УДК 004.651

Преимущества и недостатки нереляционных баз данных

Верещагин Артем Анатольевич – преподаватель кафедры телекоммуникаций МИРЭА – Российского технологического университета.

Тотмянин Никита Романович – студент МИРЭА – Российского технологического университета.

Аннотация: В статье проводится тщательный анализ технических тонкостей, связанных с преимуществами и недостатками баз данных NoSQL, дается представление об их особенностях, преимуществах иерархического хранения данных, моделях масштабируемости и отличительных свойствах. Подробно рассматривается сравнение баз данных SQL и NoSQL, подчеркивается их влияние на современные приложения.

Ключевые слова: нереляционные, реляционные, NoSQL, SQL, хранение данных, масштабируемость, свойства.

Усложнение современных информационных технологий привело к необходимости трансформации систем управления базами данных, что демонстрирует рост популярности нереляционных баз данных (NoSQL). Ограничения, присущие традиционным реляционным базам данных, особенно в решении задач, связанных с масштабируемостью, гибкостью и обработкой неструктурированных данных, подтолкнули к внедрению решений NoSQL. В этой статье тщательно рассматриваются технические тонкости, связанные с преимуществами и недостатками нереляционных баз данных, с целью дать анализ для принятия взвешенных решений при выборе систем управления базами данных для современных приложений.

Сравнение баз данных SQL и NoSQL. Начнем с изучения особенностей, отличающих базы данных SQL (реляционные) и NoSQL (нереляционные). Базы данных SQL строго придерживаются заранее определенной схемы данных, накладывая структурированные отношения на хранимые данные. Эта строгая схема обеспечивает единообразие и согласованность данных, что делает SQL хорошо подходящим для сценариев, требующих предопределенных структур и строгой согласованности данных [1]. В частности, он отлично подходит для приложений с многорядными транзакциями, таких как бухгалтерские системы и унаследованные приложения, созданные на основе реляционной структуры. В отличие от них, базы данных NoSQL, характеризующиеся отсутствием схем, позволяют динамически создавать схемы, облегчая хранение данных в различных форматах, включая столбцы, документы, графы и пары ключ-значение. Такая гибкость является ключевым преимуществом, облегчающим хранение и поиск неструктурированных или полуструктурированных данных, тем самым расширяя спектр моделей данных.

Если перейти к области хранения данных в нереляционных базах данных, то иерархическая модель данных, типичная для древовидной структуры, предполагает организацию данных в иерархическую структуру, связанную отношениями "родитель-ребенок". Каждый узел, представляющий запись, определяется типом записи и содержит определенные поля, обозначенные этим типом. Иерархическая модель, однако, создает проблемы для эффективного поиска данных, поскольку обход всего дерева становится ресурсоемким, особенно в больших массивах данных. Негибкость иерархической модели, диктующей определенную структуру, препятствует адаптивности, что делает ее менее подходящей для динамичных, развивающихся наборов данных [2]. Базы данных NoSQL с их гибкой структурой JSON-документов предлагают эффективное решение этих проблем, связанных с иерархическим хранением данных. Документы JSON, мощный и несложный формат обмена данными, обеспечивают легкую читаемость человеком и машиной. Бессхемная природа баз данных NoSQL, примером которой может служить MongoDB, использующая документы BSON (Binary JSON), без труда вмещает иерархические данные, оптимизируя процессы хранения и поиска.

В контексте масштабируемости, важнейшего параметра управления базами данных, базы данных SQL и NoSQL демонстрируют значительные различия, используя различные подходы для удовлетворения потребностей растущих наборов данных. Базы данных SQL традиционно используют вертикальную масштабируемость, наращивая системные ресурсы, такие как процессоры, оперативная память и твердотельные накопители на одном сервере [3]. При всей своей простоте вертикальная масштабируемость сталкивается с ограничениями при работе с массивными массивами данных и сценариями с высокой посещаемостью, что потенциально может привести к образованию узких мест. Базы данных NoSQL, напротив, используют горизонтальную масштабируемость, добавляя несколько серверов для эффективного распределения рабочей нагрузки. Такая адаптивность, присущая базам данных NoSQL, позволяет создавать кластеры, подключая дополнительные серверы, что повышает общую производительность системы. Горизонтальная масштабируемость органично вписывается в динамичную и постоянно меняющуюся природу современных наборов данных.

