Как вы понимаете выражение ключ значение

Что такое база данных «ключ‑значение»?

База данных «ключ‑значение» – это тип нереляционной базы данных, также известной как база данных NoSQL, в которой для хранения данных используется простой метод «ключ‑значение». Это дает возможность хранить данные как совокупность пар «ключ‑значение», в которых ключ служит уникальным идентификатором. Как ключи, так и значения могут представлять собой что угодно: от простых до сложных составных объектов. Базы данных «ключ-значение» (или хранилища «ключ‑значение») поддерживают высокую разделяемость и обеспечивают беспрецедентное горизонтальное масштабирование, недостижимое при использовании других типов баз данных.

В чем преимущества баз данных «ключ-значение»?

Традиционные реляционные базы данных (базы данных SQL) хранят данные в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов. Они обеспечивают жесткую структуру данных и не всегда оптимальны. С другой стороны, базы данных «ключ-значение» – это базы данных NoSQL. В определенных случаях они обеспечивают гибкие схемы баз данных и улучшенную производительность при масштабировании. Хранилища «ключ-значение» имеют следующие преимущества.

Возможности масштабирования

Поскольку каждый пользовательский запрос требует взаимодействия с данными, базы данных часто могут препятствовать производительности приложений. Стратегии решения проблемы, такие как репликация и сегментирование, усложняют код приложения. Многие базы данных «ключ-значение» имеют встроенную поддержку расширенных функций масштабирования. Они масштабируются по горизонтали и автоматически распределяют данные, уменьшая количество проблем на каждом отдельном сервере.

Удобство использования

Базы данных «ключ-значение» основаны на объектно-ориентированной парадигме, которая позволяет разработчикам сопоставлять реальные объекты непосредственно с программными. Несколько языков программирования, например Java, следуют той же парадигме. Вместо сопоставления объектов кода с несколькими базовыми таблицами инженеры могут создавать пары «ключ-значение», соответствующие их кодовым объектам. Это делает хранилища ключей и значений более интуитивно понятными для разработчиков.

Производительность

Базы данных «ключ-значение» обрабатывают постоянные операции чтения и записи при минимальных затратах на серверные вызовы. Уменьшенная задержка и сокращение времени отклика обеспечивают более высокую производительность при масштабировании. Они основаны на простых структурах с одной таблицей, а не на нескольких взаимосвязанных. Базам данных «ключ-значение» не требуется выполнять ресурсоемкое объединение таблиц, в отличие от реляционных баз данных, что значительно ускоряет их работу.

Каковы варианты использования баз данных «ключ-значение»?

Системы баз данных «ключ-значение» можно использовать в качестве основных для приложений или решения нишевых задач. Ниже мы приводим несколько примеров использования базы данных «ключ-значение».

Управление сессиями

Основанное на сессиях приложение (например, интернет‑приложение) запускает сессию после входа пользователя. Оно активно до тех пор, пока пользователь не выйдет из системы или не истечет время сессии. В течение этого периода приложение хранит все атрибуты пользователя, связанные с сессией, либо в основной памяти, либо в базе данных. Данные сессии пользователя могут включать информацию профиля, сообщения, индивидуальные данные и темы, рекомендации, таргетированные рекламные кампании и скидки.

Каждая сессия пользователя имеет уникальный идентификатор. Данные сессий всегда запрашиваются только по первичному ключу, поэтому для их хранения отлично подходит быстрое хранилище пар «ключ‑значение». В целом базы данных на основе пар «ключ‑значение» могут снижать накладные расходы в расчете на страницу по сравнению с реляционными базами данных.

Корзина интернет‑магазина

Сайт интернет‑магазина может получать миллиарды заказов за считанные секунды во время праздничного сезона покупок. Используя базы данных «ключ‑значение», можно обеспечить необходимое масштабирование при существенном увеличении объемов данных и чрезвычайно интенсивных изменениях состояния. Такие базы данных также позволяют одновременно обслуживать миллионы пользователей благодаря распределенной обработке и хранению данных. Хранилища «ключ‑значение» также обладают встроенной избыточностью, что позволяет справляться с потерей узлов хранилища.

Механизм хранения метаданных

Хранилище «ключ-значение» может выступать в качестве базового уровня хранения для более высоких уровней доступа к данным. Например, можно увеличить пропускную способность и возможности параллельного запуска рабочих нагрузок мультимедиа и сферы развлечений, таких как потоковая передача видео в реальном времени и интерактивный контент. Кроме того, у вас появится возможность создать собственную игровую платформу с данными игроков, историей игровых сеансов и таблицами лидеров для миллионов одновременных пользователей.

Кэширование

Для временного хранения данных с целью их быстрого извлечения можно использовать базу данных «ключ-значение». Например, приложения социальных сетей могут хранить часто используемые данные, такие как контент новостной ленты. Системы кэширования данных в памяти также используют хранилища «ключ-значение» для ускорения ответов приложений.

Как работают базы данных «ключ-значение»?

