «Война и мир», зная что она будет лежать в разделе романов, на букву «В», так и из БД мы можем взять запись по определённому аргументу, в данном случае жанру.

И тут возникает вопрос.

И что бы ответить на этот вопрос, мы должны кое-что узнать.

Как хранятся данные в базах данных

Сначала нужно понять, что БД делятся на:

Сетевые и иерархические БД:

Такие БД представляют собой графы и хранят информацию в них же.

Данные БД здесь мы рассматривать не будем. Поэтому перейдём к реляционной БД.

Реляционные базы данных

Я думаю что, на вопрос мы ответили, и можно идти дальше.

Зачем нужны базы данных?

За всю жизнь, человечество накопила невероятно много информации, а БД, как мы знаем собирают, и сортирует эту информацию по таблицам (в нашем случае). И БД помогают абсолютно спокойно ориентироваться во всей этой куче информации, добавлять её туда, изменять и т.д.;

Из теории в практику

Сейчас мы пойдём в практику, но перед этим хотелось бы уточнить кое-что. Сверху я написал такую строку:

Мой косяк исправили, идём в практику!

Установка sqlite3

Да, это смешно, но мало ли кому-нибудь понадобится

Я не буду описывать алгоритм установки, ведь это давно сделали за меня, если вам нужно установить данный модуль, то просьба идти вот сюда.

Создание первой БД

cur = con.cursor — позволит нам производить операции с БД, остальное не важно.

cur.execute(. ) — создаёт таблицу с именем тест и всего 1 колонкой id, в которой все данные — числа

commit() — грубо говоря, сохранение БД

А давайте создадим программу, которая запрашивает имя и фамилию, и записывает их в БД, а потом по выбору цифр либо выводит, либо записывает снова.

Стандартные моменты пропустим.

cur.execute(«INS. ») — Добавление данных

cur.execute(«SeL. ») — Получение данных. И так как там отдаётся массив, то мы его перебираем, а после ещё и из кортежа данные берём.

«SELECT», «INSERT», «DROP» и т.д. — это всё SQL.

cur.fetchall() — это что бы в переменную записалось всё, что пришло из БД.

Вывод

Базы данных — важная и очень нужная вещь. Здесь мы затронули настолько её малую часть, что аж смешно. Поэтому чтобы действительно узнать как это работает, советую почитать об этом всём в интернете, благо информации много. Удачи!

Источник

База данных. Реляционная база данных

Что такое базы данных (БД) и зачем они нужны

База данных (БД) — это программа, которая позволяет хранить и обрабатывать информацию в структурированном виде.
БД это отдельная независимая программа, которая не входит в состав языка программирования. В базе данных можно сохранять любую информацию, чтобы позже получать к ней доступ.

Пример использования

Базы данных нужны для хранения информации. Чтобы получить полное понимание необходимости использования БД в современном веб-программировании, необходимо ответить на три вопроса:

Предположим, вы решили сделать сайт, где каждый пользователь может вести личный дневник наблюдения за погодой в своем городе.
Такой сайт должен иметь как минимум одну форму ввода со следующими полями: город, дата, температура, облачность, погодное явление, и так далее.
Каждый день наблюдатель записывает показания погоды в эту форму, чтобы когда-нибудь в будущем вернуться на сайт и посмотреть, какая была погода месяц или даже год назад.
Из этого примера следует, что программист каким-то образом должен сохранять данные из формы для дальнейшего использования.

Кроме обычного просмотра дневника погоды за месяц в виде таблицы, можно сделать и более сложный проект.
Например, чтобы электронный дневник чем-то качественно отличался от своего бумажного аналога, будет неплохо добавить туда возможности для простого анализа: показать какой день был самым холодным в ноябре или какой продолжительности была самая длинная серия пасмурных дней.
Получается, что данные надо не просто как-то хранить, но и иметь возможность их обрабатывать и анализировать.
Именно для этих целей и существуют базы данных.

Как хранится информация в БД

В основе всей структуры хранения лежат три понятия:

База данных

База данных — это высокоуровневное понятие, которое означает объединение совокупности данных, хранимых для выполнения одной цели.
Если мы делаем современный сайт, то все его данные будут храниться внутри одной базы данных. Для сайта онлайн-дневника наблюдений за погодой тоже понадобится создать отдельную базу данных.

