Cara memilih jenis pangkalan data yang sesuai untuk syarikat anda

Terdapat beratus-ratus tinjauan pangkalan data berteknologi tinggi di luar sana, tetapi mereka tidak selalu memberikan panduan yang jelas mengenai langkah pertama dalam memilih pangkalan data: memilih jenis umum terbaik untuk aplikasi tertentu. Semua pangkalan data tidak dibuat sama. Masing-masing mempunyai kekuatan dan kelemahan tertentu. Walaupun benar bahawa penyelesaian ada untuk membuat pangkalan data kegemaran berfungsi untuk kebanyakan projek, menggunakan trik tersebut menambah kerumitan yang tidak perlu.

Sebelum mempertimbangkan pangkalan data tertentu, luangkan sedikit masa untuk memikirkan jenis apa yang paling sesuai untuk menyokong projek ini. Soalannya lebih mendalam daripada "SQL vs NoSQL." Teruskan membaca untuk mengetahui jenis pangkalan data yang paling biasa, kelebihan relatif masing-masing, dan cara mengetahui mana yang paling sesuai.

Sistem pengurusan pangkalan data hubungan (Oracle, MySQL, MS Server, PostgreSQL)

Pangkalan data hubungan dikembangkan pada tahun 1970-an untuk menangani peningkatan banjir data yang dihasilkan. Mereka mempunyai teori asas yang kukuh dan telah mempengaruhi hampir setiap sistem pangkalan data yang digunakan hari ini.

Pangkalan data hubungan menyimpan set data sebagai "hubungan": jadual dengan baris dan lajur di mana semua maklumat disimpan sebagai nilai sel tertentu. Data dalam RDBMS diurus menggunakan SQL. Walaupun terdapat implementasi yang berbeza, SQL diseragamkan dan memberikan tahap kebolehpastian dan utiliti.

Setelah banjir awal para vendor cuba memanfaatkan populariti sistem dengan produk yang tidak cukup berkaitan, pencipta EF Codd menggariskan sekumpulan peraturan yang mesti diikuti oleh semua sistem pengurusan pangkalan data hubungan. 12 peraturan Codd berkisar mengenai menerapkan protokol struktur dalaman yang ketat, memastikan bahawa carian mengembalikan data yang diminta dengan pasti, dan mencegah perubahan struktur (sekurang-kurangnya oleh pengguna). Rangka kerja tersebut memastikan bahawa pangkalan data hubungan konsisten dan boleh dipercayai sehingga hari ini.

Kekuatan

Pangkalan data hubungan unggul dalam menangani data yang sangat berstruktur dan memberikan sokongan untuk transaksi ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability). Data disimpan dan diambil dengan mudah menggunakan pertanyaan SQL. Struktur dapat ditingkatkan dengan cepat kerana menambahkan data tanpa mengubah data yang ada itu mudah.

Membuat had pada apa yang boleh diakses atau diubah jenis pengguna tertentu dimasukkan ke dalam struktur RDBMS. Oleh kerana itu, pangkalan data hubungan sesuai untuk aplikasi yang memerlukan akses berjenjang. Sebagai contoh, pelanggan dapat melihat akaun mereka sementara ejen dapat melihat dan membuat perubahan yang diperlukan.

Kelemahan

Kelemahan terbesar pangkalan data hubungan adalah cermin kekuatan terbesar mereka. Sebaik mereka mengendalikan data berstruktur, mereka mengalami kesulitan dengan data tidak terstruktur. Mewakili entiti dunia nyata dalam konteks sukar dalam batasan RDBMS. Data "dihiris" harus dipasang kembali dari meja menjadi sesuatu yang lebih mudah dibaca, dan kelajuan dapat berdampak negatif. Skema tetap tidak bertindak balas dengan baik untuk berubah.

Kos adalah pertimbangan dengan pangkalan data hubungan. Mereka cenderung lebih mahal untuk didirikan dan berkembang. Penskalaan mendatar, atau penskalaan dengan menambahkan lebih banyak pelayan, biasanya lebih cepat dan lebih ekonomik daripada penskalaan menegak, yang melibatkan penambahan lebih banyak sumber ke pelayan. Walau bagaimanapun, struktur pangkalan data hubungan merumitkan prosesnya. Sharding (di mana data dipartisi secara mendatar dan diedarkan di sekumpulan mesin) diperlukan untuk memperkembangkan pangkalan data hubungan. Melindungi pangkalan data hubungan sambil mengekalkan pematuhan ACID boleh menjadi satu cabaran.

