На каких отношениях основана работа реляционной бд. Реляционная субд. Процесс моделирования и составления основных элементов

) (1985-1991)
Микроинформ (1991-1996)
Арсеналъ (1996-2001)

«Лексико́н» - текстовый редактор / текстовый процессор для ПК с DOS , созданный в конце 1980-х годов в Вычислительном центре Академии наук СССР Е. Н. Веселовым .

Лексикон был чрезвычайно популярен в конце 1980-х и первой половине 1990-х годов (по некоторым оценкам, он был установлен на 95 % всех российских ПК). К рубежу XX - началу XXI вв. с широким распространением Windows 3.1 и сменившей её Windows 95 использование «Лексикона» резко сократилось, впоследствии прекратившись совершенно. Последняя версия для MS-DOS - 1.4. Версии Лексикона для Windows не нашли широкого применения из-за конкуренции со стороны пиратских копий русифицированного Microsoft Word .

Лексикон - первый русскоязычный редактор с WYSIWYG -интерфейсом (начиная с версии 2.0, которая не была доведена [ ]), ориентированный на простого пользователя, с простой и понятной системой команд. Существовали версии, позволявшие использовать языки народов России (например, якутский язык).

Это первый русскоязычный редактор с многооконным интерфейсом, позволяющий переносить при редактировании части текста из одного окна в другое (концепция «кармана» или буфера обмена).

Лексикон работает с обычными текстовыми файлами, но может также добавлять в них разные коды форматирования (которые всегда начинаются с символа 0xFF). В Лексикон встроена система проверки орфографии.

Лексикон работает с текстовым и графическим режимами экрана, с основной и альтернативной кодировками . Интерфейс можно переключать с русского на английский и обратно. Можно одновременно держать открытыми несколько файлов (каждый в своём окне) и переключаться между ними; можно выделять и копировать/перемещать линейные и прямоугольные блоки текста; также можно рисовать таблицы с использованием символов псевдографики .

Лексикон работает и на нерусифицированных компьютерах, поскольку имеет свои собственные экранные и принтерные шрифты , а также свой собственный драйвер клавиатуры.

См. также

Напишите отзыв о статье "Лексикон (программа)"

Ссылки

• (одного из разработчиков)

Отрывок, характеризующий Лексикон (программа)

Ветер стих, черные тучи низко нависли над местом сражения, сливаясь на горизонте с пороховым дымом. Становилось темно, и тем яснее обозначалось в двух местах зарево пожаров. Канонада стала слабее, но трескотня ружей сзади и справа слышалась еще чаще и ближе. Как только Тушин с своими орудиями, объезжая и наезжая на раненых, вышел из под огня и спустился в овраг, его встретило начальство и адъютанты, в числе которых были и штаб офицер и Жерков, два раза посланный и ни разу не доехавший до батареи Тушина. Все они, перебивая один другого, отдавали и передавали приказания, как и куда итти, и делали ему упреки и замечания. Тушин ничем не распоряжался и молча, боясь говорить, потому что при каждом слове он готов был, сам не зная отчего, заплакать, ехал сзади на своей артиллерийской кляче. Хотя раненых велено было бросать, много из них тащилось за войсками и просилось на орудия. Тот самый молодцоватый пехотный офицер, который перед сражением выскочил из шалаша Тушина, был, с пулей в животе, положен на лафет Матвевны. Под горой бледный гусарский юнкер, одною рукой поддерживая другую, подошел к Тушину и попросился сесть.
– Капитан, ради Бога, я контужен в руку, – сказал он робко. – Ради Бога, я не могу итти. Ради Бога!
Видно было, что юнкер этот уже не раз просился где нибудь сесть и везде получал отказы. Он просил нерешительным и жалким голосом.
– Прикажите посадить, ради Бога.
– Посадите, посадите, – сказал Тушин. – Подложи шинель, ты, дядя, – обратился он к своему любимому солдату. – А где офицер раненый?
– Сложили, кончился, – ответил кто то.
– Посадите. Садитесь, милый, садитесь. Подстели шинель, Антонов.
Юнкер был Ростов. Он держал одною рукой другую, был бледен, и нижняя челюсть тряслась от лихорадочной дрожи. Его посадили на Матвевну, на то самое орудие, с которого сложили мертвого офицера. На подложенной шинели была кровь, в которой запачкались рейтузы и руки Ростова.
– Что, вы ранены, голубчик? – сказал Тушин, подходя к орудию, на котором сидел Ростов.
– Нет, контужен.
– Отчего же кровь то на станине? – спросил Тушин.
– Это офицер, ваше благородие, окровянил, – отвечал солдат артиллерист, обтирая кровь рукавом шинели и как будто извиняясь за нечистоту, в которой находилось орудие.
Насилу, с помощью пехоты, вывезли орудия в гору, и достигши деревни Гунтерсдорф, остановились. Стало уже так темно, что в десяти шагах нельзя было различить мундиров солдат, и перестрелка стала стихать. Вдруг близко с правой стороны послышались опять крики и пальба. От выстрелов уже блестело в темноте. Это была последняя атака французов, на которую отвечали солдаты, засевшие в дома деревни. Опять всё бросилось из деревни, но орудия Тушина не могли двинуться, и артиллеристы, Тушин и юнкер, молча переглядывались, ожидая своей участи. Перестрелка стала стихать, и из боковой улицы высыпали оживленные говором солдаты.

