Какие типы данных могут содержаться в базах данных

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.

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:

/etc/passwd в *nix системе
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash
daemon:x:1:1:daemon:/usr/sbin:/usr/sbin/nologin
bin:x:2:2:bin:/bin:/usr/sbin/nologin
sys:x:3:3:sys:/dev:/usr/sbin/nologin
sync:x:4:65534:sync:/bin:/bin/sync
games:x:5:60:games:/usr/games:/usr/sbin/nologin
man:x:6:12:man:/var/cache/man:/usr/sbin/nologin
lp:x:7:7:lp:/var/spool/lpd:/usr/sbin/nologin
mail:x:8:8:mail:/var/mail:/usr/sbin/nologin
news:x:9:9:news:/var/spool/news:/usr/sbin/nologin
backup:x:34:34:backup:/var/backups:/usr/sbin/nologin
list:x:38:38:Mailing List Manager:/var/list:/usr/sbin/nologin
nobody:x:65534:65534:nobody:/nonexistent:/usr/sbin/nologin
syslog:x:102:106::/home/syslog:/usr/sbin/nologin
bob:x:1000:1000:Bob Smith,,,:/home/bob:/bin/bash

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.

Пример построения иерархических связей

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.

Пример связей в сетевой базе данных

Следствия:

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

Примеры:

• IDMS

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

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

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.

О каком типе баз данных вы бы хотели узнать подробнее?