Gunakan pangkalan data hubungan untuk:

  • Situasi di mana integriti data sangat penting (iaitu, untuk aplikasi kewangan, pertahanan dan keselamatan, dan maklumat kesihatan swasta)
  • Data berstruktur tinggi
  • Automasi proses dalaman

Kedai dokumen (MongoDB, Couchbase)

Penyimpanan dokumen adalah pangkalan data tidak berkaitan yang menyimpan data dalam dokumen JSON, BSON, atau XML. Mereka mempunyai skema fleksibel. Tidak seperti pangkalan data SQL, di mana pengguna harus menyatakan skema jadual sebelum memasukkan data, penyimpanan dokumen tidak menerapkan struktur dokumen. Dokumen boleh mengandungi data yang dikehendaki. Mereka mempunyai pasangan nilai-kunci tetapi juga menanamkan metadata atribut untuk membuat pertanyaan lebih mudah.

Kekuatan

Kedai dokumen sangat fleksibel. Mereka menangani data yang tidak berstruktur dan tidak berstruktur dengan baik. Pengguna tidak perlu mengetahui semasa mengatur jenis data apa yang akan disimpan, jadi ini adalah pilihan yang baik apabila tidak jelas terlebih dahulu jenis data apa yang akan masuk.

Pengguna dapat membuat struktur yang diinginkan dalam dokumen tertentu tanpa mempengaruhi semua dokumen. Skema dapat diubah tanpa menyebabkan waktu henti, yang menyebabkan ketersediaan tinggi. Kelajuan menulis juga cepat.

Selain fleksibiliti, pembangun menyukai kedai dokumen kerana mudah membuat skala secara mendatar. Pemisahan yang diperlukan untuk penskalaan mendatar jauh lebih intuitif daripada dengan pangkalan data hubungan, jadi penyimpanan dokumen bertambah cepat dan cekap.

Kelemahan

Pangkalan data dokumen mengorbankan pematuhan ACID untuk fleksibiliti. Juga, sementara pertanyaan boleh dilakukan dalam dokumen, dokumen tidak mungkin dilakukan.

Gunakan pangkalan data dokumen untuk:

  • Data tidak berstruktur atau tidak tersusun
  • Pengurusan kandungan
  • Analisis data mendalam
  • Prototaip pantas

Kedai nilai kunci (Redis, Memcached)

Kedai nilai kunci adalah jenis pangkalan data yang tidak berkaitan di mana setiap nilai dikaitkan dengan kunci tertentu. Ia juga dikenali sebagai susunan bersekutu.

"Kunci" adalah pengecam unik yang hanya dikaitkan dengan nilainya. Kunci boleh menjadi apa sahaja yang dibenarkan oleh DBMS. Sebagai contoh, di Redis, kunci utama adalah urutan binari sehingga 512MB.

"Nilai" disimpan sebagai gumpalan dan tidak memerlukan skema yang telah ditentukan. Mereka dapat mengambil hampir semua bentuk: angka, rentetan, pembilang, JSON, XML, HTML, PHP, binari, gambar, video pendek, senarai, dan bahkan pasangan nilai-kunci lain yang dikemas dalam objek. Sebilangan DBMS membenarkan jenis data ditentukan, tetapi tidak wajib.

Kekuatan

Pangkalan data gaya ini mempunyai banyak positif. Ia sangat fleksibel, mampu menangani pelbagai jenis data dengan mudah. Kekunci digunakan untuk terus menuju ke nilai tanpa mencari indeks atau bergabung, sehingga prestasi tinggi. Kemudahalihan adalah faedah lain: kedai nilai utama dapat dipindahkan dari satu sistem ke sistem lain tanpa menulis semula kod. Akhirnya, mereka boleh diskalakan secara mendatar dan mempunyai kos operasi yang lebih rendah secara keseluruhan.

Kelemahan

Fleksibiliti berharga. Tidak mustahil untuk membuat pertanyaan mengenai nilai, kerana nilai tersebut disimpan sebagai gumpalan dan hanya dapat dikembalikan seperti itu. Ini menyukarkan pelaporan atau pengeditan bahagian nilai. Tidak semua objek mudah dimodelkan sebagai pasangan nilai-kunci.

