A relációs és a nem relációs adatbázisok az adatok tárolásának és kezelésének két különböző módját képviselik.

A relációs adatbázisok az adatokat rögzített sorokkal és oszlopokkal rendelkező táblázatokba rendezik, és SQL segítségével összekapcsolják a kapcsolódó adatokat több táblában. Kiválóan alkalmasak strukturált adatok, például pénzügyi nyilvántartások és leltárrendszerek kezelésére.

A nem relációs adatbázisok más megközelítést alkalmaznak. Rugalmas adatformátumokat kínálnak, amelyek különböző típusú információkat tudnak kezelni - a dokumentumoktól és a kulcs-érték pároktól a grafikonokig és oszlopokig. Ezáltal jobban alkalmasak strukturálatlan adatok, például közösségi médiatartalmak, multimédiafájlok, valamint XML- és JSON-tartalomfolyamok kezelésére.

A fő különbségek a következők:

• Szerkezet: A relációs rendszer rögzített táblákat használ; a nem relációs rendszer más struktúrákat és más rugalmas formátumokat használ
• Adattípusok: A relációs rendszer strukturált adatokkal működik a legjobban; a nem relációs rendszer változatos adattípusokat kezel
• Konzisztencia: A relációs rendszer azonnali konzisztenciát biztosít; a nem relációs rendszer némi konzisztenciát adhat a sebességért és rugalmasságért

Ebben a cikkben az egyes adatbázis-típusok erősségeit, gyengeségeit és felhasználási eseteit ismertetjük.

A mai vállalkozások három fő adattípussal dolgoznak, amelyek mindegyike sajátos tárolási és kezelési megközelítést igényel:

1. Strukturált adatok: Az üzleti információk leghagyományosabb formája, amely meghatározott sorokkal és oszlopokkal rendelkező, szervezett táblázatokba illeszkedik (relációs adatbázisok). Ilyen például az értékesítési nyilvántartás, az ügyféladatbázisok és a pénzügyi adatok - így ideális az alapvető üzleti műveletekhez és a jelentéstételhez.
2. Félig strukturált adatok: Olyan információk, amelyeknek vannak szervezeti elemei, de nem illeszkednek pontosan merev adatbázis-táblákba (a relációs adatbázis-modell kezeli a legjobban). Gondoljon az e-mail üzenetekre, az XML-fájlokra és az IoT-érzékelők adataira - ez a típus egyesíti a szervezett és a szabad formájú elemeket, miközben elegendő struktúrát tart fenn a hatékony elemzéshez.
3. Strukturálatlan adatok: A leggyorsabban növekvő kategória, amely olyan előre meghatározott rendszerezés nélküli információkat tartalmaz, mint a közösségi médiában közzétett bejegyzések, képek, videók és ügyfélvisszajelzések. Ez a típus speciális tárolási megoldásokat és rugalmas (általában nem relációs) adatmodellt igényel az értelmes meglátások kinyeréséhez.

Az adatbázis-kezelő rendszer (DBMS) olyan szoftver, amely az adatbázisokat irányítja, kezeli az adatok tárolását, visszakeresését és biztonságát.

Az adatbázis maga csak egy lemezen tárolt, szervezett adat - közvetlenül nem lehet "látni". Gondoljon rá úgy, mint egy lezárt helyiségben lévő iratszekrény tartalmára. Itt jön a képbe az adatbázis-kezelő rendszer (DBMS).

A DBMS az Ön eszköze:

• Az adatok megtekintése (mintha kinyitná az irattárat)
• Az adatokkal való munka (például fájlok hozzáadása, módosítása vagy eltávolítása)
• Védje az adatokat (mintha zár és kulcs lenne)
• Az adatok rendszerezése (például címkék és mappák)

Az adatbázis-kezelő rendszereknek (DBMS) két fő típusa van. A relációs DBMS-ek SQL (Structured Query Language) nyelvet használnak a táblázatokban lévő strukturált adatok kezelésére. A nem relációs DBMS-ek, más néven NoSQL-ek az adatmodelljük alapján speciális lekérdezési módszereket alkalmaznak - a dokumentum-lekérdezésektől kezdve a gráfok átjárási műveleteiig.