Базы данных «ключ-значение» работают по принципу организации всех данных в виде набора пар «ключ-значение». Ключ можно рассматривать как вопрос, а значение – как ответ. В приведенном ниже примере первичный ключ состоит из двух ключей: идентификатора продукта и типа. Идентификатор продукта – это ключ с описанием секции, в которой будет храниться объект. Тип – это ключ сортировки, определяющий порядок хранения элементов на диске. Комбинация ключа секции и ключа сортировки образует уникальный первичный ключ, который соответствует одному значению в базе данных.

В этом примере книга объектов данных имеет такие атрибуты, как название, автор и дата публикации. У каждого объекта данных книги есть ключ BookID. Можно напрямую связать BookID и ассоциированный с ним объект книги в хранилище «ключ-значение». Также вы можете получить данные, просмотрев BookID в таблице. Кроме того, каждый элемент имеет собственную схему, что делает хранилища «ключ-значение» очень гибкими для хранения данных различной структуры.

Каковы функции баз данных «ключ-значение»?

В зависимости от выбранного решения ваше хранилище «ключ-значение» может иметь несколько дополнительных функций, перечисленных ниже.

Поддержка сложных типов данных

Хранилища «ключ-значение» поддерживают определенные типы данных, такие как целые числа и текст. Однако многие из них также могут поддерживать более сложные объекты, такие как массивы, вложенные словари, изображения, видео и полуструктурированные данные. Предоставление базе данных дополнительной информации о ваших данных позволяет увеличить объем хранилища и оптимизировать производительность запросов.

Нет необходимости в объединении таблиц

Базам данных «ключ-значение» нет необходимости выполнять ресурсоемкое объединение таблиц. Их гибкость позволяет разместить всю необходимую информацию в одной таблице. Это одна из причин, по которой хранилища «ключ-значение» работают так хорошо.

Ключи сортировки

В хранилищах «ключ-значение» можно сортировать ключи, чтобы систематизировать данные и разбивать их на разделы. Например, ключи можно отсортировать следующими образами:

• В алфавитном или цифровом порядке
• Хронологически
• По размеру данных

Рассмотрим хранилище «ключ-значение», в котором в качестве уникального ключа используется адрес электронной почты клиента. Адреса электронной почты можно сортировать в алфавитном порядке, поэтому все списки адресов электронной почты, начинающихся на буквы A-J, хранятся на сервере № 1, на K-S – на сервере № 2 и так далее.

Поддержка вторичного ключа

В некоторых хранилищах «ключ-значение» можно определить два или более разных ключа либо вторичных индекса для доступа к одним и тем же данным. Например, вы можете хранить данные клиентов по ключевым адресам электронной почты и ключевым номерам телефонов.

Репликация

Многие хранилища «ключ-значение» предлагают встроенную поддержку репликации путем автоматического копирования данных между несколькими узлами хранения. Это помогает автоматически восстанавливать данные – в случае сбоя сервера данные останутся в вашем распоряжении.

Разделение

Разделение – это способ распределения данных между узлами. Многие базы данных «ключ-значение» предоставляют параметры разделения по умолчанию. В некоторых из них также можно определить входные параметры для разделов. Например, можно разбить числовые ключи на группы по 1000. Расширенные базы данных «ключ-значение» также обеспечивают автоматическую поддержку распределения базы данных «ключ-значение» по нескольким географическим точкам. Это повышает доступность и надежность приложений, поскольку вы можете отвечать на запросы недалеко от местоположения пользователя.

Поддержка ACID

Принцип ACID (атомарность, непротиворечивость, изолированность, долговечность) – это свойства базы данных, которые обеспечивают точность и надежность данных при любых обстоятельствах. Например, если вы последовательно вносите несколько изменений в данные, то атомарность требует, чтобы все изменения проходили по порядку. Если не удается одно изменение, то не удаются и все остальные.

Расширенные базы данных «ключ-значение» обеспечивают встроенную поддержку принципа ACID на стороне сервера. Благодаря этому разработчики могут удобно и без ошибок вносить изменения в большое число элементов в пределах одной или нескольких таблиц. При поддержке транзакций разработчики могут использовать возможности масштабирования, производительности и прочие корпоративные преимущества сервиса при выполнении большего числа критически важных рабочих нагрузок.

Каковы ограничения баз данных «ключ-значение»?

Базы данных «ключ-значение» требуют некоторых компромиссов, как и при выборе любой технологии.

Отсутствие сложных запросов

Поскольку базы данных «ключ-значение» не поддерживают сложные запросы, разработчики должны решать эту проблему с помощью кода. В операциях с данными в основном используются простые термины, такие как get, put и delete. Существуют ограничения на фильтрацию и сортировку данных перед доступом к ним.

Управление схемой

Хранилище «ключ-значение» спроектировано так, что оно не навязывает разработчикам схему. Любой может изменить ее в программе базы данных. Команды разработчиков должны систематически планировать модель данных, чтобы избежать проблем в долгосрочной перспективе. Отсутствие жесткой схемы также означает, что приложение отвечает за правильную интерпретацию потребляемых данных. Эту схему часто называют «схемой при чтении».

