Полный обзор NoSQL: особенности и использование

Развитие интернета диктует новые правила в разработке. Традиционные базы данных, которые называются реляционными (RDBMS), не справляются с задачами, которые требуют гибкости. Эти базы данных созданы, чтобы обрабатывать структурированную информацию, а для хаотичных данных нужны новые инструменты.

Так появились базы NoSQL (Not Only SQL) — альтернативные системы хранения и управления данными для лучшей обработки неструктурированной информации.

У нереляционных СУБД есть разные модели хранения, все они созданы под определенные задачи. Дальше мы рассмотрим их виды, плюсы и минусы. А также разберемся, где используется NoSQL.

NoSQL: основные типы

Нереляционные базы данных — это системы, ориентированные на обработку больших объемов. Благодаря ним вы получаете высокую гибкость при работе с плохо структурированной информацией. Нереляционные СУБД справляются там, где традиционные подходы неэффективны.

Как классифицируются NoSQL базы данных?

Документоориентированные базы данных (Document Stores)
Информация организована в соответствующих форматах (JSON, BSON или XML). Внутри документов — данные вложенными массивами, объектами и сложными полями. В этой категории можно выделить MongoDB и Couchbase.

Колоночные базы данных (Column-Family Stores)
Хранят информацию не в строках, а в столбцах. Этот подход оказывается наиболее эффективным для глубокой аналитики обширных объемов данных. Примеры подобных NoSQL систем включают Cassandra и HBase.

Графовые базы данных (Graph Databases)
База данных с реализацией сетевой модели. Позволяет эффективно решать задачи, где надо анализировать сети, социальные графы и системы рекомендаций. Среди примеров можно упомянуть Neo4j и ArangoDB.

Системы «ключ-значение» (Key-Value Stores)
Хранят данные в одноименном формате, что способствует высокой скорости операций как чтения, так и записи. Примеры таких NoSQL решений включают Redis и DynamoDB.

Базы данных на основе очередей или потоков сообщений (Message Queue)
Представляют специализированные инструменты для обработки больших объемов потоковых данных в реальном времени. К известным примерам относятся Apache Kafka и RabbitMQ.

Поисковые системы (Search Engines)
Являются специализированными NoSQL решениями, предназначенными для выполнения полнотекстового поиска. Среди таких нереляционных баз данных можно отметить Elasticsearch и Solr.

В NoSQL базах структура данных слабо типизированна — вы можете добавить любое произвольное поле в отдельной строке или документе и не делать предварительное декларативное изменение структуры всей таблицы.

Главные отличия NoSQL

NoSQL реализует совершенно иной подход к хранению, обработке и управлению информацией, нежели традиционные СУБД. Чтобы понять, почему многие компании выбирают NoSQL для своей ИТ-инфраструктуры, важно рассмотреть их ключевые особенности, которые открывают новые возможности в разработке и запуске ИТ-проектов.

• Горизонтальная масштабируемость. NoSQL системы легко масштабируются путем добавления новых серверов, что особенно важно для работы с огромными объемами данных.
• Высокая гибкость. Нереляционные СУБД могут работать с плохо структурированными данными. Их легко адаптировать к изменяющимся условиям в приложении.
• Мощность. NoSQL оптимизированы для конкретных сценариев (например, быстрая запись или сложные запросы).
• Без JOIN-операций. В отличие от SQL, связи между в нереляционной СУБД часто обрабатываются на уровне приложения.

Преимущества NoSQL

К плюсам нереляционных СУБД относятся:

• Масштабируемость — легко добавлять новые серверы для увеличения нагрузки.
• Гибкость — можно хранить данные разного формата без изменения схемы.
• Высокая скорость — оптимизация под конкретные операции (запись, чтение, поиск).
• Отказоустойчивость — у некоторых NoSQL-систем работает синхронизация содержимого копий.

Возможность добавлять серверы позволяет NoSQL справляться с огромными нагрузками, неоднородные данные в нереляционных СУБД обрабатываются проще и быстрее. Поддержка форматов JSON, XML и других упрощает работу с самыми разнообразными типами данных.