Az InterSystems IRIS például többféle megközelítést is támogat:

• SQL-lekérdezések hagyományos adatműveletekhez
• Dokumentum-lekérdezések dokumentum-stílusú adatokhoz
• Objektum-lekérdezések objektumorientált adatokhoz
• Vektor- és oszloptároló lekérdezések dedikált adattípusokra
• Nagy sebességű analitikai feldolgozás
• Natív multi-modell támogatás

A megfelelő DBMS kiválasztása az adattípusoktól, a skálázhatósági igényektől és a teljesítménykövetelményektől függ. Van néhány olyan rendszer, például az InterSystems IRIS, amely a rugalmasság érdekében mind a relációs, mind a nem relációs adatbázis-modelleket támogatja.

Amint azt már megállapítottuk, a relációs adatbázisok táblákat használnak az adatok tárolására és az információk közötti kapcsolatok kezelésére. Az adatok hatékony rendszerezéséhez és visszakereséséhez strukturált megközelítésre támaszkodnak.

A relációs modell a relációs adatbázisok alapja. Az adatokat sorokkal és oszlopokkal ellátott táblázatokba rendezi, hasonlóan az Excel táblázatokhoz. Minden sor egy rekordot, míg minden oszlop a rekord egy adott attribútumát jelöli. A táblázatok kulcsokon keresztül kapcsolódnak egymáshoz. Az elsődleges kulcsok egyedileg azonosítják a táblázat minden egyes sorát, míg az idegen kulcsok kapcsolatot teremtenek a táblák között. Ez a struktúra lehetővé teszi az összetett adatkapcsolatokat és a hatékony lekérdezést.

A relációs adatbázisok támogatják az adatok normalizálását, egy olyan folyamatot, amely csökkenti az adatok redundanciáját és javítja az adatok integritását azáltal, hogy a nagy táblákat kisebb, koncentráltabb táblákra bontja.

Az SQL a relációs adatbázisokkal való munka szabványos nyelve. Lehetővé teszi a felhasználók számára a táblázatokban lévő adatok létrehozását, olvasását, frissítését és törlését.

Néhány gyakori SQL-parancs:

• SELECT: Adatok lekérdezése egy vagy több táblázatból
• INSERT: Új rekordok hozzáadása egy táblához
• UPDATE: Meglévő rekordok módosítása
• DELETE: rekordok eltávolítása egy táblából

Az SQL olyan összetett műveleteket is támogat, mint:

• Táblák összekapcsolása
• Adatszűrés WHERE záradékokkal
• Az eredmények rendezése ORDER BY segítségével
• Adatok csoportosítása GROUP BY segítségével

Az ACID tulajdonságok a relációs adatbázisok kulcsfontosságú jellemzői, amelyek biztosítják az adatok megbízhatóságát:

• Atomicitás: A tranzakció minden része együttesen sikeres vagy sikertelen. Ez azt jelenti, hogy ha egy adatbázis-művelet bármelyik része meghibásodik, az egész művelet visszaáll, mintha meg sem történt volna.
• Konzisztencia: Az adatok a meghatározott szabályoknak megfelelően érvényesek maradnak. Ez azt jelenti, hogy minden adatbázis-műveletnek követnie kell az előre meghatározott korlátozásokat, formátumokat és kapcsolatokat, biztosítva, hogy az adatok pontosak és logikailag megbízhatóak maradjanak.
• Izoláció: Az egyidejű tranzakciók nem zavarják egymást. Ez azt jelenti, hogy amikor több felhasználó vagy folyamat egyszerre fér hozzá az adatbázishoz, a műveletek úgy kerülnek kezelésre, mintha egymás után történnének, így elkerülhetők az adatkonfliktusok.
• Tartósság: A befejezett tranzakciók tartósak, még a rendszerhibák után is. Ez azt jelenti, hogy a tranzakció befejezésének megerősítése után a módosítások véglegesen elmentésre kerülnek a tárolóba, és nem vesznek el, még akkor sem, ha a rendszer közvetlenül utána összeomlik.

Ezek a tulajdonságok segítenek az adatok integritásának fenntartásában és az adatok sérülésének megelőzésében többfelhasználós környezetben.