Нормализация

Нормальные формы

См. также

• Реляционная модель
• Реляционные СУБД

Смотреть что такое "Реляционные БД" в других словарях:

Реляционные базы данных - Реляционная база данных база данных, основанная на реляционной модели данных. Слово «реляционный» происходит от англ. relation (отношение). Для работы с реляционными БД применяют реляционные СУБД. Использование реляционных баз данных было… … Википедия

Реляционные СУБД - Реляционная СУБД (РСУБД; иначе Система управления реляционными базами данных, СУРБД) СУБД, управляющая реляционными базами данных. Понятие реляционный (англ. relation отношение) связано с разработками известного английского специалиста в… … Википедия

Пространственная БД - Реляционные БД хранят данные в двухмерном формате, в котором таблицы с данными представлены в виде строчек и столбцов. Многомерные системы БД предлагают расширение этой системы для обеспечения возможности многомерного изображения данных. К… … Википедия

Алгебра Кодда - Содержание 1 Реляционные операторы 1.1 Совместимость отношений … Википедия

OLAP - (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по… … Википедия

Грамматическая категория - Грамматическая категория замкнутая система взаимоисключающих и противопоставленных друг другу грамматических значений (граммем), задающая разбиение обширной совокупности словоформ (или небольшого набора высокочастотных словоформ с… … Википедия

ORM - также может означать: англ. Object Role Model, рус. Модель ролей объекта методика концептуального проектирования информационных систем, включающая собственную графическую нотацию. Содержание 1 Задача … Википедия

СУБД

Файл-серверная СУБД - Система управления базами данных (СУБД) специализированная программа (чаще комплекс программ), предназначенная для организации и ведения базы данных. Для создания и управления информационной системой СУБД необходима в той же степени, как для… … Википедия

Реляционная алгебра - Реляционная алгебра замкнутая система операций над отношениями в реляционной модели данных. Операции реляционной алгебры также называют реляционными операциями. Первоначальный набор из 8 операций был предложен Э. Коддом в 1970 е годы и… … Википедия

Книги

• Реляционные базы данных. Руководство , Уидом Дженнифер. Книга "Реляционные базы данных" написана хорошо известными учеными Станфордского университета Джеффри Ульманом и Дженнифер Уидом. Авторы предлагают ориентированный на пользователя подход к… Купить за 1074 руб
• Реляционные базы данных , Ульман Д., Уидом Д.. Книга"Реляционные базы данных"написана хорошо известными учеными Станфордского университета Джеффри Ульманом и Дженнифер Уидом. Авторы предлагают ориентированный на пользователя подход к…

База данных (БД) - это поименованная совокупность структурированных данных, относящихся к определенной предметной области и предназначенных для хранения, накопления и обработки с помощью ЭВМ.

