В современном мире, основанном на данных, выбор правильной базы данных имеет решающее значение и в то же время сложен. Сейчас облако предлагает больше возможностей для структурированных, полуструктурированных и неструктурированных баз данных, чем когда-либо.
Структурированные базы данных
Структурированные базы данных организуют данные в предопределенные схемы и модели.
Реляционные базы данных, такие как MySQL и PostgreSQL, хранят данные в таблицах со строками и столбцами.
Колоночные базы данных, такие как Amazon Redshift и Google BigQuery, также имеют структурированную модель данных, но хранят их по-другому, оптимизируя для аналитических запросов.
Преимущества:
- Эффективные SQL-запросы
- Возможность применения ограничений и валидации
- Последовательность там, где это необходимо
Примеры использования: CRM-системы, управление запасами, бухгалтерский учет, аналитика.
Полуструктурированные базы данных
Полуструктурированные базы данных обеспечивают гибкость, храня данные без соблюдения формальной схемы. Данные часто хранятся в виде JSON или других гибких форматов.
Примеры включают в себя документ-базы данных, такие как MongoDB, графовые базы данных, наподобие Neptune, широкие колоночные хранилища, такие как ScyllaDB, и хранилища ключ-значение, такие как DynamoDB.
Преимущества:
- Гибкость для изменяющихся данных
- Масштабируемость на разных серверах
Примеры использования: Электронная коммерция, ленты социальных сетей, данные IoT.
Неструктурированные базы данных
Неструктурированные базы данных оптимизированы для хранения и обработки огромных объемов разнородных данных, таких как документы, изображения, видео. Примеры: AWS S3, Azure Blob Storage.
Преимущества:
- Хранение огромных объемов данных
- Высокая масштабируемость
Примеры использования: Медиарепозитории, управление контентом, океаны данных, журнальные данные, резервное копирование.