76 подписчиков
Нереляционные базы данных (NoSQL = Not Only SQL)
Мы привыкли в рамках аналитики над данными обсуждать традиционные (реляционные) базы данных или хранилища, в которых данные хранятся в привычной нам формы таблиц.
Однако в информационных системах большую роль играют другие виды баз данных - нереляционные, которые позволяют хранить данные в более эффективном виде в зависимости от задач.
✏️ Ключ-значение
Структура данных такой базы очень простая и состоит из пар "ключ - значение". Такие базы широко используются для задач кеширования, а также они дают возможно быстро получать нужные данные по ключу и упрощают масштабируемость приложений при быстро нарастающей нагрузки.
➡️ Пример базы: Redis
✏️ Документоориентированные БД
Данные хранятся в виде документов (обычно JSON формат), т.е. наборы пар ключ-значение, что позволяет хранить разнородные по структуре данные. Также это позволяет работать с иерархическими (вложенными) структурами. Широко используются в веб-приложениях.
➡️ Пример базы: MongoDB
✏️ Колоночные БД
Предназначены для обработки огромного количества данных, распределенных по разным узлам. Структура данных подобна табличной, но благодаря другому подходу к физическому хранению данных в формате "колонок и колоночных семейств" эти базы данных отлично работают с аналитическими запросами на больших объемах данных. Эффективно используются при работе с Big Data и аналитическими приложениями.
➡️ Пример базы: Clickhouse
✏️ Графовые БД
Оптимизированы для работы с разветвленными данными и сложными связями. Идеальный выбор для социальных сетей, рекомендательных систем, а также для решения задач, связанных с анализом связей и путей.
➡️ Пример базы: Neo4j
Обращу ваше внимание еще на то, что каждая NoSQL база данных имеет свой язык запросов и взаимодействия с ней. Здесь нет стандартизированного языка запроса, как SQL для реляционных баз, поэтому каждый инструмент NoSQL СУБД необходимо изучать отдельно.
🔥 за полезный пост, а май вообще объявляю месяцем полезного и разнообразного контента)
1 минута
30 апреля 2024