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). Базы данных SQL моделируют отношения между данными 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 подходит 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.