Реляционная База Данных (РБД) - это набор отношений, имена которых совпадают с именами схемотношений в схеме БД.

Основные понятия реляционных баз данных:

· Тип данных – тип значений конкретного столбца.

· Домен (domain) – множество всех допустимых значений атрибута.

· Атрибут (attribute) – заголовок столбца таблицы, характеризующий поименованное свойство объекта, например, фамилия студента, дата оформления заказа, пол сотрудника и т.п.

· Кортеж – строка таблицы, представляющая собой совокупность значений логически связанных атрибутов.

· Отношение (relation) – таблица, отражающая информацию об объектах реального мира, например, о студентах, заказах, сотрудниках, жителях и т.д.

· Первичный ключ (primary key) – поле (или набор полей) таблицы, однозначно идентифицирующий каждую из ее записей.

· Альтернативный ключ – это поле (или набор полей), несовпадающее с первичным ключом и уникально идентифицирующий экземпляр записи.

· Внешний ключ – это поле (или набор полей), чьи значения совпадают с имеющимися значениями первичного ключа другой таблицы. При связи двух таблиц с первичным ключом первой таблицы связывается внешний ключ второй таблицы.

· Реляционная модель данных (РМД) - организация данных в виде двумерных таблиц.

Каждая реляционная таблица должна обладать следующими свойствами:

1. Каждая запись таблицы уникальна, т.е. совокупность значений по полям не повторяется.

2. Каждое значение, записывается на пересечении строки и столбца - является атомарным (неразделимым).

3. Значения каждого поля должны быть одного типа.

4. Каждое поле имеет уникальное имя.

5. Порядок расположения записей несущественен.

Основные элементы БД:

Поле - элементарная единица логической организации данных. Для описания поля используются следующие характеристики:

· имя, например, Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения;

· тип, например, строковый, символьный, числовой, датовый;

· длина, например, в байтах;

· точность для числовых данных, например, два десятичных знака для отображения дробной части числа.

Запись - совокупность значений логически связанных полей.

Индекс – средство ускорения операции поиска записей, использующееся для установки связей между таблицами. Таблица, для которой используется индекс, называют индексированной. При работе с индексами необходимо обращать внимание на организацию индексов, являющуюся основой для классификации. Простой индекс представлен одним полем или логическим выражением, обрабатывающим одно поле. Составной индекс представлен несколькими полями с возможностью использования различных функций. Индексы таблицы хранятся в индексном файле.

Целостность данных – это средство защиты данных по полям связи, позволяющее поддерживать таблицы в согласованном (непротиворечивом) состоянии (то есть не допускающее существование в подчиненной таблице записей, не имеющих соответствующих записей в родительской таблице).

Запрос – сформулированный вопрос к одной или нескольким взаимосвязанным таблицам, содержащий критерии выборки данных. Запрос осуществляется с помощью структурированного языка запросов SQL (Srtructured Query Language). В результате выборки данных из одной или нескольких таблиц может быть получено множество записей, называемое представлением.

Представление данных – сохраняемый в базе данных именованный запрос на выборку данных (из одной или нескольких таблиц).

Представление, по существу, является временной таблицей, формируемой в результате выполнения запроса. Сам запрос может быть направлен в отдельный файл, отчет, временную таблицу, таблицу на диске и т.п.

Отчет – компонент системы, основное назначение которого – описание и вывод на печать документов на основе информации из БД.

Общая характеристика работы с РБД:

Наиболее распространенная трактовка реляционной модели данных, по-видимому, принадлежит Дейту, который воспроизводит ее (с различными уточнениями) практически во всех своих книгах. Согласно Дейту реляционная модель состоит из трех частей, описывающих разные аспекты реляционного подхода: структурной части, манипуляционной части и целостной части.

