По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Чтобы понять NoSQL, нужно разобраться, что такое SQL и почему мы говорим ему No.
Итак, SQL (structured query language) расшифровывается как «язык структурированных запросов», и это язык запросов для управления данными в так называемых реляционных базах данных, или просто БД
В реляционных базах мы храним данные в таблицах, которые логически связаны между собой - отсюда и название - реляционные от слова relation, связь. Это один из самых популярных типов баз.
В этих таблицах есть строки и столбцы. В столбце таблицы хранится определенный тип данных, а в каждой ячейке – значение.
Строка же получается как набор связанных значений, которые относятся к одному объекту - мы видим что у крыла типа чайка длина 25 метров.
Ну и каждая строка в таблице может быть помечена каким то уникальным идентификатором, который называется первичным ключом (primary key). А затем при помощи него мы можем связать данные из нескольких таблиц, например в отдельной таблице, где он станет внешним ключом (foreign key).
В общем, как таблица в экселе, только данные могут быть связаны.
Что еще важно знать: реляционные БД требуют так называемую схему (schema) - описание структуры таблицы ее полей и ограничений. То есть если нам например нужно добавить или убрать столбец в таблице, то это изменение коснется всех данных внутри нее.
Также БД этого типа соответствуют так называемым принципам ACID (Atomicity — Атомарность, Consistency — Согласованность, Isolation — Изолированность, Durability — Надёжность), что вкратце означает, что при работе с базой, целостность и согласованность данных гарантирована, даже если возникли проблемы с сетью или железом, что полезно при работе с финансами, например.
В качестве примеров таких баз назовем: Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и PostgreSQL.
Разобрались. Теперь вернемся к NoSQL. Это тип баз данных, которые хранят данные в отличном от реляционных таблиц формате. Они узкоспециализированны для конкретных задач и нужны для улучшения производительности, масштабируемости и удобства в работе.
Базы данных "ключ-значение" (key-value)
Суть в том, что мы храним данные в таком виде: у нас есть уникальный ключ, который указывает на какое-то значение. А сама база - это совокупность этих пар. Вот так просто! Причем эти данные могут быть чем угодно, числом, строкой или даже другой парой ключ-значение потому что в отличии от реляционных баз данных они не имеют предопределенной структуры данных.
Многие БД такого типа хранят данные в памяти (RAM), в отличии от других баз, которые хранят данные на диске, что хоть и может ограничивать объем хранимых данных (хотя они требуют гораздо меньше памяти), но это обеспечивают просто невероятную скорость. Ну и раз это NoSQL то никаких сложных запросов, никаких связей друг с другом - мы просто записываем ключ и его значение, и получаем значение по ключу.
Где их использовать? Они отлично подходят для хранения кэша или пользовательских сессий. А в качестве самого простого примера можно назвать корзину в интернет магазине - где мы храним идентификатор пользователя, и сколько товаров он положил в корзину.
Самые популярные хранилки по типу “ключ - значение” это Redis, Memcached и DynamoDB.
Wide-column (columnstore базы данных, БД с широкими столбцами или колоночные БД)
Все также просто - берем key-value БД, и делаем так чтобы в значении мы могли хранить несколько столбцов сразу. Это позволяет удобно хранить связанную информацию. Похоже на реляционную БД, но только в отличии от нее, тут у нас нет схемы, поэтому мы можем хранить разные неструктурированные данные.
Такой тип БД подойдет для хранения логов, данных с умных холодильников и чайников, а также различных аналитических приложений, где данные хранятся в большом объеме. Netflix, например, хранит в таких таблицах историю просмотров пользователя.
В качестве примеров таких баз назовем Cassandra, Hbase и ClickHouse.
Базы данных документов или документориентированные БД (Document DB)
Подробнее про них можно прочитать в нашей отдельной статье.
Если предыдущие типы NoSQL БД обычно используются для специфических задач, то эти базы уже более универсальны, и могут стать основным местом хранения информации.
Здесь мы храним документы. Документ это набор нескольких пар ключ-значение, о которых мы говорили раньше, и раз это не SQL, то они неструктурированны и не требуют схему. Это значит, что мы можем легко добавлять и удалять поля в документе, в отличие от реляционных БД, где изменения затронули бы всю таблицу. Документы даже могут быть вложенными, и содержать в себе другие документы.
