к какому виду субд относится postgresql 1 нереляционная 2 делящаяся 3 реляционная

PostgreSQL

Существует в реализациях для множества UNIX-like платформ, включая AIX, различные BSD-системы, HP-UX, IRIX, Linux, Mac OS X, Solaris/OpenSolaris, Tru64, QNX, а также для Microsoft Windows.

Содержание

Поддержка стандартов, возможности, особенности

На данный момент (версия 9.2.1), в PostgreSQL имеются следующие ограничения: [4]

Сильными сторонами PostgreSQL считаются:

Исторический очерк

PostgreSQL ведет свою «родословную» от некоммерческой СУБД Postgres, разработанной, как и многие open-source проекты, в Калифорнийском университете в Беркли. К разработке Postgres, начавшейся в 1986 году, имел непосредственное отношение Майкл Стоунбрейкер, руководитель более раннего проекта Ingres, на тот момент уже приобретённого компанией Computer Associates. Само название «Postgres» расшифровывалось как «Post Ingres», соответственно, при создании Postgres были применены многие уже ранее сделанные наработки.

Стоунбрейкер и его студенты разрабатывали новую СУБД в течение восьми лет, с 1986 по 1994 год. За этот период в синтаксис были введены процедуры, правила, пользовательские типы и многие другие компоненты. Работа не прошла даром — в 1995 году разработка снова разделилась: Стоунбрейкер использовал полученный опыт в создании коммерческой СУБД Illustra, продвигаемой его собственной одноимённой компанией (приобретённой впоследствии компанией Informix), а его студенты разработали новую версию Postgres — Postgres95, в которой язык запросов POSTQUEL — наследие Ingres — был заменен на SQL.

В этот момент разработка Postgres95 была выведена за пределы университета и передана команде энтузиастов. С этого момента СУБД получила имя, под которым она известна и развивается в текущий момент — PostgreSQL.

Основные возможности

Функции

Функции являются блоками кода, исполняемыми на сервере, а не на клиенте БД. Хотя они могут писаться на чистом SQL, реализация дополнительной логики, например, условных переходов и циклов, выходит за рамки собственно SQL и требует использования некоторых языковых расширений. Функции могут писаться с использованием одного из следующих языков:

PostgreSQL допускает использование функций, возвращающих набор записей, который далее можно использовать так же, как и результат выполнения обычного запроса.

Функции могут выполняться как с правами их создателя, так и с правами текущего пользователя.

Иногда функции отождествляются с хранимыми процедурами, однако между этими понятиями есть различие. С девятой версии возможно написание автономных блоков, которые позволяют выполнять код на процедурных языках без написания функций, непосредственно в клиенте.

Триггеры

Триггеры определяются как функции, инициируемые DML-операциями. Например, операция INSERT может запускать триггер, проверяющий добавленную запись на соответствия определённым условиям. При написании функций для триггеров могут использоваться различные языки программирования (см. выше).

Триггеры ассоциируются с таблицами. Множественные триггеры выполняются в алфавитном порядке.

Правила и представления

Механизм правил (англ. rules ) представляет собой механизм создания пользовательских обработчиков не только DML-операций, но и операции выборки. Основное отличие от механизма триггеров заключается в том, что правила срабатывают на этапе разбора запроса, до выбора оптимального плана выполнения и самого процесса выполнения. Правила позволяют переопределять поведение системы при выполнении SQL-операции к таблице. Хорошим примером является реализация механизма представлений (англ. views ): при создании представления создается правило, которое определяет, что вместо выполнения операции выборки к представлению система должна выполнять операцию выборки к базовой таблице/таблицам с учетом условий выборки, лежащих в основе определения представления. Для создания представлений, поддерживающих операции обновления, правила для операций вставки, изменения и удаления строк должны быть определены пользователем.

Индексы

В PostgreSQL имеется поддержка индексов следующих типов: B-дерево, хэш, R-дерево, GiST, GIN. При необходимости можно создавать новые типы индексов, хотя это далеко не тривиальный процесс. Индексы в PostgreSQL обладают следующими свойствами:

Многоверсионность (MVCC)

PostgreSQL поддерживает одновременную модификацию БД несколькими пользователями с помощью механизма Multiversion Concurrency Control (MVCC). Благодаря этому соблюдаются требования ACID, и практически отпадает нужда в блокировках чтения.

