ћногомерные системы управлени€ данными (ћ—”Ѕƒ) объедин€ют несколько систем баз данных в одну. ¬место работы с несколькими модел€ми и поиска возможностей дл€ их объединени€, ћ—”Ѕƒ предлагает общий механизм дл€ различных типов данных.

¬ данной статье приводитс€ подробный обзор многомерных баз данных.


„то такое многомерные базы данных?

ћногомерна€ база данных (Multi-Model Database) Ц это система управлени€, котора€ сочетает несколько типов Ѕƒ в одну серверную систему. Ѕольшинство —”Ѕƒ поддерживает одну модель Ѕƒ, а в ћ—”Ѕƒ можно хранить, запрашивать и индексировать данные из нескольких моделей.

¬ажное преимущество многомерных Ѕƒ заключаетс€ в много€зычной сохранности, когда не нужно искать способы дл€ объединени€ различных моделей. √ибкий подход позвол€ет хранить данные разными способами. ¬ результате вы получаете:

  • √ибкое и динамичное программирование
  • —нижение избыточности данных

Ќапример, изучать взаимосв€зи между точками данных или создавать систему рекомендаций гораздо проще с помощью графовых Ѕƒ, а рел€ционные Ѕƒ лучше подход€т дл€ определени€ св€зи между столбцами данных.

 лючева€ функци€ ћ—”Ѕƒ заключаетс€ в ее способности преобразовывать данные из одного формата в другой.   примеру, данные в формате JSON быстро преобразуютс€ в XML. ѕреобразование форматов данных обеспечивает дополнительную гибкость и упрощает соответствие определенным требовани€м проекта.


ѕримеры использовани€ ћ—”Ѕƒ

¬арианты использовани€ —”Ѕƒ позвол€ют лучше пон€ть принципы работы данной модели. јнализиру€ практические примеры, вам становитс€ €сно, как несколько моделей работают в единой системе.

’ранение и управление несколькими источниками данных

 лассическа€ IT-система использует различные источники данных. »нформаци€ не всегда хранитс€ в том же формате или в той же базе данных. Ќесколько форматов складываютс€ в сложную систему Ц трудную дл€ поддержани€ и поиска данных.

’ранение данных в ћ—”Ѕƒ облегчает администрирование систем. ¬се находитс€ в одной базе, поэтому на хранение и управление данными из разных источников тратитс€ меньше времени.

–асширение возможностей модели

ћногомерные базы данных предлагают расширени€ дл€ моделей. ќсобенности одних моделей перекрывают недочеты других.

Ќапример, очень просто запрашивать данные в JSON-формате через SQL-запросы. Ќет необходимости корректировать исходный источник данных. –асшир€емость сокращает врем€ обработки данных и устран€ет необходимость в ETL-системах (извлечение, преобразование, загрузка).

√ибридные среды данных

 лассическа€ среда данных разграничивает операционные данные от аналитических. ƒанные дл€ анализа необходимо преобразовать и хранить отдельно от операционных.

ѕроисходит задвоение, и качество данных снижаетс€. –азделенное пространство повышает затраты на техническое обслуживание. ¬сем базам данных необходимо администрирование и управление резервным копированием.

ћногомерна€ Ѕƒ использует гибридный подход к хранению данных. ”нифицированные узлы, в которых хран€тс€ транзакционные данные и из которых извлекаютс€ аналитические, намного проще поддерживать.

÷ентрализаци€ данных

” данных в организации есть определенные ограничени€. “акие ограничени€ нужны, но они усложн€ют работу с информацией внутри компании.

ћногомерные Ѕƒ хран€т данные в формате as-is (Ђкак естьї), поэтому никакие преобразовани€ не нужны. ÷ентрализаци€ данных дает ценную информацию о существующих данных и предлагает возможности дл€ создани€ новых вариантов использовани€.

ѕоиск больших данных

Hadoop отлично справл€етс€ с обработкой больших объемов данных в разных модел€х. ќсновна€ причина Ц скорость получени€, обработки и хранени€ данных. ≈динственное, чего не хватает Hadoop, Ц это эффективного механизма поиска.

≈сли вз€ть вычислительные мощности Hadoop и объединить их с возможност€ми поиска по многомерной Ѕƒ, то получитс€ функциональна€ система. ѕроцесс работы становитс€ масштабируемым и удобным дл€ выполнени€ задач над большими данными.


ѕлюсы и минусы многомерной базы данных

¬ многомерных базах данных есть свои плюсы и минусы. ¬ таблице ниже перечислены ключевые пункты:

ѕлюсы ћинусы
ѕосто€нство данных —ложность
ƒинамичность ¬се еще в стадии разработки
ACID-совместимость Ќе хватает методов моделировани€
ѕодход€т дл€ сложных проектов Ќе подход€т дл€ простых проектов

“ака€ модель подходит дл€ корпоративных настроек с множеством данных. –азные секторы пользуютс€ данными дл€ разных задач. Ќо детализированной и уже настроенной структуре много€зычной сохранности может не хватать возможностей многомерной системы.