Данные хранятся в стандартных форматах, таких как XML, YAML и JSON. Такая форма хранения идеально подходит к объектам, которые используются в приложениях. Мы буквально сразу получаем полный объект который нам нужен, а в SQL нужно сначала приложить усилия и даже сделать несколько запросов и все собрать в необходимый вид.
Документы можно группировать друг с другом собирая их в коллекции, которые можно собирать в логическую иерархию, получая что-то по типу реляционных БД.
Это как шкаф на работе - в один ящик мы можем положить трудовые договоры, в другой - договоры с партнерами, а в третий договоры аренды.
Ничто нам не мешает сложить всё в одну кучу, но так удобнее. И вот эти ящики как раз и будут коллекциями в нашем случае. А отсутствие схемы позволяет нам положить в один ящик договоры, которые схожи логически, но имеют разную структуру внутри. Например, долгосрочный договор с сотрудником и договор с компанией. Коллекции есть не у всех БД такого типа, некоторые системы используют теги или древовидные иерархии.
Они часто используются для мобильных приложений и игр, блогов, интернет магазинов и всяких штук где у нас имеется много контента.
Самые популярные БД такого типа - MongoDB, Amazon DynamoDB, CouchDB.
Графовые БД (Graph DB)
Тут мы больше значения уделяем тому как данные связаны друг с другом, и эта БД лучше всего обрабатывает такие данные.
Тут у нас есть узлы, которые представляют данные и ребра (или соединения), которые описывают связь между этими данными. Помните как в реляционных базах мы записывали связь в отдельной таблице? Тут мы можем обойтись без нее, просто показав связь.
Такие базы просто необходимы для алгоритмов рекомендаций, социальных сетей, управления компьютерными сетями и маршрутизацией или даже обнаружения финансового мошенничества.
Самые популярные графовые базы: Neo4j и DGraph
Поисковые БД (Search-engine database)
Они, как понятно из названия, нужны для поиска данных из большого количества источников.
Работают они примерно также как и базы данных документов - мы добавляем документы с текстом внутри, а БД проанализирует весь текст в этих документах и создаст индексы для этого текста.
По сути это работает как указатели, которые ты видел в конце книги, где указывается какой-то термин и страница на которой он встречается.
И когда пользователь выполняет поиск, то сканируются только эти индексы, а не все документы в базе.
Ну и очевидно что они используются в качестве полнотекстового поиска, а также для хранения и анализа логов. Примеры - Elasticsearch, Solr, Algolia
Базы данных временных рядов (Time series database)
Это базы данных, оптимизированные для данных с отметками времени. Такое используется, для мониторинга систем, где мы храним значение времени и данные в этот момент. Например, загрузка сервера или количество подключений.
Примеры - InfluxDB и Prometheus
Многомодульные БД (multi-model)
Также существуют так называемые много-модульные БД (multi-model), которые поддерживают несколько моделей данных.
Например тот же рredis умеет и в ключ-значение, и документы с графами и даже временные данные обработает.
Когда вы разрабатываете какое-то программное обеспечение, вы поначалу можете не задумываться о часовых поясах. Если только вы не живете в стране, которая имеет несколько часовых поясов, например, в США или России.
Не так давно я столкнулся с проблемой, которая была связана с часовыми поясами. Было несколько юнит-тестов, имеющих дело с датами. Они работали в моем офисе во Франции, но не работали в Марокко у новых членов нашей команды.
Вот тот самый юнит-тест, который работает во Франции, но не работает в Марокко.
Для меня это была возможность научиться правильно обрабатывать дату и время в международном программном обеспечении. В этой статье я расскажу о часовых поясах и поделюсь некоторыми правилами, которым нужно следовать.
Краткое введение в часовые пояса
Поскольку земля имеет форму практически сферы, то солнце восходит в Японии, а садится в Америке. Если бы все использовали глобальное время, то, например, 9:00 было бы восходом солнца в Японии, но закатом в Америки. Это было бы не очень удобно.
Для того, чтобы время согласовывалось с фазами солнца, необходимо перейти от глобального времени ко времени в соответствии с вашим местоположением. В результате земной шар разбивается на часовые пояса (time zones), и каждый из них имеет некоторое смещение (offset). Это смещение представляет собой количество минут, которое необходимо добавить к глобальному времени, чтобы получить время вашего часового пояса. Это смещение может быть положительным или отрицательным.