Таблица

По отношению к базе данных таблица является вложенным объеком. То есть одна БД может содержать в себе множество таблиц.
Аналогией из реального мира может быть шкаф (база данных) внутри которого лежит множество коробок (таблиц).
Таблицы нужны для хранения данных одного типа, например, списка городов, пользователей сайта, или библиотечного каталога.
Таблицу можно представить как обычный лист в Excel-таблице, то есть совокупность строк и столбцов.
Наверняка каждый хоть раз имел дело с электронными таблицами (MS Excel).
Заполняя такую таблицу, пользователь определяет столбцы, у каждого из которых есть заголовок. В строках хранится информация.
В БД точно также: создавая новую таблицу, необходимо описать, из каких столбцов она состоит, и дать им имена.

Запись

Запись — это строка электронной таблицы.
Это неделимая сущность, которая хранится в таблице. Когда мы сохраняем данные веб-формы с сайта, то на самом деле добавляем новую запись в какую-то из таблиц базы данных. Запись состоит из полей (столбцов) и их значений. Но значения не могут быть какими угодно.
Определяя столбец, программист должен указать тип данных, который будет храниться в этом столбце: текстовый, числовой, логический, файловый и т.д. Это нужно для того, чтобы в будущем в базу не были записаны данные неверного типа.

Соберем всё вместе, чтобы понять, как будет выглядеть ведение дневника погоды при участии базы данных.

Теперь можно быть уверенными, что наблюдения наших пользователей не пропадут, и к ним всегда можно будет получить доступ.

Реляционная база данных

Английское слово „relation“ можно перевести как связь, отношение.
А определение «реляционные базы данных» означает, что таблицы в этой БД могут вступать в отношения и находиться в связи между собой.
Что это за связи?
Например, одна таблица может ссылаться на другую таблицу. Это часто требуется, чтобы сократить объём и избежать дублирования информации.
В сценарии с дневником погоды пользователь вводит название своего города. Это название сохраняется вместе с погодными данными.
Но можно поступить иначе:

Так мы решим сразу две задачи:

Связи между таблицами в БД бывают разных видов.
В примере выше использовалась связь типа «один-ко-многим», так как одному городу может соответствовать множество погодных записей, но не наоборот!
Бывают связи и других типов: «один-к-одному» и «многие-ко-многим», но они используются значительно реже.

Источник

Что такое База Данных (БД)

База данных — это место для хранения данных. Используется в том числе в клиент-серверной архитектуре. Это все интернет-магазины, сайты кинотеатров или авиабилетов. Вы делаете заказ, а система сохраняет ваши данные в базе.

В этот статье я на простых примерах расскажу, что такое база данных и как она выглядит. А потом поясню некоторые термины из конкретной (реляционной) базы. Те, с которыми вы почти наверняка столкнетесь на работе.

Статья рассчитана на начинающих тестировщиков или аналитиков, то есть тех, кто будет работать с базой, но не на супер-глубоком уровне. Она для тех, кто только входит в мир ИТ, и многого не знает. Она объясняет, что это за звено в клиент-серверной архитектуре такое, и зачем оно нужно.

Содержание

Что такое база данных

База данных — хранилище, куда приложение складывает свои данные. Если приложение небольшое, отдельная база не нужна. Но потом это становится удобнее и выгоднее с точки зрения памяти.

Катя решила открыть свой магазинчик. Она нашла хорошую марку обуви, которую «днем с огнем» не сыскать в ее городе. Заказала оптовую партию и стала потихоньку распродавать через знакомых. Пришлось освободить половину шкафа под коробки, но вроде всё поместилось.

Обувь хорошая, в розницу заказывать в других местах невыгодно — и вот уже у Кати есть постоянные клиенты, которые приводят друзей. Как только какая-то пара заканчивается, Катя делает новый заказ.

Но покупатели хотят новинок, разных размеров. Да и самих покупателей становится все больше и больше. В шкаф коробки уже не влезают!

Теперь, если покупатель просит определенную пару, Катьке сложно её найти. Пока коробок было мало, она помнила наизусть, где что лежит. А теперь уже нет, да и все попытки организовать систему провалились. Места мало, да и детки любят с коробками поиграть.