ѕлюсы

ѕреимущества многомерных баз данных:

  • согласованность данных между модел€ми за счет единой серверной системы
  • динамична€ среда с использованием различных типов данных на одной платформе
  • отказоустойчивость, из-за ACID-совместимости
  • подход€т дл€ сложных проектов с множественным представлением данных

ћинусы

Ќедочеты многомерных баз данных:

  • сложность ћ—”Ѕƒ, из-за чего с ними трудно работать
  • модель Ѕƒ все еще развиваетс€ и не имеет окончательной формы
  • ограниченна€ доступность различных методов моделировани€
  • не подходит дл€ более простых проектов или систем

 акие многомерные базы данных считаютс€ самыми лучшими?

Ќа рынке представлено огромное множество многомерных типов Ѕƒ. »х самой примечательной особенностью €вл€етс€ поддержка нескольких моделей на одном сервере.

Ќекоторые Ѕƒ накладывают несколько моделей на сервер через компоненты. Ќо такие типы Ѕƒ не считаютс€ подлинными многомерными базами.

Multi-Model Databases

≈ще одно важное отличие Ц доступные методы моделировани€. Ётот аспект крайне важен дл€ того, чтобы получать максимальную пользу от доступных данных.


MarkLogic Server

MarkLogic Server Ц это многомерна€ нерел€ционна€ база данных. ќна по€вилась как хранилище XLM, а затем была доработана дл€ хранени€ различных моделей:

  • документной
  • графовой
  • текстовой
  • пространственной
  • типа Ђключ Ц значениеї
  • рел€ционной

Ёто универсальна€, эффективна€ и безопасна€ база данных. ¬озможности сервера MarkLogic:

  • Ѕезопасность и управление. »нтегрированное управление безопасностью данных и пользователей.
  • ACID-совместимость. ќбеспечивает строгую согласованность данных.
  • –асширенный поиск. ƒоступ к данным обеспечивает встроенна€ поискова€ система с семантическим поиском.
  • –азнопланова€ аналитика. ¬ам доступны настраиваемые инструменты дл€ аналитики и бизнес-аналитики.
  • ¬строенное машинное обучение. »нтеллектуальное автоматизированное курирование данных с помощью встроенных алгоритмов машинного обучени€ обеспечивает более быстрый доступ к данным.
  • ќтказоустойчивость. Mark Logic предлагает высокую доступность и систему аварийного восстановлени€, помогающую избегать любого рода сбоев.
  • ѕоддержка гибридного облака. Ѕаза данных позвол€ет самосто€тельно управл€ть развертыванием с помощью гибридных облачных решений.

ArangoDB

ArangoDB Ц это нативна€ многомерна€ система управлени€ базами данных. ќна поддерживает следующие форматы данных:

  • документные
  • графовые
  • Ђключ-значениеї

Ѕаза данных извлекает и измен€ет данные с помощью унифицированного €зыка запросов AQL.   другим важным особенност€м относ€тс€:

  • –асширенные соединени€. ѕозвол€ет соедин€ть данные с помощью гибких запросов, что снижает их избыточность.
  • “ранзакции. ¬ыполнение запросов к нескольким документам с доступной изол€цией и согласованностью транзакций.
  • —егментирование. —инхронна€ репликаци€ путем сегментировани€ позвол€ет снижать внутреннюю кластерную св€зь, повыша€ при этом производительность и скорость соединени€.
  • –епликаци€. –епликаци€ обеспечивает распределенную Ѕƒ в пределах одного центра обработки данных.
  • ћногопоточность. Ѕлагодар€ многопоточности, Ѕƒ может использовать несколько €дер.

OrientDB

OrientDB Ц это многомерна€ нерел€ционна€ база данных с открытым кодом, написанна€ на Java. Ёта Ѕƒ поддерживает следующие модели:

  • документную
  • графовую
  • тип Ђключ-значениеї
  • объектную
  • пространственную

OrientDB перва€ ввела несколько моделей на уровне €дра. Ёта база данных поставл€етс€ с р€дом уникальных функций, к которым относ€тс€:

  • ѕоддержка SQL. Ѕƒ поддерживает SQL-запросы, благодар€ чему программистам легче переключитьс€ с рел€ционных моделей на OrientDB.
  • ACID-совместимость. Ѕаза данных полностью транзакционна; таким способом достигаетс€ ее надежность.
  • –аспределенна€. ѕолна€ поддержка репликации с множеством master на разных выделенных серверах.
  • ѕортативна€. ѕозвол€ет быстро импортировать рел€ционные базы данных.

«аключение

—уществует великое множество методов моделировани€ баз данных, и в каждом решении можно найти свои плюсы и минусы. ћногомерные Ѕƒ стрем€тс€ объединить различные базы данных в единую серверную систему, благодар€ чему при разрастании системы ее сложность и потребление ресурсов не увеличиваютс€.


—кидки 50% в Merion Academy

¬ыбрать курс