Что такое база данных (БД) и для чего она нужна

Еще совсем недавно — в конце XX века — важную информацию записывали на бумаге, складывали в папки и убирали в архивы. С появлением компьютеров подход к хранению данных изменился — их начали собирать и сохранять в электронном виде. 

Изначально цифровые данные записывали в простые текстовые файлы (.txt) и этого было достаточно. Но что делать, если объем информации становится действительно большим? Например, если нужно собрать и структурировать данные десятков тысяч пользователей или зафиксировать, сколько единиц каждого товара есть в оптовом магазине. Конечно, эти сведения можно внести в простую Excel-таблицу, но искать в ней эти данные будет проблематично: вас ждет долгая загрузка и сложности со связыванием информации из разных таблиц. И здесь на помощь приходит база данных.

В числе ключевых компонентов БД:

1. Данные, которые могут быть представлены в виде таблиц, записей и полей.

2. Система управления базами данных (СУБД) — программное обеспечение, которое позволяет пользователям взаимодействовать с базой данных. Примеры: Advanced RDS for SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server.

3. Язык запросов, который используется для выполнения операций с базой данных, таких как извлечение, вставка, обновление и удаление данных. Наиболее распространенный язык запросов — SQL (Structured Query Language).

Базы данных могут быть реляционными и нереляционными:

• в реляционных БД данные организованы в таблицы с четко определенными связями между ними; 

• в нереляционных базах информация может храниться в более гибких структурах, таких как документы, графы или «ключ-значение».

Базы данных широко используются в бизнесе, науке, образовании и других сферах, которые работают с большими объемами информации. Нельзя перечислить все сценарии и области применения БД в рамках одной статьи, поэтому остановимся на нескольких примерах:

• Отделы кадров крупных компаний и предприятий. В небольших компаниях хранить данные о зарплатах, отпусках и другие сведения о работниках ненакладно и в простом Excel-файле. Но когда число сотрудников увеличивается до нескольких тысяч, этот подход становится неэффективным и рискованным. В таких случаях используют базы данных, которым СУБД обеспечивают возможность автоматического резервного копирования, контроль доступа и поддержку транзакций.

• Соцсети. В базах данных цифровых платформ хранится вся информация, которую пользователи вводят в свои профили: от имени до фотографий в альбомах. Также в БД собирается и анализируется и другая информацию:, например, предполагаемый доход человека или контент, с которым он взаимодействует чаще всего. Все это помогает персонализировать ленту и рекомендации.

• Розничная и оптовая торговля. У кафе, магазинов и их поставщиков есть базы данных, в которых содержатся сведения о покупателях: имена, контакты, заказы, пол, возраст, предпочтения, отзывы и много других сведений. Такие БД — основа систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), которые помогают анализировать поведение покупателей и эффективность воронки продаж, персонализировать акции и многое другое.

• Картографические сервисы. Платформы вроде Яндекс Карт и 2GIS хранят данные о местоположении пользователей, улиц, организаций, а также о дорожной инфраструктуре и передвижении общественного транспорта. Это делает навигацию проще и помогает клиентам сервисов быстрее находить нужные объекты.

• Стриминговые и музыкальные сервисы. Каждый сервис использует собственную базу данных. В БД таких сервисов храниться информация о фильмах, музыке, актерах, а также данные о предпочтениях пользователей и истории просмотров. Это позволяет сервисам персонализировать предложения и постоянно улучшать качество обслуживания.

• Образовательные учреждения. БД используются для хранения данных студентов, анализа сведений об успеваемости и выявления областей, где нужны улучшения. Также в базах данных можно хранить электронную литературу и научные работы, создавая систему индексирования публикаций для отслеживания цитируемости.

• Медицинские учреждения. В БД хранятся медицинские карты пациентов, где фиксируются их персональные данные, информация о приемах, назначениях, анализах, госпитализациях и обследованиях.

• Машинное обучение. В базы данных удобно собирать огромные массивы информации, чтобы потом использовать их для обучения ML- и DL-моделей. На основе этих данных можно создавать разные модели — от телеграм-ботов, использующих эмбеддинги для обработки информации, до собственных моделей, обученных на больших выборках специализированных данных.