Тогда Катька решила арендовать складское помещение. И вот теперь красота! Не надо теснить своих домашних, дома чисто и свободно! И на складе место есть, появилась система — тут босоножки, тут сапоги.

Чем больше объемы производства, тем больше нужно места. Если в начале пути склад не нужен, всё поместится дома, то потом это будет оправданно.

То же самое и в приложениях. Если приложение маленькое, то все данные можно хранить в памяти. Но учтите, что это память на вашем компьютере, вашем телефоне. И чем больше данных туда пихать, тем медленнее будет работать программа.

Место в памяти ограничено. Поэтому когда данных много, их нужно куда-то сложить. Можно писать в файлики, а можно сохранять информацию в базу данных (сокращенно БД). Выбор за вами. А точнее, за вашим разработчиком.

Как она выглядит

Да примерно как excel-табличка! Есть колонки с заголовками, и информация внутри:

Это называется реляционная база данных — набор таблиц, хранящихся в одном пространстве.

Что за пространство? Ну вот представьте, что вы храните все данные в excel. Можно запихать всю-всю-всю информацию в одну огро-о-о-о-мную таблицу, но это неудобно. Обычно табличек несколько: тут информация по клиентам, там по заказам, а тут по адресам. Эти таблицы удобно хранить в одном месте, поэтому кладем их в отдельную папочку:

Так вот пространство внутри базы данных — это та же самая папочка в винде. Место, куда мы сложили свои таблички, чтобы они все были в одном месте.

Пример базы Oracle

Цель та же — выделить отдельное место, чтобы у вас не была одна большая свалка:

заходишь в папку в винде → видишь файлики только из этой папки

заходишь в пространство → видишь только те таблицы, которые в нем есть

Хранение данных в виде табличек — это не единственно возможный вариант. Вот вам для примера запись из таблицы в системе Users. Там используется MongoDB база данных, она не реляционная. Поэтому вместо таблички «словно в excel» каждая запись хранится в виде объекта, вот так:

А еще есть файловые базы — когда у вас вся информация хранится в файликах. Да-да, простых текстовых файликах!

Почитать о разных видах баз данных можно в википедии. Я не буду в этой статье углубляться в эту тему, потому что моя задача — объяснить «что это вообще такое» для ребят, которые базу в глаза не видели. А на работе они скорее всего столкнутся именно с реляционной базой данных, поэтому о ней и речь.

Как получить информацию из базы

Нужно записать свой запрос в понятном для базы виде — на SQL. SQL (Structured Query Language) — язык общения с базой данных. В нем есть ключевые слова, которые помогут вам сделать выборку:

select — выбери мне такие-то колонки.

from — из такой-то таблицы базы.

where — такую-то информацию.

Например, я хочу получить информацию по клиенту «Назина Ольга». Составляю в уме ТЗ:

В дословном переводе:

Комментарии в Oracle/PLSQL — мой перевод остается работающим запросом, потому что я убрала «лишнее» в комментарии

Если бы у меня была не база данных, а простые excel-файлики, то же действие было бы:

Открыть файл с нужными данными (clients)

Поставить фильтр на колонку «ФИО» — «Назина Ольга».

То есть нам в любом случае надо знать название таблицы, где лежат данные, и название колонки, по которой фильтруем. Это не что-то страшное, что есть только в базе данных. То же самое есть в простом экселе.

Бывают запросы и сложнее — когда надо достать данные не из одной таблицы, а из разных. В базе это будет выглядеть даже лучше, чем в эксельке. В экселе вам нужно открыть 1-2-3 таблицы и смотреть в каждую. Неудобно.

А в базе данных вы внутри запроса SQL указываете, какие колонки из каких таблиц вам нужны. И результат запроса их отрисовывает. Скажем, мы хотим увидеть заказ, который сделал клиент, ФИО клиента, и его номер телефона. И всё это в разных таблицах! А мы написали запрос и увидели то, что нам надо:

id_order

order (таблица order)

fio (таблица client)

phone (таблица contacts)

И пусть в таблице клиентов у нас будет 30 колонок, а в таблице заказов 50, в результате выборки мы видим ровно 4 запрошенные. Удобно, ничего лишнего!