Как AWS может удовлетворить ваши требования по работе с базой данных «ключ-значение»?

• Безграничная масштабируемость, включая масштабирование до нуля, с постоянной задержкой в несколько миллисекунд.
• Бессерверная система без обновления версий, окон обслуживания, серверов и программного обеспечения для управления.
• Глобальные таблицы DynamoDB обладают высокой доступностью и обеспечивают активную репликацию, что позволяет создавать глобально распределенные приложения с локальной производительностью чтения.
• Высокая безопасность и надежность: шифрование по умолчанию в состоянии покоя, восстановление на определенный момент времени, резервное копирование и восстановление по требованию, а также многое другое.
• Простота использования благодаря интеграции со многими сервисами AWS, включая Ускоритель Amazon DynamoDB (DAX), пакетный импорт и экспорт из Amazon S3, Потоки данных Amazon Kinesis, Amazon Cloudwatch и другие.

С помощью этого пошагового руководства по созданию таблицы NoSQL и выполнению запросов можно настроить и запустить базу данных DynamoDB всего за 10 минут. Начните работу с базами данных «ключ-значение» на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.

Значение слова «ключ»

Источник (печатная версия): Словарь русского языка: В 4-х т. / РАН, Ин-т лингвистич. исследований; Под ред. А. П. Евгеньевой. — 4-е изд., стер. — М.: Рус. яз.; Полиграфресурсы, 1999; (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека

Ключ, родник — место выхода подземных вод на поверхность земли.

Музыкальный ключ — знак, определяющий абсолютную высоту нот на нотном стане.

Ключ (иероглифика) — часть иероглифа, обладающая отдельным смыслом.

Ключ (в скалолазании и альпинизме) — самый сложный участок трассы.

Замковый ключ — инструмент для открывания замка.

Гаечный ключ — инструмент для соединения (рассоединения) резьбового соединения.

Динамометрический ключ — гаечный ключ со встроенным динамометром.

Шестигранный ключ (имбусовый ключ, ключ Аллена, шестигранник) — ключ, имеющий шестигранную рабочую часть и предназначенный для работы с винтами и болтами.

Спицной ключ (спицевой ключ, ключ для спиц) — инструмент для работы со спицами колеса (например, колеса велосипеда).

Газовый ключ — инструмент для работы с трубами.

Ключ (электротехника) (переключатель, выключатель) — электрический коммутационный аппарат, служащий для замыкания и размыкания электрической цепи.

Телеграфный ключ — переключающее устройство, используемое, в основном, для передачи знаков азбуки Морзе.

Ключ (электроника) — метка на микросхеме для определения начала отсчета выводов.

Гитарный ключ — инструмент для регулировки прогиба (высоты) грифа.

Ключ, основная мысль высказывания, беседы, обсуждения, например: «Беседа велась в таком ключе: (далее основная мысль)»

Ключ (криптография) — информация в криптографии, используемая алгоритмом для преобразования сообщения при шифровании или расшифровании.

Ключ — понятие в реляционной алгебре и реляционных СУБД.

Потенциальный ключ (возможный ключ) — подмножество атрибутов отношения, удовлетворяющее требованиям уникальности и минимальности (несократимости).

Регистрационный ключ — набор символов, необходимый для подтверждения легитимности использования для некоторых компьютерных программ.

Ключ (Могилёвская область) — деревня в Белоруссии.

Ключ (Коми) — деревня в Сысольском районе Республики Коми.

Ключ (Курская область) — село в Горшеченском районе Курской области.

Ключ (Оренбургская область) — посёлок в Новосергиевском районе Оренбургской области.

Ключ (Рязанская область) — село в Кораблинском районе Рязанской области.

Ключ (деревня, Свердловская область) — деревня в Ачитском городском округе Свердловской области.

Ключ (село, Свердловская область) — село в Ачитском городском округе Свердловской области.

Ключ (Смоленская область) — деревня в Демидовском районе Смоленской области.

Ключ (приток Валы) — река в бассейне Камы.

Ключ (приток Нети) — река в бассейне Урала.

Ключ (приток Сызранки) — река в бассейне Волги.

Ключ (приток Подчерье) — река, приток Подчерья (бассейн Печоры).

Ключ (приток Шадью) — река, приток Шадью (бассейн Вычегды).

Ключ (роман, 1929) — роман Марка Алданова.

Ключ (роман, 1956) — роман Дзюнъитиро Танидзаки.

Ключ (фильм, 1958) — фильм Кэрол Рид (Великобритания).

Ключ (фильм, 1959) (яп. 鍵, Kagi, Odd Obsession) — экранизация романа Дзюнъитиро Танидзаки. Режиссёр — Кон Итикава.

Ключ (мультфильм) — полнометражный мультфильм Льва Атаманова («Союзмультфильм», 1961).

Ключ (фильм, 1980) — комедия Алексея Коренева.

