В настоящий момент большое количество существующих программных приложений в процессе своего функционирования используют базы данных (БД) для организованного хранения информации, а также её чтения, записи или обработки. Взаимодействие с данными осуществляется с помощью систем управления базами данных (СУБД), которые представляют собой специализированное программное обеспечение или же наборы библиотек для поддержки разнообразных форматов БД.
На протяжении последних четырех десятилетий реляционные СУБД [2] оставались основным инструментом управления данными на предприятиях, которым необходимо ежедневно обрабатывать миллионы запросов. Реляционные СУБД не только позволяют хранить информацию в удобном для структурирования табличном виде, но и поддерживают различные средства контроля целостности данных, аутентификацию, ролевой контроль доступа, резервное копирование и восстановление данных, а также вполне соответствуют требованиям ACID (atomicity, consistency, isolation, durability – атомарность, согласованность, изоляция и долговечность) [1]. Реляционная схема включает в себя описание содержания и структуры таблиц, ограничений целостности на уровне таблиц, а также межтабличные ссылки (рис. 1).
Реляционную модель традиционно используют либо для оперативной обработки транзакций (OLTP – Online Transaction Processing), либо в системах поддержки принятия решений (DSS – Decision Support System). Соответственно, для OLTP-систем рабочими являются задачи по исполнению кратких запросов на чтение или обновление небольшого числа кортежей. Задачи DSS заключаются в исполнении более сложных запросов, требующих просмотра, объединения или агрегации данных из нескольких таблиц [3].
Рис. 1. Пример реляционной схемы БД
Однако современным приложениям, ориентированным на работу с Big Data – Большими Данными, нужна особая функциональность, не свойственная реляционным системам. В первую очередь – это возможность горизонтального масштабирования БД, поддержка изменяемых схем и специфических типов данных, а также экстремально высокий уровень быстродействия при обработке гигантских объемов информации, поступающих из сети в режиме реального времени. Попытка устранения вышеуказанных недостатков и привела к появлению на рынке СУБД программных продуктов NoSQL.
Термин «NoSQL» появился в июне 2009 года и был расшифрован как «Not Only SQL» – «не только SQL». Термин служит для обозначения нереляционных БД, в которых внутренние связи между разобщенными гетерогенными источниками информации устанавливаются путем создания метаданных и их сохранения в системе NoSQL. Основным методом поиска по базе в таком случае становится поиск в метаданных по ключевым словам.
Технология NoSQL устраняет основные ограничения, свойственные реляционной модели, например, трудоемкость горизонтального масштабирования системы и невысокий уровень производительности в кластере, а также существенно упрощает способы хранения и доступа к данным. При попытке классификации СУБД NoSQL по аналогии с реляционными базами также можно разделить на системы транзакционного и аналитического типа. К первым относят такие СУБД как Cassandra, Aerospike, Couchbase, Oracle NoSQL, MongoDB, Redis, Riak, DinamoDB и др. Ко второму типу – СУБД MapReduce, Spark, Hadoop. Оба типа востребованы и в достаточной мере представлены на независимом рынке программного обеспечения.
Ранние системы NoSQL не вполне соответствовали стандартам ACID, используя вместо них менее строгие требования BASE (basic availability, soft state, eventual consistency – базовая доступность, негарантированное сохранение состояния, возможная согласованность). Однако позднейшие разработки имеют гораздо меньшее расхождение с ACID, а в некоторых случаях практически полностью выполняют основные требования, сформулированные к системам транзакционного типа.
В процессе проектировании БД NoSQL используется подход, при котором организация данных специфических типов возможна за очень небольшой интервал времени. Одновременно предлагаются различные типы доступа к разнородной информации (рис. 2).
Рис. 2. Пример структуры данных NoSQL в формате JSON
Для построения или динамического переопределения гибких схем могут применяться разнообразные модели представления данных в зависимости от назначения и класса системы NoSQL. Например, для транзакционных OLTP-систем используются следующие модели:
• модель «ключ-значение» – СУБД Redis, MemcacheDB, Riak, DinamoDB и др.;
• поколоночные (column-oriented) СУБД Cassandra, HBase и т.д.;
• документная модель – СУБД MongoDB, Couchbase, MarkLogic и т.д.;
• графовая модель – СУБД OrientDB, Neo4J, Titan и др.;
• нативные XML-базы – СУБД BaseX, TeraText Database System, Sedna, eXistdb.
Модель «ключ-значение» хранит данные в виде соответствующих пар: значение любого типа рассматривается как двоичные данные и хэш-функция, преобразующая ключ в индекс [1]. Программное приложение при поиске данных в базе, подключаясь к серверу, задает ключ и его значение. Оптимально использование таких систем для управления сеансами web-приложений, при обмене сообщениями, персональном обслуживании пользователя, в online-играх, серверами рекламных объявлений и пр.
Поколоночная БД NoSQL является улучшенной версией хранилища «ключ-значение». Она представляет собой двумерный массив, где каждый ключ (запись) содержит одну или несколько привязанных пар «ключ-значение». Модель позволяет хранить и обрабатывать огромные объемы разреженной неструктурированной информации разного типа. Модель применяется, когда недостаточно простых пар «ключ-значение».
Базы на основе документной модели поддерживают иерархические структуры с большими уровнями вложенности, чем «ключ-значение» и поколоночные БД. Это дает возможность описывать сколь угодно сложную структуру документа, например – электронную медицинскую карту. Модель имеет серьезный недостаток: в случае запроса конкретных полей из данного документа в ответ приходит полностью весь документ, что негативно отражается на производительности приложений для работы с документно-ориентированными БД.
БД на основе графов используют древовидные структуры с узлами и связями, объединяющими их. Как и в математике, определенные операции с данными намного удобнее выполнять благодаря связям между ними и их группировке. Такие БД используются при обработке геопространственной информации или в приложениях социальных сетей. Например, хранить связи между «друзьями» в социальной сети проще в случае использования БД на графах.
Наиболее развитыми являются нативные XML-базы, которые обеспечивают хранение и поддержку максимально широкого набора типов данных по сравнению с любыми другими NoSQL-базами. Термин «нативные» в названии подкласса предназначен для отличия этих СУБД от реляционных систем, в которых также реализована работа с XML-данными, хранимыми в виде больших символьных объектов. В нативных XML-базах документы содержатся в естественных иерархических структурах. Область применения таких систем – это медицина, страхование, а также сайты с контентом, который генерируется на основе данных.
Таким образом, в отличие от реляционных БД технология NoSQL обеспечивает эффективное хранение и обработку значительных объемов неструктурированных данных, требующих экстремально высоких скоростей для осуществления операций чтения и записи.
Библиографическая ссылка
Маркин Е.И., Рябова К.М., Артюшина Е.А. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ NOSQL ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗ ДАННЫХ // Международный студенческий научный вестник. – 2017. – № 4-8. ;URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=17671 (дата обращения: 21.11.2024).