Базы данных: виды и примеры использования

Источник: ru.freepik.com

Всё больше компаний используют базы данных — это упрощает работу с информацией, экономит время и снижает количество ошибок. Рассказываем, в чем их преимущества и как выбрать подходящее решение.

Определение и назначение баз данных

База данных (БД) — это структурированный набор сведений об объектах и их связях. В ней хранятся прайс-листы, контакты клиентов, каталоги товаров, отчеты, аналитика другие данные. Их объединяет то, что они взаимосвязаны: изменение одного элемента может автоматически повлиять на другие. Данные в БД представлены в виде, удобном для обработки человеком или машиной.

Для работы с БД чаще всего используют язык SQL (Structured Query Language), разработанный в IBM в 1970-х годах. Несмотря на появление альтернатив, он остается основным инструментом для извлечения и обработки данных. Его команды делятся на три группы: для управления данными, для описания структуры и для контроля доступа.

Ключевые свойства БД

• У нее всегда есть имя. Без имени база не существует.
• Она фиксирует состояние объектов и их связей на конкретный момент времени. Например, изменение цены товара отражает изменение его состояния.
• Она содержит информацию об объектах определённой предметной области. В БД для библиотеки — данные о книгах, читателях и их билетах. В БД магазина – информация о товарах, наличии, ценах и торговых точках.

БД также характеризуется постоянством

• Данные накапливаются и используются непрерывно.
• Структура и состав данных меняются редко, в основном на стадии проектирования.
• Актуальность поддерживается за счёт регулярного обновления.

Источник: ru.freepik.com

Свойства баз данных

Комфортная работа с базами данных обеспечивается за счет нескольких ключевых характеристик:

• Высокая скорость. Современные базы данных настроены на быстрый отклик.
• Простота доступа. Получение, изменение и добавление данных должны быть максимально удобными и не требовать сложных действий.
• Гибкость. База должна адаптироваться к изменениям объема или типа данных без необходимости менять структуру или ПО.
• Совместимость со стандартами. Обновления СУБД не должно требовать изменения структуры базы или ее параметров.
• Защита информации. Права доступа настраиваются под разные группы пользователей, что позволяет ограничить действия в рамках их роли.
• Целостность. Данные в базе логически связаны, и эти связи отражаются в структуре таблиц.
• Многопользовательский режим. Несколько пользователей могут одновременно работать с базов — с разных устройств и в разных точках.

Структурированность

Одно из главных преимуществ базы данных – возможность структурировать информацию по заданным критериям. Чаще всего структурированные данные организованы в виде таблиц, у каждой из которых есть четко заданные поля с названиями и типами данных. Такая форма особенно удобна для обработки: например, таблица с данными о клиентах (имя, адрес, телефон) позволяет быстро подсчитать общее число клиентов или определить, в каком городе их больше всего .

Компьютеры эффективно работают со структурированными данными, так как они поддаются количественному анализу. В отличие от них, неструктурированные данные, — такие как сообщения в социальных сетях, — требуют дополнительных услий для обработки и интерпретации.

Пример структурированных данных — таблица, где информация разбита по группам. У такой таблицы есть четкая структура: столбцы, названия полей и типы данных.

Например, имя, фамилия, контактные данные:

Структуру таблиц можно изменять: при необходимости добавлять или удалять поля без потери остальных данных.

Независимость данных

Независимость данных в СУБД означает возможность изменять структуру базы на одном уровне (физическом или логическом), не затрагивая другие уровни или приложения, которые с ней работают. Такое разделение позволяет использовать одни и те же данные в разных сценариях.

Существует два вида независимости: физическая и логическая.

Физическая независимость означает, что логическая структура базы не зависит от того, как данные хранятся физической реализации. Физической независимости достичь проще, чем логической.

Благодаря физической независимости можно изменять физическую структуру хранения данных без влияния на концептуальную схему. Все изменения обрабатываются на уровне сопоставления между концептуальным и внутренним уровнями. Наличие внутреннего уровня и преобразования между концептуальным и внутренним уровнями обеспечивают физическую независимость.