БД получили широкое распространение благодаря тому, что делают работу с данными удобной, быстрой и безопасной. Предлагаем рассмотреть свойства, за счет которых это становится возможным.

Быстродействие. Базы данных проектируются так, чтобы пользователи могли быстро получать запрашиваемые данные после отправки запроса. Это достигается с помощью  оптимизации их структуры и использования эффективных алгоритмов поиска.

Удобство интерфейса. Чтобы пользователям было комфортно искать информацию, для БД проектируется дружелюбные и интуитивно понятные интерфейсы. 

Простота обновления. Легкое обновление важно для поддержания актуальности данных — чем проще обновление, тем меньше вероятность ошибок.

Независимость. Структура базы данных независима от изменений в данных, программном обеспечении или оборудовании.

Многопользовательский режим. Базы данных поддерживают одновременный доступ для нескольких пользователей с разных устройств. Это важно для совместной работы.

Безопасность. Данные надежно защищаются от несанкционированного доступа и искажений.

Стандартизация. При переходе на новое ПО структура и свойства БД остаются неизменными. Это позволяет проще интегрировать и переносить данные между разными СУБД, а также облегчает написание и переносимость SQL-запросов.

Есть множество классификаций БД, например, по задействованной инфраструктуре, назначению, правам доступа, формату, структуре данных. Рассмотрим основные типы баз данных: Реляционные

Реляционные базы данных хранят информацию в виде таблиц, где данные организованы в строки и столбцы. При этом строки содержат данные о конкретных объектах, а столбцы — их характеристики. Между собой таблицы связываются через первичные и внешние ключи, что позволяет им объединять данные из разных таблиц.

Для работы с реляционными базами данных используется язык SQL, который позволяет выполнять операции по извлечению, обновлению, вставке и удалению данных.

Нереляционные (NoSQL)

NoSQL (not only SQL, «не только SQL») БД не используют строгую табличную структуру. Для работы с данными в них применяется не только язык SQL, но и графовые, столбцовые, JSON-системы, а также системы модели «ключ-значение».

Нереляционные БД подходят для работы с очень большими объемами разнородных и неструктурированных данных, доступность которых важнее полноты и связности. Такие  БД ускоряют работу с данными и повышают производительность некоторых видов приложений: игр, стриминговых площадок и других сервисов, где важно получать доступ к большим объемам данных в реальном времени.

Рассмотрим несколько типов нереляционных баз данных.

Ключ-значение (Key-Value Store). Такие БД хранят информацию в виде пар: ключ и значение. Причем данные могут быть любого типа: строка, число, JSON-объект и другие.

Устройство БД типа «ключ-значение» можно представить как шкаф с ящиками, где каждый ящик имеет свой уникальный номер (ключ), внутри которого лежит что-то — например, документ или фотография (значение). И чтобы получить доступ к содержимому, нужно знать номер или название ящика.

Документоориентированные базы данных. В таких базах данные хранятся в виде документов, обычно в формате JSON, BSON или XML. В каждом документе содержится информация о каком-то объекте, например, о пользователе или товаре. Кстати, у Cloud.ru есть отдельный облачный сервис для работы с документоориентированными БД — Advanced Document Database Service with MongoDB.

Графовые базы данных хранят информацию в виде узлов и связей между ними — эти связи называются ребрами. Представьте себе социальную сеть, где каждый человек — это узел, а дружба между двумя людьми — это ребро. Узлы могут представлять не только людей, но и любые другие объекты — например, места или события.

Графовые базы данных могут использоваться для отслеживания социальных связей в соцсетях, изучения маршрутов путешествий или анализа денежных переводов для выявления мошенничества. 

Столбцовые, или колоночные базы данных. В таких БД данные хранятся в столбцах, а не в строках, как в традиционных реляционных БД. При этом каждая колонка хранит один тип данных, например, все цены на товары или все цвета. Эти колонки объединяются в семейства, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы информации.

NewSQL

NewSQL БД используют реляционную модель и язык SQL для работы с данными, но при этом обеспечивают горизонтальную масштабируемость также, как NoSQL. Это позволяет им эффективно обрабатывать большие объемы данных, распределяя их по множеству серверов.

