Серверы Дизайн Сайты Безопасность Домены PHP Кейсы клиентов

Обзор типов баз данных. Примеры современных СУБД

Сейчас практически ни одна компания, интернет‑сервис или мобильное приложение не обходится без баз данных. Чтобы вам было проще разобраться, рассмотрим их основные типы, а также узнаем, как ими управляют.

Что такое базы данных

Базы данных (БД) — это электронные хранилища, которые помогают хранить, организовывать и использовать информацию.

В современном мире объемы информации огромны: компании хранят данные о миллионах транзакций, документах, клиентах, процессах, исследованиях и многом другом. Все это нужно держать в порядке, защищать от потерь и несанкционированного доступа. Базы данных как раз и решают эту задачу: они позволяют централизованно управлять информацией, обеспечивают ее целостность и безопасность, а также дают возможность использовать качественные данные для развития бизнеса, автоматизации процессов, создания отчетов и даже для работы искусственного интеллекта.

Разновидности баз данных

Есть множество разновидностей баз данных, каждая из которых решает свои задачи и подходит для разных типов информации и сценариев использования. Включая:

Иерархические базы данных

Иерархические БД представляют собой структуру хранения данных в виде дерева, где каждый элемент — узел — связан только с одним родителем, но может иметь несколько дочерних элементов. Подобная организация напоминает файловую систему операционной системы или, например, структуру компании: есть руководитель, а у него — подчиненные, а у подчиненных — свои сотрудники.

В центре структуры находится корневой узел — главный элемент. От него отходят ветви к дочерним элементам, у которых, в свою очередь, могут быть собственные ветви. Так формируется жесткая иерархия, где каждый уровень строго подчинен вышестоящему.

Плюсы:

простая и логичная организация данных;
быстрый и эффективный доступ к данным;
высокая производительность при операциях по чтению данных в рамках дерева;
подходит для задач с заранее известной, стабильной иерархической структурой — например, для создания организационных схем, каталогов продукции или файловых систем.

Минусы:

ограниченная гибкость — невозможно реализовать связи «многие ко многим», так как у каждого потомка есть только один родитель;
чтобы изменить структуру или добавить новые связи, нужно перестроить всю базу;
следовательно, такие БД сложно адаптировать под задачи, где структура данных часто меняется или появляются новые взаимосвязи;
они подходят для хранения данных с пересекающимися или динамическими отношениями.

Примеры: IBM IMS, Windows Registry, LDAP, Apache Directory Server.

Сетевые базы данных

Сетевые БД используют структуру, которая основана на графе, где у каждой записи может быть несколько родителей и несколько дочерних элементов. Эта архитектура позволяет моделировать более сложные взаимосвязи между данными, чем иерархическая модель, и подходит для описания сценариев, где между объектами возникает множество связей. Например, она подойдет для систем бронирований, управления логистикой или телекоммуникационных сервисов.

В сетевой модели используются специальные указатели, которые задают связи между записями. Они позволяют создавать сложные структуры и эффективно выполнять запросы к данным с многочисленными перекрестными связями.

Плюсы:

позволяют моделировать сложные отношения между данными, включая связи типа «многие ко многим»;
эффективны при работе с большими объемами информации, где требуется множественная связанность объектов;
обеспечивают высокую скорость выполнения операций при большом количестве взаимосвязей;
сохранение целостности данных — каждая дочерняя запись связана с одним или несколькими родителями через контролируемые связи.

Минусы:

высокая сложность проектирования и поддержки базы;
сложное масштабирование и интеграция с современными приложениями и технологиями;
работа с сетевыми БД требует глубокого понимания внутренней структуры данных.

Примеры: IDMS, TurboIMAGE, Raima Database Manager, Univac DMS-1100.

Объектно-ориентированные базы данных

В объектно-ориентированных БД информация хранится в виде объектов — самостоятельных сущностей, которые объединяют данные и методы их обработки.

Модель таких баз данных напрямую поддерживает основные принципы объектно-ориентированного программирования: инкапсуляцию, наследование и полиморфизм. Объекты могут содержать вложенные структуры, поддерживать сложные связи между собой и позволять повторное использование кода.

Плюсы:

прямая интеграция с объектно-ориентированными языками программирования: Java, C++, Python, C#, Ruby и другими;
удобство работы со сложными и вложенными структурами данных;
поддержка наследования, инкапсуляции и полиморфизма;
возможность хранить не только данные, но и связанные с ними методы.