A relációs adatbázis-kezelő rendszer (RDBMS) kiválasztásakor a szervezetek választhatnak a nyílt forráskódú megoldások és a vállalati platformok között:

Nyílt forráskódú RDBMS:

• PostgreSQL: Fejlett funkciók és robusztus megbízhatóság
• MySQL: Széles körben használt webes alkalmazásokhoz

Ezek a rendszerek szilárd funkcionalitást kínálnak az alapvető adatbázis-igények kielégítésére. A modern vállalatoknak azonban gyakran átfogóbb megoldásokra van szükségük.

Az InterSystems IRIS a hagyományos RDBMS-képességeken túlmutatva kínál:

• Több modellből álló adatbázis-támogatás (relációs és nem relációs)
• Transzlytikus képesség OLTP és OLAP (tranzakció és analitika) esetén egyaránt
• Beépített nagy teljesítményű analitika
• Fejlett egészségügyi adatok kezelése
• Vállalati szintű skálázhatóság
• Egységes fejlesztési platform
• Natív átjárhatósági funkciók

Míg a nyílt forráskódú megoldások jól működnek az alapvető igények kielégítésére, az InterSystems IRIS olyan teljes körű platformot kínál, amely kiküszöböli a több adatbázis-rendszer fenntartásának szükségességét.

Az egyszerű adattárolástól a komplex analitikáig mindent kezel, mindezt egyetlen, megbízható környezetben.

A nem relációs adatbázisok rugalmas adattárolási megoldásokat kínálnak, amelyek eltérnek a hagyományos táblaalapú modellektől. Ezek a rendszerek különböző adattípusokat kezelnek, és jól skálázhatók nagy adathalmazok esetén.

A nem relációs adatbázisok, más néven NoSQL-adatbázisok a táblázatoktól eltérő formátumban tárolják az adatokat. Olyan strukturálatlan adatok kezelésére is alkalmasak, mint az e-mailek, videók és képek.

A NoSQL rendszerek nem igényelnek rögzített sémát - ez azt jelenti, hogy a különböző rekordok különböző mezőkkel vagy struktúrákkal rendelkezhetnek anélkül, hogy az egész adatbázist frissíteni kellene, hasonlóan ahhoz, ahogyan az Excel egyetlen sorához új oszlopot lehet hozzáadni anélkül, hogy az összes többi sort meg kellene változtatni.

Ezek az adatbázisok tökéletesen alkalmasak nagy mennyiségű adat és nagy forgalmú webhelyek kezelésére, gyakran nagy mennyiségű információ gyors és hatékony feldolgozására.

A nem-relációs adatbázisoknak több típusa létezik:

Kulcs-érték tárolók

A kulcs-érték tárolók a nem-relációs adatbázisok legegyszerűbb típusa. Úgy működnek, mint egy egyszerű szótár, az adatokat párokban tárolják, ahol minden egyedi kulcs egy adott értékhez kapcsolódik.

Úgy is gondolhat rá, mint egy óriási keresőtáblára - tökéletes gyors műveletekhez, mint például a felhasználói munkamenetek kezelése, preferenciák tárolása vagy a gyorsítótárazott adatok kezelése.

Dokumentum adatbázisok

A dokumentum adatbázisok rugalmasabb megközelítést alkalmaznak, az adatokat JSON stílusú rekordokban tárolják. A merev táblaszerkezetekkel ellentétben az egyes dokumentumok különböző mezőket és egymásba ágyazott információkat tartalmazhatnak.

Ezáltal ideálisak tartalomkezelő rendszerekhez, felhasználói profilokhoz és termékkatalógusokhoz, ahol az adatszerkezetek a bejegyzések között változhatnak.

Grafikus adatbázisok

A grafikus adatbázisok kiválóan alkalmasak az összekapcsolt információk kezelésére csomópontok és kapcsolatok segítségével. Kifejezetten olyan adatokhoz készültek, amelyek összetett kapcsolatokat tartalmaznak, így tökéletesek a közösségi hálózatok vagy ajánlási rendszerek számára, ahol az adatpontok közötti kapcsolatok megértése kulcsfontosságú.

