Как выбрать между реляционной и нереляционной базами данных для проекта

Как вы подходите к обработке данных? Какие аспекты требуют особого внимания? Определите различие между реляционными и нереляционными базами данных, чтобы принимать информированные решения и leanнчитесь, как выбрать базу данных в соответствии с потребностями вашего проекта.

Что такое реляционная и нереляционная база данных?

Это явно является первым вопросом, который нужно рассмотреть, когда выбираете базу данных для вашего проекта. Знание различия между реляционными и нереляционными базами данных позволяет быть более специфичным в своих требованиях и эффективнее использовать правильные решения.

Базы данных, которые используются на протяжении десятилетий, прошли многочисленные изменения и усовершенствования. Однако, в то же время, большинство их представителей могут быть отнесены к одному или другому типу. Каждая команда обычно сталкивается с выбором между нереляционной и реляционной базой данных. Мы покроем основные характеристики каждого решения, чтобы принимать более информированные решения. И, конечно, мы начнем сравнение реляционных и нереляционных баз данных с определениями.

• Реляционные базы данных используются для хранения данных в структурированном табличном порядке. Вся информация остается легкодоступной, связанной и связанной для поддержки связей.
• Нереляционные базы данных работают совершенно по-другому, чтобы сохранять полуструкurated data. Они не применяют жесткой структуры, тем самым introduce more dynamic schemas for unstructured data processing.

Данные базы данных различаются по структурам данных. Реляционные решения концентрируются на предdefinitionных схемах для определения и манипуляции данных. В сравнении с этим, нереляционные известны для лучшей гибкости, поскольку они могут обрабатывать любой тип данных без изменения архитектуры.

Уникальная особенность реляционной базы данных заключается в том, что она всегда сохраняет данные в таблицах с использованием строк и колонок. Таким образом, она поддерживает ясный и интуитивно понятный способ отображения данных. В то же время, это позволяет командам формировать связи на основе определенных сущностей. большинство реляционных баз данных используетStructured Query Language; таким образом, они часто называются SQL базами данных.

Нереляционные базы данных считаются реальным альтернативным вариантом, так как не все данные могут быть сохранены в табличной форме. Этот тип включает все типы баз данных, которые не могут следовать структуре relational и традиционному SQL синтаксису. Это не意味着 они не применяют SQL язык. Более того, большинство из них использует и SQL, и UnQL (Unstructured Query Language). Таким образом, этот тип также может называться NoSQL (не только SQL) базами данных.

Если SQL базы данных относятся к категории баз данных с табличным представлением, NoSQL базы данных можно разделить на несколько категорий. наиболее распространенные типы NoSQL баз данных включают:

• Документные базы данных собирают, обрабатывают и извлекают данные в виде JSON-подобных документов.
• Ключевые базы данных упорядочивают данные в формате ключ-значение, где ключи выступают в качестве уникальных идентификаторов.
• Графовые базы данных являются одноразовыми платформами для создания и манипуляции графами, где данные представлены в виде узлов, рёбер и свойств.
• Широко столбчатые magazinestry организуют данные в гибкие столбцы, распределённые между узлами базы данных и multiple серверами. Он поддерживает изменение формата столбца независимо от строки в той же таблице.

Что касается различий между реляционными и нереляционными базами данных, команды получили возможность найти разумные решения для своих потребностей. Сегодняшние компании собирают и обрабатывают огромное количество данных, включая работу с сложными запросами. хорошо определенные проектные требования составляют основу для принятия информированных решений.

Основная идея заключается в том, что им нужно выбрать базу данных, которая может эффективно выполнять запросы и поддерживать мгновенные результаты. Если проект использует структурированные данные и следует соблюдению ACID, реляционные базы данных являются хорошей выбором. Если данные остаются неструктурированными и не соответствуют предварительно определенным критериям, лучше выбрать нереляционную базу данных. Так что продолжим с другими важными деталями, которые становятся решающими для окончательного выбора.

Про и Contra реляционных и нереляционных баз данных

Рассматривая различия между реляционными и нереляционными базами данных, мы хотим обратить внимание на основные преимущества и недостатки этих типов баз данных. Это сильно помогает командам принимать решения и выбирать базу данных, совместимую с установленными требованиями. Основная идея заключается в том, что это позволяет им провести всестороннюю исследовательскую работу и остаться специфической для бизнеса. Выбор базы данных может быть сложным на первый взгляд, но учитывая более детальные детали направляет к упрощению окончательного решения. Так что продолжим с упомянутыми типами баз данных, чтобы найти их про и Contra.

Преимущества реляционных баз daniy0>

Соответствие ACID

Свойства ACID выделяют реляционную базу данных и приводят ее в доминирующую позицию на рынке. Она включает все необходимые стандарты для гарантии надежности операций в базе данных.

