Что такое реляционная база данных и зачем она нужна?

Базы данных - это бесшумные рабочие лошадки, которыми оснащены практически все современные организации. От малых предприятий до глобальных корпораций базы данных настолько распространены, что мы часто воспринимаем их как должное.

Однако понимание того, как работают эти важнейшие системы и почему они так важны, является ключом к использованию их полного потенциала. Цель этой статьи - рассказать об одном из самых распространенных типов баз данных: реляционной базе данных. Мы рассмотрим ее основы, преимущества и причины, по которым она продолжает оставаться основой управления данными для предприятий по всему миру.

Реляционная база данных - это тип базы данных, в которой данные организованы в таблицы, состоящие из строк и столбцов. Каждая таблица, также называемая отношением, представляет определенного человека или идею. Строки таблицы - это отдельные записи, а столбцы - подробная информация об этих записях.

Реляционные базы данных обеспечивают структурированный и эффективный способ хранения, получения и управления большими объемами данных. Они обеспечивают целостность и непротиворечивость данных благодаря связям между таблицами и использованию первичных и внешних ключей. Кроме того, использование языка структурированных запросов (SQL) позволяет создавать мощные запросы, облегчая работу со сложными операциями с данными и их анализ. Это означает, что компании могут уверенно хранить данные, быстро получать их и принимать более разумные бизнес-решения.

Если вы теряете время и деньги, пытаясь просеять бесконечные данные, возможно, вы - лучший кандидат для реляционной базы данных. В этом руководстве мы расскажем о преимуществах реляционных баз данных и о том, как они помогут вашему бизнесу оставаться конкурентоспособным.

Если вы хотите увидеть мощь реляционной модели данных, обратите внимание на могущественную электронную таблицу. Если вам удобно пользоваться электронными таблицами для сортировки строк данных, вы уже имеете представление о том, почему реляционные модели баз данных так эффективны.

Точно так же реляционные базы данных работают, разделяя несколько форм данных на интуитивно понятные таблицы для структурирования информации. Они обеспечивают стандартный способ представления и запроса данных, который может быть использован любым приложением. Язык структурированных запросов (SQL) - наиболее широко используемый язык для запросов к базам данных.

В реляционной модели баз данных структуры данных (такие как таблицы, индексы и представления) также остаются отдельными от физических структур хранения.

Несмотря на сходство с электронными таблицами в плане организации, реляционная база данных гораздо сложнее. Эти структуры позволяют компаниям получать ценные сведения о результатах своей деятельности и взаимосвязи между большими объемами данных.

Реляционные базы данных часто организуют данные в виде таблицы (иногда называемой "отношением"). Каждая таблица будет представлять определенную сущность в бизнесе, например, клиентов или конкретные заказы.
Например, бизнес, занимающийся уходом за кожей, может иметь несколько таблиц, посвященных различным клиентам и их заказам. Эти таблицы могут быть посвящены количеству заказов или клиентов, покупающих определенный продукт, и состоять из строк и столбцов (также известных как записи и атрибуты, соответственно). Каждая строка будет содержать уникальную запись, а каждый столбец - определенный атрибут.

В продолжение метафоры, приведенной выше, у компании по уходу за кожей есть таблица, посвященная нескольким клиентам. В этой таблице могут быть столбцы с данными о покупательской активности продуктов для лечения акне, экземы и сухой кожи. Каждая строка может содержать уникальную запись, например, запрос на возврат денег.

Самая большая привлекательность современных систем баз данных заключается в том, что из них легко получить информацию за короткое время. В настоящее время SQL является стандартным языком для взаимодействия с реляционной базой данных.

Известный как язык структурированных запросов, этот язык позволяет администраторам баз данных выполнять такие операции, как обновление, управление и запрос данных. SQL стандартизирован ANSI и ISO, что обеспечивает совместимость различных систем управления реляционными базами данных.

Сырые данные невероятно трудно просеивать (и, кроме того, это занимает много времени). Первичные и внешние ключи обеспечивают идентификацию, чтобы данные не смешивались друг с другом. Они также могут уменьшить избыточность данных (или слишком много копий одних и тех же данных).

Первичный ключ - это уникальный идентификатор для каждой записи в таблице, гарантирующий, что ни одна из двух строк не может иметь одинаковый первичный ключ-значение. Он уникально отличает каждую строку в таблице.

Внешний ключ - это поле (или группа полей) в одной таблице, которое идентифицирует строку в другой таблице. Это позволяет связать две таблицы. Эта связь сохраняет первичный ключ ссылающейся таблицы неизменным; значение в поле внешнего ключа должно совпадать со значением в первичном ключе ссылающейся таблицы.