В структурной части модели фиксируется, что единственной структурой данных, используемой в реляционных БД, является нормализованное n-арное отношение.

В манипуляционной части модели утверждаются два фундаментальных механизма манипулирования реляционными БД - реляционная алгебра и реляционное исчисление. Первый механизм базируется в основном на классической теории множеств (с некоторыми уточнениями), а второй - на классическом логическом аппарате исчисления предикатов первого порядка. Заметим, что основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.

28. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ЯЗЫКИ. ТРАНСЛЯТОРЫ (ИНТЕРПРЕТАТОРЫ И КОМПИЛЯТОРЫ). АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ ЯЗЫК БЕЙСИК. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ. ИДЕНТИФИКАТОРЫ. ПЕРЕМЕННЫЕ. ОПЕРАТОРЫ. ОБРАБОТКА ОДНОМЕРНЫХ И ДВУХМЕРНЫХ МАССИВОВ. ФУНКЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ. ПОДПРОГРАММЫ. РАБОТА С ФАЙЛАМИ ДАННЫХ.

Язык высокого уровня - язык программирования, понятия и структура которого удобны для восприятия человеком.

Алгоритмический язык (Algorithmic language) - язык программирования - искусственный (формальный) язык, предназначенный для записи алгоритмов. Язык программирования задается своим описанием и реализуется в виде специальной программы: компилятора или интерпретатора. Примерами алгоритмических языков служат – Borland Pascal, C++, Basic и т.д.

Основные понятия алгоритмического языка:

Состав языка :

Обычный разговорный язык состоит из четырех основных элементов: символов, слов, словосочетаний и предложений. Алгоритмический язык содержит подобные элементы, только слова называют элементарными конструкциями, словосочетания - выражениями, предложения - операторами.

Символы , элементарные конструкции, выражения и операторы составляют иерархическую структуру, поскольку элементарные конструкции образуются из последовательности символов.

Выражения - это последовательность элементарных конструкций и символов,

Оператор - последовательность выражений, элементарных конструкций и символов.

Описание языка:

Описание символов заключается в перечислении допустимых символов языка. Под описанием элементарных конструкций понимают правила их образования. Описание выражений - это правила образования любых выражений, имеющих смысл в данном языке. Описание операторов состоит из рассмотрения всех типов операторов, допустимых в языке. Описание каждого элемента языка задается его СИНТАКСИСОМ и СЕМАНТИКОЙ.

Синтаксические определения устанавливают правила построения элементов языка.

Семантика определяет смысл и правила использования тех элементов языка, для которых были даны синтаксические определения.

Символы языка - это основные неделимые знаки, в терминах которых пишутся все тексты на языке.

Элементарные конструкции - это минимальные единицы языка, имеющие самостоятельный смысл. Они образуются из основных символов языка.

Выражение в алгоритмическом языке состоит из элементарных конструкций и символов, оно задает правило вычисления некоторого значения.

Оператор задает полное описание некоторого действия, которое необходимо выполнить. Для описания сложного действия может потребоваться группа операторов.

В этом случае операторы объединяются в Составной оператор или Блок. Действия , заданные операторами, выполняются над данными. Предложения алгоритмического языка, в которых даются сведения о типах данных, называются описаниями или неисполняемыми операторами. Объединенная единым алгоритмом совокупность описаний и операторов образует программу на алгоритмическом языке. В процессе изучения алгоритмического языка необходимо отличать алгоритмический язык от того языка, с помощью которого осуществляется описание изучаемого алгоритмического языка. Обычно изучаемый язык называют просто языком, а язык, в терминах которого дается описание изучаемого языка - Метаязыком .

Трансляторы - (англ. translator - переводчик) - это программа-переводчик. Она преобразует программу, написанную на одном из языков высокого уровня, в программу, состоящую из машинных команд.