Примеры изменений, не влияющих на концептуальный уровень, благодаря физической независимости:

• Использование новых устройств хранения (жёстких дисков, магнитных лент).
• Изменение методов организации файлов.
• Переход на другие структуры данных.
• Изменение методов доступа.
• Модификация индексов.
• Изменение методов сжатия или алгоритмов хеширования.
• Перемещение базы данных на другой диск.

Логическая независимость данных – это возможность изменять концептуальную схему без изменения внешних представлений (API, программ). Все изменения обрабатываются на уровне сопоставления между внешним и концептуальным уровнями. Достичь логической независимости сложнее, чем физической.

Примеры изменений, не влияющих на внешний уровень, благодаря логической независимости:

• Добавление, изменение или удаление атрибутов, сущностей или отношений без переписывания существующих приложений.
• Объединение двух записей в одну.
• Разделение существующей записи на две или более.

Целостность и безопасность

Поддержание целостности данных критически важно, особенно при установлении связей между различными элементами информации. Это обеспечивает точную и безошибочную передачу данных на всех этапах обработки. Целостность данных проявляется в отсутствии расхождений между разными копиями или обновлениями записи, что свидетельствует о корректности информации.

В базах данных целостность поддерживается благодаря комплексным процедурам, таким как правила проверки и валидации данных, которые внедряются на этапе проектирования. Эти проверки основываются на заранее определённых бизнес-правилах, например, отбраковка данных с некорректными датами или временем.

Качество данных, в свою очередь, играет ключевую роль в поддержании целостности базы данных. Оно гарантирует соответствие информации стандартам и требованиям организации, а одним из его основных элементов является точность, отражающая корректность значений.

Для обеспечения целостности данных также необходимы меры безопасности, контроля и соблюдения нормативных требований. Безопасность данных защищает информацию от несанкционированного доступа, изменений или удаления. Использование систем контроля доступа, шифрования и обнаружения вторжений предотвращает вмешательство посторонних. Таким образом, безопасность данных не только защищает информацию, но и формирует доверие между партнёрами и заинтересованными сторонами, укрепляя репутацию компании.

Типы баз данных

Выделяют несколько типов баз данных. Рассказываем, чем они отличаются.

Реляционные базы данных

Реляционная база данных представляет собой структурированный набор данных, организованных на основе взаимосвязей.

В основе реляционной модели лежит табличный формат, где каждая таблица состоит из строк (записей) и столбцов (атрибутов). Это позволяет гибко устанавливать связи между различными элементами данных и извлекать нужную информацию без изменения структуры базы.

Чтобы глубоко изучить взаимосвязи, таблицы в реляционной базе данных могут быть объединены. Например, если в таблице «Клиенты» хранятся имена и адреса (например, «Николай» и «Тула»), а в таблице «Товары» – названия и цены (например, «Техника» и «20$», то для анализа популярности товаров эти таблицы можно объединить.

Таким образом, реляционная база данных – это инструмент для упорядоченного хранения и доступа к данным, связанным между собой определенным образом.

До реляционных баз данных использовались иерархические базы данных, напоминающие структуру папок на компьютере. Они позволяли организовывать большие объёмы информации, но не обеспечивали возможность установления связей между данными. Кроме того, иерархические базы данных имели сложную структуру, были ориентированы на конкретные приложения и требовали специальных технических знаний.

Решением стала реляционная модель, которая отделила физическое хранение данных от управления и использования баз данных. В современных реляционных базах данных пользователи могут хранить и извлекать данные, не беспокоясь о физическом хранении. Появилась возможность управления логическими структурами с помощью программирования. Главное преимущество реляционной модели – возможность извлекать ценную информацию из данных, например, подсчитывать, сортировать и группировать данные в таблице, выполнять математические операции и создавать сложные отчеты. Реляционные базы данных остаются наиболее востребованной моделью хранения данных и по сей день, обладая множеством преимуществ.