Конечно, написать такой запрос будет немного сложнее обычного селекта. Это уже select join, почитать о нем можно тут. И я рекомендую вам его изучить, потому что он входит в «базовое знание sql», которое требуется на собеседованиях.

Результаты выборки можно группировать, сортировать — это следующий уровень сложности. См раздел «статьи и книги по теме» для получения большей информации.

Как связать данные между собой

Вот например, у нас есть интернет-магазин по доставке пиццы. Так выглядит его база данных:

В таблице «client» лежат данные по клиентам: ФИО, пол, дата рождения и т.д.

last_name

first_name

birthdate

В таблице «orders» лежат данные по заказам. Что заказали (пиццу, суши, роллы), когда, насколько довольны доставкой?

order

addr

date

time

Роллы «Филадельфия» и «Канада»

Пицца 35 см, роллы комбо 1

Пицца с сосиками по краям

Комбо набор 3, обед №4

Но как понять, где чей был заказ? Сколько раз заказывал Вася, а сколько Алина?

Тут есть несколько вариантов:

1. Запихать все данные в одну таблицу: тут и заказы, и информация по клиентам. В целом удобно, открыл табличку и сразу видишь — ага, это Васин заказ, а это Машин.

Таблица все растет и растет, в итоге получается просто огромной! А когда данных много, легкость чтения пропадает, придется листать до нужной колонки.

Поиск будет работать медленнее. Чем меньше информации в таблице, тем быстрее поиск. Когда у нас много строк, количество колонок становится существенным.

Много дублей — один человек может сделать хоть сотню заказов. И вся информация по нему будет продублирована сто раз. Неоптимальненько!

Чтобы избежать дублей, таблицы принято разделять:

Новые объекты отдельно

Но надо при этом их как-то связать между собой, мы ведь всё еще хотим знать, чей конкретно был заказ. Для связи таблиц используется foreign key, внешний ключ.

Нам надо у заказа сделать отметку о клиенте. Значит, таблица «orders» будет ссылаться на таблицу «clients». Ключ можно поставить на любую колонку таблицы (в некоторых базах колонка должна быть уникальной, сначала её нужно такой указать). Какую бы выбрать?

Можно ссылаться на имя. А что, миленько, в таблице заказов будем сразу имя видеть! Но минуточку. А если у нас два клиента Ивана? Или три Маши? Десять Саш. Ну вы поняли =) И как тогда разобраться, где какой клиент? Не подходит!

Можно вешать foreign key на несколько колонок. Например, на фамилию + имя, или фамилию + имя + отчество. Но ведь и ФИО бывают неуникальные! Что тогда? Можно добавить в связку дату рождения. Тогда шанс ошибиться будет минимален, хотя и такие ребята существуют. И чем больше клиентов у вас будет, тем больше шанс встретить дубликат.

А можно не усложнять! Вместо того, чтобы делать внешний ключ на 10 колонок, лучше создать в таблице клиентов primary key, первичный ключ. Первичный ключ отвечает за то, чтобы каждое значение в поле было уникальным, никаких дублей. При попытке добавить в таблицу запись с неуникальным первичным ключом получаешь ошибку:

Здесь ключ — «id_order»

Вот на него и нужно ссылаться! Обычно таким ключом является ID, идентификатор записи. Его можно сделать автоинкрементальным — это значит, что он генерируется сам по алгоритму «прошлое значение + 1».

Например, у нас гостиница для котиков. Это когда хозяева едут в отпуск, а котика оставить не с кем — оставляем в гостинице!

Источник

SQL и NoSQL: инь и ян в мире баз данных

SQL или NoSQL — вот в чём вопрос. Чем они различаются? Это конкуренты или сотрудники? Что о них спрашивают на собеседовании?

Про реляционные и нереляционные СУБД на техническом интервью спрашивают часто, причём не только администраторов баз данных, но и бэкенд-разработчиков, тестировщиков, специалистов по кибербезопасности, аналитиков и много кого ещё.

В одной статье мы не сможем глубоко погрузиться в эту тему — материал слишком объёмный. Поэтому просто дадим начальные знания или освежим прежние.

Поговорим про основные типы баз данных, их достоинства и недостатки. А отталкиваться будем от реляционных баз, поэтому их рассмотрим чуть подробнее.