Программа, написанная на каком-либо алгоритмическом языке высокого уровня, не может быть непосредственно выполнена на ЭВМ. ЭВМ понимает только язык машинных команд. Следовательно, программа на алгоритмическом языке должна быть переведена (транслирована) на язык команд конкретной ЭВМ. Такой перевод осуществляется автоматически специальными программами-трансляторами, создаваемыми для каждого алгоритмического языка и для каждого типа компьютеров.

Существуют два основных способа трансляции - компиляция и интерпретация.

1.Компиляция: Компилятор (англ. compiler - составитель, собиратель) читает всю программу целиком, делает ее перевод и создает законченный вариант программы на машинном языке, который затем и выполняется.

При компиляции вся исходная программа сразу превращается в последовательность машинных команд. После этого полученная результирующая программа выполняется ЭВМ с имеющимися исходными данными. Достоинство такого способа состоит в том, что трансляция выполняется один раз, а (многократное) выполнение результирующей программы может осуществляться с большой скоростью. Вместе с тем результирующая программа может занять в памяти ЭВМ очень много места, так как один оператор языка при трансляции заменяется сотнями или даже тысячами команд. Кроме того, отладка и видоизменения транслированной программы весьма затруднены.

2. Интерпретация: Интерпретатор (англ. interpreter - истолкователь, устный переводчик) переводит и выполняет программу строка за строкой.

При интерпретации исходная программа хранится в памяти ЭВМ почти в неизменном виде. Программа-интерпретатор декодирует операторы исходной программы по одному и тут же обеспечивает их выполнение с имеющимися данными. Интерпретируемая программа занимает в памяти компьютера мало места, ее легко отлаживать и видоизменять. Зато выполнение программы происходит достаточно медленно, поскольку при каждом исполнении заново осуществляется поочередная интерпретация всех операторов.

Откомпилированные программы работают быстрее, но интерпретируемые проще исправлять и изменять

Каждый конкретный язык ориентирован либо на компиляцию, либо на интерпретацию - в зависимости от того, для каких целей он создавался. Например, Паскаль обычно используется для решения довольно сложных задач, в которых важна скорость работы программ. Поэтому данный язык обычно реализуется с помощью компилятора.

С другой стороны, Бейсик создавался как язык для начинающих программистов, для которых построчное выполнение программы имеет неоспоримые преимущества.

Иногда для одного языка имеется и компилятор, и интерпретатор. В этом случае для разработки и тестирования программы можно воспользоваться интерпретатором, а затем откомпилировать отлаженную программу, чтобы повысить скорость ее выполнения.

• Перевод

Примечание переводчика: хоть статья довольно старая (опубликована 2 года назад) и носит громкое название, в ней все же дается хорошее представление о различиях реляционных БД и NoSQL БД, их преимуществах и недостатках, а также приводится краткий обзор нереляционных хранилищ.

В последнее время появилось много нереляционных баз данных. Это говорит о том, что если вам нужна практически неограниченная масштабируемость по требованию, вам нужна нереляционная БД.

Если это правда, значит ли это, что могучие реляционные БД стали уязвимы? Значит ли это, что дни реляционных БД проходят и скоро совсем пройдут? В этой статье мы рассмотрим популярное течение нереляционных баз данных применительно к различным ситуациям и посмотрим, повлияет ли это на будущее реляционных БД.

Реляционные базы данных существуют уже около 30 лет. За это время вспыхивало несколько революций, которые должны были положить конец реляционным хранилищам. Конечно, ни одна из этих революций не состоялась, и одна из них ни на йоту не поколебала позиции реляционных БД.

Начнем с основ

Причины такого доминирования неочевидны. На протяжении всего существования реляционных БД они постоянно предлагали наилучшую смесь простоты, устойчивости, гибкости, производительности, масштабируемости и совместимости в сфере управлении данными.

Однако чтобы обеспечить все эти особенности, реляционные хранилища невероятно сложны внутри. Например, простой SELECT запрос может иметь сотни потенциальных путей выполнения, которые оптимизатор оценит непосредственно во время выполнения запроса. Все это скрыто от пользователей, однако внутри РСУБД создает план выполнения, основывающийся на вещах вроде алгоритмов оценки стоимости и наилучшим образом отвечающий запросу.