NewSQL базы данных предназначены для работы с высоконагруженными транзакционными системами. Они обладают высокой доступностью, могут обрабатывать сложные транзакции, а также предлагают возможность автоматического восстановления данных, что  защищает их от потерь.

Иерархические

Представьте структуру, похожую на дерево: у нее есть главный родительский узел, от которого отходят «ветви» — записи. Подобным образом файлы упорядочены в папках на компьютере: каждый файл или папка связаны только с одной папкой, в которой находятся. 

В такой системе установить множество связей между различными элементами не выйдет — каждая запись напрямую взаимодействует только с одной другой. Это упрощает и ускоряет поиск, позволяя системе легче находить данные в четко упорядоченной структуре, где путь к нужной информации всегда прямой и предсказуемый.   

Сетевые

В отличие от иерархических, в сетевых БД данные хранятся в виде графов, где у каждой записи может быть больше одного «родителя». Это позволяет моделировать между ними более сложные отношения, где один элемент может быть частью нескольких других.

Объектно-ориентированные базы данных (ООБД)

Это тип баз данных, где информация хранится в виде объектов — по тому же принципу, как в объектно-ориентированном программировании (ООП). К ним и обращаются на языке ООП. Состояние объектов в такой БД описывается атрибутами, а поведение — набором методов. Объекты с одинаковыми атрибутами и методами объединяются в классы.

Рассмотрим пример использования ООБД. Предположим, что есть поликлиника, которая хранит в ООБД данные о пациентах. В данном случае в роли объектов выступают отдельные пациенты — к примеру, Иван и Мария. Чтобы узнать диагноз кого-то из них, из ООБД нужно будет вызвать объекты «Иван» или «Мария». 

DBaaS: базы данных в облаке

При работе с облачными базами данных (DBaaS, или Database as a Service) пользователям не нужно устанавливать программы, настраивать оборудование или обслуживать систему — все это делает провайдер. Он предоставляет клиенту  продукт, полностью готовый к использованию. А еще помогает сократить затраты, ведь  тратить деньги на покупку или аренду серверов и их обслуживание тоже не нужно. 

Еще одно преимущество — возможность быстро увеличивать ресурсы по мере роста бизнеса. Например, чтобы система начала работать с большим объемом данных, достаточно изменить тариф или добавить новый узел в кластер.

У Cloud.ru есть стабильные и производительные сервисы для самых популярных систем — PostgreSQL и MySQL. Встроенные в них инструменты упрощают управление БД и позволяют быстро настроить базу и легко масштабировать ее при необходимости.

Advanced Data Admin Service — сервис, который упростит работу с базами данных

Создавайте и выполняйте SQL-запросы, отслеживайте и откатывайте данные на основе binlog. Работайте с несколькими типами БД, включая MySQL и PostgreSQL

И базы данных, и электронные таблицы — это инструменты для хранения и управления данными. Однако между ними есть много отличий, который мы рассмотрим в таблице ниже:

Рассмотрим распространенные СУБД разных типов, опишем их возможности, преимущества и особенности.

PostgreSQL. Бесплатная реляционная БД со свободной лицензией и открытым кодом. С ее помощью можно создавать, хранить данные и управлять ими. 

PostgreSQL называется объектно-реляционной, потому что хранит данные в таблицах, как реляционные базы, но также поддерживает работу с объектами, как ООП. Она  подходит для сложных систем (например, ERP и CRM), позволяя не только хранить данные, но и быстро обрабатывать тысячи запросов. Однако стоит учесть, что БД требовательна к ресурсам и нуждается в непростой настройке.

MySQL известна своей скоростью, мощностью и простотой использования. Легко адаптируется под нужды конкретного сайта, поддерживает много плагинов и расширений, благодаря чему легко устанавливается на хостинговые серверы. 

MySQL может работать с большими объемами информации — при надлежащей настройке в таблицы удастся добавить сотни миллионов строк. А еще эта БД ySQL обеспечивает высокий уровень защиты информации: настройку прав доступа для пользователей, шифрование данных и их проверку на подлинность. Кстати, для работы с ней в облаке вы можете подключить удобный сервис Advanced Relational Database Service for MySQL.