Что такое реляционные базы данных

Это такие базы, в основе которых лежит реляционная модель.

Программист, консультант, специалист по документированию. Легко и доступно рассказывает о сложных вещах в программировании и дизайне.

Реляционную модель данных придумал Эдгар Кодд ещё в семидесятых годах прошлого века.

Математик по образованию, он предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств.

Кодд доказал, что любое представление данных сводится к совокупности двумерных таблиц особого вида, который в математике называется отношением (relation) — отсюда и слово «реляционная» в переводе названия.

Он же вывел 12 правил Кодда, которым должна подчиняться любая реляционная база данных. Они помогли бороться с устаревшими базами, которые недобросовестные поставщики пытались выдать за реляционные.

А ещё Эдгар Кодд дал жизнь языку SQL.

Основные понятия

Отношение — это двумерная таблица с уникальным именем. Она состоит из строк (записей) и столбцов (атрибутов).

Каждая строка таблицы представляет некоторый объект реального мира (экземпляр сущности) или соотношения между объектами.

Столбцы — это атрибуты сущности, для сущности каждого типа они свои.

Итак, реляционная БД — это ограниченный набор особых таблиц с данными. Эти таблицы называются отношениями. Отношения используются для представления сущностей, а также связей между ними.

А что там внутри. Пример нормализации

Разберём устройство реляционной БД подробнее на примере. Позже это поможет нам понимать и сравнивать базы разных типов.

Каждая строка этой таблицы содержит данные о звонке клиента по его проблеме и ответ оператора, а также дату обращения.

Телефон у компании многоканальный. Поэтому одному и тому же оператору могут звонить разные клиенты, а один и тот же клиент может попадать на разных операторов с разными вопросами.

А теперь представьте, что записей в такой таблице десятки тысяч. И возникает такая ситуация: в компанию звонит самый любимый клиент и говорит, что сменил номер телефона. А нерешённых вопросов по этому клиенту в базе, скажем, сотня. Значит, придётся заменить номер телефона на новый по крайней мере в 100 записях, то есть внести изменения сразу во много строк таблицы Messages.

Конечно, это делается с помощью запроса, а не вручную. Однако даже запрос будет выполнять 99 лишних операций — из-за дублирования информации.

О подобном заботятся ещё на этапе проектирования базы, а предотвращают это путём нормализации отношений.

Что такое нормализация

Чтобы уменьшить размер реляционной базы (не хранить избыточные данные) и избежать противоречивости (аномалий) при работе с ними, отношения в базе нормализуют. Проще говоря — разбивают их на взаимосвязанные таблицы. Это называется декомпозицией.

Избыточность данных — это когда одни и те же данные хранятся в базе сразу в нескольких местах.

Проверим наш пример на избыточность

Каждая строка таблицы Messages содержит имя клиента и никнейм оператора, а также их телефоны. Причём в 1-й и 3-й строках мы видим звонки от одного и того же клиента, а в 1-й и во 2-й — ответы одного и того же менеджера. То есть в 1-й и 3-й строках дублируются имя и телефон клиента — Васи, а в 1-й и 2-й — никнейм менеджера «Оператор1».

Чтобы избавиться от дублирования информации, выделим сущности Клиент и Оператор. И вынесем специфичные для каждой атрибуты в отдельные таблицы.

В первой ( Clients) будут храниться имена и телефоны клиентов, а во второй ( Operators) — операторов. Кроме того, каждой записи в этих таблицах мы присвоим атрибут id — так называемый первичный ключ (его значение уникально, то есть не может повторяться в пределах таблицы). С его помощью мы установим связь с записями таблицы Messages.

Для этого к каждой записи в Messages (напомним, она всё ещё представляет сущность «звонок») добавим два новых атрибута (внешних ключа): id_client и id_oper. Они будут ссылаться на первичные ключи из таблиц Clients и Operators соответственно. Столбцы с именами и телефонами из таблицы Messages уберём.

В такой базе, чтобы поменять телефон клиента сразу для всех записей, достаточно изменить всего одно поле в таблице Clients.

Всего существует шесть форм нормализации реляционных баз данных — в порядке уменьшения избыточности отношений. Все они описаны формальными правилами. Наше отношение мы привели ко второй нормальной форме.

