Многомерные системы управления данными (МСУБД) объединяют несколько систем баз данных в одну. Вместо работы с несколькими моделями и поиска возможностей для их объединения, МСУБД предлагает общий механизм для различных типов данных.
В данной статье приводится подробный обзор многомерных баз данных.
Что такое многомерные базы данных?
Многомерная база данных (Multi-Model Database) – это система управления, которая сочетает несколько типов БД в одну серверную систему. Большинство СУБД поддерживает одну модель БД, а в МСУБД можно хранить, запрашивать и индексировать данные из нескольких моделей.
Важное преимущество многомерных БД заключается в многоязычной сохранности, когда не нужно искать способы для объединения различных моделей. Гибкий подход позволяет хранить данные разными способами. В результате вы получаете:
- Гибкое и динамичное программирование
- Снижение избыточности данных
Например, изучать взаимосвязи между точками данных или создавать систему рекомендаций гораздо проще с помощью графовых БД, а реляционные БД лучше подходят для определения связи между столбцами данных.
Ключевая функция МСУБД заключается в ее способности преобразовывать данные из одного формата в другой. К примеру, данные в формате JSON быстро преобразуются в XML. Преобразование форматов данных обеспечивает дополнительную гибкость и упрощает соответствие определенным требованиям проекта.
Примеры использования МСУБД
Варианты использования СУБД позволяют лучше понять принципы работы данной модели. Анализируя практические примеры, вам становится ясно, как несколько моделей работают в единой системе.
Хранение и управление несколькими источниками данных
Классическая IT-система использует различные источники данных. Информация не всегда хранится в том же формате или в той же базе данных. Несколько форматов складываются в сложную систему – трудную для поддержания и поиска данных.
Хранение данных в МСУБД облегчает администрирование систем. Все находится в одной базе, поэтому на хранение и управление данными из разных источников тратится меньше времени.
Расширение возможностей модели
Многомерные базы данных предлагают расширения для моделей. Особенности одних моделей перекрывают недочеты других.
Например, очень просто запрашивать данные в JSON-формате через SQL-запросы. Нет необходимости корректировать исходный источник данных. Расширяемость сокращает время обработки данных и устраняет необходимость в ETL-системах (извлечение, преобразование, загрузка).
Гибридные среды данных
Классическая среда данных разграничивает операционные данные от аналитических. Данные для анализа необходимо преобразовать и хранить отдельно от операционных.
Происходит задвоение, и качество данных снижается. Разделенное пространство повышает затраты на техническое обслуживание. Всем базам данных необходимо администрирование и управление резервным копированием.
Многомерная БД использует гибридный подход к хранению данных. Унифицированные узлы, в которых хранятся транзакционные данные и из которых извлекаются аналитические, намного проще поддерживать.
Централизация данных
У данных в организации есть определенные ограничения. Такие ограничения нужны, но они усложняют работу с информацией внутри компании.
Многомерные БД хранят данные в формате as-is («как есть»), поэтому никакие преобразования не нужны. Централизация данных дает ценную информацию о существующих данных и предлагает возможности для создания новых вариантов использования.
Поиск больших данных
Hadoop отлично справляется с обработкой больших объемов данных в разных моделях. Основная причина – скорость получения, обработки и хранения данных. Единственное, чего не хватает Hadoop, – это эффективного механизма поиска.
Если взять вычислительные мощности Hadoop и объединить их с возможностями поиска по многомерной БД, то получится функциональная система. Процесс работы становится масштабируемым и удобным для выполнения задач над большими данными.
Плюсы и минусы многомерной базы данных
В многомерных базах данных есть свои плюсы и минусы. В таблице ниже перечислены ключевые пункты:
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Постоянство данных | Сложность |
| Динамичность | Все еще в стадии разработки |
| ACID-совместимость | Не хватает методов моделирования |
| Подходят для сложных проектов | Не подходят для простых проектов |
Такая модель подходит для корпоративных настроек с множеством данных. Разные секторы пользуются данными для разных задач. Но детализированной и уже настроенной структуре многоязычной сохранности может не хватать возможностей многомерной системы.