Глобальное время называется UTC, оно расшифровывается как Universal Time Coordinate (всемирное координированное время). Вы также могли слышать о GMT – часовом поясе без смещения.
Например, когда по UTC время 10:50, то в Сан-Франциско – 03:50 со смещением -0700, а в Пекине – 18:50 со смещением +0800. Однако смещение может быть не только в целых часах. Например, смещение Непала составляет +0545.
В придачу к этому смещению, связанному с часовым поясом, в некоторых странах еще дополнительно смещают часы два раза в год. DST, или летнее время, добавляет еще один час к смещению часового пояса перед наступлением летнего времени. Затем часы переводятся обратно зимой. Цель такого смещения заключается в том, чтобы сделать дневное время длиннее.
Самый простой способ определить часовой пояс – использовать базу данных часовых поясов IANA. В результате вы получите строку, такую как Europe/Paris (Европа/Париж), в соответствии с шаблоном Регион/Город. Кроме того, Microsoft поддерживает собственную базу данных часовых поясов Microsoft, которая используется в их операционных системах. Но использование этой базы может вызвать проблемы при запуске кроссплатформенных приложений .NET Core.
IANA по-прежнему остается лучшим вариантом. База данных Microsoft обновляется не так часто, имеет меньшую историю и использует довольно любопытные названия часовых поясов (например, Romantic Standard Time – романтическое стандартное время) и подвержена ошибкам. Например, постарайтесь не перепутать следующее: Arab Standard Time, Arabic Standard Time и Arabian Standard Time.
И последнее: есть множество способов записать дату. К счастью, спецификация ISO 8601 устанавливает общее правило для представления даты.
Ноябрь 11, 2018 в 12:51:43 AM (в часовом поясе UTC+00:00)
2018-11-05T12:51:43Z
Переменные среды (или окружения) используются для хранения общесистемных значений, которые могут использоваться любым пользователем и процессом в операционной системе. Мы уже рассказывали про то как установить переменные окружения в Linux, а теперь расскажем, как это сделать в MacOS.
Проверить текущие переменные среды
Есть два способа проверить текущие переменные среды в MacOS:
Показать список всех текущих переменных среды.
Показать конкретную переменную среды.
Список всех переменных среды
Используйте команду printenv для отображения списка текущих установленных переменных среды:
printenv
Примечание. Если вы хотите отобразить полный список переменных оболочки, используйте команду set.
Проверить конкретную переменную среды
Если вы хотите отобразить значение какой-либо конкретной переменной среды, используйте команду echo:
echo $[имя_переменной]
Например, чтобы проверить значение переменной PATH, в которой хранится список каталогов с исполняемыми файлами, используйте команду echo:
echo $PATH
Примечание. Всегда используйте префикс $ при указании имени переменной.
Установить временную переменную среды
Значение, которое вы присваиваете временной переменной среды, сохраняется только до тех пор, пока вы не закроете сеанс терминала. Это полезно для так переменных, которые нужно использовать только для текущего сеанса.
Назначить временную переменную среды с помощью команды export:
export [имя_переменной]=[значение_переменной]
Где:
[имя_переменной]: имя новой временной переменной среды, которую вы хотите установить.
[значение_переменной]: значение, которое вы хотите присвоить новой переменной.
Команда export также позволяет добавлять новые значения к существующим переменным:
export [имя_существующей_переменной]=[новое_значение_переменной]:$[имя_существующей_переменной]
Где:
[имя_существующей_переменной]: имя переменной среды, к которой вы хотите добавить новое значение.
[новое_значение_переменной]: значение, которое вы хотите добавить к существующей переменной.
Например, если вы хотите добавить собственный путь к папке в переменную PATH, используйте следующую команду:
export PATH=/Users/test/test_folder:$PATH
Установить постоянную переменную среды
В файл .bash_profile добавляются постоянные переменные среды:
Найдите путь к файлу .bash_profile, используя: ~/.bash-profile
Откройте файл .bash_profile в любом текстовом редакторе.
Прокрутите до конца файла
Используйте команду export, чтобы добавить новые переменные: export [имя_переменной]=[значение_переменной]
Сохраните все изменения, внесенные вами в файл
Запустите новый .bash_profile, перезапустив окно терминала, либо используя команду: source ~/.bash-profile
Удалить переменную среды
Используйте команду unset, чтобы удалить переменную среды:
unset [имя_переменной]