Ключевым понятием в реляционных базах данных является транзакция. В терминах баз данных транзакция - это последовательность одной или нескольких операций, выполняемых как единое целое. Представьте, что вы переводите деньги со своего сберегательного счета на расчетный

.

Этот процесс включает в себя два этапа:

1. Списание денег с вашего сберегательного счета
2. Добавьте ту же сумму на свой расчетный счет

В реляционной базе данных эти два шага выполняются как одна транзакция. Это гарантирует, что либо оба этапа завершатся успешно, либо ни один из них. Вы же не хотите, чтобы деньги ушли с вашего сберегательного счета, не появившись на вашем расчетном счете, или наоборо

т! Почему важны транзакции?Тран

закции имеют решающее значение для поддержания целостности и точности ваших данных. Они гарантируют, что ваша база данных останется в неизменном состоянии даже при одновременном выполнении нескольких операций или если в процессе что-то пойдет не так.

Вот некоторые ключевые последствия транзакций в реляционных базах данных:

1. Целостность данных: транзакции помогают поддерживать точность и согласованность данных. При сбое любой части транзакции происходит откат всей транзакции, что предотвращает частичное обновление, которое может привести к несоответствию данных.
2. Контроль параллелизма: транзакции позволяют нескольким пользователям одновременно работать с одними и теми же данными, не мешая друг другу. Это особенно важно для систем, в которых многие пользователи должны получать доступ к данным и изменять их одновременно.
3. Восстановление ошибок: если в середине транзакции произошел системный сбой, база данных может восстановиться до предыдущего согласованного состояния. Это предотвращает потерю данных и обеспечивает надежность вашей базы данных.
4. Упрощение сложных операций: транзакции позволяют группировать несколько операций вместе, упрощая сложные процессы и обеспечивая их правильное выполнение как единое целое.

Благодаря использованию транзакций реляционные базы данных обеспечивают надежный и прочный способ управления данными, гарантируя их точность и согласованность даже в сложных средах с высокой проходимостью.

В то время как реляционная база данных хранит информацию в виде таблиц, столбцов и строк, нереляционная база данных (иногда называемая NoSQL-базой данных) менее структурирована. Однако это вовсе не означает, что такой вариант хуже (или лучше) для вашего бизнеса.

Начнем с самого начала. Реляционные базы данных сильно структурированы и отличаются высокой степенью целостности данных. Эти базы данных отлично справляются с задачей предотвращения дублирования, потери или неправильного использования данных. Они обеспечивают предприятиям высокий уровень безопасности и очень быстрое реагирование. Реляционные базы данных также используют фиксированную схему. Для любых приложений, требующих большого объема сложных запросов или транзакций, они подходят как нельзя лучше.

Нереляционная база данных также может обеспечить большой объем данных, но с меньшей степенью организации. Такой подход обеспечивает гибкость и масштабируемость для предприятий, которые растут слишком быстро для ограничений. Нереляционные базы данных хранят данные в различных форматах, таких как пары ключ-значение, документы, хранилища с широкими столбцами или графы, в зависимости от конкретного типа базы данных NoSQL.

Такая гибкость позволяет им эффективно работать с неструктурированными или полуструктурированными данными. В отличие от реляционных баз данных, базы данных NoSQL могут легко масштабироваться горизонтально, добавляя дополнительные серверы для управления растущими нагрузками, что делает их идеальными для приложений с большими объемами данных. Они также позволяют разрабатывать модель данных таким образом, чтобы она менялась по мере того, как вы ее меняете. Это особенно удобно при быстрой разработке и изменении потребностей в данных.

Нереляционная база данных больше всего подходит для предприятий, работающих с большими объемами данных различных типов, таких как платформы социальных сетей, сайты электронной коммерции или системы управления контентом.

Например, компания, занимающаяся электронной коммерцией, которой необходимо хранить профили клиентов, каталоги товаров, пользовательский контент и транзакционные данные, может извлечь значительную пользу из базы данных NoSQL.

Динамическая схема и горизонтальная масштабируемость позволяют компании эффективно обрабатывать большие объемы чтения и записи, поддерживать широкий спектр форматов данных и быстро адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса без значительных простоев или реструктуризации.

Реляционная база данных внешне очень похожа на векторную модель, поскольку обе они находят взаимосвязи между большими объемами данных. Их отличие заключается в способе организации точек данных, а также в типе данных.

Векторные базы данных работают как со структурированными, так и с неструктурированными данными (хотя обычно с неструктурированными). С помощью векторных вкраплений любой пользователь может быстро получить данные. Более того, они способны находить глубокие связи между точками данных.

В то время как реляционная модель базы данных по-прежнему использует структуру, похожую на электронную таблицу, векторные базы данных превращают данные в числовые представления. В результате векторные базы данных также полезны для обучения программ искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти данные помогают создавать цифровые инструменты, которые более тонко понимают поведение человека.