Особенности и примеры

Реляционная СУБД представляет собой программные средства для работы с реляционными таблицами. Такая база данных обеспечивает унифицированный интерфейс для взаимодействия приложений, пользователей и самой базы. Организации применяют реляционные СУБД для эффективного управления большими объёмами важной бизнес-информации, поступающей из различных подразделений.

Множество пользователей могут одновременно работать с одной базой данных, выполняя различные операции. Например, обрабатывать и объединять данные. Такой подход позволяет избежать дублирования. Реляционные СУБД также предоставляют администраторам баз данных расширенные инструменты для управления пользовательскими данными. С момента появления компьютеров методы хранения данных постоянно развивались.

Нереляционные базы данных

В отличие от традиционных баз данных, в нереляционной нет табличной структуры со строками и столбцами. Вместо этого они применяют модель хранения, специально оптимизированную для конкретного типа данных.

Запрос данных в них также имеет свою специфику. Например, хранилища временных рядов предназначены для работы с упорядоченными по времени последовательностями, а хранилища графов – для анализа связей между сущностями. При этом ни один из этих форматов не подходит для управления данными о транзакциях.

Документноориентированные

Документоориентированные базы данных представляют собой системы, предназначенные для хранения и обработки данных в формате, где информация организована в виде «документов».

В отличие от традиционных баз данных, здесь основной элемент – «документ», который состоит из набора атрибутов («ключ-значение») и объединяется в коллекции. Значения атрибутов могут быть простыми (строки, числа, даты) или сложными (вложенные объекты, массивы, ссылки). В реляционных базах данных, наоборот, структура записей фиксирована и содержит одинаковые поля для каждой записи, даже если некоторые из них остаются пустыми.

Документоориентированные базы данных отличаются отсутствием строгой схемы. Это позволяет добавлять новую информацию в отдельные записи, не требуя изменения структуры всей базы данных.

Документы идентифицируются по уникальному ключу – обычно автоматически генерируемой строке, которую используют для извлечения записи или ссылки на другие документы.

Важная особенность – наличие собственного языка запросов, который позволяет не только искать документы по ключу (как в key-value хранилищах), но и выполнять сложные операции. Функциональность, синтаксис и производительность этих запросов могут различаться в зависимости от каждого случая.

Пример запроса в MongoDB, одной из самых популярных документоориентированных баз данных:

db.users.find({"name": («Tom»}).count()

Этот запрос рассчитан на поиск пользователей с именем («Tom» (в данном случае, на одного)

Колоночные

В отличие от традиционных баз данных, колоночные базы данных организуют хранение информации по столбцам, а не по строкам. Это позволяет эффективно извлекать данные только из необходимых для запроса столбцов, значительно снижая нагрузку на дисковую подсистему. Обратной стороной такого подхода является увеличение стоимости операций, требующих обработки целых строк.

Колоночные базы данных, также известные как системы управления базами данных с колоночным хранением, демонстрируют свои преимущества в следующих сценариях:

• Выполнение запросов, оперирующих с ограниченным набором столбцов.
• Агрегация больших объемов данных.
• Эффективное сжатие данных на уровне столбцов.

В аналитических приложениях колоночные базы данных, такие как ClickHouse, обеспечивают значительное преимущество. Они позволяют хранить большое количество столбцов, не беспокоясь о затратах на их считывание при каждом запросе. Это связано с тем, что при построчном хранении, характерном для традиционных OLTP-баз данных, во время запроса считывается вся строка, даже если нужны только отдельные ее элементы. Колоночные базы данных идеально подходят для работы с большими объёмами данных и часто масштабируются горизонтально, используя распределенные кластеры на базе доступного оборудования. ClickHouse реализует это за счёт комбинации распределённых и реплицированных таблиц.

Источник: ru.freepik.com

Графовые

Графовые базы данных (ГБД) представляют собой эффективный инструмент для масштабирования и управления доступом к данным. Согласно прогнозам MarketsandMarkets, к 2026 году объём рынка программного обеспечения для ГБД достигнет 5,1 млрд долларов, что на 268% больше, чем в 2021 году (1,9 млрд долларов). Эксперты Emergen Research прогнозируют дальнейший рост, ожидая, что к 2030 году объем рынка превысит 11,25 млрд долларов, увеличившись на 590% за 9 лет.