Простота

Благодаря предdefinitionнному схеме и простой структуре реляционная база данных является довольно простой решение. Она не требует много архитектурных усилий, так как команда использует структурированный язык запросов.

Точность данных

По сравнению с другими типами баз данных, точность данных для реляционных баз данных выше. Она сосредоточена на предотвращении дублирования данных, так как не существует повторяющейся или дублируемой информации.

Безопасность

Модель на основе таблиц облегчает ограничение доступа к конфиденциальным данным и значительно уменьшает chances of errors.

Недостатки реляционных баз данных

Скалярность

Being vertically scalable, the relational database has a distinct disadvantage: low scalability. Strict consistency requirements restrict horizontal scaling, whereas vertical scaling comes with certain limits and greatly depends on supported hardware.

Flexibility

Rigid schemas and constraints could become pros and cons at the same time.

Though it’s easy to interpret the data and identify the relationships, it remains complex to implement changes to the data structure. Relational databases aren’t suitable for huge or unstructured data.

Performance

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

Преимущества нереляционных баз данных

Горизонтальное масштабирование

Работа с большими массивами данных стала проще с появлением нереляционных баз данных. Более того, горизонтальное масштабирование позволяет команде размещать, управлять и хранить больше данных, сохраняя при этом низкие затраты.

Гибкость

Благодаря гибкой схеме данных и нежесткой структуре нереляционные базы данных могут объединять, обрабатывать и хранить любые типы данных. Это становится отличительной особенностью, которая отличает ее от реляционной базы данных, работающей только со структурированными данными. Нереляционные базы данных применяют динамические схемы для неструктурированных данных.

Быстрые запросы

Если реляционные базы данных можно использовать для сложных запросов, то запросы в нереляционных базах данных остаются более быстрыми. Основное преимущество заключается в том, что способ хранения данных изначально оптимизирован для запросов. Кроме того, запросы не требуют соединений, характерных для реляционных типов баз данных.

Проще обслуживание

Нереляционные базы данных проще и быстрее в настройке и обслуживании. Некоторые из них позволяют разработчикам отображать структуру данных аналогично языкам программирования. Это позволяет сократить время разработки и уменьшить количество ошибок.

Недостатки нереляционных баз данных

Целостность данных

Сохранение целостности данных сильно зависит от построения связей между элементами данных. Отсутствие методов整ссии в неRelational databases может снизить общую надежность, точность и полноту данных. Это становится обязанностью разработчиков выполнять точные и без ошибок передачу данных от одного этапа к другому.

Согласованность

Основываясь на масштабности и производительности non-relational database выбирает вопросы согласованности. Она не имеет обязательных механизмов для предотвращения дублирования данных и полагается на со временем согласованность. Таким образом, они не очень эффективны для обработки больших объемов данных. Более того, когда категории базы данных различаются, достигать всех учебных задач с одной базой данных трудно.

Анализ данных

При сравнении relational с non-relational databases, вторые имеют меньше возможностей для анализа данных. Кроме того, управление анализом, даже для самой простой запрос, требует навыков программирования. Также многие из них не содержат интеграцию с популярными BI tool.

Когда использовать relational vs non-relational databases

При сравнении relational с non-relational databases важно рассмотреть общие use case. Изучение хороших рыночных практик и опыта других может пролить свет на дополнительные подсказки о том, как выбрать базу данных для вашего проекта. Очевидно, одна или другая категория часто подходит лучше для определённых потребностей и требований. Задача команды состоит в том, чтобы изучить детали, ссылаясь на самые мелкие подробности.

В то же время у вас не найдется строгой различия по использованиям. Успешно реализованы различные типы баз данных для различных типов проектов. Следует отметить, что знание преимуществ и недостатков реляционных и нереляционных баз данных является обязательным. Информированный выбор может поддерживаться за счет детального анализа спецификаций проекта и доступности решений. Так что давайте посмотрим на несколько полезных советов о том, где использовать реляционные и нереляционные базы данных.

Использование реляционной базы данных

Высоко структурированные данные

Со стабильной структурой данных может быть необходимо, если проект не предполагает постоянных изменений. Она предоставляет вам возможность использовать строгие, планируемые и предсказуемые схемы для обработки данных, распределенных по различным таблицам. Кроме того, это увеличивает доступ к большему количеству инструментов для тестирования и анализа данных. Organized and specific nature enables easier manipulation and data querying.

Безопасная и последовательная среда

Приоритеты безопасности и последовательности требуют правильных решений. Реляционные базы данных стали разумным решением в этом случае. principi ACID support all the necessary functionality to handle data due to the latest compliance regulations. This type is often a choice for healthcare, fintech, enterprises, etc.