Ключ (фильм, 1983) — эротический фильм Тинто Брасса, экранизация романа Д. Танидзаки (Италия).

• КЛЮЧ 1 , а́, м.1. Металлическое приспособление для отпирания и запирания замка. Запереть дверь на к. Подобрать к. к замку. || То же для отвинчивания гаек и болтов. Подвинтить гайку французским ключом. || То же для вскрытия консервных банок. || То же для электрических выключателей особого вида. || То же для завода часов и всяких иных механизмов. || То же для натягивания струн в струнных инструментах типа фортепьяно, арфы. 2. Система обозначений букв, на к-рой построен какой-н. способ прочтения шифрованного текста (спец.). Найти к. к шифрованной записке. || перен. Вообще средство для понимания или разгадывания чего-н. (книжн.). Я нашел к. к пониманию этого странного случая.3. Элементарно изложенное пособие для лучшего понимания, усвоения чего-н. трудного (спец.). К. к трагедиями Шекспира. || Подстрочник к иностранному тексту, служащему для учебных целей, а также сборник ответов к задачнику. 4. Эмблема придворного звания камергера в форме ключа, нашитого на мундире сзади (дореволюц.). Покойник был почтенный камергер, с ключом, и сыну к. умел доставить. Грбдв. ◊

Ключ местности (воен.) — место, занятие к-рого на войне дает возможность овладеть всей данной местностью.

Бить ключом — см. бить (8 знач. и фразеологию).

Источник: «Толковый словарь русского языка» под редакцией Д. Н. Ушакова (1935-1940); (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека

ключ I

1. твёрдый стержень с особым сочетанием выступов и углублений для запирания и отпирания замко́в ◆ Ключ от парадной двери. ◆ Ключ от сарая. ◆ Дубликат ключей. ◆ Он лежал в первой комнате на постели, подложив одну руку под затылок, а другой держа погасшую трубку; дверь во вторую комнату была заперта на замок, и ключа в замке не было. Михаил Лермонтов, «Герой нашего времени», 1839–1841 г. ◆ В саду, за малиной, есть калитка, её маменька запирает на замок, а ключ прячет. А. Н. Островский, «Гроза», 1860 г. ◆ Не поднимая никакого шума, доктор отпер дверь своим ключом и, войдя, тотчас запер за собою двери и не вынул ключа, так, чтобы уже ещё никто не мог отпереть её, а должен был бы постучаться. Лесков, «Некуда», 1864 г. 2. инструмент для завинчивания и отвинчивания, приведения в действие механизмов и других механических операций ◆ Гаечный ключ. ◆ Разводной ключ. ◆ Шофер повернул ключ зажигания, рывком, со звоном включил скорость, и машина тронулась. Александр Чаковский, «Блокада», 1968 г. (цитата из НКРЯ) 3. перен. (обычно с предл. «к» + д. п.) что-либо, помогающее для совершения кого-либо действия, средство для понимания, разгадывания кого-, чего-либо, для овладения чем-то ◆ Ключ к разгадке. ◆ Нотенбург — ключ к победе. ◆ Много стоило мне усилий, чтобы найти ключ к сердцам этих людей. Салтыков-Щедрин, «Благонамеренные речи», 1872–1876 г. 4. в докомпьютерных системах шифрования условная система обозначения букв, цифр и т. п., на которой основан способ чтения какого-либо шифрованного текста ◆ Чтобы разгадать зашифрованную запись, нужно найти ключ к шифру, то есть установить, каким знаком обозначена та или иная буква. Тим. Собакин, «Шифры», 1990 г. // «Трамвай» (цитата из НКРЯ) 5. подстрочник к иностранному тексту, а также сборник ответов на задачнику 6. муз. знак в начале нотной строки, определяющий привязку нот к той или иной высоте звука ◆ Скрипичный ключ. ◆ Альтовый ключ. ◆ Басовый ключ. 7. муз. инструмент для натягивания струн музыкальных инструментов (арфы, фортепьяно, гитары и т. п.) 8. лингв. часть написания иероглифа, обладающая отдельным смыслом 9. военн. самый важный в военном аспекте пункт, место, овладение которым доступ куда-либо, обеспечивает победу ◆ Что Малахов курган — ключ севастопольских укреплений, знали, конечно, защитники Севастополя. С. Н. Сергеев-Ценский, «Севастопольская страда», 1937–1939 г. (цитата взята из Малого академического словаря русского языка в 4 т. (МАС)) ◆ Чишму считали ключом Уфы. Д. А. Фурманов, «Чапаев», 1923 г. (цитата из НКРЯ) 10. архит. верхний клинообразный камень, который завершает своды дома или арку 11. спец. выключатель для быстрого замыкания и разрыва цепи передатчика при телеграфной и радиотелеграфной связи ◆ Миша быстро надел наушники и, низко наклонившись к фибровому чемоданчику, застучал ключом, дробно выбивая точки и тире азбуки Морзе. Катаев, «Катакомбы», 1949 г. (цитата взята из Малого академического словаря русского языка в 4 т. (МАС)) 12. перен. (обычно с предл. «в» + пр. п.) тон, характер, манера чего-либо ◆ Произведений, написанных в романтико-реалистическом ключе, в которых действие происходит в российских столицах или в каком-нибудь окуровском уезде, у Грина немало, не на один том. В. С. Вихров, «Рыцарь мечты», 1965 г. (цитата из НКРЯ) ◆ Юноши, как правило, играют в том же ключе, что и их старшие товарищи. «Футбол надежды нашей», 1985 г. // «Студенческий меридиан» (цитата из НКРЯ) 13. истор. в дореволюционной России — отличительный знак камергера в виде золотого ключа [1], носимого на фалде мундирного фрака или на талии фрака либо мундира ◆ Покойник был почтенный каммергер, // С ключом, и сыну ключ умел доставить. Грибоедов, «Горе от ума», 1824 г. 14. радиоэл. электронная схема или компонента, позволяющая замыкать и размыкать электрическую цепь под действием управляющего сигнала ◆ Ключ на полевом транзисторе, управляемый напряжением. ◆ Оптоэлектронный ключ. 15. комп. данные, ввод которых позволяет активировать компьютерное приложение или его отдельные возможности; а также файл, содержащий эти данные ◆ Лицензионный ключ. ◆ Помогите активировать ключ к Windows 7. 16. матем. информ. число или набор чисел, используемых в криптографических функциях для преобразования информации в зашифрованный вид и обратно ◆ Криптография с открытым ключом является одной из самых быстроразвивающихся областей современной информатики. «О стойкости ассиметричных криптосистем на базе эллиптических кривых» // «Информационные технологии», 2003 г. (цитата из НКРЯ) 17. информ. прогр. поле в структуре данных, по значениям которого производится упорядочивание или быстрый поиск записей в ассоциативном массиве ◆ В паре (k, v) значение v называется значением, ассоциированным с ключом k.

