Προγραμματισμός

Πώς να επιλέξετε τον σωστό τύπο βάσης δεδομένων για την επιχείρησή σας

Υπάρχουν εκατοντάδες αξιολογήσεις βάσεων δεδομένων υψηλής τεχνολογίας εκεί έξω, αλλά δεν παρέχουν πάντα σαφή καθοδήγηση σχετικά με το πρώτο βήμα στην επιλογή μιας βάσης δεδομένων: επιλογή του καλύτερου γενικού τύπου για μια συγκεκριμένη εφαρμογή. Όλες οι βάσεις δεδομένων δεν δημιουργούνται ίσες. Κάθε ένα έχει συγκεκριμένα πλεονεκτήματα και αδυναμίες. Παρόλο που είναι αλήθεια ότι υπάρχουν λύσεις για να λειτουργήσει μια αγαπημένη βάση δεδομένων για τα περισσότερα έργα, η χρήση αυτών των κόλπων προσθέτει περιττή πολυπλοκότητα.

Πριν εξετάσετε μια συγκεκριμένη βάση δεδομένων, αφιερώστε λίγο χρόνο για να σκεφτείτε τι τύπο θα μπορούσε να υποστηρίξει καλύτερα το έργο. Η ερώτηση πηγαίνει βαθύτερα από το "SQL εναντίον NoSQL". Διαβάστε παρακάτω για μια σειρά από τους πιο συνηθισμένους τύπους βάσεων δεδομένων, τα σχετικά πλεονεκτήματα του καθενός και πώς να πείτε ποια είναι η καλύτερη εφαρμογή.

Σχεσιακά συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (Oracle, MySQL, MS Server, PostgreSQL)

Σχετικές βάσεις δεδομένων αναπτύχθηκαν τη δεκαετία του 1970 για να αντιμετωπίσουν την αυξανόμενη πλημμύρα των δεδομένων που παράγονται. Έχουν μια σταθερή θεμελιώδη θεωρία και έχουν επηρεάσει σχεδόν κάθε σύστημα βάσης δεδομένων που χρησιμοποιείται σήμερα.

Οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων αποθηκεύουν σύνολα δεδομένων ως "σχέσεις": πίνακες με σειρές και στήλες όπου όλες οι πληροφορίες αποθηκεύονται ως τιμή ενός συγκεκριμένου κελιού. Η διαχείριση των δεδομένων σε ένα RDBMS χρησιμοποιεί SQL. Αν και υπάρχουν διαφορετικές εφαρμογές, η SQL είναι τυποποιημένη και παρέχει ένα επίπεδο προβλεψιμότητας και χρησιμότητας.

Μετά από μια πρώιμη πλημμύρα προμηθευτών προσπάθησαν να επωφεληθούν από τη δημοτικότητα του συστήματος με προϊόντα που δεν σχετίζονται αρκετά, ο δημιουργός E.F. Codd περιέγραψε ένα σύνολο κανόνων που πρέπει να ακολουθούνται από όλα τα σχετικά συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων. Οι 12 κανόνες του Codd περιστρέφονται γύρω από την επιβολή αυστηρών πρωτόκολλων εσωτερικής δομής, διασφαλίζοντας ότι οι αναζητήσεις επιστρέφουν αξιόπιστα δεδομένα που ζητούνται και αποτρέπουν δομικές αλλαγές (τουλάχιστον από τους χρήστες). Το πλαίσιο εξασφάλισε ότι οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων είναι συνεπείς και αξιόπιστες μέχρι σήμερα.

Δυνατά σημεία

Οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων υπερέχουν στο χειρισμό εξαιρετικά δομημένων δεδομένων και παρέχουν υποστήριξη για συναλλαγές ACID (Atomicity, Consistency, Isolation και Durability). Τα δεδομένα αποθηκεύονται και ανακτώνται εύκολα χρησιμοποιώντας ερωτήματα SQL. Η δομή μπορεί να αναβαθμιστεί γρήγορα επειδή η προσθήκη δεδομένων χωρίς τροποποίηση υπαρχόντων δεδομένων είναι απλή.