Поддержка

Широкая доступность поддержки объясняется количеством времени, проведенного на рынке. Часто бывает быстрее найти команду с требуемой квалификацией, поскольку большинство реляционных баз данных работают по схожим принципам. Кроме того, они более эффективны для интеграции данных из других систем и использования дополнительных инструментов. При использовании этих типов баз данных у команды есть больше возможностей выбора продуктов, включая инструменты бизнес-аналитики.

Случаи 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 обычные таблицы. Например, проекту нужен эффективный инструмент для работы с различными типами данных, такими как видео, статьи или контент социальных сетей. Поэтому многие данные остаются неструктурированными, хотя база данных поддерживает горизонтальную масштабируемость. Это помогает охватить разнообразие и при необходимости внести соответствующие изменения.

Гибкая среда разработки

Быстрая скорость накопления данных объясняется способностью быстро и легко собирать данные без их предварительного определения. Данные часто не ограничиваются определенными форматами и могут быть обработаны позже. Для многих команд нереляционная база данных – отличный вариант, особенно когда требования проекта не совсем ясны или планируется постоянное внесение изменений и обновлений.

Приоритеты времени

Среда быстрой разработки позволяет быстрее и проще предоставлять продукт. Менее методичные подходы исключают какую-либо предварительную подготовку, планирование, подготовку или проектирование нереляционных баз данных. Команды могут сразу приступить к разработке. Обычно это подходит для MVP или срочных выпусков продуктов.

---

Благодаря множеству различных типов баз данных, доступных на рынке, всегда есть подходящий подход для удовлетворения потребностей проекта. Конечно, выбор базы данных варьируется от проекта к проекту. Более того, некоторые команды находят эффективным комбинирование нескольких баз данных для покрытия всех используемых сценариев.

Популярные базы данных: нынешняя состояние рынка

Вопрос о том, как выбрать базу данных, не может быть полностью решён без проведения анализа рынковой доступности. Есть факт, что выбор базы данных также сказывается под влиянием состояния рынка и популярности определённых баз данных. Кроме того, успешный опыт других может стать хорошим примером для следования.ь

Сохраняясь в step с тенденциями рынка, им удастся держаться наверху и улучшить эффективность используемых решений. Быстрое развитие рынка привело к появлению большого разнообразия баз данных для применения. В настоящее время количество доступных баз данных достигло более 300. Таким образом, так же как мы можем диверсифицировать базы данных по типам или функциональности, это также стандартная практика протирать их по популярности.

Продолжая сравнение реляционных и не реляционных баз данных, следует отметить, что представители обоих типов баз данных завоевали сильные позиции. Будучи основано на последних результатах опроса разработчиков Stack Overflow, посмотрим на наиболее популярные базы данных.

Популярные реляционные базы данных

MySQL

MySQL — одна из наиболее известных реляционных баз данных. Выпущенный ещё в 1995 году, он обрёл значительную популярность благодаря своим функциональным возможностям и используемым подходам. Open-source база данных обладает отличной поддержкой и совместима со многими библиотеками и фреймворками. Она подходит для создания跨платформенных решений, и хотя её преимущественно используют для SQL-запросов, она также поддерживает NoSQL, если требуется.

PostgreSQL — еще один мощный open-source объектно-реляционный баз данных, впервые выпущенный в 1996 году. Одна из его отличительных особенностей в том, что он представляет данные в виде объектов, а не строк и колонок. PostgreSQL высоко расширяем, поэтому он подходит для потребностей крупных программных решений. Нет необходимости перекомпилировать базу данных, поскольку разработчики могут писать код на различных програмmingных языках.

SQLite — также является реляционной системой управления базами данных, выпущенной в 2000 году. Он обладает одним уникальным отличием, так как это база данных серверного класса. Это часто делает её быстрее, поскольку запросы сериализуются сервером. Также у нее есть связи с различными програмmingными языками и используется для широкого круга решений, включая IoT и встраиваемые системы.

Microsoft SQL Server

Микрософт SQL Server — известная система управления реляционной базой данных, введенная Microsoft в 1989 году. Существенно улучшенная с появлением множества уникальных возможностей, таких какカスタマзировка, внутренняя аналитика, интеграции и т.д. Также она поддерживает различные инструменты разработки и облачные сервисы; however, она работает только на серверах на базе Windows.

Популярные нереляционные базы данных

MongoDB

MongoDB классифицируется как нереляционное решение, в частности, база данных, ориентированная на документы, выпущенная в 2009 году. Она позволяет хранение различных типов данных, используя объекты, подобные JSON. Technological solution работает значительно быстрее, чем реляционные, поскольку она не требует обработки собранных данных. Она, как правило, остается неструктурированной и подходит для обработки огромных наборов данных.

