Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 24(278)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4, скачать журнал часть 5, скачать журнал часть 6

Библиографическое описание:
Ахметзянов А.А., Шакуров У.Р. СРАВНЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ SQL И NOSQL // Студенческий: электрон. научн. журн. 2024. № 24(278). URL: https://sibac.info/journal/student/278/338952 (дата обращения: 23.12.2024).

СРАВНЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ SQL И NOSQL

Ахметзянов Азат Айратович

студент, Институт информатики, математики и робототехники, Уфимский университет науки и технологий,

РФ, г. Уфа

Шакуров Урал Рушанович

студент, Институт информатики, математики и робототехники, Уфимский университет науки и технологий,

РФ, г. Уфа

Нагимова Ирина Альбертовна

научный руководитель,

канд. экон. наук, доц., Уфимский университет науки и технологий,

РФ, г. Уфа

COMPARISON OF SQL AND NOSQL DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS

 

Azat Akhmetzyanov

student, Institute of Computer Science, Mathematics and Robotics, Ufa University of Science and Technology,

Russia, Ufa

Ural Shakurov

student, Institute of Computer Science, Mathematics and Robotics, Ufa University of Science and Technology,

Russia, Ufa

Irina Nagimova

scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, Ufa University of Science and Technology,

Russia, Ufa

 

АННОТАЦИЯ

В статье представлен сравнительный анализ двух категорий систем управления базами данных (СУБД) SQL и NoSQL, рассматриваются их структура, производительность, масштабируемость и варианты использования.

ABSTRACT

The article presents a comparative analysis of two categories of SQL and NoSQL database management systems (DBMS), examines their structure, performance, scalability and use cases.

 

Ключевые слова: СУБД, база данных, sql, nosql.

Keywords: DBMS, database, sql, nosql.

 

Введение

В современном мире информационных технологий базы данных играют ключевую роль в хранении и управлении данными. Существует множество различных систем управления базами данных (СУБД), которые могут быть разделены на две основные категории: реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL) базы данных. В данной статье будет проведен сравнительный анализ этих двух категорий, рассмотрены их структура, производительность, масштабируемость, а также сценарии использования.

Структура данных и модели хранения.

Реляционные базы данных (SQL)

Реляционные базы данных основываются на реляционной модели данных, предложенной Эдгаром Коддом в 1970-х годах. В этой модели данные хранятся в виде таблиц, где строки представляют записи, а столбцы представляют атрибуты. Каждая таблица имеет уникальный ключ (primary key), который обеспечивает целостность данных и возможность связывания данных между таблицами через внешние ключи (foreign keys).

Примеры популярных реляционных СУБД: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database.

Нереляционные базы данных (NoSQL)

Нереляционные базы данных, называемые NoSQL, предоставляют альтернативные модели хранения данных, которые не требуют строгой схемы. Существуют четыре основные категории NoSQL баз данных:

1. Документ-ориентированные (например, MongoDB, CouchDB): данные хранятся в виде документов (обычно в формате JSON или BSON).

2. Графовые (например, Neo4j, JanusGraph): данные представлены в виде графов с узлами и ребрами, что позволяет эффективно работать с сильно связанными данными.

3. Колонно-ориентированные (например, Apache Cassandra, HBase): данные хранятся в виде колонок, что обеспечивает высокую производительность при работе с большими объемами данных.

4. Ключ-значение (например, Redis, Amazon DynamoDB): данные хранятся в виде пар "ключ-значение", что делает их подходящими для кэширования и простых операций поиска.

5. Многомодельные базы данных (например, ArangoDB, OrientDB): поддержка нескольких моделей данных (например, документная, графовая, ключ-значение) в одной базе данных.

Производительность и масштабируемость

Реляционные базы данных (SQL)

Реляционные базы данных обеспечивают высокую производительность при работе с транзакциями и поддерживают строгую целостность данных через механизмы ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Однако при увеличении объема данных и количества запросов их производительность может снижаться из-за сложности обеспечения целостности данных и блокировок.

Масштабирование реляционных баз данных обычно осуществляется вертикально (увеличение мощности одного сервера), что может быть дорогостоящим и ограничивает возможность расширения.

Нереляционные базы данных (NoSQL)

NoSQL базы данных спроектированы для работы с большими объемами данных и высокой нагрузкой, обеспечивая горизонтальное масштабирование (добавление новых серверов в кластер). Это позволяет распределять данные и запросы по нескольким узлам, улучшая производительность и обеспечивая высокую доступность.

Производительность NoSQL баз данных часто выше за счет отсутствия строгих схем и механизмов целостности данных, что позволяет быстрее обрабатывать операции записи и чтения. Однако это может привести к сложности управления данными и необходимости дополнительной логики на уровне приложения для обеспечения целостности данных.

Сценарии использования

Реляционные базы данных (SQL)

Реляционные базы данных наиболее подходящи для приложений, требующих строгой целостности данных и сложных транзакций. Примеры сценариев использования:

- Финансовые системы и банковские приложения

- Системы управления заказами и инвентарем

- Приложения для учета и отчетности

- Системы управления кадрами (HR)

Нереляционные базы данных (NoSQL)

NoSQL базы данных подходят для приложений, работающих с большими объемами данных, требующих высокой производительности и масштабируемости. Примеры сценариев использования:

- Социальные сети и мессенджеры

- Реалтайм аналитика и обработка событий

- Интернет-магазины и системы рекомендаций

- Приложения интернета вещей (IoT)

Преимущества и недостатки

Реляционные базы данных (SQL)

Преимущества:

- Строгая целостность данных

- Поддержка сложных запросов и транзакций

- Широкая поддержка и документация

Недостатки:

- Сложность масштабирования

- Ограничения по производительности при больших объемах данных

- Необходимость предварительного определения схемы данных

Нереляционные базы данных (NoSQL)

Преимущества:

- Высокая производительность и масштабируемость

- Гибкость в моделировании данных

- Подходит для работы с большими объемами данных

Недостатки:

- Отсутствие строгой целостности данных

- Ограниченные возможности для сложных запросов

- Меньшая зрелость и стандартизация

Заключение

Выбор между реляционными и нереляционными базами данных зависит от конкретных требований приложения. Реляционные базы данных лучше подходят для приложений, где важна целостность данных и сложные транзакции. В то же время, NoSQL базы данных являются отличным выбором для приложений, требующих высокой производительности, масштабируемости и гибкости в работе с большими объемами данных.

Понимание различий между SQL и NoSQL базами данных позволяет разработчикам выбирать наиболее подходящее решение для своих проектов, учитывая особенности и требования каждого конкретного случая.

 

Список литературы:

  1. Манайчев А.А. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СУБД ИХ ОСОБЕННОСТИ И НЕДОСТАТКИ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2024. № 19(273). URL: https://sibac.info/journal/student/274/332029.
  2. Мурзакова Е.А., Осипова А.А. СУБД КЛАССА NOSQL // Студенческий: электрон. научн. журн. 2024. № 12(266). URL: https://sibac.info/journal/student/266/323293.
  3. Дионисия Лимонаки Реляционные и нереляционные базы данных – разница между базой данных SQL и базой данных NoSQL [Электронный ресурс]. –URL: https://www.freecodecamp.org/news/relational-vs-nonrelational-databases-difference-between-sql-db-and-nosql-db/#pick.
Удалить статью(вывести сообщение вместо статьи): 

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.