В настоящее время практически невозможно найти автоматизированную систему без использования СУБД. От выбора определенного типа СУБД будет зависеть перечень задач и качество их решения при автоматизации задач на предприятиях.
Наиболее часто в качестве СУБД выбирается реляционная система, которая идеально решает задачи обеспечения целостности данных и многие другие, но она уступает при работе с большими данными. При этом использование NoSQL баз данных (БД) позволяет работать с большими данными. Однако при использовании реляционных СУБД требуется тщательная подготовка на этапе проектирования системы, так как структура данных должна быть определена заранее. В свою очередь NoSQL СУБД не требуют такого тщательного процесса проектирования баз данных, потому что они работают с гибкими схемами, благодаря которым приложение можно реализовывать поэтапно. Цель выполненного исследования – проанализировать характеристики реляционных и нереляционных СУБД, влияющие на проектирование и разработку программного обеспечения, дать рекомендации о применимости систем.
Сравнение характеристик SQL И NoSQL СУБД
На данный момент наиболее используемыми типами баз данных являются реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL) БД. Как видно из табл. 1, самыми распространенными в 2022 г., согласно рейтингу DB-Engines, являются реляционные СУБД: Oracle, MySQL и Microsoft SQL Server [1].
В табл. 2 представлены популярные в 2022 г. нереляционные системы, где самыми популярными СУБД являются: MongoDB, Redis и Cassandra [1].
Рассмотрим характеристики, влияющие на разработку БД, при проектировании схем баз данных в реляционной и нереляционной СУБД на примерах двух систем: MySQL и MongoDB.
Основное различие между двумя системами: MySQL и MongoDB заключается в том, что при реляционном подходе необходима тщательная подготовка перед разработкой БД [2]. При проектировании реляционной схемы базы данных для бизнес-процесса «Создание публикаций на веб-сайте» проводится анализ предметной области, логическое и физическое проектирование. Также определяются сущности, необходимые для данного бизнес-процесса, их атрибуты, типы данных и связи между сущностями. В ходе выполнения этапов проектирования получена реляционная модель данных, представленная на рис. 1.
Таблица 1
Рейтинг популярности реляционных СУБД
Рейтинг |
СУБД |
Модель данных |
|
июль 2022 |
июль 2021 |
||
1. |
1. |
Oracle |
Реляционная |
2. |
2. |
MySQL |
Реляционная |
3. |
3. |
Microsoft SQL Server |
Реляционная |
4. |
4. |
PostgreSQL |
Реляционная |
5. |
5. |
IBM Db2 |
Реляционная |
6. |
7. |
Microsoft Access |
Реляционная |
7. |
6. |
SQLite |
Реляционная |
8. |
8. |
MariaDB |
Реляционная |
9. |
16. |
Snowflake |
Реляционная |
10. |
10. |
Microsoft Azure SQL Database |
Реляционная |
Таблица 2
Рейтинг популярности нереляционных СУБД
Рейтинг |
СУБД |
Модель данных |
|
июль 2022 |
июль 2021 |
||
1. |
1. |
MongoDB |
Документоориентированная |
2. |
2. |
Redis |
Ключ-значение |
3. |
3. |
Cassandra |
Широкий столбец |
4. |
4. |
Amazon DynamoDB |
Ключ-значение |
5. |
5. |
Neo4j |
Графовая |
6. |
6. |
HBase |
Широкий столбец |
7. |
7. |
Microsoft Azure Cosmos DB |
Документоориентированная |
8. |
8. |
Couchbase |
Документоориентированная |
9. |
9. |
Memcached |
Ключ-значение |
10. |
10. |
Firebase Realtime Database |
Документоориентированная |
Рис. 1. Реляционная схема базы данных на примере MySQL
Рис. 2. Сопоставление таблиц MySQL с документами MongoDB
При использовании нереляционного подхода приложение можно проектировать сразу же без такой тщательной подготовки.
В MongoDB базы данных состоят из коллекций, которые являются эквивалентами таблиц в реляционных СУБД. В коллекциях хранятся данные в виде документов. Документ эквивалентен строке в таблице. Только в строке данные представлены в виде набора колонок, а в документе данные представлены в виде JSON-структуры (известной как BSON в MongoDB). И если в реляционных БД в строке имеются столбцы, то в MongoDB – поля. На рис. 2 представлены таблицы из MySQL и их отображение в MongoDB.
Еще одно из отличий MongoDB от MySQL заключается в том, что MongoDB обладает динамической схемой данных [3]. То есть один документ может иметь два поля, а второй – пять. Это позволяет легко добавлять и удалять поля. При использовании MySQL схему данных необходимо определить заранее, чтобы достичь согласованности. Также отметим, что при нереляционном подходе на тип данных поля не накладываются ограничения. Другими словами, одно и то же поле в одном документе может иметь данные типа int (целое значение), а в другом содержать тип array (массив).
Рассмотрим пример. В коллекции «users» можно создать документы с разной структурой. На рис. 3 представлены документы с разной структурой в одной коллекции.