Фразеологизмы и устойчивые сочетания

• гаечный ключ
• скрипичный ключ
• разводной ключ
• рожковый ключ
• торцовый ключ
• имбусовый ключ
• газовый ключ
• заводной ключ
• ключ зажигания
• французский ключ
• шестигранный ключ
• послужить ключом
• жизнь бьёт ключом (вариант жизнь бьёт ключом, и всё по голове)
• ключ отношения
• под ключ
• высокий ключ
• закрыть на ключ, закрывать на ключ
• закрыть дверь на ключ, закрывать дверь на ключ
• открытый ключ, закрытый ключ
• ключ сортировки

Как базы данных «ключ-значение» обеспечивают производительность и масштабируемость без границ

Команда VK Cloud перевела статью о базах «ключ-значение». Вы узнаете, в чем их преимущества перед другими БД, какие базы работают по этому принципу и чем они отличаются между собой.

В чем суть баз «ключ-значение»

Суть проста — объекты в них хранятся и извлекаются с помощью ключа. Так мы прощаемся с:

• таблицами, столбцами и вводом ant data — всем, что можно так или иначе назвать blob-объектом;
• отношениями между объектами;
• сложными операциями.

Скорость

В реляционных базах данных индексы реализованы посредством структуры B-Tree, которая выглядит следующим образом:

Это одна из фундаментальных структур данных в современном IT. Она выдающаяся, но имеет чисто математическую проблему: стоимость поиска у нее равна O(log(n/m)), где n — общее количество элементов, а m — количество элементов в одном узле. То есть стоимость поиска имеет тенденцию расти.

В отличие от этой структуры, большинство баз данных «ключ-значение» хранят данные в памяти и могут определять позицию элемента в массиве с помощью хеш-функции. Ее стоимость O(1), дешевле не бывает.

Горизонтальное масштабирование

Большинство БД «ключ-значение» работают по следующим правилам:

• Идентифицировать элемент можно только по ключу.
• Хеш-функция детерминированно преобразует ключ в целое число.
• Мы не выполняем никаких агрегатных операций либо ограничиваем их объем.
• При обновлении изменяется значение целиком, поскольку базе данных неизвестна схема хранения элементов. Хотя есть некоторые базы, которые обходят это правило.

 hash(key) % NUMBER_OF_SERVERS

Хотя это чрезмерное упрощение, некоторые базы данных «ключ-значение» его используют.

Чего не следует ожидать от баз данных «ключ-значение»

Если вы жили в королевстве RDMS, то не все, к чему вы привыкли, стоит искать в базах данных «ключ-значение».

Транзакции

Вместо них у нас есть атомарность. А в чем разница?

• При атомарности операция будет выполнена или не выполнена. В случае сбоя данные не будут повреждены или частично изменены.
• При транзакционности появляется последовательность нескольких операций, которые выглядят как одна операция.