Η δημιουργία ορίων για το τι μπορούν να έχουν πρόσβαση ή να τροποποιούνται ορισμένοι τύποι χρηστών ενσωματώνεται στη δομή ενός RDBMS. Εξαιτίας αυτού, οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων είναι κατάλληλες για εφαρμογές που απαιτούν κλιμακωτή πρόσβαση. Για παράδειγμα, οι πελάτες θα μπορούσαν να δουν τους λογαριασμούς τους, ενώ οι πράκτορες θα μπορούσαν να προβάλλουν και να κάνουν τις απαραίτητες αλλαγές.

Αδυναμίες

Η μεγαλύτερη αδυναμία των σχεσιακών βάσεων δεδομένων είναι ο καθρέφτης της μεγαλύτερης ισχύος τους. Τόσο καλά όσο χειρίζονται δομημένα δεδομένα, δυσκολεύονται με μη δομημένα δεδομένα. Η εκπροσώπηση οντοτήτων πραγματικού κόσμου στο πλαίσιο είναι δύσκολη στα όρια ενός RDBMS. Τα δεδομένα "Sliced" πρέπει να επανασυναρμολογηθούν από πίνακες σε κάτι πιο ευανάγνωστο και η ταχύτητα μπορεί να επηρεαστεί αρνητικά. Το σταθερό σχήμα δεν αντιδρά καλά για αλλαγή.

Το κόστος είναι μια εκτίμηση με σχεσιακές βάσεις δεδομένων. Τείνουν να είναι πιο ακριβά για τη δημιουργία και την ανάπτυξη. Η οριζόντια κλιμάκωση, ή η κλιμάκωση με την προσθήκη περισσότερων διακομιστών, είναι συνήθως ταχύτερη και πιο οικονομική από την κατακόρυφη κλιμάκωση, η οποία περιλαμβάνει την προσθήκη περισσότερων πόρων σε έναν διακομιστή. Ωστόσο, η δομή των σχεσιακών βάσεων δεδομένων περιπλέκει τη διαδικασία. Η θραύση (όπου τα δεδομένα κατανέμονται οριζόντια και διανέμονται σε μια συλλογή μηχανημάτων) είναι απαραίτητη για την κλιμάκωση μιας σχεσιακής βάσης δεδομένων. Η απόρριψη σχεσιακών βάσεων δεδομένων διατηρώντας ταυτόχρονα τη συμμόρφωση με τα ACID μπορεί να είναι μια πρόκληση.

Χρησιμοποιήστε μια σχεσιακή βάση δεδομένων για:

  • Καταστάσεις όπου η ακεραιότητα των δεδομένων είναι απόλυτα υψίστης σημασίας (δηλαδή, για οικονομικές εφαρμογές, άμυνα και ασφάλεια και ιδιωτικές πληροφορίες για την υγεία)
  • Πολύ δομημένα δεδομένα
  • Αυτοματοποίηση εσωτερικών διαδικασιών

Κατάστημα εγγράφων (MongoDB, Couchbase)

Η αποθήκευση εγγράφων είναι μια μη σχετική βάση δεδομένων που αποθηκεύει δεδομένα σε έγγραφα JSON, BSON ή XML. Διαθέτουν ένα ευέλικτο σχήμα. Σε αντίθεση με τις βάσεις δεδομένων SQL, όπου οι χρήστες πρέπει να δηλώσουν ένα σχήμα πίνακα πριν από την εισαγωγή δεδομένων, τα καταστήματα εγγράφων δεν επιβάλλουν τη δομή εγγράφων. Τα έγγραφα μπορούν να περιέχουν οποιαδήποτε επιθυμητά δεδομένα. Έχουν ζεύγη τιμών-κλειδιών, αλλά επίσης ενσωματώνουν μεταδεδομένα χαρακτηριστικών για να διευκολύνουν την αναζήτηση.