ГБД – это нереляционные базы данных, использующие графовую структуру для хранения и обработки информации. В основе ГБД лежат два ключевых элемента:

• Узлы –  представляют собой экземпляры или сущности данных, такие как информация о товаре. Каждый узел обладает свойствами, содержащими детальную информацию о нем.
• Рёбра – отображают взаимосвязи между узлами и также могут обладать свойствами, описывающими характер связи.

К преимуществам графовых баз данных относят:

• Гибкость структуры – в ГБД структура данных не регламентирована строгими правилами, что позволяет создавать модели данных практически любой сложности. Это упрощает проектирование и администрирование сложных проектов.
• Адаптивность –  ГБД легко приспосабливаются к изменяющимся требованиям к данным, минимизируя проблемы, возникающие при модификации существующей структуры данных в процессе разработки.
• Масштабируемость – ГБД эффективно справляются с ростом объема взаимосвязанных данных, благодаря распределенной архитектуре и возможности параллельной обработки запросов. Это позволяет масштабировать их без изменения схемы хранения, что делает их подходящими для проектов с разветвленными сетями данных.
• Эффективность –  язык запросов ГБД позволяет формулировать сложные условия и фильтры для поиска и извлечения данных из графа, при этом производительность БД не зависит от объема обрабатываемой информации.

Ключ-значение

Базы данных «ключ-значение» – разновидность NoSQL баз данных, которые представляют собой хранилища, оперирующие с парами «ключ-значение». В отличие от традиционных реляционных NoSQL баз данных, где данные структурированы в таблицах и столбцах, базы данных «ключ-значение» используют простые строки (ключи) для быстрого доступа к связанным значениям. Эти значения могут быть как сложными объектами с вложенными данными, так и простыми типами, такими как строки или числа. Ключ представляет собой уникальный идентификатор. Например, номер транзакции или местоположение данных.

Базы данных «ключ-значение» обеспечивают высокую скорость доступа и хранения данных в памяти, что делает их идеальными для приложений, требующих большого количества небольших операций чтения и записи.

Примеры использования включают:

• Хранение веб-страниц (URL – ключ, содержимое страницы – значение).
• Хранение основной информации о клиентах.
• Хранение содержимого корзин покупок, категорий товаров и информации о товарах в электронной коммерции.

Базы данных «ключ-значение» подходят для приложений, которые не требуют частых обновлений или поддержки сложных запросов.

Примеры использования баз данных

Итак, мы рассмотрели основные типы базы данных. Теперь остановимся на применениях в разных сферах.

В бизнесе

Любой бизнес связан с большим количеством данных – о клиентах, поставщиках, товарах. Важно структурировать эту информацию, чтобы было удобно ей пользоваться. Например, анализировать прибыльность или делать прогноз на следующий период. Для такой цели есть базы данных финансовой информации. В них можно управлять финансовыми операциями, такими как бухгалтерский учет, платежи и составление бюджета. Они содержат детальную информацию о транзакциях, счетах, бюджетах и отчётности. Это позволяет компаниям эффективно контролировать финансовые потоки и принимать взвешенные решения. Например, бухгалтер использует финансовую базу данных для ввода информации о платежах или формирования отчётов. Финансовые системы также способствуют автоматизации учетных процессов и минимизации риска ошибок. Также базы данных играют важную роль в управлении логистическими операциями и цепочками поставок. Они содержат информацию о поставщиках, заказах, складских запасах и транспортировке, позволяя компаниям оптимизировать процессы и сокращать издержки. Например, менеджер по логистике использует данные из логистической базы данных для отслеживания статуса заказа или планирования поставок. Логистические системы также улучшают координацию между участниками цепочки поставок.