Типы данных

PostgreSQL поддерживает большой набор встроенных типов данных:

Более того, пользователь может самостоятельно создавать новые требуемые ему типы и программировать для них механизмы индексирования с помощью GiST.

Пользовательские объекты

PostgreSQL может быть расширен пользователем для собственных нужд практически в любом аспекте. Есть возможность добавлять собственные:

Наследование

Таблицы могут наследовать характеристики и наборы полей от других таблиц (родительских). При этом данные, добавленные в порождённую таблицу, автоматически будут участвовать (если это не указано отдельно) в запросах к родительской таблице.

Данная функциональность в текущее время не является полностью завершённой. Однако она достаточна для практического использования.

Прочие возможности

расширения для написания сложных выборок, отчётов и другую функциональность (API открыт).

Надёжность

Коммерческие расширения

История развития

Основные возможности СУБД по мере выхода новых версий

Источник

SQL и NoSQL: инь и ян в мире баз данных

SQL или NoSQL — вот в чём вопрос. Чем они различаются? Это конкуренты или сотрудники? Что о них спрашивают на собеседовании?

Про реляционные и нереляционные СУБД на техническом интервью спрашивают часто, причём не только администраторов баз данных, но и бэкенд-разработчиков, тестировщиков, специалистов по кибербезопасности, аналитиков и много кого ещё.

В одной статье мы не сможем глубоко погрузиться в эту тему — материал слишком объёмный. Поэтому просто дадим начальные знания или освежим прежние.

Поговорим про основные типы баз данных, их достоинства и недостатки. А отталкиваться будем от реляционных баз, поэтому их рассмотрим чуть подробнее.

Что такое реляционные базы данных

Это такие базы, в основе которых лежит реляционная модель.

Программист, консультант, специалист по документированию. Легко и доступно рассказывает о сложных вещах в программировании и дизайне.

Реляционную модель данных придумал Эдгар Кодд ещё в семидесятых годах прошлого века.

Математик по образованию, он предложил использовать для обработки данных аппарат теории множеств.

Кодд доказал, что любое представление данных сводится к совокупности двумерных таблиц особого вида, который в математике называется отношением (relation) — отсюда и слово «реляционная» в переводе названия.

Он же вывел 12 правил Кодда, которым должна подчиняться любая реляционная база данных. Они помогли бороться с устаревшими базами, которые недобросовестные поставщики пытались выдать за реляционные.

А ещё Эдгар Кодд дал жизнь языку SQL.

Основные понятия

Отношение — это двумерная таблица с уникальным именем. Она состоит из строк (записей) и столбцов (атрибутов).

Каждая строка таблицы представляет некоторый объект реального мира (экземпляр сущности) или соотношения между объектами.

Столбцы — это атрибуты сущности, для сущности каждого типа они свои.

Итак, реляционная БД — это ограниченный набор особых таблиц с данными. Эти таблицы называются отношениями. Отношения используются для представления сущностей, а также связей между ними.

А что там внутри. Пример нормализации

Разберём устройство реляционной БД подробнее на примере. Позже это поможет нам понимать и сравнивать базы разных типов.

Каждая строка этой таблицы содержит данные о звонке клиента по его проблеме и ответ оператора, а также дату обращения.

Телефон у компании многоканальный. Поэтому одному и тому же оператору могут звонить разные клиенты, а один и тот же клиент может попадать на разных операторов с разными вопросами.

А теперь представьте, что записей в такой таблице десятки тысяч. И возникает такая ситуация: в компанию звонит самый любимый клиент и говорит, что сменил номер телефона. А нерешённых вопросов по этому клиенту в базе, скажем, сотня. Значит, придётся заменить номер телефона на новый по крайней мере в 100 записях, то есть внести изменения сразу во много строк таблицы Messages.

Конечно, это делается с помощью запроса, а не вручную. Однако даже запрос будет выполнять 99 лишних операций — из-за дублирования информации.