Недостатки NoSQL

У NoSQL много преимуществ. Но их использование может не подходить для каждого случая. Как и любой другой инструмент, они имеют свои ограничения и слабые стороны. Прежде чем внедрять NoSQL в проект, важно учитывать эти особенности, чтобы избежать потенциальных проблем и правильно оценить, соответствует ли выбранное решение вашим требованиям. Рассмотрим основные недостатки NoSQL, которые необходимо учитывать при работе с этими системами.

• Нет единого стандарта. Значительные различия между реализациями разных баз усложняют миграцию между системами.
• Меньшая поддержка транзакционных операций. Многие NoSQL базы уделяют больше внимания доступности и масштабируемости, чем полной гарантии транзакционной целостности. Отсутствие ACID-транзакций (в большинстве случаев).
• Кривая обучения. Для эффективного использования NoSQL систем может потребоваться специальное обучение и глубокое понимание архитектуры.
• Меньшая зрелость. В сравнении с реляционными базами, NoSQL-сообщества и ресурсы для обучения ограничены. Некоторые решения менее стабильны, чем реляционные СУБД.
• Накладные расходы в коде приложения при смене модели данных. Ограниченные возможности сложных запросов по сравнению с SQL.

Критерий	NoSQL	SQL (Реляционные БД)
Схема данных	Гибкая (schemaless)	Жесткая (фиксированная)
Масштабирование	Горизонтальное	Вертикальное
Транзакции	BASE (возможны не везде)	ACID (полная поддержка)
Скорость	Высокая (для специфичных задач)	Универсальная
Использование	Big Data, IoT, аналитика	Финансы, ERP, CRM

Нельзя сказать, что нереляционные СУБД лучше реляционных. Каждая из технологий подходит для определенных задач.

• Реляционные базы лучше подходят для структурированных данных и обеспечивают строгую целостность транзакций (ACID).
• NoSQL лучше справляется с сетевыми и распределенными задачами и обеспечивает большую гибкость.
• В отличие от RDBMS с фиксированной схемой, нереляционные СУБД позволяют работать с данными, структура которых заранее неизвестна.

У NoSQL есть качество, которое можно одновременно считать и плюсом, и минусом — нет всевозможных ограничений со стороны базы (not null, unique, check constraint и т.д.). Нет словарей на стороне базы, то есть могут возникать сложности в понимании и контроле структуры данных при параллельной работе с базой разных проектов. Но такая гибкость может быть и плюсом, потому что не ограничивает развитие проекта. Помимо той информации, хранение которой вы закладывали в проект изначально, может добавиться любая другая, разных категорий и типов — и NoSQL позволяет с ней работать.

Типичные сценарии применения NoSQL

Посмотрим, где используется NoSQL. Этот инструмент отлично подходит для следующих областей:

1. Обработка Big data
   NoSQL базы часто используют в проектах, где есть задачи, связанные с обработкой огромных объемов данных, которые постоянно растут. NoSQL архитектуры легче масштабируются по горизонтали, и благодаря этому вы можете распределять данные между большим количеством серверов.

Примеры:

• Социальные сети, где необходимо обрабатывать миллиарды взаимодействий от пользователей.
• Интернет вещей (IoT), где собираются огромные объемы данных от устройств и датчиков.
• Анализ журналов и логов, например в системах мониторинга, таких как ELK stack или Apache Cassandra.

2. Приложения с высокими требованиями к скорости и производительности
   NoSQL предполагают более гибкий подход к хранению данных, чтобы обеспечить высокую производительность запросов. Это особенно важно для приложений, работающих в реальном времени, где задержки недопустимы.

Примеры:

• Стриминговые сервисы, где нужна мгновенная доставка контента.
• Системы рекомендаций в интернет-магазинах, где важно в режиме реального времени предлагать пользовательский контент.
• Чаты, мессенджеры и игровые платформы, обрабатывающие множество входящих и исходящих сообщений в секунду.

3. Системы с нереляционной природой данных
   Один из главных плюсов нереляционной базы данных — это способность хранить данные, которые не вписываются в строгие структуры таблиц. Такая особенность важна для приложений, где данные могут быть динамическими, сложными или слабо структурированными.