Рис. 3. Документы с разной схемой
Во второй документ добавили поля age и favorite_themes. При этом второе поле имеет несколько значений. При реляционном подходе в таблицу, которая хранит информацию о пользователях, необходимо было бы добавить поле age, а также создать как минимум одну таблицу для описания любимых тем пользователя. Таким образом, в виде документов можно эффективно реализовывать различные схемы, при этом при использовании реляционного подхода потребовалось бы несколько таблиц. Например, при проектировании в MySQL получилось три таблицы, а MongoDB позволяет несколько объектов объединить в один документ (рис. 4).
Еще одно отличие состоит в отображении связей. Если в реляционных СУБД используются первичные и внешние ключи, то в MongoDB нет прямого сопоставления, но используются ссылки на документы или вложенные документы (рис. 5).
Однако, так как в MongoDB нет ограничений и правил на внешние ключи, то необходимо аккуратно относиться к связям и операциям над ними. Например, поле id_author в документе из коллекции «posts» является просто полем, которое содержит данные, и вся логика, связанная с их интерпретацией, должна быть реализована в приложении. То есть, если в id_author вставить ссылку на несуществующий документ из коллекции «users», то в MongoDB не возникнет ошибка о том, что соответствующая запись с таким идентификатором в коллекции «users» не была найдена. При этом в реляционной СУБД возникнет ошибка.
Для манипуляции данными MySQL использует язык SQL, а MongoDB – JavaScript [4]. Несмотря на разницу используемых подходов для работы с данными MongoDB отлично справляется со всеми типовыми задачами.
MongoDB обладает еще одним существенным преимуществом перед MySQL, заключающемся в функциях репликации и сегментирования, так как это решает проблему с масштабируемостью, характерную для реляционных систем [5]. При использовании реляционного подхода в основном реализуется возможность вертикального масштабирования.
Основные характеристики, влияющие на процесс разработки приложений баз данных, представлены в табл. 3.
Рис. 4. Объединение таблиц в один документ на примере MongoDB
Рис. 5. Варианты связей между документами в MongoDB
Таблица 3
Сравнительные параметры реляционной MySQL и нереляционной MongoDB СУБД
Параметр |
СУБД |
|
MySQL |
MongoDB |
|
Динамическая схема |
– |
+ |
Создание связей СУБД |
С помощью первичных и внешних ключей |
С помощью ссылок на документы или вложенных документов |
Объединение таблиц |
+ |
Необязательно, в зависимости от схемы |
Формат данных |
Таблицы, состоящие из строк со столбцами |
Коллекции, состоящие из документов с полями |
Язык для манипуляции данными |
SQL |
JavaScript |
Запросы на создание/изменение таблиц/ документов, чтение, вставку данных |
+ |
+ |
Масштабируемость |
Вертикальная |
Горизонтальная |
СУБД MySQL лучше выбрать при следующих условиях:
− имеются логические требования к данным, которые могут быть определены заранее;
− необходимо обеспечивать целостность данных;
− имеется достаточный опыт работы и хорошая техническая поддержка проекта;
− может понадобиться быстрый переход с одной СУБД на другую.
При выборе MongoDB целесообразно придерживаться следующих рекомендаций:
− при проектировании базы данных для обеспечения гибкости системы необходимо учитывать требования пользователей;
− объединение объектов в один документ следует производить при их совместном использовании, в других вариантах их желательно хранить в разных документах;
− допускается частичное дублирование данных, так как это может уменьшить время вычислений;
− объединение данных лучше выполнять при записи самих данных, а не при их чтении;
− необходима оптимизация схемы базы в соответствии с наиболее частыми запросами данных.
Заключение
Представлен сравнительный анализ характеристик реляционных и нереляционных СУБД, влияющих на проектирование и разработку программного обеспечения, даны рекомендации о применимости систем. Анализ проводился на примерах двух СУБД: MySQL и MongoDB. Результат анализа будет полезен для разработчиков приложений, поскольку позволяет первоначально выбрать определенную технологию, однако позже при уточнении требований к системе, может использоваться и другой подход. Показаны характеристики СУБД, по которым можно определить, какая система лучше подойдет для того или иного проекта. MySQL лучше выбрать для проекта, если имеется предопределённая структура и заданные схемы баз данных. Иначе следует выбрать MongoDB, потому что данная СУБД отлично подходит для быстрорастущих проектов без определенной схемы данных. Сравнение характеристик SQL и NoSQL СУБД, влияющих на разработку приложений баз данных, актуально, так как в настоящее время происходит импортозамещение и переход с иностранных сервисов на российские. Иностранные продукты заменяются либо на ПО с открытым исходным кодом, либо на существующие российские аналоги, либо создаются новые отечественные системы. Также согласно указу Президента РФ, уделяется достаточное внимание обеспечению мер для развития информационных технологий [6].
Библиографическая ссылка
Куприянчик Е.М., Зудилова Т.В., Ананченко И.В., Осипов Н.А., Осетрова И.С. СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ SQL И NOSQL СУБД, ВЛИЯЮЩИЕ НА РАЗРАБОТКУ ПРИЛОЖЕНИЙ БАЗ ДАННЫХ // Современные наукоемкие технологии. – 2022. – № 7. – С. 74-78;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39236 (дата обращения: 21.11.2024).