Источник: microsoft.com

В науке

Важную роль базы данных играют и в научной сфере, которая тоже связана с большим количеством информации. Вот несколько примеров, как используют базы данных в разных областях науки:

• Биомедицина – в биомедицинских исследованиях базы данных служат хранилищем для геномной, протеомной и биомаркерной информации. Например, в Базе данных геномов NCBI собраны сведения о последовательностях ДНК. Это позволяет ученым изучать генетические вариации и их связь со здоровьем.
• Экология – в экологических исследованиях базы данных применяются для учета наблюдений за флорой и фауной, а также климатических показателей. Примером служит Глобальная информационная база данных по биоразнообразию (GBIF), содержащая информацию о различных видах и способствующая исследованиям в области охраны природы и изучения экосистем.
• Социальные науки – социологи и антропологи используют базы данных для хранения результатов социологических опросов и полевых исследований. Примером может служить Европейское социальное исследование (ESS), предоставляющее данные для анализа общественного мнения и социальных изменений в европейских странах.
• Физика – в физике, особенно в астрофизике и физике элементарных частиц, существуют специализированные базы данных для хранения результатов наблюдений и экспериментов. Например, проект Большого адронного коллайдера (LHC) в CERN использует масштабные базы данных для анализа данных, полученных в результате столкновений частиц.

В повседневной жизни

Помимо бизнеса и науки, базы данных широко применяют и в повседневной жизни. Посмотрим, на примеры:

• Список контактов в смартфоне или почте – там хранится информация о ваших знакомых: имена, телефоны, электронные адреса и прочие сведения. Эти базы данных помогают быстро находить нужные контакты и управлять ими. Например, когда нужен телефон друга,  вы обращаетесь к встроенной базе данных своего телефона. Такие списки контактов часто синхронизируются с облачными сервисами, обеспечивая доступ к ним с любого устройства.
• Библиотеки и каталоги – используются для организации книжных фондов, журналов и других материалов. Каталоги содержат подробные сведения о каждой единице хранения: название, автор, год публикации, жанр и местонахождение. Это позволяет библиотекарям и читателям быстро находить нужную литературу. Например, поиск книги по автору или названию в библиотечном каталоге – это работа с базой данных. Современные библиотеки предлагают электронные каталоги, позволяющие искать и заказывать книги через интернет.
• Социальные сети – они применяют сложные базы данных для хранения информации о пользователях, их публикациях, комментариях, оценках «нравится» и многом другом. Эти базы данных позволяют платформам предлагать пользователям персонализированный контент и поддерживать общение между ними. Каждая публикация или отметка «нравится» сохраняется в базе данных. Кроме того, социальные сети используют базы данных для анализа поведения пользователей и показа им целевой рекламы.
• Интернет-магазины, например Amazon, используют базы данных для управления товарами, заказами и клиентской информацией. В базах данных хранится информация о товарах (наименование, цена, описание, наличие), заказах (статус, дата, сумма) и клиентах (имя, адрес, история покупок). Это позволяет магазинам эффективно обрабатывать заказы и предлагать индивидуальные рекомендации. Когда вы добавляете товар в корзину или оформляете покупку, эта информация записывается в базу данных. Интернет-магазины также анализируют данные о покупках, чтобы улучшить ассортимент и предлагать более релевантные товары.

Системы управления базами данных (СУБД)

Посмотрим теперь на примеры самых востребованных баз данных, как они работают.

Популярные СУБД

В январе 2025 года DB-Engines представил рейтинг наиболее востребованных СУБД в мире. Лидером рейтинга оказалась Oracle, которая, по данным 6sense, занимает 11,14% рынка. Oracle Database — это объектно-реляционная система управления базами данных (СУБД), разработанная компанией Oracle. Она предназначена для создания структуры новых баз данных, их наполнения, редактирования содержимого и отображения информации. Данные в системе хранятся в отдельных базах, называемых инстансами (instance) или экземплярами БД. Эти термины относятся не к физическим, а к логическим понятиям, состоящим из процессов и оперативной памяти. Всё содержимое одного экземпляра объединено в единую системную глобальную область (SGA) — часть оперативной памяти, с которой происходит взаимодействие. Внутри экземпляров находятся логические пространства, именуемые табличными пространствами (tablespaces). Табличные пространства содержат компоненты данных, подобно тому, как файлы размещаются в папках.

