Что такое NoSQL?

Современные приложения сталкиваются с рядом проблем, которые могут быть решены с помощью баз данных NoSQL. Например, приложения обрабатывают большой объем данных из разных источников, таких как социальные сети, интеллектуальные датчики и сторонние базы данных. Все эти разрозненные данные не совсем вписываются в реляционную модель. Применение табличных структур может привести к избыточности, дублированию данных и проблемам с производительностью при масштабировании.

Базы данных NoSQL специально созданы для нереляционных моделей данных и обладают гибкими схемами, что позволяет разрабатывать современные приложения. Они получили широкое распространение в связи с простотой разработки, функциональности и производительности при любых масштабах. Ниже перечислены преимущества баз данных NoSQL.

Как правило, базы данных NoSQL предлагают гибкие схемы, что позволяет осуществлять разработку быстрее и обеспечивает возможность поэтапной реализации. Базы данных NoSQL хорошо подходят для частично структурированных и неструктурированных данных благодаря использованию гибких моделей данных.

Базы данных NoSQL обычно рассчитаны на масштабирование с использованием распределенных кластеров аппаратного обеспечения, а не путем добавления дорогих надежных серверов. Некоторые поставщики облачных услуг проводят эти операции в фоновом режиме, обеспечивая полностью управляемый сервис.

Базы данных NoSQL оптимизированы для конкретных моделей данных и шаблонов доступа. Они обеспечивают более высокую производительность, чем если бы вы пытались реализовать аналогичную функциональность с реляционными базами данных.

Базы данных NoSQL предоставляют API и типы данных с широкой функциональностью, которые специально разработаны для соответствующих моделей данных.

Вы можете использовать базы данных NoSQL для создания широкого спектра высокопроизводительных мобильных приложений, приложений Интернета вещей (IoT), игр и веб-приложений, которые обеспечивают отличное взаимодействие с пользователем в любом масштабе. Диапазон баз данных NoSQL и варианты их использования очень разнообразны. Хотя представить репрезентативный набор вариантов использования сложно, ниже мы приведем несколько наглядных примеров, которые заставят вас задуматься. Мы призываем вас узнать больше о каждой базе данных NoSQL и соответствующих вариантах использования.

С помощью баз данных NoSQL можно предоставлять рекомендации в реальном времени, персонализировать и улучшать взаимодействие с пользователем. Например, Disney+ предоставляет свою обширную библиотеку цифрового контента более чем 150 миллионам подписчиков, используя технологию баз данных NoSQL. Благодаря Amazon DynamoDB этот сервис может масштабировать и поддерживать популярные возможности, такие как «Продолжить просмотр», «Список на просмотр» и «Персонализированные рекомендации».

Графовые базы данных можно использовать для быстрого обнаружения сложных взаимосвязей в данных. Например, компания Wiz переосмыслила облачную безопасность в виде графов базы данных с помощью Amazon Neptune. Wiz помогает своим клиентам повысить уровень безопасности, быстро выявляя наиболее критические риски и устраняя их. Они используют модель графовой базы данных Amazon Neptune, чтобы выявить опасные сочетания факторов риска, являющиеся критическими. Механизмы управления рисками Wiz перемещаются по графам и в течение нескольких секунд объединяют ряд взаимосвязанных факторов рисков в графе безопасности.

Распределенные базы данных NoSQL отлично подходят для создания приложений с высокой доступностью и низкой задержкой для обмена сообщениями и файлами, социальных сетей, а также многого другого. Например,более 290 миллионов пользователей Snapchat ежедневно отправляют миллиарды фотографий и видеосообщений. В этом приложении используются системы баз данных NoSQL для снижения средней задержки отправки сообщений на 20 %.

Базы данных NoSQL используют разнообразные модели данных для доступа к информации и управления ею. Базы данных таких типов оптимизированы специально для приложений, требующих гибких моделей данных, больших объемов и низких задержек. Все это достигается путем смягчения жестких требований к согласованности данных, характерных для реляционных типов баз данных. В зависимости от модели данных реализация может отличаться. Однако во многих базах данных NoSQL используется текстовый формат обмена данными, основанный на языке Javascript (JSON), – открытый формат обмена данными, представляющий данные в виде набора пар «имя-значение».

Рассмотрим пример моделирования схемы для простой базы данных книг.