Проблемы реляционных БД

Сегодня ситуация немного другая. Разнообразие приложений растет, а с ним растет и важность перечисленных особенностей. И с ростом количества баз данных, одна особенность начинает затмевать все другие. Это масштабируемость. Поскольку все больше приложений работают в условиях высокой нагрузки, например, таких как веб-сервисы, их требования к масштабируемости могут очень быстро меняться и сильно расти. Первую проблему может быть очень сложно разрешить, если у вас есть реляционная БД, расположенная на собственном сервере. Предположим, нагрузка на сервер за ночь увеличилась втрое. Как быстро вы сможете проапгрейдить железо? Решение второй проблемы также вызывает трудности в случае использования реляционных БД.

Реляционные БД хорошо масштабируются только в том случае, если располагаются на единственном сервере. Когда ресурсы этого сервера закончатся, вам необходимо будет добавить больше машин и распределить нагрузку между ними. И вот тут сложность реляционных БД начинает играть против масштабируемости. Если вы попробуете увеличить количество серверов не до нескольких штук, а до сотни или тысячи, сложность возрастет на порядок, и характеристики, которые делают реляционные БД такими привлекательными, стремительно снижают к нулю шансы использовать их в качестве платформы для больших распределенных систем.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, вендорам облачных сервисов приходится как-то бороться с этим ограничением, потому что какая ж это облачная платформа без масштабируемого хранилища данных. Поэтому у вендоров остается только один вариант, если они хотят предоставлять пользователям масштабируемое место для хранения данных. Нужно применять другие типы баз данных, которые обладают более высокой способностью к масштабированию, пусть и ценой других возможностей, доступных в реляционных БД.

Эти преимущества, а также существующий спрос на них, привел к волне новых систем управления базами данных.

Новая волна

Впрочем, как бы вы его не называли, этот «новый» тип баз данных не такой уж новый и всегда применялся в основном для приложений, для которых использование реляционных БД было бы непригодно. Однако без потребности веба и «облака» в масштабируемости, эти системы оставались не сильно востребованными. Теперь же задача состоит в том, чтобы определить, какой тип хранилища больше подходит для конкретной системы.
Реляционные БД и хранилища типа ключ-значение отличаются коренным образом и предназначены для решения разных задач. Сравнение характеристик позволит всего лишь понять разницу между ними, однако начнем с этого:

Характеристики хранилищ

Никаких join’ов

Доступ к данным

Хранилища типа ключ-значение: преимущества

Подходят для облачных сервисов

Благодаря тому, что такие хранилища легко и динамически расширяются, они также пригодятся вендорам, которые предоставляют многопользовательскую веб-платформу хранения данных. Такая база представляет относительно дешевое средство хранения данных с большим потенциалом к масштабируемости. Пользователи обычно платят только за то, что они используют, однако их потребности могут вырасти. Вендор сможет динамически и практически без ограничений увеличить размер платформы, исходя из нагрузки.

Более естественная интеграция с кодом

Другие аргументы в пользу использования хранилищ типа ключ-значение, наподобие «Реляционные базы могут стать неуклюжими» (кстати, я без понятия, что это значит), являются менее убедительными. Но прежде чем стать сторонником таких хранилищ, ознакомьтесь со следующим разделом.

Хранилища типа ключ-значение: недостатки

Другое преимущество реляционных БД заключается в том, что они вынуждают вас пройти через процесс разработки модели данных. Если вы хорошо спроектировали модель, то база данных будет содержать логическую структуру, которая полностью отражает структуру хранимых данных, однако расходится со структурой приложения. Таким образом, данные становятся независимы от приложения. Это значит, что другое приложение сможет использовать те же самые данные и логика приложения может быть изменена без каких-либо изменений в модели базы. Чтобы проделать то же самое с хранилищем типа ключ-значение, попробуйте заменить процесс проектирования реляционной модели проектированием классов, при котором создаются общие классы, основанные на естественной структуре данных.