Минусы:

меньшая распространенность по сравнению с реляционными системами;
более высокая сложность внедрения, поддержки и масштабирования;
меньше специалистов и готовых инструментов на рынке;
ограниченная совместимость с существующими решениями и стандартами.

Примеры: db4o, ObjectDB, GemStone/S, ZODB.

Реляционные базы данных

Реляционные БД хранят данные в виде взаимосвязанных таблиц. Каждая таблица состоит из строк (записей) и столбцов (атрибутов), а связи между ними реализуются с помощью ключей — первичных и внешних.

Для управления данными используется стандартный язык запросов SQL, который обеспечивает мощные инструменты фильтрации, сортировки, объединения и анализа информации.

Реляционная модель лежит в основе работы большинства корпоративных и государственных информационных систем благодаря строгой организации данных и поддержке транзакций.

Плюсы:

высокая надежность и стандартизация;
поддержка транзакций и строгий контроль целостности данных (ACID-свойства);
гибкость при работе с хорошо структурированными и взаимосвязанными данными;
большое сообщество;
широкое распространение в корпоративных, коммерческих и государственных сферах.

Минусы:

сложно быстро масштабировать на много серверов;
неудобно работать с неструктурированными или постоянно меняющимися данными;
любые изменения в структуре таблиц требуют доработки базы и кода;
при увеличении объёма данных производительность может снижаться;
для настройки и поддержки требуется опытный администратор.

Примеры: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM Db2, SQLite.

NoSQL-базы данных

NoSQL БД — класс современных систем хранения, которые предназначены для работы с большими объемами неструктурированных, полуструктурированных или быстро меняющихся данных.

В отличие от традиционных реляционных баз, здесь нет жесткой схемы таблиц — данные можно хранить в виде документов, пар ключ-значение, графов или столбцов. Благодаря этому NoSQL БД используется в высоконагруженных и распределенных проектах, где важно обеспечить быстрое добавление, обработку и поиск информации независимо от ее структуры.

Такие базы данных особенно востребованы в интернет-компаниях, социальных сетях, мобильных приложениях, IoT-платформах и в аналитике Big Data. Большинство NoSQL-решений легко масштабируются по мере роста нагрузки: можно просто добавлять новые серверы, не перестраивая всю архитектуру.

Плюсы:

не требуют строгой структуры данных: легко добавлять новые поля и типы информации;
просто и быстро масштабируются на множество серверов;
быстро работают с большими объемами информации;
подходят для распределенных и облачных проектов, где данные часто хранятся на разных площадках.

Минусы:

нет единого стандарта для запросов (как SQL) — у каждой системы свои методы и синтаксис;
сложнее обеспечить целостность данных и выполнять сложные операции между разными частями базы;
часто не подходят для сложных аналитических запросов или объединения данных;
не всегда удобно интегрируются с привычными системами отчетности и бизнес-аналитики, которые изначально построены под реляционные базы данных;
требуют настройки дополнительных механизмов безопасности, резервного копирования и мониторинга, так как не все функции доступны из коробки.

Примеры: MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase, Amazon DynamoDB.

Централизованные базы данных

Централизованные БД представляют собой систему, в которой вся информация хранится и обрабатывается на одном центральном сервере или в едином центре данных. Все пользователи и приложения, независимо от их местоположения, обращаются к этому серверу, чтобы получить, добавить или изменить данные.

Такая архитектура чаще всего встречается в небольших компаниях, учебных заведениях и локальных корпоративных сетях.

Плюсы:

упрощенное администрирование и централизованный контроль доступа;
легкая организация резервного копирования и обновлений;
высокая согласованность и целостность данных, так как все изменения проходят через одну точку;
минимальные расходы на поддержку инфраструктуры в небольших коллективах.

Минусы:

ограничение по производительности при большом количестве пользователей или операций;
сложности с доступом при удаленной работе пользователей;
зависимость работы всей системы от одного сервера: если центральный сервер выходит из строя, все пользователи теряют доступ к данным;
проблемы при интеграции БД с другими системами или сервисами;
сложности с масштабированием при росте бизнеса или переходом к распределенной архитектуре.

Примеры: Oracle Database, IBM Db2, Microsoft SQL Server, PostgreSQL.

Распределенные базы данных

Распределенные БД — это современные системы хранения информации, в которых данные не находятся в одном центре, а разбиты на части (фрагменты) и размещены на нескольких серверах. Они часто расположены в разных городах, странах или даже на разных континентах.