• В реляционной базе данных запись о книге часто разделяется на несколько частей (или «нормализуется») и хранится в отдельных таблицах, отношения между которыми определяются ограничениями первичных и внешних ключей. В этом примере в таблице «Книги» имеются столбцы «ISBN», «Название книги» и «Номер издания», в таблице «Авторы» – столбцы «ИД автора» и «Имя автора», а в таблице «Автор–ISBN» – столбцы «Автор» и «ISBN». Реляционная модель создана таким образом, чтобы обеспечить целостность ссылочных данных между таблицами в базе данных. Информация нормализована для снижения избыточности и в целом оптимизирована для хранения.
• В базе данных NoSQL запись о книге обычно хранится как документ. Для каждой книги (или элемента) значения «ISBN», «Название книги», «Номер издания», «Имя автора» и «ИД автора» хранятся в качестве атрибутов в едином документе. В такой модели данные оптимизированы для интуитивно понятной разработки и горизонтальной масштабируемости.

В таблице ниже сравниваются терминологии некоторых баз данных NoSQL и баз данных SQL.

Существует несколько различных систем баз данных NoSQL в связи с различиями в способах работы и хранения данных без схем. Ниже приводится объяснение некоторых из распространенных типов.

Базы данных «ключ-значение» поддерживают высокую разделяемость и допускают горизонтальное масштабирование на уровне, недоступном для других типов баз данных NoSQL. База данных «ключ‑значение» хранит данные как совокупность пар «ключ‑значение», в которых ключ служит уникальным идентификатором. Ключи и значения могут представлять собой что угодно: от простых до сложных составных объектов. Хорошими примерами использования хранилищ данных «ключ‑значение» являются игровые, рекламные приложения и приложения IoT. Amazon DynamoDB обеспечивает стабильную производительность с задержкой в несколько миллисекунд для рабочих нагрузок любого масштаба. 

У баз данных документов тот же формат модели документа, который разработчики используют в коде своих приложений. Такие базы данных хранят информацию в виде гибких, полуструктурированных и иерархических по своей природе объектов JSON. Гибкий, полуструктурированный, иерархический характер документов и документных баз данных позволяет им развиваться в соответствии с потребностями приложений. Модель базы данных документов хорошо работает в каталогах, пользовательских профилях и системах управления контентом, где каждый документ уникален и изменяется со временем. Amazon DocumentDB (совместимая с MongoDB) и MongoDB – распространенные документные базы данных, которые предоставляют функциональные и интуитивно понятные API для гибкой разработки.

Графовые базы данных предназначены для упрощения разработки и запуска приложений, работающих с наборами тесно связанных данных. В таких базах данных используются узлы для хранения сущностей информации и ребра для хранения взаимосвязей между этими сущностями. Ребро всегда имеет начальный и конечный узел, тип и направление. Ребра могут описывать взаимосвязи типа «предок‑потомок», действия, права владения и тому подобное. Количество и типы взаимосвязей, которые может иметь узел, неограничены. Графовые базы данных можно использовать для разработки и запуска приложений, работающих с наборами тесно связанных данных. В числе стандартных примеров использования графовой базы данных – социальные сети, сервисы рекомендаций, системы выявления мошенничества и графы знаний. Amazon Neptune – это полностью управляемый сервис графовых баз данных, поддерживающий обе модели Property Graph и Resource Description Framework (RDF) с возможностью выбора двух графических API (TinkerPop и RDF/SPARQL).

В то время как другие нереляционные базы данных хранят данные на дисках или SSD, хранилища данных в памяти предназначены для устранения необходимости доступа к дискам. Они идеально подходят для приложений, требующих микросекундного времени отклика или имеющих большие пики трафика. Вы можете использовать их в игровых и рекламных приложениях для таблиц результатов, хранилищ сессий и аналитики в реальном времени. Amazon MemoryDB для Redis – это совместимый с Redis надежный сервис базы данных в памяти, который уменьшает задержку чтения до миллисекунд и обеспечивает надежность в нескольких зонах доступности. Amazon ElastiCache – это полностью управляемый сервис кэширования в памяти, совместимый с Redis и Memcached для обслуживания рабочих нагрузок с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Ускоритель Amazon DynamoDB (DAX) – это еще один пример специализированного хранилища данных, которое на порядок ускоряет чтение DynamoDB.