Microsoft SQL Server. Эта СУБД помогает автоматизировать процессы с помощью скриптов для управления памятью — программ или фрагментов кода, которые автоматически управляют данными и использует оперативную память (RAM) для оптимизации производительности и повышения скорости обработки данных. Microsoft SQL эффективно хранит и быстро находит сложные данные. А благодаря интеграции с другими продуктами Microsoft, например, Excel и Access, работать с базой становится проще: легко переносить данные, управлять ими и использовать их онлайн. 

SQLite. Это простая и компактная СУБД, которая представлена в виде программной библиотеки. Сохраняет все данные из базы в одном файле и не нуждается во внешнем сервере. 

SQLite часто встраивают в различное программное обеспечение: операционные системы, веб-браузеры, музыкальные плееры и мессенджеры, потому что она помогает хранить и управлять данными прямо в приложении и не требует сложных настроек. Благодаря этому разработчики создают приложения быстрее и проще.

MongoDB. Эта документоориентированная СУБД способна реплицировать данные, поддерживать объекты для быстрого поиска информации (индексы) и легко масштабироваться. Зачастую она служит основой для файловых хранилищ. MongoDB применяется в самых разных областях: создании игр и мобильных приложений, системах мониторинга, управлении документами, хранении пользовательских данных, например, комментариев и рейтингов.

Redis. БД типа «ключ-значение», которая подходит для задач, где важна скорость: кэширование данных, управление сессиями пользователей, обработка временных данных. Поддерживает разные типы данных (строки, списки, множества) и позволяет выполнять операции с ними с помощью простых команд.

Oracle Database. Коммерческая объектно-реляционная БД. Ориентирована на бизнес и проекты с высокой нагрузкой, для работы с большими данными используется на локальных серверах. Также Oracle Database доступна для использования в публичном и гибридном облаке — одновременно на серверах облачного провайдера, и на серверах компании. 

Сегодня новым стандартом БД становятся облачные решения. Компании чаще отдают предпочтение их легкой масштабируемости, а также возможностям оплаты по мере использования (по модели pay-as-you-go) и комбинирования несколько сервисов.

Все большее распространение получает DaaS (Data as a Service) — новая модель облачных технологий, по которой данные предоставляются, как услуга. DaaS позволяет компаниям получать доступ к структурированным и неструктурированным наборам данных по запросу, без необходимости инвестировать в собственную инфраструктуру. При этом облачный провайдер сам собирает, обрабатывает, хранит и анализирует информацию — без помощи клиента.

Также неотъемлемой частью систем управления базами данных становится AI. Современные СУБД, такие как Oracle, SQL Server и IBM Db2, интегрируют AI-технологии для автоматической оптимизации запросов, управления нагрузкой и масштабирования. Это позволяет системам быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и способствует развитию самовосстанавливающихся БД. 

Также БД все чаще применяются в нейро- и биотехнологиях. Уже сейчас существуют устройства (например, чип Intel Loihi 2), которые имитируют работу человеческого мозга. А Samsung разрабатывает нейроморфную память с имитацией синапсов — образований, которые передают нервные импульсы между клетками. Для работы подобных систем потребуется обрабатывать огромные объемы данных, что не удастся без помощи БД.

1. Базы данных — это структурированные электронные хранилища. Они состоят из данных, системы управления базами данных (СУБД) и языка запросов, например, SQL.

2. БД применяются в самых разных сферах, где важно хранить большие объемы информации и гибко ими управлять — например, в бизнесе, медицине, образовании и IT.  

3. Существует множество классификаций баз данных по различным признакам. Одни из самых распространенных типов: реляционные и нереляционные, NewSQL, иерархические, графовые, сетевые, объектно-ориентированные, облачные (DBaaS).

4. Базы данных предназначены для хранения и управления большими объемами структурированных и неструктурированных данных, которыми невозможно эффективно оперировать с помощью электронных таблиц..

5. Будущее баз данных связано с переходом к облачным решениям и их использованием по модели DaaS (Data as a Service), а также интеграцией с AI-инструментами для автоматизации управления данными.