• SELECT — транзакции не нужны. Мы запрашиваем элемент и получаем его.
• DELETE — единственная команда DELETE атомарна, так что здесь проблем не возникает. Но транзакции могут понадобиться при множественных удалениях. Здесь все сводится к тому, как мы получили ключи элементов, которые нужно удалить. Если мы хранили их как значение другого ключа, переходим к complex statements flows. Если нам нужно удалить значения, ключи которых выполняют некоторый паттерн, просто повторите попытку удаления.
• UPDATE — здесь дела обстоят так же, как с DELETE.
• Complex statements flows — эта команда нужна, когда значение одного ключа содержит ключи, которые, например, нужно удалить. Это значит, что в базе данных появилось отношение, то есть мы пытаемся имитировать RDMS поверх базы данных «ключ-значение». Не стоит это делать.

Примеры

Хотя это очень простые базы данных, у них есть заметные отличия. Чтобы показать это, давайте изучим три самые популярные базы данных «ключ-значение» по мнению db-engines.

Memcached

Я начинаю с третьего места — самой старой базы данных в рейтинге, релизнутой еще в 2003 году. Memcached — это не совсем БД, поскольку ее основная функция — автоудаление данных. Относитесь к ней как к массивному кешу фиксированного размера, встроенному в память. Когда память заканчивается, Memcached начинает удалять элементы с помощью алгоритма LRU. Он начинает с наименее используемых значений и удаляет их до тех пор, пока не освободит достаточно памяти для хранения новых значений. У Memcached нет опции persistence to disc, но в ней нет смысла, если база данных может удалять данные в любой момент.

Поскольку Memcached — это хранилище кеша, у него есть некоторые лимиты на размер ключа и значения:

• ключ до 250 байт;
• значение до 1 МБ.

Обязательно:

• [-] Способность надежно сохранять данные. Memcached автоматически удаляет наиболее старые данные. И раз уж мы говорим о базе данных, которая хранит все в памяти, надежным сохранением это назвать нельзя.
• [-] Способность надежно извлекать данные. Если они не были удалены, они будут выведены в результатах поиска.
• [+] Способность удалять данные. Тут все в порядке благодаря команде delete.

• [-] Способность выполнять запросы к данным. Здесь не поддерживается сопоставление ключей.
• [+] Способность обновлять данные. Можно обновить значение только целиком.
• [-] Наличие транзакций. Не в этой базе данных.

Riak

Суть: база данных «ключ-значение» с синхронизацией по нескольким центрам обработки данных

Riak кардинально отличается от Memcached и предназначен для решения других задач. Он ближе всего к базе данных в ее классическом понимании. Это БД «ключ-значение», распределенная между ЦОДами, предназначенная для постоянного хранения данных и обеспечивающая доступность даже за счет согласованности.

Типы данных

Базы данных «ключ-значение» рассматривают сохраненные значения как blob-объекты, но некоторые из них поддерживают типы данных, у которых есть определенная цель и отдельный API. В случае Riak это:

• Flags — значения true или false . Могут использоваться только в типе map.
• Registers — именованные двоичные файлы. Тоже могут использоваться только внутри map.
• Counters — как следует из названия, инкрементные целые числа. Могут использоваться в map и как самостоятельное значение.
• Sets — коллекция бинарных значений. Похожа на тип Counter; может использоваться самостоятельно или в map.
• Maps — коллекция значений. В отличие от Sets, может содержать другие типы данных, даже другие maps.
• HyperLogLog — вероятностная структура для проверки количества элементов в наборе.

Riak поддерживает кластеризацию с настраиваемым уровнем согласованности. Как это делается? Поскольку кластер — это кольцевая архитектура, вроде этой:

Для настройки уровня согласованности нужно определить, сколько узлов должны принять операцию до ее подтверждения. По умолчанию — три.

Цель Riak из CAP — это A, и он пытается добиться ее конструированием кластера, в котором:

• узлы организуются в кольцо;
• нет главных узлов;
• любой узел может принять операции записи для любого ключа (нет главного узла для данного хеш-значения);
• обеспечивается одновременное выполнение операций записи на нескольких машинах для одного ключа.

Теперь посмотрим на требования к БД.

Обязательно

• [+] Способность надежно сохранять данные. Одно из основных преимуществ Riak.
• [+] Способность надежно извлекать данные. Поскольку согласованность в Riak настраивается, этот пункт тоже частично засчитывается.
• [+] Способность удалять данные. Работает, хотя восстановление удаленных элементов — известная проблема.

• [-] Способность выполнять запросы к данным. Сопоставление ключей не поддерживается, хотя поддерживается поиск по ключам с использованием Solr.
• [+] Способность обновлять данные. Возможно с пользовательскими типами. Невозможно с blob-объектами.
• [-] Наличие транзакций. Не поддерживаются.

Redis

Суть: скорость

Вряд ли кого-то удивит, что именно Redis занимает первое место. Полное название — REmote DIctionary Server. За годы Redis нарастил несколько функциональных возможностей, но он все равно остается словарем «ключ-значение» в памяти.

Архитектура

• в виде снимков, сделанных в определенный момент времени;
• Append Only File с асинхронными операциями записи;
• оба вышеуказанных варианта.