Oracle DB функционирует на базе клиент-серверной архитектуры, принцип которой достаточно простой:

• Сервер является хранилищем данных и содержит систему управления ими.
• Клиент, в свою очередь, запрашивает данные с сервера или отправляет на него новые записи. В веб-среде роль клиента часто выполняет браузер, преобразующий действия пользователя на сайте в запросы к серверу.

Второй по полярности стала MySQL, при этом её доля рынка – 42,06%, подсчитали в 6sense. MySQL представляет собой систему управления базами данных (СУБД), предназначенную для хранения, организации и обработки значительных объёмов информации. Разработкой и поддержкой MySQL занимается компания Oracle. Существуют две версии: коммерческая (MySQL Enterprise Edition) и бесплатная (MySQL Community Edition), последняя из которых пользуется наибольшей популярностью. MySQL обладает широким спектром возможностей для работы с данными. В качестве языка запросов используется стандартный SQL, но при этом пользователям предоставляются инструменты для создания таблиц, выполнения запросов, добавления, изменения и удаления данных, даже без глубоких знаний SQL.Благодаря сочетанию высокой производительности, надежности и простоты в использовании, MySQL является востребованным решением среди разработчиков и администраторов веб-сайтов, которым необходима эффективная обработка данных.

Критерии выбора СУБД

Мы выяснили, что использование баз данных заметно упрощает работу и позволяет структурировать большой объём информации. Однако как выбрать правильную БД? Собрали несколько важных критериев:

• Специфика проекта –  важно учитывать сферу применения и масштаб проекта. Для небольших или учебных задач подойдут бесплатные СУБД (например, MySQL) или встраиваемые решения (OpenEdge, SQLite, Microsoft SQL Server Compact). Встраиваемые СУБД интегрируются в программное обеспечение и управляют данными только внутри него.
• Тип СУБД (локальная или распределенная) –  нужно определить, будет ли ПО работать локально, с использованием клиент-серверной архитектуры или облачных технологий. Локальные СУБД хранят данные на одном сервере, часто внутри организации. Распределенные базы данных располагают элементы на разных серверах, включая облачные. Клиент-серверная модель предполагает размещение СУБД и баз данных на сервере, к которому пользователи обращаются с запросами с рабочих станций. Примером может служить интернет-магазин, где покупатели получают доступ к базе данных товаров. Firebird, MS SQL Server, Oracle и PostgreSQL подходят для клиент-серверной работы.
• Тип данных –  нужно понять, какие данные будут использоваться в проекте. Некоторые СУБД лучше подходят для работы с текстом или транзакциями, другие – с медиаконтентом.
• Объём данных –  нужно учитывать ограничения СУБД по объёму файлов и таблиц, указанные в документации. При планировании проекта оцените предполагаемый объём хранимых данных.
• Быстродействие –  важно учитывать скорость обработки данных. Если важна быстрая обработка транзакций, следует обратить внимание на этот параметр.
• Способ обработки данных –  при обработке данных необходимо обеспечивать универсальность (возможность запроса данных различными способами), оптимальность (удобство извлечения данных) и параллелизм (одновременный доступ к данным с разных серверов).

Если учитывать эти критерии, то получится найти база данных, которая подходит под ваши запросы.

Заключение

Преимущества баз данных очевидны во многих сферах: в бизнесе они помогают принимать решения, основываясь на корректной и хорошо структурированной информации. В науке – выдвигать гипотезы с помощью большой выборки данных, в повседневной жизни –  быстро находить контакты. Всё это заметно облегчает нам жизнь, сокращая время, которое раньше уходило на обработку и поиск информации вручную.

Резюмирую, можно сказать, что базы данных – полезный инструмент, спрос на который продолжает расти. По данным Mordor Intelligence, размер рынка баз данных оценивается в $150,38 млрд. Ожидается, что к 2030 году этот показатель достигнет $292,22 млрд при среднем темпе роста на 14,21%.