A nem relációs adatbázisok gyakran a BASE modellt követik:

• Alapvetően elérhető: Az adatbázis akkor is működik, ha egyes részei meghibásodnak, az üzemidőt a tökéletes konzisztenciával szemben előnyben részesítve.
• Lágy állapot: Az adatbázis értékei idővel új bemenetek nélkül is változhatnak, mivel a frissítések a rendszerben különböző időpontokban történhetnek.
• Végül konzisztens: Bár az adatok átmenetileg eltérhetnek az adatbázis különböző részein, elegendő idő elteltével minden szinkronizálódik és konzisztenssé válik - hasonlóan ahhoz, ahogyan az e-mail bejövő üzeneteinek száma is eltérő lehet a telefonon és a számítógépen a szinkronizálás előtt.

Ez a megközelítés eltér a relációs adatbázisokban használt ACID modelltől. A BASE a szigorú konzisztenciával szemben a rendelkezésre állást és a partíciótűrést helyezi előtérbe. A BASE-rendszerekben az adatok nem feltétlenül konzisztensek minden csomóponton. Idővel következetessé válik. Ez a kompromisszum lehetővé teszi a jobb skálázhatóságot és teljesítményt az elosztott rendszerekben.

A BASE modell olyan alkalmazásoknak felel meg, amelyek némi adatbeli késedelmet elviselnek. Kevésbé ideális a valós idejű konzisztenciát igénylő rendszerek, például a banki tranzakciók számára.

A vállalati adatkezelés egyik legnagyobb kihívása, hogy az adatok növekedésével párhuzamosan pontos és gyors maradjon. Az adatbázis-rendszereknek hatékonyan kell kezelniük a növekvő adatmennyiséget és felhasználói terhelést. A teljesítmény méretezésének és optimalizálásának különböző megközelítései hatással lehetnek a rendszer képességeire.

A vertikális skálázás azt jelenti, hogy egyetlen kiszolgálót nagyobb teljesítményűvé teszünk - mintha egy számítógépet jobb processzorokkal és több memóriával fejlesztenénk. Bár ez a megközelítés jól működik az azonnali növekedéshez, végül fizikai korlátokba ütközik, és egyre drágábbá válik, hasonlóan ahhoz, mintha egy számítógépet próbálnánk végtelenül nagy teljesítményűvé tenni.

A horizontális skálázás más megközelítést alkalmaz: az adatokat több szerverre osztja szét, amelyek mindegyike a munkaterhelés egy részét kezeli. Egyetlen szupererős gép helyett sok átlagos gép dolgozik együtt. Ez a megközelítés szinte korlátlan növekedési lehetőséget kínál, mivel szükség szerint folyamatosan újabb kiszolgálókat adhat hozzá. Különösen hasznos nagy mennyiségű adat vagy sok egyidejű felhasználó kezelésére.

A nem relációs adatbázisok a tranzakciós konzisztenciáról lemondva kiválóan alkalmazhatók a horizontális skálázásban.

Míg a relációs adatbázisok olyan technikákkal, mint a sharding (az adatok szerverek közötti felosztása), elérhetik az elosztott adattárolást, ez a folyamat gyakran összetettebb és nehezebben kezelhető. Az InterSystems IRIS rendelkezik sharding és más módszerekkel, mint például a tükrözés (szinkron és aszinkron), valamint az elosztott gyorsítótárak szinkronban tartásának egyedülálló és hatékony funkciójával. Ezt nevezik Enterprise Cache Protocol (ECP) protokollnak.

A horizontális skálázás képessége az alkalmazások növekedésével egyre fontosabbá válik, különösen a nagy adatforgalmú vagy nagy forgalmú alkalmazások esetében, ahol a munkaterhelést több gépre kell elosztani.

Az adatintegritás létfontosságú az adatbázisok megbízható információinak fenntartásához.