О подобном заботятся ещё на этапе проектирования базы, а предотвращают это путём нормализации отношений.

Что такое нормализация

Чтобы уменьшить размер реляционной базы (не хранить избыточные данные) и избежать противоречивости (аномалий) при работе с ними, отношения в базе нормализуют. Проще говоря — разбивают их на взаимосвязанные таблицы. Это называется декомпозицией.

Избыточность данных — это когда одни и те же данные хранятся в базе сразу в нескольких местах.

Проверим наш пример на избыточность

Каждая строка таблицы Messages содержит имя клиента и никнейм оператора, а также их телефоны. Причём в 1-й и 3-й строках мы видим звонки от одного и того же клиента, а в 1-й и во 2-й — ответы одного и того же менеджера. То есть в 1-й и 3-й строках дублируются имя и телефон клиента — Васи, а в 1-й и 2-й — никнейм менеджера «Оператор1».

Чтобы избавиться от дублирования информации, выделим сущности Клиент и Оператор. И вынесем специфичные для каждой атрибуты в отдельные таблицы.

В первой ( Clients) будут храниться имена и телефоны клиентов, а во второй ( Operators) — операторов. Кроме того, каждой записи в этих таблицах мы присвоим атрибут id — так называемый первичный ключ (его значение уникально, то есть не может повторяться в пределах таблицы). С его помощью мы установим связь с записями таблицы Messages.

Для этого к каждой записи в Messages (напомним, она всё ещё представляет сущность «звонок») добавим два новых атрибута (внешних ключа): id_client и id_oper. Они будут ссылаться на первичные ключи из таблиц Clients и Operators соответственно. Столбцы с именами и телефонами из таблицы Messages уберём.

В такой базе, чтобы поменять телефон клиента сразу для всех записей, достаточно изменить всего одно поле в таблице Clients.

Всего существует шесть форм нормализации реляционных баз данных — в порядке уменьшения избыточности отношений. Все они описаны формальными правилами. Наше отношение мы привели ко второй нормальной форме.

Системы управления реляционными базами данных

Данные в таблицах не лежат мёртвым грузом — с ними работают системы управления базами данных ( СУБД ).

С их помощью создают базы (метасхемы), заполняют их данными и проводят операции над всем этим: добавляют, удаляют, меняют структуру, анализируют и так далее.

Языки манипулирования данными

Это декларативный язык. То есть инструкции в нём не идут одна за другой (не как в императивных языках). Каждый оператор SQL описывает только необходимое действие, а СУБД сама принимает решение, как его выполнить.

Например, чтобы выбрать все данные из таблицы Messages за 10.11.2020, делается запрос:

SELECT * FROM messages WHERE date = ‘10.11.2020’

Язык структурированных запросов делится на несколько частей (группы операторов) и позволяет:

В SQL изначально нет средств для создания печатных отчётов, экранных форм и других инструментов для разработки программ. Хотя SQL сам по себе не является полноценным (Тьюринг-полным) языком программирования, но его стандарт позволяет создавать процедурные расширения. Они доводят его функциональность до полноценного языка программирования.

При этом синтаксис SQL в разных СУБД может различаться. Кое-где даже используются его отдельные диалекты, например:

Что такое объектно-реляционные базы данных

Это такие базы, в которые включены средства работы с объектными типами данных. А возникли они в связи с развитием объектно-ориентированных языков программирования.

В структуре таких баз и языке запросов используются классы, объекты, наследование. В этом направлении развиваются, например, Oracle и PostgreSQL.

Какие реляционные БД популярны в веб-разработке

MySQL

Это открытая СУБД, купленная Oracle в придачу к Sun Microsystems. С ней работают более половины (55,6%) всех разработчиков (по результатам опроса, который в 2020 году провёл сайт StackOverflow.com среди 65 тысяч респондентов).

Главные её преимущества — бесплатность и высокая скорость работы с данными. MySQL создавалась для обработки огромных массивов информации в промышленных масштабах, но благодаря доступности и быстродействию оккупировала Всемирную паутину, заслужив звание «СУБД всея интернета». И сегодня MySQL всё ещё самая удобная СУБД для работы с интернет-страницами и веб-приложениями.

