Покупка базы данных с ИИ-начинкой: что внутри?
Posted: Wed Jun 04, 2025 6:13 am
аз данных, которые значительно отличаются от «обычных» или традиционных баз данных, особенно реляционных баз данных (RDBMS), которые доминировали в течение десятилетий. Эти различия обусловлены изменившимися требованиями к объему, скорости, разнообразию и сложности данных, а также к масштабируемости, гибкости и доступности.
Вот основные отличия:
1. Типы и модели данных:
Традиционные базы данных (в основном реляционные): В первую очередь предназначены для хранения структурированных данных в виде таблиц с предопределенными схемами (строками и столбцами). Это означает, что структура данных должна быть определена до того, как данные будут введены. Они отлично подходят для транзакционных систем (OLTP), где важна целостность данных и соответствие ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность). Примеры: Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL.
Современные/Последние базы данных: Приспособлены для обработки гораздо более широкого спектра типов данных, включая:
Неструктурированные данные: Например, текст, изображения, видео, аудио, данные из социальных сетей.
Полуструктурированные данные: Например, JSON, XML.
Помимо реляционных моделей, они включают в себя различные модели NoSQL (Not only SQL):
Документоориентированные базы данных (например, MongoDB, Couchbase): Хранят данные в гибких, самоописывающих документах (часто в формате JSON), позволяя изменять схемы "на лету".
Базы данных "ключ-значение" (например, Redis, DynamoDB): Простейшая модель, где каждое значение связано с уникальным ключом. Отличны для кэширования и быстрого доступа.
Колоночные базы данных (например, Cassandra, HBase): Хранят данные в столбцах, что оптимизирует запросы по большим наборам данных и подходит для аналитики больших данных.
Графовые базы данных (например, Neo4j): Специально разработаны для хранения и запроса данных, имеющих сложные взаимосвязи, например, социальные сети, рекомендательные системы, системы обнаружения мошенничества.
Также появились гибридные базы данных и концепции, такие как озерные хранилища (data lakehouses), которые сочетают в себе лучшие черты хранилищ данных и озер данных.
2. Масштабируемость и производительность:
Традиционные базы данных: В основном масштабируются вертикально (увеличение мощности одного сервера - больше RAM, CPU, SSD). Это имеет свои пределы и может быть дорого. Хотя существуют методы репликации и кластеризации, горизонтальное масштабирование (добавление большего количества серверов) для них часто является сложной задачей и может привести к проблемам с согласованностью данных.
Современные/Последние базы данных: Разработаны с учетом список телефонных номеров боснии и герцеговины горизонтального масштабирования (распределение данных и нагрузки между множеством серверов или узлов). Это позволяет им обрабатывать петабайты данных и миллиарды транзакций, обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость. Многие из них используют распределенные архитектуры, а некоторые, такие как NewSQL, стремятся сочетать горизонтальную масштабируемость NoSQL с транзакционной целостностью SQL.
3. Развертывание и управление:
Традиционные базы данных: Часто размещаются на месте (on-premise), требуя от компаний покупки и обслуживания собственного оборудования, серверов, систем хранения, а также управления резервным копированием, безопасностью и обновлениями. Это сопряжено со значительными первоначальными затратами и постоянными операционными расходами.
Современные/Последние базы данных: Все чаще развертываются в облаке (cloud-based), предлагая модель "оплата по факту использования" (pay-as-you-go). Поставщики облачных услуг (AWS, Google Cloud, Azure) управляют инфраструктурой, обслуживанием, обновлениями, резервным копированием и масштабированием, что значительно снижает операционную нагрузку на организации. Также появляются бессерверные базы данных, которые абстрагируют серверы, позволяя разработчикам сосредоточиться на коде, а не на инфраструктуре.
4. Гибкость схемы и гибкость разработки:
Традиционные базы данных: Требуют фиксированной схемы. Любые изменения в структуре таблицы (например, добавление нового столбца) могут быть сложными, требовать простоя и миграции данных, что затрудняет итеративную и гибкую разработку.
Вот основные отличия:
1. Типы и модели данных:
Традиционные базы данных (в основном реляционные): В первую очередь предназначены для хранения структурированных данных в виде таблиц с предопределенными схемами (строками и столбцами). Это означает, что структура данных должна быть определена до того, как данные будут введены. Они отлично подходят для транзакционных систем (OLTP), где важна целостность данных и соответствие ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность). Примеры: Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL.
Современные/Последние базы данных: Приспособлены для обработки гораздо более широкого спектра типов данных, включая:
Неструктурированные данные: Например, текст, изображения, видео, аудио, данные из социальных сетей.
Полуструктурированные данные: Например, JSON, XML.
Помимо реляционных моделей, они включают в себя различные модели NoSQL (Not only SQL):
Документоориентированные базы данных (например, MongoDB, Couchbase): Хранят данные в гибких, самоописывающих документах (часто в формате JSON), позволяя изменять схемы "на лету".
Базы данных "ключ-значение" (например, Redis, DynamoDB): Простейшая модель, где каждое значение связано с уникальным ключом. Отличны для кэширования и быстрого доступа.
Колоночные базы данных (например, Cassandra, HBase): Хранят данные в столбцах, что оптимизирует запросы по большим наборам данных и подходит для аналитики больших данных.
Графовые базы данных (например, Neo4j): Специально разработаны для хранения и запроса данных, имеющих сложные взаимосвязи, например, социальные сети, рекомендательные системы, системы обнаружения мошенничества.
Также появились гибридные базы данных и концепции, такие как озерные хранилища (data lakehouses), которые сочетают в себе лучшие черты хранилищ данных и озер данных.
2. Масштабируемость и производительность:
Традиционные базы данных: В основном масштабируются вертикально (увеличение мощности одного сервера - больше RAM, CPU, SSD). Это имеет свои пределы и может быть дорого. Хотя существуют методы репликации и кластеризации, горизонтальное масштабирование (добавление большего количества серверов) для них часто является сложной задачей и может привести к проблемам с согласованностью данных.
Современные/Последние базы данных: Разработаны с учетом список телефонных номеров боснии и герцеговины горизонтального масштабирования (распределение данных и нагрузки между множеством серверов или узлов). Это позволяет им обрабатывать петабайты данных и миллиарды транзакций, обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость. Многие из них используют распределенные архитектуры, а некоторые, такие как NewSQL, стремятся сочетать горизонтальную масштабируемость NoSQL с транзакционной целостностью SQL.
3. Развертывание и управление:
Традиционные базы данных: Часто размещаются на месте (on-premise), требуя от компаний покупки и обслуживания собственного оборудования, серверов, систем хранения, а также управления резервным копированием, безопасностью и обновлениями. Это сопряжено со значительными первоначальными затратами и постоянными операционными расходами.
Современные/Последние базы данных: Все чаще развертываются в облаке (cloud-based), предлагая модель "оплата по факту использования" (pay-as-you-go). Поставщики облачных услуг (AWS, Google Cloud, Azure) управляют инфраструктурой, обслуживанием, обновлениями, резервным копированием и масштабированием, что значительно снижает операционную нагрузку на организации. Также появляются бессерверные базы данных, которые абстрагируют серверы, позволяя разработчикам сосредоточиться на коде, а не на инфраструктуре.
4. Гибкость схемы и гибкость разработки:
Традиционные базы данных: Требуют фиксированной схемы. Любые изменения в структуре таблицы (например, добавление нового столбца) могут быть сложными, требовать простоя и миграции данных, что затрудняет итеративную и гибкую разработку.