Переходите на SQL, настало время NoSQL

Оставьте позади ограничения SQL и воспользуйтесь революционной мощью технологии NoSQL, обеспечивающей непревзойденную эффективность и адаптируемость для удобного управления данными. Воспользуйтесь высокоскоростными возможностями, работающими в режиме реального времени, горизонтальной масштабируемостью и гибкими структурами данных, которые по-новому определяют способ хранения и извлечения данных. Откройте для себя будущее управления данными с помощью NoSQL.

Понимание SQL и его ограничений

SQL, сокращенно от Structured Query Language, — это инструмент, который разработчики используют для работы с традиционными реляционными базами данных. Если вы не знакомы с тем, что такое реляционная база данных, вы можете представить ее как набор взаимосвязанных электронных таблиц. Каждая строка в этой «электронной таблице» — это запись, а каждый столбец — тип данных. Хотя SQL отлично справляется со структурированными и согласованными данными, он может быть жестким и непригодным для неструктурированных или разнообразных типов данных. Эта настройка идеально подходит для управления двумерными данными. Однако все усложняется, когда нам нужно добавить к данным больше слоев.

живопись маслом центра обработки данных Представьте, например, что у вас есть таблица (например, электронная таблица) с данными о сотрудниках, и вы хотите добавить возможность хранить несколько адресов электронной почты для каждого человека. Вы можете расширить исходную таблицу, добавив новые поля для «Email1», «Email2», «Email3» и так далее. Или вы можете создать новую таблицу, специально предназначенную для хранения всех адресов электронной почты, и привязать их к нужному человеку с помощью уникального идентификатора.

Второй подход иллюстрирует отношения «один ко многим» — у одного человека может быть несколько адресов электронной почты. Это помогает упорядочить данные и адаптировать их к изменениям. Однако учтите влияние этой настройки на производительность. Если вы хотите получить сведения о конкретном человеке и связанные с ним адреса электронной почты, SQL-серверу придется отсканировать таблицу пользователей, чтобы найти правильную запись, а затем просмотреть таблицу адресов электронной почты. Это фактически удваивает время, необходимое для запроса данных, что может повлиять на общую производительность системы.

Сложности управления данными в традиционных системах

А теперь представьте себе управление сложной базой данных, содержащей миллионы записей. Прямое изменение или модификация этих таблиц невозможно из-за их размера и объема. Вместо этого, чтобы учесть новые типы данных, вам придется создавать новые таблицы и связывать их с помощью уникальных идентификаторов. Это верно даже в том случае, если данные взаимосвязаны один на один.

Например, предположим, что у вас есть таблица сотрудников, в которой хранятся имена и фамилии. Появляется новое бизнес-требование, обязывающее вас регистрировать дату рождения каждого сотрудника. Вместо непосредственного добавления поля «DOB» в существующую таблицу вам нужно создать новую таблицу DOB и подключить ее к таблице сотрудников с помощью уникального идентификатора.

По мере возникновения дополнительных бизнес-требований, таких как хранение номеров водительских прав или паспортных удостоверений личности, вы в конечном итоге будете создавать больше таблиц. Таким образом, ваш первоначальный стол, состоящий из одного пользователя, превращается в сеть из четырех взаимосвязанных таблиц. И каждый раз, когда вам нужно получить исчерпывающую информацию о человеке, системе придется просматривать все эти таблицы, в результате чего процесс будет работать в четыре раза медленнее, чем первоначально. Это может существенно повлиять на эффективность запросов к данным и общую производительность системы.

Традиционные решения ITSM и ERP со временем могут замедлиться, в основном из-за увеличения объема обрабатываемых данных и количества реализованных настроек. Эта комбинация может экспоненциально повлиять на производительность системы, значительно замедляя поиск и обработку данных.

Изучение преимуществ NoSQL

С другой стороны, nexoid использует технологию NoSQL, которая, несмотря на свое название, технически не является базой данных в обычном смысле. Скорее, это система для хранения документов. Они могут работать с высокоскоростными приложениями в реальном времени и масштабироваться по горизонтали, распределяя данные по нескольким серверам по мере роста объема данных. Эти документы хранятся в так называемых «индексах», которые можно рассматривать как папки на вашем компьютере или таблицы в традиционной базе данных. Каждая запись данных хранится в виде отдельного файла.

Данные в этих файлах хранятся в формате JSON, который является более компактной альтернативой XML. Если вы не знакомы с ними, вы можете считать их похожими на текстовые документы. В некотором смысле каждая запись данных получает свой уникальный документ.

Данные хранятся в этих документах в виде «объектов». Например, базовый объект может содержать простую информацию, такую как имя и фамилия человека. В этом базовом объекте может быть другой объект с именем «адреса электронной почты», который сам по себе может содержать несколько адресов электронной почты. Ключевое преимущество здесь заключается в том, что все соответствующие данные хранятся в одном файле, что позволяет выполнять одну операцию извлечения.

Еще одно существенное преимущество NoSQL — гибкость. В отличие от структурированной базы данных SQL, структуры данных в системе NoSQL не обязательно должны быть однородными. В одном индексе даже могут быть разные структуры данных.

Более того, системы NoSQL не только более эффективны с точки зрения запросов, но и обеспечивают большую эффективность с точки зрения хранения данных. Традиционные базы данных SQL обычно требуют размещения всех таблиц на одном сервере, чтобы можно было отфильтровать запросы к нескольким таблицам. Напротив, системы NoSQL могут распределять «записи» или файлы по нескольким серверам без снижения производительности даже для больших наборов данных. Этот аспект масштабируемости дает NoSQL значительное преимущество при обработке больших объемов данных.