11 типов современных баз данных: краткие описания, схемы и примеры БД

Типы баз данных, называемых также моделями БД или семействами БД, представляют собой шаблоны и структуры, используемые для организации данных в системе управления базами данных (СУБД). Выбор типа повлияет на то, какие операции сможет выполнять приложение, как будут представлены данные, на функции СУБД для разработки и рантайма.

I. Простейшие типы баз данных

Начнём с трёх типов БД, которые всё ещё могут встречаться в специализированных средах, но в основном заменены надежными и производительными альтернативами.

1. Простые структуры данных

Первый и простейший способ хранения данных – текстовые файлы. Метод применяется и сегодня для работы с небольшими объёмами информации. Для разделения полей используется специальный символ: запятая или точка с запятой в csv-файлах датасетов, двоеточие или пробел в *nix-подобных системах:

Следствия:

• ограничен тип и уровень сложности хранимой информации;
• трудно установить связи между компонентами данных;
• отсутствие функций параллелизма;
• практичны только для систем с небольшими требованиями к чтению и записи;
• используются для хранения конфигурационных данных;
• нет необходимости в стороннем программном обеспечении.

Примеры:

• /etc/passwd и /etc/fstab в *nix-системах
• csv-файлы

2. Иерархические базы данных

В отличие от текстовых таблиц, в следующем типе БД появляются связи между объектами. В иерархических базах данных каждая запись имеет одного «родителя». Это создаёт древовидную структуру, в которой записи классифицируются по их отношениям с цепочкой родительских записей.

Следствия:

• информация организована в виде древовидной структуры с отношениями «предок-потомок»;
• каждая запись может иметь не более одного родителя;
• связи между записями выполнены в виде физических указателей;
• невозможно реализовать отношения «многих-ко-многим».

Примеры:

• файловые системы
• DNS
• LDAP

3. Сетевые базы данных

Сетевые базы данных расширяют функциональность иерархических: записи могут иметь более одного родителя. А значит, можно моделировать сложные отношения.

Следствия:

• сетевые базы данных представляются не деревом, а общим графом
• ограничены теми же шаблонами доступа, что иерархические БД

Примеры:

• IDMS

II. Реляционные БД

4. SQL базы данных

Реляционные базы данных – старейший тип до сих пор широко используемых БД общего назначения. Данные и связи между данными организованы с помощью таблиц. Каждый столбец в таблице имеет имя и тип. Каждая строка представляет отдельную запись или элемент данных в таблице, который содержит значения для каждого из столбцов.

Следствия:

• поле в таблице, называемое внешним ключом, может содержать ссылки на столбцы в других таблицах, что позволяет их соединять;
• высокоорганизованная структура и гибкость делает реляционные БД мощными и адаптируемыми ко различным типам данных;
• для доступа к данным используется язык структурированных запросов (SQL);
• надёжный выбор для многих приложений.

Примеры:

• MySQL
• MariaDB
• PostgreSQL
• SQLite

III. NoSQL базы данных

NoSQL – группа типов БД, предлагающих подходы, отличные от стандартного реляционного шаблона. Говоря NoSQL, подразумевают либо «не-SQL», либо «не только SQL», чтобы уточнить, что иногда допускается SQL-подобный запрос.

5. Базы данных «ключ-значение»

В базах данных «ключ-значение» для хранения информации вы предоставляте ключ и объект данных, который нужно сохранить. Например, JSON-объект, изображение или текст. Чтобы запросить данные, отправляете ключ и получаете blob-объект.

Следствия:

• хранилища обеспечивают быстрый и малозатратный доступ;
• часто хранят данные конфигураций и информацию о состоянии данных, представленных словарями или хэшем;
• нет жёсткой схемы отношения между данными, поэтому в таких БД часто хранят одновременно различные типы данных;
• разработчик отвечает за определение схемы именования ключей и за то, чтобы значение имело соответствующий тип/формат.

Примеры:

• Redis
• memcached
• etcd

6. Документная база данных

Документные базы данных (также документоориентированные БД или хранилища документов), совместно используют базовую семантику доступа и поиска хранилищ ключей и значений. Такие БД также используют ключ для уникальной идентификации данных. Разница между хранилищами «ключ-значение» и документными БД заключается в том, что вместо хранения blob-объектов, документоориентированные базы хранят данные в структурированных форматах – JSON, BSON или XML.

Следствия:

• база данных не предписывает опредёленный формат или схему;
• каждый документ может иметь свою внутреннюю структуру;
• документные БД являются хорошим выбором для быстрой разработки;
• в любой момент можно менять свойства данных, не изменяя структуру или сами данные.