Основное преимущество баз данных NoSQL заключается в их способности работать с большими и изменяющимися наборами данных за счет горизонтального масштабирования инфраструктуры. Такая гибкость позволяет плавно интегрировать дополнительные серверы по мере увеличения объема данных, повышая производительность без ограничений, связанных с односерверной архитектурой [4]. Возможность горизонтального масштабирования делает базы данных NoSQL идеальным выбором для приложений, работающих с обширными и динамичными массивами данных, таких как аналитика Big Data и приложения реального времени.

Свойства систем управления базами данных становятся ключевыми факторами, определяющими их надежность и функциональность, и представляют собой первостепенную важность. Свойства ACID, характерные для баз данных SQL, включают в себя атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность. Эти свойства обеспечивают целостность транзакций, непротиворечивость данных, изоляцию одновременных транзакций и долговечность после фиксации, что делает базы данных SQL подходящими для приложений, требующих строгого контроля транзакций, таких как финансовые системы. Однако жесткость, присущая свойствам ACID, может привести к снижению производительности и потенциальным ограничениям в распределенных системах [5]. Базы данных NoSQL, напротив, придерживаются теоремы CAP, делая упор на согласованность, доступность и устойчивость к разбиениям. Приоритет отдается гибкости и масштабируемости, а акцент на устойчивости к разбиениям может привести не к немедленной, а к окончательной согласованности, что создает проблемы в конкретных сценариях.

В заключение отметим, что данный комплексный анализ показывает эволюцию систем управления базами данных, подчеркивая ключевую роль нереляционных баз данных, в частности решений NoSQL. Присущие базам данных NoSQL гибкость, масштабируемость и адаптивность в сочетании с разнообразными моделями хранения данных делают их важнейшими инструментами для эффективного управления обширными и динамичными массивами данных. По мере того, как организации ориентируются в сложностях современных информационных технологий, тонкое понимание преимуществ и недостатков баз данных SQL и NoSQL становится необходимым для принятия обоснованных решений при выборе наиболее подходящей системы управления базами данных для современных приложений.

Список литературы

1. Картавец, И.И. Перспективы развития NOSQL / И.И. Картавец // Colloquium-Journal. – 2019. – № 11-1(35). – С. 84-87. – EDN ZNAXPD.
2. Колесникова, С.И. Модификация метода анализа иерархий для динамических наборов альтернатив / С.И. Колесникова // Прикладная дискретная математика. – 2009. – № 4(6). – С. 102-109. – EDN LAMRUJ.
3. Кузнецов, С.Д. Распределенные горизонтально масштабируемые решения для управления данными / С.Д. Кузнецов, А.В. Посконин // Труды Института системного программирования РАН. – 2013. – Т. 24. – С. 327-358. – EDN RAWWOJ.
4. Соловьев, В.К. Сравнительный анализ актуальных систем управления базами данных как пакетов прикладных программ общего назначения / В.К. Соловьев // Проблемы и перспективы современной науки : Под общей редакцией А.И. Вострецова, Кишинев, Молдавия, 12 апреля 2021 года. – Нефтекамск: Научно-издательский центр "Мир науки" (ИП Вострецов Александр Ильич), 2021. – С. 12-15. – EDN YOSSXH.
5. Селезнев, К. От SQL к NoSQL и обратно / К. Селезнев // Открытые системы. СУБД. – 2012. – № 2. – С. 25. – EDN SDLTXF.