Системы управления реляционными базами данных

Данные в таблицах не лежат мёртвым грузом — с ними работают системы управления базами данных ( СУБД ).

С их помощью создают базы (метасхемы), заполняют их данными и проводят операции над всем этим: добавляют, удаляют, меняют структуру, анализируют и так далее.

Языки манипулирования данными

Это декларативный язык. То есть инструкции в нём не идут одна за другой (не как в императивных языках). Каждый оператор SQL описывает только необходимое действие, а СУБД сама принимает решение, как его выполнить.

Например, чтобы выбрать все данные из таблицы Messages за 10.11.2020, делается запрос:

SELECT * FROM messages WHERE date = ‘10.11.2020’

Язык структурированных запросов делится на несколько частей (группы операторов) и позволяет:

В SQL изначально нет средств для создания печатных отчётов, экранных форм и других инструментов для разработки программ. Хотя SQL сам по себе не является полноценным (Тьюринг-полным) языком программирования, но его стандарт позволяет создавать процедурные расширения. Они доводят его функциональность до полноценного языка программирования.

При этом синтаксис SQL в разных СУБД может различаться. Кое-где даже используются его отдельные диалекты, например:

Что такое объектно-реляционные базы данных

Это такие базы, в которые включены средства работы с объектными типами данных. А возникли они в связи с развитием объектно-ориентированных языков программирования.

В структуре таких баз и языке запросов используются классы, объекты, наследование. В этом направлении развиваются, например, Oracle и PostgreSQL.

Какие реляционные БД популярны в веб-разработке

MySQL

Это открытая СУБД, купленная Oracle в придачу к Sun Microsystems. С ней работают более половины (55,6%) всех разработчиков (по результатам опроса, который в 2020 году провёл сайт StackOverflow.com среди 65 тысяч респондентов).

Главные её преимущества — бесплатность и высокая скорость работы с данными. MySQL создавалась для обработки огромных массивов информации в промышленных масштабах, но благодаря доступности и быстродействию оккупировала Всемирную паутину, заслужив звание «СУБД всея интернета». И сегодня MySQL всё ещё самая удобная СУБД для работы с интернет-страницами и веб-приложениями.

MySQL пользуется мощной поддержкой у создателей языков программирования: практически во всех популярных языках есть интерфейс для работы с ней.

SQLite

Эта СУБД использует большую часть стандартного языка SQL.

Главное преимущество SQlight — встраиваемость. Это объясняется тем, что SQlight не приложение типа «клиент-сервер» (в отличие от других реляционных СУБД), а библиотека, которую подключают непосредственно к программе.

И она тоже весьма популярна: достаточно сказать, что SQLite есть в каждом смартфоне. Например, в смартфонах на Android там хранятся контакты и медиа, а в iOS её используют многие приложения.

PostgreSQL

Её можно назвать самой продвинутой. Это не просто реляционная, а объектно-реляционная свободная СУБД.

PostgreSQL поддерживает не только типы данных, которые есть в других реляционных СУБД. Помимо числовых, текстовых, булевых и других стандартных типов, в ней можно хранить и обрабатывать геометрические и денежные данные, сетевые адреса, JSON, XML, массивы, а также создавать собственные типы данных.

Ограничения реляционных СУБД

Реляционные СУБД просты, удобны и предсказуемы. А их рынок один из самых консервативных в IT-отрасли. Поэтому даже при появлении множества NoSQL реляционные базы остаются самым востребованным инструментом в очень разных отраслях.

По данным DB-Engines за февраль 2021 года, мировая доля реляционных СУБД составляет 74% от всех:

Однако реляционные БД не лишены недостатков.

Масштабируемость

Реляционную базу данных трудно масштабировать горизонтально, то есть распределять таблицы по разным серверам. В этом случае очень сложно строить запросы и связывать таблицы.

Поэтому растущую базу приходится помещать на более мощный и дорогой сервер, то есть масштабировать вертикально.

Но возможности даже самой мощной машины ограничены, поэтому реляционные базы плохо приспособлены для хранения действительно больших данных.

Сложность

Из-за нормализации реляционная база данных имеет сложную структуру. А скорость обработки запроса зависит от числа таблиц, к которым запрос обращается.