Каждый сервер отвечает только за свою часть данных, а вместе они образуют единую логическую базу. Пользователь работает с такой системой как с одной базой данных, но на самом деле запросы могут обрабатываться одновременно на нескольких серверах.

Распределенные базы используются в международных интернет-сервисах, крупных корпоративных системах, финансовых платформах, облачных решениях и интернет-магазинах с пользователями по всему миру.

Плюсы:

можно легко увеличивать объем базы данных и число пользователей, просто добавляя новые серверы;
система продолжает работать даже если один из серверов перестал отвечать;
есть возможность размещать данные ближе к пользователям в разных странах, чтобы ускорить отклик и повысить комфорт работы;
высокая производительность при большом количестве запросов и операций.

Минусы:

сложно следить, чтобы данные на всех серверах всегда были одинаковыми;
настройка и обслуживание такой базы требуют больше времени и знаний;
для поддержки, поиска и устранения ошибок, обновлений и контроля безопасности нужны специальные инструменты и опытные специалисты;
возможны задержки при синхронизации данных между удаленными серверами.

Примеры: Apache Cassandra, Google Spanner, CockroachDB.

Облачные базы данных

Облачные БД полностью размещаются и управляются на сторонних облачных платформах — например, Amazon, Google, Microsoft или IBM. Пользователь работает с базой данных через интернет и не тратит время на покупку, настройку и обслуживание серверов. Все вопросы администрирования, обновлений и резервного копирования решает облачный провайдер, а платить нужно только за те ресурсы, которые реально используются.

Облачные базы удобны для быстрорастущих проектов, стартапов, онлайн-магазинов и международных сервисов, где количество данных и пользователей может резко меняться.

Плюсы:

можно быстро увеличить или уменьшить объем ресурсов без остановки системы;
не нужно покупать и обслуживать собственные серверы;
база работает круглосуточно, с любого устройства и из любой точки мира;
провайдер занимается обновлениями, резервным копированием и устранением неполадок.

Минусы:

работа базы полностью зависит от стабильного интернет-соединения;
безопасность и защита данных во многом зависят от провайдера;
приходится регулярно платить за услуги (ежемесячно, ежедневно или почасово), к тому же, расходы могут расти с увеличением нагрузки;
может быть сложно быстро перенести данные в другую облачную систему или обратно на свои серверы.

Примеры: Amazon RDS, Google Cloud SQL, Microsoft Azure SQL Database, IBM Db2 on Cloud, MongoDB Atlas.

Операционные базы данных

Операционные БД — это основа для систем, которые постоянно работают с обновляющейся и актуальной информацией. Они легко поддерживают повседневные бизнес-процессы и быстро обрабатывают огромное количество однотипных операций.

Такие базы хранят заказы, оплаты, товары на складе, регистрации, бронирования и другую информацию, которую нужно быстро обновлять и учитывать. Их главная задача — обеспечить быстрый отклик системы на каждое изменение и синхронную работу множества пользователей в реальном времени.

Как правило, операционные базы данных лежат в основе интернет-магазинов, банков, мобильных приложений, служб доставки, государственных и корпоративных порталов, где происходят тысячи или даже миллионы операций ежедневно.

Плюсы:

данные обрабатываются практически мгновенно, даже при большом потоке операций;
все изменения сразу же отражаются в базе, что позволяет видеть актуальную картину в любой момент;
поддержка большого количества одновременных пользователей;
надежные механизмы защиты целостности данных.

Минусы:

плохо подходят для хранения и анализа больших объемов старых данных — они больше нужны для текущих операций;
нужно регулярное обслуживание, настройка резервного копирования и постоянный контроль за состоянием системы;
сложная и ресурсоемкая аналитика или формирование подробных отчетов может замедлять работу базы.

Примеры: Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, PostgreSQL, IBM Db2.

Как управлять базами данных

Чаще всего люди работают с базой данных через специальное программное обеспечение — систему управления базами данных (СУБД), которая помогает добавлять, изменять, удалять и находить нужную информацию.

С помощью СУБД вы можете легко управлять большими массивами информации, структурировать их и быстро находить нужные данные. Она берет на себя рутинные задачи. Например, с ее помощью можно:

вносить новые записи, редактировать существующие или удалять устаревшую информацию;
быстро находить нужные данные с помощью поисковых запросов;
управлять правами доступа: кто что может просматривать или менять;
создавать резервные копии и восстанавливать данные после сбоев;
контролировать безопасность, чтобы защитить данные от потерь и несанкционированного доступа;
подключать внешние программы и автоматизировать регулярные задачи.