MySQL пользуется мощной поддержкой у создателей языков программирования: практически во всех популярных языках есть интерфейс для работы с ней.

SQLite

Эта СУБД использует большую часть стандартного языка SQL.

Главное преимущество SQlight — встраиваемость. Это объясняется тем, что SQlight не приложение типа «клиент-сервер» (в отличие от других реляционных СУБД), а библиотека, которую подключают непосредственно к программе.

И она тоже весьма популярна: достаточно сказать, что SQLite есть в каждом смартфоне. Например, в смартфонах на Android там хранятся контакты и медиа, а в iOS её используют многие приложения.

PostgreSQL

Её можно назвать самой продвинутой. Это не просто реляционная, а объектно-реляционная свободная СУБД.

PostgreSQL поддерживает не только типы данных, которые есть в других реляционных СУБД. Помимо числовых, текстовых, булевых и других стандартных типов, в ней можно хранить и обрабатывать геометрические и денежные данные, сетевые адреса, JSON, XML, массивы, а также создавать собственные типы данных.

Ограничения реляционных СУБД

Реляционные СУБД просты, удобны и предсказуемы. А их рынок один из самых консервативных в IT-отрасли. Поэтому даже при появлении множества NoSQL реляционные базы остаются самым востребованным инструментом в очень разных отраслях.

По данным DB-Engines за февраль 2021 года, мировая доля реляционных СУБД составляет 74% от всех:

Однако реляционные БД не лишены недостатков.

Масштабируемость

Реляционную базу данных трудно масштабировать горизонтально, то есть распределять таблицы по разным серверам. В этом случае очень сложно строить запросы и связывать таблицы.

Поэтому растущую базу приходится помещать на более мощный и дорогой сервер, то есть масштабировать вертикально.

Но возможности даже самой мощной машины ограничены, поэтому реляционные базы плохо приспособлены для хранения действительно больших данных.

Сложность

Из-за нормализации реляционная база данных имеет сложную структуру. А скорость обработки запроса зависит от числа таблиц, к которым запрос обращается.

Представьте себе, что таблиц 100, 200, 1000, — СУБД будет работать медленно, а код запроса будет очень громоздким.

Гибкость

Реляционные СУБД подходят для обработки данных с чёткой структурой. Например, сообщений, информации о товарах, сведений о пользователях и так далее. Но в них сложно организовать хранение и обработку сущностей с произвольным набором атрибутов или иерархических данных.

NoSQL как альтернатива традиционным БД

Мир меняется. В ходе цифровой трансформации перед бизнесом встают новые задачи. Компании решают их с помощью новых баз данных. Во-первых, чтобы не перегружать имеющиеся, во-вторых, не для всех современных задач подходят классические реляционные СУБД.

И вот, в начале 2000-х появились нереляционные базы. Помимо решения новых задач, их разработчики сделали упор на исправление главных недостатков реляционных баз — проблем с гибкостью, низкой производительностью и масштабируемостью.

В NoSQL нет таких понятий, как строки, столбцы, таблицы и их соединения. Данные в нереляционных базах хранятся как объекты с произвольными атрибутами: это могут быть пары «ключ-значение», документы в формате JSON, графы и так далее.

Виды нереляционных баз данных

Базы NoSQL делятся на четыре основные категории (в зависимости от решаемых с их помощью задач).

Ключ-значение

Такую базу можно представить как огромную таблицу. В каждой её ячейке хранятся данные произвольного типа, а каждому значению присвоен уникальный ключ, по которому это значение можно найти.

Такая СУБД не поддерживает связи между объектами, выполняет лишь операции поиска значений по ключу, добавления и удаления записи.

Базы «ключ-значение» часто используют для кэширования данных и организации очередей.

Их достоинства — быстрый поиск и простое масштабирование.

Их недостаток — нельзя производить операции со значениями. Например — сортировать их или анализировать.

Базы «ключ-значение» применяют в поисковой системе Google, «Википедии», «Фейсбуке», интернет-магазине Amazon.