Δυνατά σημεία

Τα καταστήματα εγγράφων είναι πολύ ευέλικτα. Διαχειρίζονται καλά ημιδομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Οι χρήστες δεν χρειάζεται να γνωρίζουν κατά τη ρύθμιση ποιοι τύποι δεδομένων θα αποθηκευτούν, επομένως αυτή είναι μια καλή επιλογή όταν δεν είναι σαφές εκ των προτέρων τι είδους δεδομένα θα εισέρχονται.

Οι χρήστες μπορούν να δημιουργήσουν την επιθυμητή δομή τους σε ένα συγκεκριμένο έγγραφο χωρίς να επηρεάσουν όλα τα έγγραφα. Το σχήμα μπορεί να τροποποιηθεί χωρίς να προκαλεί διακοπή λειτουργίας, γεγονός που οδηγεί σε υψηλή διαθεσιμότητα. Η ταχύτητα εγγραφής είναι επίσης γενικά γρήγορη.

Εκτός από την ευελιξία, οι προγραμματιστές συμπαθούν τα καταστήματα εγγράφων επειδή είναι εύκολο να κλιμακωθούν οριζόντια. Η θραύση που απαιτείται για την οριζόντια κλιμάκωση είναι πολύ πιο διαισθητική από ό, τι με σχεσιακές βάσεις δεδομένων, έτσι ώστε τα καταστήματα εγγράφων να κλιμακώνονται γρήγορα και αποτελεσματικά.

Αδυναμίες

Οι βάσεις δεδομένων εγγράφων θυσιάζουν τη συμμόρφωση με το ACID για ευελιξία. Επίσης, ενώ το ερώτημα μπορεί να γίνει σε ένα έγγραφο, δεν είναι δυνατό σε όλα τα έγγραφα.

Χρησιμοποιήστε μια βάση δεδομένων εγγράφων για:

  • Μη δομημένα ή ημιδομημένα δεδομένα
  • Διαχείριση περιεχομένου
  • Σε βάθος ανάλυση δεδομένων
  • Ταχεία προτυποποίηση

Κατάστημα κλειδιών-τιμών (Redis, Memcached)

Ένα κλειδί-τιμή αποθήκευσης είναι ένας τύπος μη σχετικής βάσης δεδομένων όπου κάθε τιμή σχετίζεται με ένα συγκεκριμένο κλειδί. Είναι επίσης γνωστό ως συσχετιστικός πίνακας.

Το "κλειδί" είναι ένα μοναδικό αναγνωριστικό που σχετίζεται μόνο με την τιμή. Τα κλειδιά μπορούν να επιτρέπονται από το DBMS. Στο Redis, για παράδειγμα, τα πλήκτρα είναι οποιαδήποτε δυαδική ακολουθία έως 512MB.

Οι "τιμές" αποθηκεύονται ως σταγόνες και δεν χρειάζονται προκαθορισμένο σχήμα. Μπορούν να έχουν σχεδόν οποιαδήποτε μορφή: αριθμούς, συμβολοσειρές, μετρητές, JSON, XML, HTML, PHP, δυαδικά αρχεία, εικόνες, σύντομα βίντεο, λίστες, ακόμη και ένα άλλο ζεύγος κλειδιού-τιμής που έχει ενσωματωθεί σε ένα αντικείμενο. Ορισμένα DBMS επιτρέπουν τον καθορισμό του τύπου δεδομένων, αλλά δεν είναι υποχρεωτικό.