База данных поисковой системы – это тип нереляционной базы данных, предназначенной для поиска содержимого информации, например журналов выходных данных приложений, используемых разработчиками для устранения неполадок. В таких базах используются индексы для классификации схожих характеристик данных и облегчения поиска. Движок поисковых баз данных оптимизирован для сортировки неструктурированных данных, таких как изображения и видео. Сервис Amazon OpenSearch – это специально разработанный сервис для визуализации и аналитики автоматически генерируемых потоков данных в режиме, близком к реальному времени, путем индексирования, агрегации частично структурированных журналов и метрик, а также поиска по ним.

На протяжении десятилетий доминирующей моделью данных при разработке приложений была реляционная модель данных, в которой информация хранилась в таблицах, состоящих из строк и столбцов. Для создания и редактирования этих реляционных таблиц использовался структурированный язык запросов (Structured Query Language, SQL). Благодаря базам данных SQL отношения между данными моделируются в виде таблиц. Каждая строка таблицы представляет собой набор связанных значений, относящихся к одному объекту или сущности. Каждый столбец таблицы представляет собой атрибут данных, а в поле (или ячейке таблицы) хранится фактическое значение атрибута. Можно использовать систему управления реляционными базами данных (Relational Database Management System, RDBMS) для доступа к информации различными способами без реорганизации самих таблиц базы данных.

Но в середине – конце 2000‑х годов стали широко использоваться и другие гибкие модели данных. Для обозначения появившихся классов баз и моделей данных был введен термин «NoSQL». NoSQL означает «не только SQL» или «не SQL». Часто NoSQL используется в качестве синонима к термину «нереляционный». Основные различия между реляционными и нереляционными базами данных приведены в таблице ниже.

База данных NoSQL лучше всего по��ходит для обработки неопределенных, несвязанных или быстро меняющихся данных. Она интуитивно понятна разработчикам, когда приложение диктует схему базы данных. Эту базу данных можно использовать в приложениях, в которых:

• Нужны гибкие схемы, обеспечивающие более быструю и итеративную разработку.
  
• Предпочитается производительность, а не высокая согласованность данных и сохранение связей между таблицами данных (ссылочная целостность).
• Требуется горизонтальное масштабирование путем сегментирования между серверами.
• Поддерживается частично структурированные или неструктурированные данные.

Не всегда нужно выбирать между нереляционной и реляционной схемой базы данных. В приложениях можно использовать комбинацию баз данных SQL и NoSQL. Этот гибридный подход довольно распространен и обеспечивает сопоставление каждой рабочей нагрузки с нужной базой данных для оптимального соотношения цены и качества.

AWS предлагает несколько сервисов баз данных NoSQL, отвечающих всем вашим требованиям NoSQL. Пример:

• Amazon DynamoDB – это бессерверный, полностью управляемый сервис баз данных «ключ-значение», который обеспечивает стабильную производительностью на уровне нескольких миллисекунд на операцию и неограниченную масштабируемость.
• Amazon DocumentDB (совместимость с MongoDB) – это полностью управляемая база данных документов с поддержкой JSON, которая делает более выгодной и упрощает эксплуатацию важнейших рабочих нагрузок по обработке документов практически в любых масштабах без необходимости управлять инфраструктурой.
• Amazon Neptune – это бессерверный и полностью управляемый сервис графовых баз данных, обеспечивающий превосходную масштабируемость и доступность, а также возможность запрашивать миллиарды связей за считанные секунды.
• Amazon MemoryDB для Redis – это надежный сервис баз данных в памяти, который обеспечивает сверхбыструю производительность и отклик на операции чтения и записи за микросекунды.
• Amazon ElastiCache – это полностью управляемый сервис кэширования и хранения данных в памяти, совместимый с Redis и Memcached и обеспечивающий оптимизированную по затратам производительность.
• Amazon Keyspaces (для Apache Cassandra) – это бессерверная и полностью управляемая база данных с широкими столбцами, обеспечивающая доступность до 99,999 % при мультирегиональной репликации. Масштабируемый, высокодоступный и управляемый сервис баз данных, совместимый с Apache Cassandra.
• Amazon Timestream – это бессерверная и полностью управляемая база данных временных рядов, которая упрощает хранение и анализ триллионов событий в день, выполняя свою работу в 1000 раз быстрее, чем реляционная база данных. 
• Amazon OpenSearch Service – это полностью управляемый пакет распределенного поиска и аналитики, который обеспечивает поиск, мониторинг и анализ корпоративных и операционных данных в реальном времени.

Начните работу с NoSQL на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.