Одна из самых популярных — Redis. Её используют Uber, Slack, Stack Overflow, сайты гостиниц и туристические, социальная сеть Twitter.

Документоориентированные СУБД

В таких данные хранятся в виде иерархических структур (документов) с произвольным набором полей и их значений. Документы объединяются в коллекции.

Если провести аналогию с реляционными СУБД, то коллекциям соответствуют таблицы, а документам — строки в них.

Например, фрагмент документа с информацией о фильмах:

Документоориентированные базы используют в системах управления содержимым (CMS) — для хранения каталогов и пользовательских профилей.

Одна из самых популярных — MongoDB (там можно создавать процедуры на JavaScript).

Колоночные

Эти базы отличаются от реляционных лишь способом хранения данных на накопителе.

Если реляционная база создаёт для каждой таблицы по файлу, то в колоночной отдельный файл создаётся для каждого столбца таблицы.

Например, если реляционная таблица выглядит так:

То те же записи колоночной базы будут выглядеть примерно так:

Что это даёт? Представьте, что вам нужны только названия объектов, а их свойства вас не интересуют.

При выполнении запроса в реляционной таблице просматривается каждая запись и из неё выбираются нужные данные. В колоночной базе с диска будет считана только одна колонка с названиями. Это сокращает время выполнения запроса, причём намного.

Колоночные базы применяются в различных каталогах и архивах данных, работа с которыми основана на подобных выборках.

Одна из самых популярных СУБД такого типа — Apache Cassandra.

Графовые

В некоторых предметных областях данные удобно представлять в виде графов. Для их хранения лучше всего подходят графовые базы.

Вершины (или узлы графа) — это объекты (сущности), а рёбра графа — взаимосвязи между ними.

Например, информация о друзьях в социальных сетях просто идеальна для представления в виде графа:

Графовые базы применяют в социальных сетях, сервисах рекомендаций, системах выявления мошенничества и им подобных.

Одна из популярнейших графовых СУБД с открытым кодом и собственным языком запросов — это Neo4j.

Что дальше?

Приходите к нам на курс «Базы данных для разработчиков». Вы изучите проектирование баз данных и язык SQL, узнаете, как выбрать СУБД для своего проекта и выжать из неё максимум. Сможете работать с базами в банковской сфере, бэкенд-разработке веб- и мобильных приложений.

Источник

Сравнение SQL и NoSQL: как выбрать систему хранения данных

Согласно рейтингу DB-Engines, в топе самых популярных СУБД четыре реляционных (SQL) и одна нереляционная (NoSQL). Реляционные базы данных занимают львиную долю рынка и наиболее известны. Однако в ряде случаев лучше выбрать NoSQL-решения различного типа.

Мы подготовили небольшой гайд по типам баз данных, чтобы вы могли принять верное решение.

Что такое реляционные и нереляционные базы данных

Реляционная база данных (SQL) — база, где данные хранятся в формате таблиц, они строго структурированы и связаны друг с другом. В таблице есть строки и столбцы, каждая строка представляет отдельную запись, а столбец — поле с назначенным ей типом данных. В каждой ячейке информация записана по шаблону.

Нереляционная база данных (NoSQL) — хранит данные без четких связей друг с другом и четкой структуры. Вместо структурированных таблиц внутри базы находится множество разнородных документов, в том числе изображения, видео и даже публикации в социальных сетях. В отличие от реляционных БД, NoSQL базы данных не поддерживают запросы SQL.

Реляционные базы данных, или базы данных SQL

Особенности. Основная особенность — надежность и неизменяемость данных, низкий риск потери информации. При обновлении данных их целостность гарантирована, они заменяются в одной таблице.

Реляционные базы данных, в отличие от нереляционных, соответствуют ACID — это требования к транзакционным системам. Соответствие им гарантирует сохранность данных и предсказуемость работы базы данных:

При работе с такими СУБД надо учитывать, что любые изменения в объектах нужно отражать в структуре таблиц, физическая структура данных не соответствует объектной модели приложения.

Реляционные БД идеальны для работы со структурированными данными, структура которых не подвержена частым изменениям.