Структура данных

Как и в Riak, в Redis реализована пользовательская структура данных, но неструктурированные данные хранятся в нем как строка, а не как двоичный файл. Пользовательские структуры данных:

• Binary-safe string.
• Lists — коллекции строк, сортируемые по порядку вставки (список со ссылками).
• Sets — коллекции уникальных несортированных строк.
• Sorted sets — то же самое, что и Sets, с той разницей, что у каждой строки есть балл — число с плавающей запятой. Элементы сортируются по баллу, так что, в отличие от Sets Sorted, sets позволяют извлекать диапазоны, например, десять наибольших или наименьших значений.
• Hashes — maps, состоящие из полей, ассоциированных со значениями. И поле, и значение — это строки.
• Bit arrays — позволяет устанавливать, очищать, считать и находить первый набор или бит, не входящий в набор.
• HyperLogLogs — так же, как и в Riak.

Подход к кластеризации, реализованный в Redis, отличается от подходов в двух предыдущих решениях:

• Все узлы взаимосвязаны.
• Значения автоматически передаются на несколько серверов.
• Реализована концепция ведущего и ведомого наборов данных.
• Нет гарантии полной согласованности, но ее можно достичь с помощью WAIT.
• Клиенту рекомендуется поддерживать в актуальном состоянии таблицу маршрутизации кластера.
• Способность обнаруживать не отвечающие и новые узлы.
• Узлы не выполняют запросы proxy-сервера, поэтому, если мы запросим ключ, отсутствующий на этом узле, сервер выдаст клиенту команду MOVED.
• Команды на несколько узлов и Lua-скрипты ограничены near keys (нет кросс-серверных операций).
• Асинхронная репликация.
• Только один узел принимает операцию записи для данного ключа.

У Redis в частности и у баз данных «ключ-значения» в целом (поскольку эта функция нетипична для баз данных) есть функция «издатель-подписчик». Наряду с такими функциями, как полная поддержка кластеров и сопоставление паттернов для подписок, это одна из важнейших отлично работающих функций Redis.

Теперь снова посмотрим на требования к БД.

Обязательно

• [-] Способность надежно сохранять данные. Это не основное назначение Redis. Представленные опции надежного сохранения данных не дают 100% гарантии восстановления данных, например, в случае отключения электричества.
• [+] Способность надежно извлекать данные. У Redis есть понятие главного узла для конкретного ключа, и если не путать его с таблицей маршрутизации, данные выводятся без сбоев.
• [+] Способность удалять данные. Просто работает.

• [+] Способность выполнять запросы к данным. Redis использует API для поиска ключей, соответствующих паттерну. Важно помнить, что в результатах запроса выводятся ключи, а не значения.
• [+] Способность обновлять данные. Работает с пользовательскими типами и с blob-объектами. Поскольку Redis работает со строками, он выполняет операции с ними на стороне сервера, не гоняя данные к клиенту и обратно.
• [+] Наличие транзакций. В Redis есть транзакции — в Lua-скриптах и с использованием инструкции MULTI.

Сравнение всех БД

Функция	Memcached	Riak	Redis
Лимит ключа	250 байт	Нет	Нет
Лимит значений	1 МБ	Нет	512 МБ
Сохраняемость	Нет	Да	Дополнительно
Транзакции	Нет	Нет	Да
Протокол подключения	TCP/IP	HTTP	TCP/IP
Сканирование ключей	Нет	С помощью Solr	Да
Скрипты	Нет	Нет	Да (Lua)
Схема данных	Нет	Пользовательские типы и blob-объект	Пользовательские типы и blob-объект
Сохраненные данные	Двоичные	Двоичные	Строка
Лицензия	BSD 3-clause	Apache 2	BSD 3-clause
Кластер
Информация о кластере	Клиент знает все серверы в кластере	Клиент знает некоторые узлы	Клиент знает таблицу маршрутизации
Архитектура клиента	Без разделения ресурсов	Кольцо	All connected
Согласованность	Не применяется	Настройка от итоговой до строгой согласованности	Без гарантий
Репликация	Нет	Конфигурируемая	Асинхронная
Синхронизация с несколькими ЦОДами	Нет	Да	Да (только в корпоративной версии)
ОС	Windows/Linux/Unix	Linux	Windows/Linux
Основные функции	Автоудаление данных	Репликация для нескольких ЦОДов	Скорость, издатель -подписчик
Предназначено для	Серверов кеширования	Хранилищ «ключ-значение» на несколько ЦОДов	Высокой скорости

Облачные базы данных от VK Cloud можно попробовать бесплатно. Мы начисляем пользователям при регистрации 3 000 бонусных рублей и будем рады, если вы попробуете сервис и дадите обратную связь.

• Блог компании VK
• Администрирование баз данных
• Big Data
• Хранение данных

Виды баз данных

В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.

В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.

Что такое база данных

База данных — это набор сведений об объектах, структурированный определенным образом. Обычно базы данных управляются специальным ПО, или системами управления базами данных (СУБД).