Базы данных - это универсальный инструмент, который можно использовать для решения различных задач управления данными. Понимание этих моделей приложений поможет вам лучше использовать базы данных для своих конкретных нужд. Вот некоторые распространенные модели:

1. Транзакционные системы (OLTP): системы обработки транзакций (OLTP) предназначены для управления приложениями, ориентированными на транзакции. Они обычно используются в повседневной работе, где важна быстрая обработка множества мелких транзакций. В качестве примера можно привести банковские системы, платформы электронной коммерции и системы бронирования.
2. Аналитические системы (OLAP): системы онлайновой аналитической обработки (OLAP) оптимизированы для выполнения сложных запросов и анализа данных. Они часто используются в приложениях бизнес-аналитики для анализа больших объемов исторических данных с целью выявления их глубины и тенденций. Хранилища данных обычно попадают в эту категорию.
3. Системы управления контентом: базы данных являются основой систем управления контентом (CMS), в них хранятся статьи, медиафайлы, пользовательские данные и метаданные. Этот шаблон часто встречается в издательских платформах, вики и системах управления документами.
4. Поисковые системы: не всегда традиционные реляционные базы данных, но специализированные системы баз данных служат основой для поисковых систем. Они предназначены для обработки больших объемов данных и быстрого получения релевантных результатов поиска.
5. Системы кэширования: некоторые базы данных используются в качестве высокоскоростных кэшей для хранения часто используемых данных. Этот паттерн повышает производительность приложения за счет снижения нагрузки на основные хранилища данных.
6. Данные временных рядов: базы данных, оптимизированные для работы с данными временных рядов, используются в приложениях, работающих с большими объемами информации с временными метками, таких как датчики IoT, финансовые торговые системы и инструменты мониторинга.
7. Графовые базы данных: эти специализированные базы данных используются для хранения и запроса взаимосвязанных данных. Они особенно полезны для социальных сетей, рекомендательных систем и систем обнаружения мошенничества.

Понимание этих закономерностей поможет вам выбрать правильное решение для баз данных, соответствующее вашим конкретным потребностям. Многие современные системы управления базами данных, такие как InterSystems IRIS, разработаны с учетом поддержки нескольких шаблонов, что позволяет гибко и эффективно управлять данными в различных случаях.

Реляционные базы данных - невероятный актив для бизнеса благодаря тому, что они эффективно хранят и организуют данные. Предприятия могут получить более глубокое представление о своих клиентах и заказчиках, что поможет им принимать более разумные решения в будущем. Ниже перечислены лишь некоторые преимущества, которые вы получите, используя реляционную систему управления базами данных.

Реляционные базы данных помогают обеспечить точность и согласованность данных во всей базе. Когда всего одна потерянная часть данных может вызвать эффект пульсации во всем бизнесе, такие базы данных экономят время и деньги. Эта целостность данных остается неизменной благодаря ограничениям и правилам.

Она также обладает так называемой "ссылочной целостностью". Этот термин относится к тому, как база данных поддерживает логические связи между каждой таблицей. Внешние ключи могут корректно ссылаться на первичные ключи, помогая пользователям делать точные выводы между наборами данных.

Еще одно преимущество реляционной системы баз данных - сложность и гибкость запросов. Благодаря SQL вы сможете выполнять сложные запросы, которые позволяют объединять несколько таблиц, агрегировать данные и фильтровать результаты. Кроме того, пользователи могут создавать запросы "на лету". Они могут получать конкретные данные по мере необходимости, экономя время, которое можно направить на другие бизнес-операции.

Существует множество инструментов, которые помогут вам проникнуть в базы данных и проанализировать данные. К ним относятся платформы бизнес-аналитики с открытым исходным кодом, инструменты визуализации данных и решения для извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которые позволяют манипулировать данными различными способами. Среди популярных вариантов с открытым исходным кодом - Apache Superset для бизнес-аналитики, Grafana для визуализации данных и Apache NiFi для ETL-процессов. Эти инструменты позволяют пользователям легче взаимодействовать с базами данных, превращая необработанные данные в действенные выводы и визуально привлекательные отчеты, не требуя при этом глубоких знаний SQL.

Когда бизнес быстро развивается, поиск новых решений для хранения данных отнимает много времени и сил. Реляционные базы данных способны обрабатывать очень большие объемы данных, а также множество одновременных пользователей.

Высокая производительность также делает такие сложные задачи, как индексирование, кэширование и оптимизация запросов, гораздо более эффективными. Поиск данных не только более точен, но и не занимает много времени.

