Без SQL

Understanding SQL and its Limitations

SQL (сокращение 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» является записью, а каждый столбец представляет собой тип данных. Хотя SQL превосходит структурированные и согласованные данные, он может быть жестким и непригодным для неструктурированных или разнообразных типов данных. Эта настройка отлично подходит для управления двумерными данными. Однако все усложняется, когда нам нужно добавить больше слоев к данным.

Например, представьте, что у вас есть таблица (например, электронная таблица) со сведениями о сотрудниках, и вы хотите добавить возможность хранения нескольких адресов электронной почты для каждого человека. Вы можете расширить исходную таблицу, добавив новые поля для «Email1», «Email2», «Email3» и т. д. 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 следует учитывать влияние этой настройки на производительность. Если вы хотите получить сведения о конкретном человеке вместе с соответствующими адресами электронной почты, SQL-серверу придется отсканировать таблицу пользователей, чтобы найти правильную запись, а затем просмотреть таблицу адресов электронной почты. Это фактически удваивает время запроса данных, что может повлиять на общую производительность системы.

Complexities of Data Management in Traditional Systems

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. Появилось новое деловое требование, согласно которому вы должны регистрировать дату рождения каждого сотрудника. Вместо прямого добавления поля «DOB» в существующую таблицу необходимо 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, вы в конечном итоге будете создавать больше таблиц. Это превращает вашу первоначальную таблицу с одним человеком 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 идет в четыре раза медленнее, чем изначально. 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.

Exploring the Advantages of NoSQL

С другой стороны, Nexoid использует технологию NoSQL, которая, несмотря на свое название, технически не является базой данных в обычном смысле. Скорее, это система хранения документов. Они могут работать с высокоскоростными приложениями, работающими в режиме реального времени, и масштабироваться по горизонтали, распределяя данные по нескольким серверам по мере роста объема данных. Эти документы хранятся в так называемых «индексах», которые можно считать похожими на 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 еще один 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. Традиционные базы данных SQL обычно требуют размещения всех таблиц на одном сервере, чтобы обеспечить возможность фильтрации запросов по нескольким таблицам. Напротив, системы NoSQL могут распределять «записи» или файлы между несколькими серверами без снижения производительности даже для больших наборов данных. Этот аспект масштабируемости дает NoSQL значительное преимущество при обработке больших объемов данных.