Плюсы
Преимущества многомерных баз данных:
- согласованность данных между моделями за счет единой серверной системы
- динамичная среда с использованием различных типов данных на одной платформе
- отказоустойчивость, из-за ACID-совместимости
- подходят для сложных проектов с множественным представлением данных
Минусы
Недочеты многомерных баз данных:
- сложность МСУБД, из-за чего с ними трудно работать
- модель БД все еще развивается и не имеет окончательной формы
- ограниченная доступность различных методов моделирования
- не подходит для более простых проектов или систем
Какие многомерные базы данных считаются самыми лучшими?
На рынке представлено огромное множество многомерных типов БД. Их самой примечательной особенностью является поддержка нескольких моделей на одном сервере.
Некоторые БД накладывают несколько моделей на сервер через компоненты. Но такие типы БД не считаются подлинными многомерными базами.
Еще одно важное отличие – доступные методы моделирования. Этот аспект крайне важен для того, чтобы получать максимальную пользу от доступных данных.
MarkLogic Server
MarkLogic Server – это многомерная нереляционная база данных. Она появилась как хранилище XLM, а затем была доработана для хранения различных моделей:
- документной
- графовой
- текстовой
- пространственной
- типа «ключ – значение»
- реляционной
Это универсальная, эффективная и безопасная база данных. Возможности сервера MarkLogic:
- Безопасность и управление. Интегрированное управление безопасностью данных и пользователей.
- ACID-совместимость. Обеспечивает строгую согласованность данных.
- Расширенный поиск. Доступ к данным обеспечивает встроенная поисковая система с семантическим поиском.
- Разноплановая аналитика. Вам доступны настраиваемые инструменты для аналитики и бизнес-аналитики.
- Встроенное машинное обучение. Интеллектуальное автоматизированное курирование данных с помощью встроенных алгоритмов машинного обучения обеспечивает более быстрый доступ к данным.
- Отказоустойчивость. Mark Logic предлагает высокую доступность и систему аварийного восстановления, помогающую избегать любого рода сбоев.
- Поддержка гибридного облака. База данных позволяет самостоятельно управлять развертыванием с помощью гибридных облачных решений.
ArangoDB
ArangoDB – это нативная многомерная система управления базами данных. Она поддерживает следующие форматы данных:
- документные
- графовые
- «ключ-значение»
База данных извлекает и изменяет данные с помощью унифицированного языка запросов AQL
. К другим важным особенностям относятся:
- Расширенные соединения. Позволяет соединять данные с помощью гибких запросов, что снижает их избыточность.
- Транзакции. Выполнение запросов к нескольким документам с доступной изоляцией и согласованностью транзакций.
- Сегментирование. Синхронная репликация путем сегментирования позволяет снижать внутреннюю кластерную связь, повышая при этом производительность и скорость соединения.
- Репликация. Репликация обеспечивает распределенную БД в пределах одного центра обработки данных.
- Многопоточность. Благодаря многопоточности, БД может использовать несколько ядер.
OrientDB
OrientDB – это многомерная нереляционная база данных с открытым кодом, написанная на Java. Эта БД поддерживает следующие модели:
- документную
- графовую
- тип «ключ-значение»
- объектную
- пространственную
OrientDB первая ввела несколько моделей на уровне ядра. Эта база данных поставляется с рядом уникальных функций, к которым относятся:
- Поддержка SQL. БД поддерживает SQL-запросы, благодаря чему программистам легче переключиться с реляционных моделей на OrientDB.
- ACID-совместимость. База данных полностью транзакционна; таким способом достигается ее надежность.
- Распределенная. Полная поддержка репликации с множеством master на разных выделенных серверах.
- Портативная. Позволяет быстро импортировать реляционные базы данных.
Заключение
Существует великое множество методов моделирования баз данных, и в каждом решении можно найти свои плюсы и минусы. Многомерные БД стремятся объединить различные базы данных в единую серверную систему, благодаря чему при разрастании системы ее сложность и потребление ресурсов не увеличиваются.