Δυνατά σημεία

Αυτό το στυλ βάσης δεδομένων έχει πολλά θετικά. Είναι απίστευτα ευέλικτο, ικανό να χειριστεί εύκολα ένα πολύ ευρύ φάσμα τύπων δεδομένων. Τα πλήκτρα χρησιμοποιούνται για να μεταβούν κατευθείαν στην τιμή χωρίς αναζήτηση ευρετηρίου ή συμμετοχή, επομένως η απόδοση είναι υψηλή. Η φορητότητα είναι ένα άλλο πλεονέκτημα: τα καταστήματα κλειδιού-τιμής μπορούν να μετακινηθούν από το ένα σύστημα στο άλλο χωρίς να ξαναγράψουν κώδικα. Τέλος, είναι εξαιρετικά οριζόντια κλιμακούμενα και έχουν συνολικά χαμηλότερο λειτουργικό κόστος.

Αδυναμίες

Η ευελιξία έρχεται σε τιμή. Είναι αδύνατο να υποβάλετε ερώτημα για τιμές, επειδή αποθηκεύονται ως blob και μπορούν να επιστραφούν μόνο ως έχουν. Αυτό καθιστά δύσκολη την υποβολή αναφορών ή την επεξεργασία τμημάτων τιμών. Δεν είναι εύκολο να μοντελοποιηθούν όλα τα αντικείμενα ως ζεύγη κλειδιού-τιμής.

Χρησιμοποιήστε ένα κατάστημα κλειδιών-τιμών για:

  • Συστάσεις
  • Προφίλ χρήστη και ρυθμίσεις
  • Μη δομημένα δεδομένα, όπως κριτικές προϊόντων ή σχόλια ιστολογίου
  • Διαχείριση συνεδρίας σε κλίμακα
  • Δεδομένα που θα προσπελαστούν συχνά αλλά δεν θα ενημερώνονται συχνά

Κατάστημα ευρείας στήλης (Cassandra, HBase)

Τα καταστήματα ευρείας στήλης, που ονομάζονται επίσης καταστήματα στηλών ή επεκτάσιμα καταστήματα δίσκων, είναι δυναμικές μη σχετικές βάσεις δεδομένων με προσανατολισμό στηλών. Μερικές φορές θεωρούνται ως τύπος καταστήματος κλειδιών-τιμών, αλλά έχουν χαρακτηριστικά παραδοσιακών σχεσιακών βάσεων δεδομένων.

Τα καταστήματα ευρείας στήλης χρησιμοποιούν την έννοια ενός χώρου κλειδιών αντί για σχήματα. Ένας χώρος πλήκτρων περιλαμβάνει οικογένειες στηλών (παρόμοια με πίνακες αλλά πιο ευέλικτη στη δομή), καθεμία από τις οποίες περιέχει πολλές σειρές με ξεχωριστές στήλες. Κάθε σειρά δεν χρειάζεται να έχει τον ίδιο αριθμό ή τύπο στήλης. Η χρονική σήμανση καθορίζει την πιο πρόσφατη έκδοση δεδομένων.

Δυνατά σημεία

Αυτός ο τύπος βάσης δεδομένων έχει ορισμένα οφέλη τόσο των σχεσιακών όσο και των μη σχετικών βάσεων δεδομένων. Ασχολείται καλύτερα με δομημένα και ημιδομημένα δεδομένα από άλλες μη σχετικές βάσεις δεδομένων και είναι πιο εύκολο να ενημερώσετε. Σε σύγκριση με τις σχεσιακές βάσεις δεδομένων, είναι πιο οριζόντια επεκτάσιμη και ταχύτερη σε κλίμακα.

Οι στήλες βάσεων δεδομένων συμπιέζονται καλύτερα από τα συστήματα που βασίζονται σε σειρές. Επίσης, τα μεγάλα σύνολα δεδομένων είναι εύκολο να εξερευνηθούν. Τα καταστήματα ευρείας στήλης είναι ιδιαίτερα καλά στα ερωτήματα συγκέντρωσης, για παράδειγμα.

Αδυναμίες

Τα γραπτά είναι ακριβά στο μικρό. Ενώ η ενημέρωση είναι εύκολο να γίνει μαζικά, η μεταφόρτωση και η ενημέρωση μεμονωμένων εγγραφών είναι δύσκολη. Επιπλέον, τα καταστήματα ευρείας στήλης είναι πιο αργά από τις σχεσιακές βάσεις δεδομένων κατά το χειρισμό συναλλαγών.