Большинство СУБД позволяют работать с базой через графический интерфейс, а также через команды или скрипты. Для поиска, обновления и анализа информации обычно используются специальные языки запросов, самый известный из которых — SQL. С его помощью можно быстро найти нужные данные, сформировать отчет или поменять что-то сразу в большом количестве записей.

С СУБД администраторы управляют правами доступа, следят за безопасностью, делают резервные копии и оптимизируют работу базы. А обычным пользователям — например, сотрудникам компании — не нужно разбираться в технических нюансах: они просто открывают удобную программу, быстро находят нужную информацию или вносят изменения, как в обычной таблице или форме. Все остальное СУБД берет на себя.

10 популярных СУБД

На рынке есть множество систем управления базами данных, которые широко применяются в самых разных сферах:

PostgreSQL — бесплатная реляционная СУБД с открытым исходным кодом. Отличается высокой надежностью и гибкостью. Поддерживает не только классический SQL, но и расширения на других языках программирования. В ней нет строгих ограничений на объем базы или количество записей, поэтому PostgreSQL хорошо работает с большими проектами.
MySQL — очень популярная СУБД, которую используют для сайтов, интернет-магазинов, блогов и новостных порталов. Она легко устанавливается, проста в настройке и поддерживается почти всеми хостингами. Бесплатная, но у нее есть и платные версии с дополнительными возможностями. Подходит для небольших и средних проектов, где важна простота и стабильная работа.
Microsoft SQL Server — коммерческая реляционная СУБД от Microsoft, которую часто используют крупные компании и бизнес. Она подходит для работы с большими объемами данных, а также имеет много функций для автоматизации и защиты информации. Есть бесплатная версия для небольших проектов и платные решения для бизнеса с расширенными возможностями. Хорошо интегрируется с экосистемой Microsoft.
MongoDB — это NoSQL-СУБД, в которой данные хранятся в виде документов. Не требует строгой структуры, поэтому подходит для проектов с самой разной, в том числе с часто меняющейся информацией. Легко масштабируется и хорошо справляется с большими объемами данных. Ее часто используют стартапы, интернет-магазины и крупные IT-компании.
SQLite — компактная и быстрая встраиваемая СУБД. Все данные хранятся в одном файле на устройстве — не нужен отдельный сервер. Используется в мобильных приложениях, браузерах, устройствах «умного» дома и электронных книгах. Отличается минимальными требованиями к ресурсам, не требует отдельного администрирования и подходит для небольших локальных проектов.
Oracle Database — одна из самых мощных и функциональных коммерческих СУБД для корпоративного сегмента. Используется крупными банками, авиакомпаниями и государственными структурами. Поддерживает сложные транзакции, масштабирование, шифрование и резервное копирование на промышленном уровне. Предлагает отдельные решения для облака и работы с большими данными.
Redis — это очень быстрая и легкая СУБД, которая хранит данные прямо в оперативной памяти. Используется для кеширования, временного хранения информации и работы с очередями. Хорошо справляется с большим количеством коротких запросов в режиме реального времени. Часто применяется в онлайн-сервисах, чатах и других задачах, где важна мгновенная реакция системы.
MariaDB — альтернатива MySQL с открытым исходным кодом. Совместима с MySQL по большинству функций, но развивается быстрее и предлагает дополнительные возможности, которых нет в классической версии. Часто используется в современных веб-проектах.
ClickHouse — колоночная СУБД, которая создана для хранения и быстрого анализа огромных объемов данных. Популярна в аналитике, больших интернет-проектах и системах сбора статистики. Отличается очень высокой скоростью обработки запросов и возможностью масштабирования.
Cassandra — NoSQL-СУБД, которая была специально создана для хранения огромных объемов информации на множестве серверов одновременно. Хорошо подходит для крупных интернет‑проектов и работы с Big Data, где особенно важны масштабируемость, отказоустойчивость и быстрая запись данных.

Заключение

Современные базы данных бывают разными — каждая подходит для своих задач и условий. Изучив их основные типы и примеры популярных СУБД, вы сможете быстрее разобраться, как хранить и обрабатывать информацию именно в вашем проекте.

При выборе важно учитывать объем данных, нужную скорость работы и уровень защиты, а также то, как система будет расти вместе с вашими потребностями. Хорошо подобранная база данных поможет упростить рабочие процессы и сделать ваш сервис надежнее.

Перейти на оригинал