Так выглядит хранение данных в реляционной базе, по сути, это просто таблица:

Масштабируемость. Вертикальная, то есть при росте нагрузки растет производительность сервера. Если в базу поступает большой объем данных, рано или поздно наступит порог вертикального масштабирования — сервер не сможет далее увеличивать производительность. Тогда понадобится горизонтальное масштабирование — параллельная обработка данных в кластере серверов.

В больших распределенных системах это может привести к тому, что общая производительность системы упадет, так как нужно поддерживать согласованность данных в нескольких узлах. Это не значит, что СУБД на SQL не подходят для больших проектов — они поддерживают кластеризацию, просто нужно приложить усилия, чтобы настроить систему. Либо использовать базы данных в облаке — там можно получить уже настроенные и надежно работающие кластеры в несколько кликов.

Самые известные SQL-базы данных

MySQL — одна из самых популярных open source реляционных баз данных. Подходит небольшим и средним проектам, которым нужен недорогой и надежный инструмент работы с данными. Поддерживает множество типов таблиц, есть огромное количество плагинов и расширений, облегчающих работу с системой.

Отличается простой установкой, может быть интегрирована с другими СУБД, также интеграция с MySQL есть в любой CMS, фреймворке, языке программирования. Среди минусов — не все задачи выполняет автоматически, если что-то нужное не включено в функционал, придется потратить время на доработку, нет встроенной поддержки OLAP.

PostgreSQL — вторая по популярности open source SQL СУБД. У нее много встроенных функций и дополнений, в том числе для масштабирования в кластер и шардинга таблиц. Подходит, если важна сохранность данных, предполагается их сложная структура. Позволяет работать со структурированными данными, но поддерживает JSON/BSON, что дает некоторую гибкость в схеме данных.

Отличается стабильностью, ее практически невозможно вывести из строя или что-то сломать в таблицах.

Из минусов — сложность конфигурации требует от пользователей некоторого опыта. Также скорость работы может падать во время проведения пакетных операций или при запросах на чтение.

PostgreSQL также можно развернуть в облаке — в отличие от MySQL, она подходит для крупных и масштабных проектов. Кроме того, ее стоит выбрать, если недопустимы ошибки в данных или есть особые требования к базе данных, например поддержка геоданных. Различные расширения PostgreSQL позволяют реализовать многие специализированные запросы.

Нереляционные базы данных, или базы данных NoSQL

Особенности. В отличие от реляционных, в нереляционных базах данных схема данных является динамической и может меняться в любой момент времени. К данным сложнее получить доступ, то есть найти внутри базы что-то нужное — с таблицей это просто, достаточно знать координаты ячейки. Зато такие СУБД отличаются производительностью и скоростью. Физические объекты в NoSQL обычно можно хранить прямо в том виде, в котором с ними потом работает приложение.

Базы данных NoSQL подходят для хранения больших объемов неструктурированной информации, а также хороши для быстрой разработки и тестирования гипотез.

В них можно хранить данные любого типа и добавлять новые в процессе работы.

Масштабируемость. NoSQL базы имеют распределенную архитектуру, поэтому хорошо масштабируются горизонтально и отличаются высокой производительностью. Технологии NoSQL могут автоматически распределять данные по разным серверам. Это повышает скорость чтения данных в распределенной среде.

Четыре вида нереляционных баз данных

Документоориентированные базы данных — данные хранятся в коллекциях документов, обычно с использованием форматов JSON, XML или BSON. Одна запись может содержать столько данных, сколько нужно, в любом типе данных (или типах) — ограничений нет. Внутри одного документа есть внутренняя структура, однако, она может отличаться от одного документа к другому. Также документы можно вкладывать друг в друга.

То есть вместо столбцов и строк мы описываем все данные в одном документе. Если нам нужно было бы добавить новые данные в таблицу реляционной базы данных, пришлось бы изменять ее схему данных. В случае с документами нужно только добавить в них дополнительные пары ключ-значение.

Пример такой базы данных: MongoDB.

Вот так будет выглядеть хранение данных в отдельных документах вместо таблицы со столбцами и строками:

Источник