Согласно последним исследованиям, стоимость утечки данных увеличилась с 3,86 млн до 4,24 млн долларов, и в ближайшее время эта цифра не замедлится. Реляционные системы баз данных обеспечивают более высокий уровень безопасности, который может дать вашим пользователям - и клиентам - душевное спокойствие.

Реляционная модель обеспечивает гранулярную систему управления доступом. Они позволяют администраторам более четко определять роли и разрешения пользователей, ограничивая доступ к конфиденциальным данным.

Аналогичным образом, функции шифрования данных помогают защитить данные, находящиеся как в состоянии покоя, так и в процессе передачи. Независимо от того, используются данные или запрашиваются, вы можете быть спокойны, зная, что они вряд ли попадут в чужие руки.

И последнее, но не менее важное: реляционная модель обеспечивает независимость данных, что снижает риск дорогостоящих ошибок. Существует два вида независимости, которые могут быть полезны для вашего бизнеса, - логическая независимость данных и физическая независимость данных.

Логическая независимость данных гарантирует, что изменения в логической схеме не повлияют на хранение физических данных. С другой стороны, независимость физических данных гарантирует, что изменения в физическом хранилище не повлияют на логическую схему. Такой подход обеспечивает большую гибкость при хранении данных, управлении базой и внесении изменений. Если произойдет ошибка, вам будет легче смягчить ущерб.

Хотя реляционные системы управления базами данных весьма полезны для предприятий с большими объемами данных, они не идеальны. Небольшие компании и стартапы могут столкнуться со сложностью и отсутствием возможности масштабирования.

Реляционные базы данных имеют сложную схему, требующую тщательного планирования для эффективной работы. Сравните этот подход, например, с озером данных - простым и неструктурированным собранием необработанных данных.

Реляционная база данных, отнимающая много времени и сил, может оказаться слишком сложной для небольших бизнес-моделей. Убедиться в том, что нормализованные таблицы не являются лишними и сохраняют целостность, также может быть непросто.

Реляционные базы данных не оптимизированы для хранения и запроса неструктурированных данных. Таким образом, вы не сможете хранить текстовые документы, изображения или мультимедиа.

Если ваш бизнес регулярно обрабатывает большие объемы различных типов данных, то озеро данных или векторная база данных могут быть более привлекательными.

Хотя реляционные базы данных невозможно масштабировать, они могут не подойти для быстро развивающегося бизнеса. Реляционные базы данных могут масштабироваться вертикально (например, добавлять больше ресурсов на одну машину). Однако они сталкиваются с ограничениями при горизонтальном масштабировании (например, при распределении данных по нескольким машинам).

У вас есть множество систем управления реляционными базами данных, но некоторые из них лучше подходят для определенных бизнес-моделей.

Очень крупный бизнес может предпочесть одну из них за ее многомодальный подход, в то время как меньшему бизнесу может потребоваться гибкость.

• MySQL: эта СУБД с открытым исходным кодом популярна благодаря своей надежности, производительности и простоте использования.
• PostgreSQL: эта передовая СУБД с открытым исходным кодом известна своими надежными функциями и строгим соответствием стандартам SQL.
• InterSystems IRIS: наша система управления базами данных обеспечивает мультимодальный подход для поддержки бизнеса в масштабе.

InterSystems IRIS предоставляет вам больше, чем просто реляционные базы данных. Наша многомодельная система управления базами данных поддерживает различные модели данных, такие как реляционная, документная, ключевая и графовая.

Это означает, что она не только поддерживает создание реляционных баз данных, но и предоставляет возможности для работы с различными типами данных в рамках одной платформы.

Благодаря надежной поддержке SQL и расширенным возможностям запросов InterSystems IRIS позволяет предприятиям эффективно определять и контролировать реляционные данные.

Гибкость платформы в управлении схемами позволяет легко вносить изменения по мере развития потребностей бизнеса, гарантируя, что структура базы данных будет соответствовать целям вашей организации.

Ключевым преимуществом InterSystems IRIS является акцент на оптимизации производительности, особенно при работе с большими объемами данных. В отличие от таких решений, как PostgreSQL, которые с трудом справляются с растущими массивами данных, InterSystems IRIS сохраняет высокую производительность даже при обработке терабайтов данных. Благодаря таким функциям, как интеллектуальное разделение данных и оптимизированное выполнение запросов, InterSystems IRIS обеспечивает линейное масштабирование производительности базы данных по мере ее роста.

Этот акцент на производительность дополняется мощными функциями высокой доступности, включая кластеризацию и репликацию данных. Эти функции обеспечивают минимальное время простоя и бесперебойный доступ к важным данным.

InterSystems IRIS также предлагает комплексные меры безопасности с контролем доступа на основе ролей и шифрованием данных. Эти меры защищают вашу важную информацию и помогают следовать правилам.