Представьте себе, что таблиц 100, 200, 1000, — СУБД будет работать медленно, а код запроса будет очень громоздким.

Гибкость

Реляционные СУБД подходят для обработки данных с чёткой структурой. Например, сообщений, информации о товарах, сведений о пользователях и так далее. Но в них сложно организовать хранение и обработку сущностей с произвольным набором атрибутов или иерархических данных.

NoSQL как альтернатива традиционным БД

Мир меняется. В ходе цифровой трансформации перед бизнесом встают новые задачи. Компании решают их с помощью новых баз данных. Во-первых, чтобы не перегружать имеющиеся, во-вторых, не для всех современных задач подходят классические реляционные СУБД.

И вот, в начале 2000-х появились нереляционные базы. Помимо решения новых задач, их разработчики сделали упор на исправление главных недостатков реляционных баз — проблем с гибкостью, низкой производительностью и масштабируемостью.

В NoSQL нет таких понятий, как строки, столбцы, таблицы и их соединения. Данные в нереляционных базах хранятся как объекты с произвольными атрибутами: это могут быть пары «ключ-значение», документы в формате JSON, графы и так далее.

Виды нереляционных баз данных

Базы NoSQL делятся на четыре основные категории (в зависимости от решаемых с их помощью задач).

Ключ-значение

Такую базу можно представить как огромную таблицу. В каждой её ячейке хранятся данные произвольного типа, а каждому значению присвоен уникальный ключ, по которому это значение можно найти.

Такая СУБД не поддерживает связи между объектами, выполняет лишь операции поиска значений по ключу, добавления и удаления записи.

Базы «ключ-значение» часто используют для кэширования данных и организации очередей.

Их достоинства — быстрый поиск и простое масштабирование.

Их недостаток — нельзя производить операции со значениями. Например — сортировать их или анализировать.

Базы «ключ-значение» применяют в поисковой системе Google, «Википедии», «Фейсбуке», интернет-магазине Amazon.

Одна из самых популярных — Redis. Её используют Uber, Slack, Stack Overflow, сайты гостиниц и туристические, социальная сеть Twitter.

Документоориентированные СУБД

В таких данные хранятся в виде иерархических структур (документов) с произвольным набором полей и их значений. Документы объединяются в коллекции.

Если провести аналогию с реляционными СУБД, то коллекциям соответствуют таблицы, а документам — строки в них.

Например, фрагмент документа с информацией о фильмах:

Документоориентированные базы используют в системах управления содержимым (CMS) — для хранения каталогов и пользовательских профилей.

Одна из самых популярных — MongoDB (там можно создавать процедуры на JavaScript).

Колоночные

Эти базы отличаются от реляционных лишь способом хранения данных на накопителе.

Если реляционная база создаёт для каждой таблицы по файлу, то в колоночной отдельный файл создаётся для каждого столбца таблицы.

Например, если реляционная таблица выглядит так:

То те же записи колоночной базы будут выглядеть примерно так:

Что это даёт? Представьте, что вам нужны только названия объектов, а их свойства вас не интересуют.

При выполнении запроса в реляционной таблице просматривается каждая запись и из неё выбираются нужные данные. В колоночной базе с диска будет считана только одна колонка с названиями. Это сокращает время выполнения запроса, причём намного.

Колоночные базы применяются в различных каталогах и архивах данных, работа с которыми основана на подобных выборках.

Одна из самых популярных СУБД такого типа — Apache Cassandra.

Графовые

В некоторых предметных областях данные удобно представлять в виде графов. Для их хранения лучше всего подходят графовые базы.

Вершины (или узлы графа) — это объекты (сущности), а рёбра графа — взаимосвязи между ними.

Например, информация о друзьях в социальных сетях просто идеальна для представления в виде графа:

Графовые базы применяют в социальных сетях, сервисах рекомендаций, системах выявления мошенничества и им подобных.

Одна из популярнейших графовых СУБД с открытым кодом и собственным языком запросов — это Neo4j.

Что дальше?

Приходите к нам на курс «Базы данных для разработчиков». Вы изучите проектирование баз данных и язык SQL, узнаете, как выбрать СУБД для своего проекта и выжать из неё максимум. Сможете работать с базами в банковской сфере, бэкенд-разработке веб- и мобильных приложений.

Источник