Redis

Redis — популярное в-memory data store, также используемое в качестве ключ-значение базы данных, введенное в 2009 году. Этот открытый исходный нереляционный решение использует in-memory data structure дляサポート extensibility and clustering. Оно позволяет командам хранить большие наборы данных без сложной структуры. Redis часто комбинируется, чтобы использовать другие решения для хранения данных, поскольку она может использоваться как слой кэширования.

DynamoDB

ДинамоДБ – это не relational database, введенный Amazon в 2012 году. Tech focus обхватывает поддержку data structures, документов и cloud services key-value. Высокая skalability и performance остаются основными преимуществами выбора этой базы данных, поскольку она позволяет запускать high-performance apps на любом масштабе.

---

Из-за хорошей funcionalности и того, что это была первая на рынке, relational решения еще до сих пор получают значительный процент рынка. действительно, появление новых представителей заставляет всех укреплять available approaches и идти дальше с развитием новых решений.

Как выбрать базу данных: relational vs не relational databases

Collecting все важные details о различных типах баз данных становится необходимым для создания хорошего выбора. С хорошо определенными project requirements, команда ищет базу данных, которая соответствует их needs и поддерживает эффективность решения. важно, что оба типа баз данных являютсяжизнеспособными option. Awareness основных различий очень помогает с выбором.

Нет плохого выбора; это более ознакомительно с opportunities to meet requirements better и получать более результатов. Consider the above-mentioned aspects, мы also decided to focus on key aspects of how to choose a database.

Data Schema

Основное различие между не关系型ными и关系型ными базами данных сохраняется в применяемых схемах данных. Если реляционные решения используют предdefinированные схемы и работают с структурированными данными, то нереляционные используют 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 нахождения и доступа к данным. Если команда выбирает реляционную архитектуру, она идет на основе структуры таблиц. Табличный формат focus на связях и связях на основе общей информации. Нереляционные решения могут отличаться несколькими структурами, включая ключ-значение, документ, граф или широкая колонка. другими словами, они предлагают альтернативы для структурирования данных, которые невозможно обработать в реляционных базах данных.

Скалярность

Выбор базы данных также может быть влиянием свойств для скалярности вашей нереляционной vs реляционной базы данных. Реляционная база данных может быть вертикально скалярной, когда увеличение нагрузки должно быть выполнено на одном сервере. Нереляционные решения оказываются здесь более эффективными, так как горизонтальная скалярность позволяет добавлять другие сервера, тем самым обрабатывая более высокий трафик.

Безопасность

Всегда было важно использовать хорошо защищенные и высоко безопасные решения. Compliance 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 своими отличными prestazioni и скалярностью.

Capabilities Analytics

Реляционные базы данных считаются более эффективными для использования в аналитике данных и отчетности. Большинство инструментов BI не позволяют выполнять запросы к нереляционным базам данных, но работают отлично с структурированными данными. Конечно, важно проверить функциональность текущей базы данных, так как многие из них продолжают вносить новые альтернативы.

Интеграция

Еще один аспект, который нужно рассмотреть при выборе реляционной базы данных против нереляционной, – это возможность интеграции с другими инструментами и услугами. Команды всегда должны проверить ее совместимость с другими техническими решениями, применяемыми в проекте. Требования интеграции резко растут, чтобы поддерживать консистентность во всех бизнес-솔루션х.

Примерьте внимание на точку поддержки каждого представителя. Это затрагивает непрерывное развитие базы данных и ее популярность на рынке. Отсутствие поддержки всегда заканчивается неожиданными результатами и, часто, провалами. Убедитесь, что вы выбрали базы данных, которые добились хорошего рыночного share, имеют сильную поддержку сообщества и соответствуют потребностям проекта.

Ясно, что выбор базы данных варьируется от проекта к проекту, но главное, что она должна соответствовать обозначенным потребностям. Не будет плохих выборов, так как каждый проект может быть адресован с различных точек зрения. Основная идея состоит в выборе базы данных, которая может принести эффективность и соответствовать обозначенным проектным специфическим требованиям.

---

Конечно, выбор базы данных варьируется от проекта к проекту, но главное, что она должна соответствовать обозначенным потребностям. Не будет плохих выборов, так как каждый проект может быть адресован с различных точек зрения. Основная идея состоит в выборе базы данных, которая может принести эффективность и соответствовать обозначенным проектным специфическим требованиям.

Заключение

Отличным способом сравнить реляционные и нереляционные базы данных является их исчерпывающее анализ основных аспектов, главных преимуществ и недостатков, а также типичных использований. Благодаря всем собранным в этой статье данным, можно заключить, что реляционные базы данных являются хорошим выбором, когда команда ищет динамичные запросы, высокую безопасность и поддержку跨платформенности. Если масштабность, производительность и гибкость остаются основными приоритетами, лучше выбрать нереляционные базы данных.