A relációs adatbázis korlátozásokkal érvényesíti a szabályokat és tartja az adatok pontosságát. Ezek közé tartoznak:

• Elsődleges kulcs megkötések: Egyedi azonosítók biztosítása minden egyes rekordhoz
• Kényszerek ellenőrzése: Az adatok validálása az adatbázisba való felvétel előtt
• Not null korlátozások: Bizonyos mezőknek értékkel kell rendelkezniük

A nem relációs adatbázisok másképp kezelik az adatok pontosságát. Gyakran inkább az alkalmazásszintű ellenőrzésekre támaszkodnak, mint a beépített korlátozásokra.

Egyes NoSQL-adatbázisok atomi műveleteket kínálnak az adatok pontosságának fenntartására a frissítések során, megakadályozva az adatok részleges vagy hiányos módosítását.

A referenciális integritás a relációs adatbázisok egyik legfontosabb jellemzője, amely a táblák közötti kapcsolatokat idegen kulcsok segítségével tartja fenn. Ez biztosítja, hogy:

• A kapcsolódó táblázatok adatai konzisztensek maradnak
• Az elárvult rekordok megelőzhetők
• A frissítéseket és törléseket megfelelően kezeli a kapcsolódó táblákban

A nem relációs adatbázisok jellemzően nem kényszerítik ki a referenciális integritást adatbázisszinten. Ehelyett használhatják:

• Alkalmazási logika a kapcsolatok fenntartásához
• Denormalizált adatszerkezetek a bonyolult kapcsolatok szükségességének csökkentése érdekében

Ez a megközelítés nagyobb rugalmasságot biztosíthat, de gondos kezelést igényel az adatok ellentmondásainak elkerülése érdekében.

A relációs és a nem relációs adatbázisok különböző igényeket szolgálnak a modern adatkezelésben. Mindegyik típus jobban illik bizonyos forgatókönyvekhez, az e-kereskedelmi platformoktól az összetett analitikai rendszerekig.

Az e-kereskedelmi platformok gyakran mindkét adatbázistípust használják. A relációs adatbázisok kezelik a megrendeléseket, a fizetéseket és a készleteket. A nem-relációs adatbázisok termékkatalógusokat és felhasználói viselkedési adatokat kezelnek.

A nagyadat-alkalmazások gyakran a nem-relációs adatbázisokat részesítik előnyben. Ezek hatalmas mennyiségű strukturálatlan adat gyors feldolgozására képesek. Ezeket használják:

• Vásárlói magatartáselemzés
• Ajánlómotorok
• Csalásfelderítő rendszerek

Az üzleti intelligenciaeszközök gyakran használnak relációs adatbázisokat, mivel azok jól végrehajtják az összetett lekérdezéseket és fenntartják az adatok integritását. Ideálisak jelentések és műszerfalak készítéséhez is.

A valós idejű elemzésekhez gyakran a nem relációs adatbázisokat részesítik előnyben. Gyorsan képesek adatfolyamokat felvenni és feldolgozni. Ez hasznos:

• Monitoring rendszerek
• IoT eszközadatok
• A közösségi média hangulatelemzése

Egyes vállalatok a kettő keverékét használják. Előfordulhat, hogy a nyers adatokat nem relációs adatbázisban tárolják, majd a feldolgozott adatokat mélyebb elemzés céljából relációs adatbázisba helyezik át.

A mai összetett adatigények kezelése olyan megoldást igényel, amely túlmutat a hagyományos adatbázisokon. Az InterSystems IRIS egyesíti a relációs és a nem relációs megközelítések legjobb tulajdonságait egyetlen egységes platformon.

Miért válassza az InterSystems IRIS-t?

• Bármilyen típusú adat kezelése - a strukturált betegadatoktól a strukturálatlan orvosi képalkotásig
• A tranzakciók és az analitika feldolgozása ugyanabban a rendszerben
• Könnyen skálázható az adatigény növekedésével
• Építsen AI-képes alkalmazásokat összetett integrációk nélkül
• Korábban elszigetelt adatrendszerek összekapcsolása
• Helyi, felhőben lévő vagy mindkettő felhőben lévő adatbázisa van?

Tegye meg a következő lépést az adatkezelés útján. Akár egészségügyi alkalmazásokat készít, akár pénzügyi tranzakciókat kezel, vagy nagy mennyiségű adatot elemez, az InterSystems IRIS biztosítja a sikerhez szükséges eszközöket.