Χρησιμοποιήστε ένα κατάστημα ευρείας στήλης για:

  • Μεγάλα αναλυτικά δεδομένα όπου η ταχύτητα είναι σημαντική
  • Αποθήκευση δεδομένων σε μεγάλα δεδομένα
  • Έργα μεγάλης κλίμακας (αυτό το στυλ βάσης δεδομένων δεν είναι καλό εργαλείο για μέσες συναλλαγές)

Μηχανή αναζήτησης (Elasticsearch)

Μπορεί να φαίνεται περίεργο να συμπεριλάβετε μηχανές αναζήτησης σε ένα άρθρο σχετικά με τους τύπους βάσεων δεδομένων. Ωστόσο, η Elasticsearch έχει αυξήσει τη δημοτικότητά της σε αυτόν τον τομέα καθώς οι προγραμματιστές αναζητούν καινοτόμους τρόπους για τη μείωση της καθυστέρησης αναζήτησης. Το Elastisearch είναι μια μη σχετική λύση αποθήκευσης και ανάκτησης δεδομένων βάσει εγγράφων που έχει διευθετηθεί και βελτιστοποιηθεί ειδικά για την αποθήκευση και ταχεία ανάκτηση δεδομένων.

Δυνατά σημεία

Το Elastisearch είναι πολύ επεκτάσιμο. Διαθέτει ευέλικτο σχήμα και γρήγορη ανάκτηση εγγραφών, με επιλογές σύνθετης αναζήτησης, όπως αναζήτηση πλήρους κειμένου, προτάσεις και σύνθετες εκφράσεις αναζήτησης.

Ένα από τα πιο ενδιαφέροντα χαρακτηριστικά αναζήτησης είναι το να προέρχεται. Το Stemming αναλύει τη ριζική μορφή μιας λέξης για να βρει σχετικές εγγραφές ακόμα και όταν χρησιμοποιείται άλλη μορφή. Για παράδειγμα, ένας χρήστης που ψάχνει μια βάση δεδομένων απασχόλησης για "πληρωμές εργασίας" θα βρει επίσης θέσεις με ετικέτα "αμειβόμενη" και "αμοιβή".

Αδυναμίες

Το Elastisearch χρησιμοποιείται περισσότερο ως ενδιάμεσο ή συμπληρωματικό κατάστημα από μια κύρια βάση δεδομένων. Έχει χαμηλή αντοχή και κακή ασφάλεια. Δεν υπάρχει έμφυτος έλεγχος ταυτότητας ή έλεγχος πρόσβασης. Επίσης, το Elastisearch δεν υποστηρίζει συναλλαγές.

Χρησιμοποιήστε μια μηχανή αναζήτησης όπως το Elastisearch για:

  • Βελτίωση της εμπειρίας χρήστη με ταχύτερα αποτελέσματα αναζήτησης
  • Ξύλευση

Τελικές εκτιμήσεις

Ορισμένες εφαρμογές ταιριάζουν σωστά στα πλεονεκτήματα ενός συγκεκριμένου τύπου βάσης δεδομένων, αλλά για τα περισσότερα έργα υπάρχει αλληλεπικάλυψη μεταξύ δύο ή περισσότερων. Σε αυτές τις περιπτώσεις, μπορεί να είναι χρήσιμο να δούμε ποιες συγκεκριμένες βάσεις δεδομένων στα επίμαχα στυλ είναι καλοί υποψήφιοι. Οι προμηθευτές προσφέρουν ένα ευρύ φάσμα χαρακτηριστικών για την προσαρμογή της βάσης δεδομένων τους σε μεμονωμένα πρότυπα. Μερικά από αυτά μπορεί να βοηθήσουν στην επίλυση της αβεβαιότητας σχετικά με παράγοντες όπως η ασφάλεια, η επεκτασιμότητα και το κόστος.