Примеры:

• MongoDB
• RethinkDB

7. Графовая база данных

Вместо сопоставления связей с таблицами и внешними ключами, графовые базы данных устанавливают связи, используя узлы, рёбра и свойства.

Графовые базы представляют данные в виде отдельных узлов, которые могут иметь любое количество связанных с ними свойств.

Следствия:

• выглядят аналогично сетевым;
• фокусируются на связях между элементами;
• явно отображает связи между типами данных;
• не требуют пошагового обхода для перемещения между элементами;
• нет ограничений в типах представляемых связей.

Примеры:

• Neo4j
• JanusGraph
• Dgraph

8. Колоночные базы данных

Колоночные базы данных (также нереляционные колоночные хранилища или базы данных с широкими столбцами) принадлежат к семейству NoSQL БД, но внешне похож на реляционные БД. Как и реляционные, колоночные БД хранят данные, используя строки и столбцы, но с иной связью между элементами.

В реляционных БД все строки должны соответствовать фиксированной схеме. Схема определяет, какие столбцы будут в таблице, типы данных и другие критерии. В колоночных базах вместо таблиц имеются структуры – «колоночные семейства». Семейства содержат строки, каждая из которых определяет собственный формат. Строка состоит из уникального идентификатора, используемого для поиска, за которым следуют наборы имён и значений столбцов.

Следствия:

• БД удобны при работе с приложениями, требующими высокой производительности;
• данные и метаданные записи доступны по одному идентификатору;
• гарантировано размещение всех данных из строки в одном кластере, что упрощает сегментацию и масштабирование данных.

Примеры:

• Cassandra
• HBase

9. Базы данных временных рядов

Базы данных временны́х рядов созданы для сбора и управления элементами, меняющимися с течением времени. Большинство таких БД организованы в структуры, которые записывают значения для одного элемента. Например, можно создать таблицу для отслеживания температуры процессора. Внутри каждое значение будет состоять из временной метки и показателя температуры. В таблице может быть несколько метрик.

Следствия:

• ориентированы на запись;
• предназначены для обработки постоянного потока входных данных;
• производительность зависит от количества отслеживаемых элементов, интервала опроса между записью новых значений и фактической полезной нагрузки данных.

Примеры:

• OpenTSDB
• Prometheus
• InfluxDB
• TimescaleDB

IV. Комбинированные типы

NewSQL и многомодельные БД являются разными типами баз данных, но решают одну группу проблем, вызванных полярными подходами SQL или NoSQL-стратегии. Почему бы не объединить преимущества обеих групп?

10. NewSQL базы данных

NewSQL базы данных наследуют реляционную структуру и семантику, но построены с использованием более современных, масштабируемых конструкций. Цель – обеспечить большую масштабируемость, нежели реляционные БД, и более высокие гарантии согласованности, чем в NoSQL. Компромисс между согласованностью и доступностью является фундаментальной проблемой распределённых баз данных, описываемой теоремой CAP.

Следствия:

• возможность горизонтального масштабирования;
• высокая доступность;
• большая производительность и репликация;
• небольшой функционал и гибкость;
• немалое потребление ресурсов и необходимость специализированных знаний для работы с базой данных.

Примеры:

• MemSQL
• VoltDB
• Spanner
• Calvin
• CockroachDB
• FaunaDB
• yugabyteDB

11. Многомодельные базы данных

Многомодельные базы данных – базы, объединяющие функциональные возможности нескольких видов БД. Преимущества такого подхода очевидны – одна и та же система может использовать различные представления для разных типов данных.

Совместное размещение данных из нескольких типов БД в одной системе позволяет выполнять новые операции, которые в противном случае были бы затруднены или невозможны. Например, многомодельные базы могут позволить юзерам получить доступ к данным, хранящимся в разных типах БД, и управлять ими в рамках одного запроса, а также поддерживают согласованность данных при выполнении операций, изменяющих информацию сразу в нескольких системах.

Следствия:

• помогают уменьшить нагрузку на СУБД;
• позволяют расширяться до новых моделей по мере изменения потребностей без внесения изменений в базовую инфраструктуру;
• обеспечивают непрерывный доступ и простое распределение данных;
• имеют линейную масштабируемость и просты для разработки.

Примеры:

• ArangoDB
• OrientDB
• Couchbase

Заключение

Изменение типов хранимых данных, требования к скорости и производительности привели и к продолжающемуся расширению типов баз данных. При этом каждый из них продолжает быть нужным в своей нише, где взаимосвязи между данными ассоциируются с определенной схемой строения базы данных.