И не забудьте о совместимости. В отличие от реляционных БД, хранилища, ориентированные на использование в «облаке», имеют гораздо меньше общих стандартов. Хоть концептуально они и не отличаются, они все имеют разные API, интерфейсы запросов и свою специфику. Поэтому вам лучше доверять вашему вендору, потому что в случае чего, вы не сможете легко переключиться на другого поставщика услуг. А учитывая тот факт, что почти все современные хранилища типа ключ-значение находятся в стадии бета-версий 2 , доверять становится еще рискованнее, чем в случае использования реляционных БД.

Ограниченная аналитика данных

Эти ограничения не страшны для простой логики (создание, обновление, удаление и извлечение небольшого количества записей). Но что если ваше приложение становится популярным? Вы получили много новых пользователей и много новых данных, и теперь хотите сделать новые возможности для пользователей или каким-то образом извлечь выгоду из данных. Тут вы можете жестко обломаться с выполнением даже простых запросов для анализа данных. Фичи наподобие отслеживания шаблонов использования приложения или системы рекомендаций, основанной на истории пользователя, в лучшем случае могут оказаться сложны в реализации. А в худшем - просто невозможны.

В таком случае для аналитики лучше сделать отдельную базу данных, которая будет заполняться данными из вашего хранилища типа ключ-значение. Продумайте заранее, каким образом это можно будет сделать. Будете ли вы размещать сервер в облаке или у себя? Не будет ли проблем из-за задержек сигнала между вами и вашим провайдером? Поддерживает ли ваше хранилище такой перенос данных? Если у вас 100 миллионов записей, а за один раз вы можете взять 1000 записей, сколько потребуется на перенос всех данных?

Однако не ставьте масштабируемость превыше всего. Она будет бесполезна, если ваши пользователи решат пользоваться услугами другого сервиса, потому что тот предоставляет больше возможностей и настроек.

Облачные хранилища

Amazon: SimpleDB

Одной из ключевых особенностей SimpleDB является использование модели конечной констистенции (eventual consistency model). Эта модель подходит для многопоточной работы, однако следует иметь в виду, что после того, как вы изменили значение атрибута в какой-то записи, при последующих операциях чтения эти изменения могут быть не видны. Вероятность такого развития событий достаточно низкая, тем не менее, о ней нужно помнить. Вы же не хотите продать последний билет пяти покупателям только потому, что ваши данные были неконсистентны в момент продажи.

Google AppEngine Data Store

Скорее всего вы будете использовать именно это хранилище данных при разработке с помощью Google AppEngine. Однако в отличии от SimpleDB, вы не сможете использовать AppEngine Datastore (или BigTable) вне веб-сервисов Google.

Microsoft: SQL Data Services

Необлачные хранилища

CouchDB

Проект Voldemort

Mongo

Drizzle

Решение

1. Ваши данные сильно документо-ориентированны, и больше подходят для модели данных ключ-значение, чем для реляционной модели.
2. Ваша доменная модель сильно объектно-ориентированна, поэтому использования хранилища типа ключ-значение уменьшит размер дополнительного кода для преобразования данных.
3. Хранилище данных дешево и легко интегрируется с веб-сервисами вашего вендора.
4. Ваша главная проблема - высокая масштабируемость по запросу.

Для всех остальных требований лучше выбрать старые добрые реляционные СУБД. Так обречены ли они? Конечно, нет. По крайней мере, пока.

1 - по моему мнению, здесь больше подходит термин «структура данных», однако оставил оригинальное data model.
2 - скорее всего, автор имел в виду, что по своим возможностям нереляционные БД уступают реляционным.
3 - возможно, данные уже устарели, статья датируется февралем 2009 года.