Примеры:

• Документоориентированные приложения, такие как онлайн-редакторы текстов (Google Docs), где данные хранятся в соответствующих форматах.
• Хранилища мультимедиа данных, включая картинки, видео и аудиофайлы.
• Хранилища данных графовых структур, например, для социальных сетей.

4. Гибкость в изначальной структуре данных
   NoSQL упрощает работу с информацией, структура которой может со временем изменяться — когда проект растет и развивается.

Примеры:

• Создание MVP в стартапе, чтобы быстро проверить гипотезу и изменить стратегию в разработке продукта, если это необходимо.
• Проекты с динамично развивающейся структурой данных, например аналитические платформы или CRM-системы.

5. Системы контент-менеджмента и рекомендации
   NoSQL отлично подходит для управления контентом. Возможность гибкого хранения данных играет здесь ключевую роль, так как форматы контента очень разнообразны.

Примеры:

• Новости, блоги или медиа-хранилища, где нужно хранить разные типы контента, от текста до видео.
• Платформы для рекомендаций музыки или фильмов, в которых система должна учитывать поведение каждого пользователя.

6. Система распределенного кэширования
   Redis и Memcached часто используются как высокопроизводительные системы кэширования. Они помогают ускорить доступ к данным и уменьшить нагрузку на основной сервер.

Примеры:

• Веб-приложения с высокой посещаемостью, где часто требуется хранить временные данные — те, которые не нужны спустя время.
• Кэширование результатов запросов к сложным аналитическим базам данных, чтобы ускорить доступ в дальнейшем.

7. Системы пространственных и временных данных
   NoSQL системы идеально справляются с обработкой данных, связанных с геолокацией, временными метками или и тем и другим одновременно.

Примеры:

• Геолокационные приложения, где самое важное — мгновенно ориентироваться в больших потоках данных.
• Логирование временных событий, таких как мониторинг серверов или сетевого оборудования в реальном времени.

8. Электронная коммерция
   NoSQL активно используется в электронных магазинах и системах управления заказами, где требуется масштабировать данные о товарных позициях, клиентах, заказах и транзакциях.

Примеры:

• Хранение каталогов товаров с разнородными атрибутами.
• Управление корзинами пользователей, которые динамически меняются в процессе взаимодействия с сайтом.
• Анализ покупательской способности в режиме реального времени.

Как выбрать подходящую NoSQL базу данных

• Определите тип данных (документы, графы, ключ-значение). Для хранения графов подойдет Neo4j, тогда как JSON-документы лучше размещать в MongoDB.

• Оцените нагрузку (частота записи/чтения, объем данных). Если требуется кэширование с минимальной задержкой, стоит обратить внимание на Redis.

• Проверьте требования к транзакциям (нужны ли ACID?). Если пересчет данных критичен, выбирайте базы с ACID-требованиями.

• Учитывайте экосистему (интеграция с облаками, языками программирования).

• Посмотрите, работаете ли с big data. Cassandra или DynamoDB предоставят масштабируемую архитектуру для больших объемов данных.

Развитие NoSQL в будущем

Будущее NoSQL выглядит весьма перспективным. Чем больше развиваются облачные технологии и чем больше появляется данных, тем большую популярность будет завоевывать NoSQL. ML, IoT и Big Data – ключевые области, которые способствуют их внедрению. Появляются гибридные решения (например, NewSQL), сочетающие преимущества NoSQL и надежность SQL. Улучшается поддержка транзакций, растет интеграция с облачными платформами и количество документации.

Нереляционная база данных — это отличный и гибкий инструмент, который позволяет продуктивно работать с неструктурированными данными. Из-за высокой адаптивности, масштабируемости и эффективности, NoSQL стал незаменимым инструментом для разработки нового поколения. Эти СУБД не заменяют реляционные базы данных, а дополняют их, предоставляя разработчикам широкий выбор подходов к решению сложных задач. С учетом тенденций в сфере технологий, NoSQL надолго вошли в ИТ-инфраструктуру.

Облако Рег.ру предоставляет облачные решения для построения ИТ-инфраструктуры под любой проект и задачу. Облачная платформа объединяет в себе лучшие IaaS-, PaaS- и SaaS‑решения.