Gunakan kedai nilai kunci untuk:

  • Cadangan
  • Profil dan tetapan pengguna
  • Data tidak berstruktur seperti ulasan produk atau komen blog
  • Pengurusan sesi pada skala
  • Data yang akan diakses dengan kerap tetapi tidak kerap dikemas kini

Kedai lajur lebar (Cassandra, HBase)

Kedai lajur lebar, juga disebut stor lajur atau kedai rekod yang boleh diperluas, adalah pangkalan data tidak berkaitan berorientasikan lajur dinamik. Kadang-kadang mereka dilihat sebagai jenis kedai nilai kunci tetapi mempunyai sifat pangkalan data hubungan tradisional juga.

Kedai lajur lebar menggunakan konsep ruang kekunci dan bukannya skema. Ruang kekunci merangkumi keluarga lajur (serupa dengan jadual tetapi strukturnya lebih fleksibel), masing-masing mengandungi beberapa baris dengan lajur yang berbeza. Setiap baris tidak perlu mempunyai nombor atau jenis lajur yang sama. Stempel waktu menentukan versi data terkini.

Kekuatan

Pangkalan data jenis ini mempunyai beberapa faedah dari pangkalan data hubungan dan bukan hubungan. Ia berurusan dengan lebih baik dengan data berstruktur dan separa struktur daripada pangkalan data lain yang tidak berkaitan, dan lebih mudah dikemas kini. Berbanding dengan pangkalan data perhubungan, skala ini lebih mendatar dan lebih cepat berskala.

Pangkalan data kolumnar memampatkan lebih baik daripada sistem berasaskan baris. Juga, set data yang besar mudah diterokai. Kedai lajur lebar sangat baik dalam pertanyaan agregasi, misalnya.

Kelemahan

Tulisannya mahal di kecil. Walaupun kemas kini mudah dilakukan secara pukal, memuat naik dan mengemas kini rekod individu adalah sukar. Selain itu, kedai lajur lebar lebih lambat daripada pangkalan data hubungan ketika mengendalikan transaksi.

Gunakan kedai lajur lebar untuk:

  • Analisis data besar di mana kelajuan penting
  • Pergudangan data pada data besar
  • Projek berskala besar (gaya pangkalan data ini bukan alat yang baik untuk aplikasi transaksional rata-rata)

Enjin carian (Elasticsearch)

Nampaknya pelik untuk memasukkan mesin pencari dalam artikel mengenai jenis pangkalan data. Walau bagaimanapun, Elasticsearch telah melihat peningkatan populariti dalam bidang ini kerana pembangun mencari kaedah inovatif untuk mengurangkan kelewatan carian. Elastisearch adalah penyelesaian penyimpanan data dan pengambilan data berdasarkan dokumen yang tidak disusun secara khusus dan dioptimumkan untuk penyimpanan dan pengambilan data yang cepat.

Kekuatan

Elastisearch sangat terukur. Ia mempunyai skema fleksibel dan pengambilan rekod yang pantas, dengan pilihan carian lanjutan termasuk carian teks penuh, cadangan, dan ungkapan carian yang kompleks.

Salah satu ciri carian yang paling menarik adalah berpunca. Stemming menganalisis bentuk akar kata untuk mencari catatan yang relevan walaupun bentuk lain digunakan. Sebagai contoh, pengguna yang mencari pangkalan data pekerjaan untuk "membayar pekerjaan" juga akan mencari posisi yang ditandai sebagai "dibayar" dan "gaji."

Kelemahan

Elastisearch digunakan lebih banyak sebagai kedai perantara atau tambahan daripada pangkalan data utama. Ia mempunyai daya tahan yang rendah dan keselamatan yang buruk. Tidak ada pengesahan semula jadi atau kawalan akses. Juga, Elastisearch tidak menyokong transaksi.

Gunakan mesin carian seperti Elastisearch untuk:

  • Meningkatkan pengalaman pengguna dengan hasil carian yang lebih pantas
  • Pembalakan

Pertimbangan akhir

Beberapa aplikasi sesuai dengan kekuatan satu jenis pangkalan data tertentu, tetapi untuk kebanyakan projek terdapat pertindihan antara dua atau lebih. Dalam kes tersebut, adalah berguna untuk melihat pangkalan data tertentu dalam gaya yang dipertandingkan adalah calon yang baik. Vendor menawarkan pelbagai ciri untuk menyesuaikan pangkalan data mereka dengan standard individu. Sebahagian daripada ini dapat membantu menyelesaikan ketidakpastian mengenai faktor seperti keselamatan, skalabiliti, dan kos.