В реляционных базах данные хранятся в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов. Каждая таблица имеет собственный, заранее определенный набор именованных полей. Столбцы таблиц реляционной базы могут содержать скалярные данные фиксированного типа, например числа, строки или даты. Таблицы в реляционной базе данных могут быть связаны отношениями «один-к-одному» или «один-ко-многим». Количество строк записей в таблице неограниченно, и каждая запись соответствует отдельной сущности.

Реляционные базы данных занимают сейчас доминирующее положение. Иерархическая и сетевая структуры баз данных ушли в прошлое, уступив свое место реляционным базам, под которые постороено большинство современных СУБД (MS SQL Server , MS Access , InterBase, FoxPro, PostgreSQL , Paradox и другие).

Подробности

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами:

• Каждый элемент таблицы является одним элементом данных
• Каждый столбец обладает своим уникальным именем
• Одинаковые строки в таблице отсутствуют
• Все столбцы в таблице однородные, то есть все элементы в столбце имеют одинаковый тип
• Порядок следования строк и столбцов может быть произвольным

Реляционные СУБД, ориентированные на реализацию систем операционной обработки данных, менее эффективны в задачах аналитической обработки, чем многомерные базы данных. Это связано, во-первых, с наличием достаточно жестких ограничений накладываемых существующей реализацией языка SQL . Примером такого реально существующего ограничения является предположение о том, что данные в реляционной базе неупорядочены (или более точно, упорядочены случайным образом). При этом их упорядочивание требует дополнительных затрат времени на сортировку при каждом обращении к базе данных. В аналитических системах ввод и выборка данных осуществляется большими порциями. В свою очередь данные, после того как они попадают в базу данных, остаются неизменными в течение длительного периода времени. И здесь более эффективным оказывается хранение данных в форме частично денормализованных таблиц, в которых для увеличения производительности могут храниться не только детализированные, но и предварительно вычисленные агрегированные значения. А для навигации и выборки могут использоваться специализированные, основанные на предположении о малой изменчивости и малоподвижности данных в базе данных, методы адресации и индексации. Такой способ организации данных, иногда называют предвычисленным, подчеркивая тем самым, его отличие от нормализованного реляционного подхода, предполагающего динамическое вычисление различного вида итогов (агрегация) и установление связей между реквизитами из разных таблиц (операции соединения).

Основные недостатки

Помимо невысокой эффективности, о которой было сказано ранее, к недостаткам традиционных реляционных СУБД можно отнести факт того, что в качестве основного и, часто, единственного механизма, обеспечивающего быстрый поиск и выборку отдельных строк таблице (или в связанных через внешние ключи таблицах), обычно используются различные модификации индексов, основанных на B-деревьях. Такое решение оказывается эффективным только при обработке небольших групп записей и высокой интенсивности модификации данных в базах данных.

Реляционные СУБД, возможно, никогда не уйдут со сцены, но дни их господства определенно сочтены, полагает Пол Крил, опубликовавший в сентябре 2011 года статью об этом в InfoWorld. Он цитирует аналитика Робина Блора, который утверждает, что архитектура реляционных СУБД морально устарела, так как была создана еще в прошлую эпоху и не отвечает современным требованиям.

Реляционные СУБД все еще доминируют в системах обработки финансовых транзакций, но сегодня компании все шире применяют СУБД новой архитектуры NoSQL - горизонтально масштабируемые, распределенные и разрабатываемые в открытых кодах. Примеры таких систем - Hadoop, MapReduce и VoltDB. По оценкам аналитиков Forrester, около 75% данных на предприятиях это либо полуструктурированная информация (XML, электронная почта и EDI), либо неструктурированная (текст, изображения, аудио и видео), и лишь 5% от этих данных хранится в реляционных СУБД, а остальное - в базах других типов или в виде файлов, и неподвластно обработке реляционными системами.

По мнению Блора, реляционные СУБД «могут умереть так, что этого никто не заметит» - например, если Oracle в своей СУБД попросту заменит SQL-механизм на NoSQL. Таким механизмом, считает аналитик, могла бы стать одна из существующих сегодня столбцовых СУБД.