В зависимости от вида логическая структура базы данных может иметь различное описание. Это различие влияет на то, какая именно БД используется в разработке конкретного продукта или технологии.

Простейшие типы баз данных

К таким базам данных относятся БД, где хранятся данные с простой структурой: например, список разрешенных IP-адресов для доступа к сети, настройки окружения проекта, список подписчиков на рассылку компании и прочее. Они все еще широко распространены.

Текстовые файлы

Информация об объектах собирается в простых по структуре файлах различных форматов – txt, csv и др. Для разделения полей применяются пробелы, табуляция, запятые, точка с запятой и двоеточие.

Примеры: etc/passwd и etc/fstab в Unix-подобных системах, csv-файлы, ini-файлы и др.

Особенности:

1. Просто использовать. Для работы с файлами достаточно примитивного текстового редактора.
2. Удобно работать с конфигурационными данными приложений (учетные данные, настройки подключения к удаленным серверам и устройствам, порты и пр.).

Ограничения:

1. Сложно установить связи между компонентами данных.
2. Не для всех типов информации.

Иерархические базы данных

В отличие от текстовых файлов здесь между хранимыми объектами устанавливаются связи. Объекты делятся на родителей (основные классы или категории объектов) и потомков (экземпляры этих классов или категорий). При этом у каждого потомка может быть не более одного родителя.

Графическим представлением такой базы данных является древовидная структура.

Примеры: Организация файловых систем; DNS и LDAP-соединения.

Особенности:

• Отношения между объектами реализованы в виде физических указателей. Например, в файловой системе путь к папке или файлу строится из имен корневых и вложенных каталогов;
• Моделирование отношений вложенности и подчиненности.

Ограничения: Технология иерархической организации не предполагает связи «многие-ко-многим», а значит, система хранения данных довольно ограничена.

Сетевые базы данных

Эта технология развивает иерархический подход за счет моделирования сложных отношений между объектами. Здесь потомки могут иметь более одного родителя, однако ограничения иерархического подхода сохраняются.

Пример: IDMS — специализированная СУБД для мейнфреймов.

Реляционные базы данных

Данный тип БД является старейшим: теоретические основы подхода заложены британским ученым Эдгаром Коддом в 1970 году. Здесь данные формируются в таблицы из строк и столбцов. В строках приводятся сведения об объектах (значения свойств), а в столбцах — сами свойства объектов (поля).

Нормализация

Сложные взаимоотношения объектов в реляционных БД моделируются с помощью внешних ключей – ссылок на другие таблицы. Это позволяет подходить к вопросу проектирования базы данных с позиций нормализации – минимизации избыточности при описании свойств объектов.

Например, если речь идет о меню ресторана, то у каждого блюда есть вес, цена, наименование, калорийность и категория, к которой оно относится — горячие закуски, холодные закуски, первые блюда, десерты, салаты и так далее. Связь между блюдами и категорией выполняется посредством ссылочного поля индекса категории в таблице блюд.

Такой подход позволяет:

1. Минимизировать объем базы данных: не нужно каждому блюду прописывать название категории.
2. Повысить целостность системы: в указанном примере все блюда привязаны к категориям меню. Добавление блюда без категории невозможно, равно как и указание в качестве ссылки индекса несуществующей категории.
3. Упростить масштабирование: новые блюда могут быть добавлены в существующие категории. Также не исключается добавление новых категорий, привязка новых блюд к ним и перераспределение блюд по категориям.
4. Повысить отказоустойчивость: за счет оптимальной организации схемы таблиц запросы на выборку и агрегацию будут работать с меньшим объемом данных, а значит, быстрее, чем без нормализации. При увеличении числа записей в таблицах со временем это позволит поддерживать положительный пользовательский опыт.

Наглядный пример моделирования сложных взаимоотношений в реляционных БД приведен на рисунке выше. Здесь мы видим модель базы данных учебного заведения, где есть следующие объекты: ученик, курс, преподаватель, отдел, направление обучения.

Связь преподавателя с отделом организована через секцию и курс (внешние ключи id курса и id преподавателя в таблице Секция, а также Отдел в таблице Курс). Связь ученика с направлением обучения реализована через таблицу Направление обучения студента (внешние ключи id студента и id направления обучения).

Таким образом, чтобы посчитать, например, количество студентов на курсе и детализировать статистику по преподавателям, необходимо написать запрос с присоединением учеников к направлению, курсу и преподавателям, сделав соответствующую группировку по преподавателям.

Язык запросов SQL

Запросы в реляционных базах данных формируют с помощью структурированного языка SQL. Его предложения позволяют:

• делать выборки,
• проводить агрегации и группировки,
• изменять и удалять данные,
• модифицировать структуру БД (создавать таблицы, поля),
• управлять доступом пользователей к тем или иным операциям и пр.

Денормализация

Помимо нормализации, в реляционных БД существует и обратный процесс — денормализация. Он направлен на перенос наиболее часто используемых полей из внешних таблиц во внутренние. Рассмотрим это на примере мессенджера.

Пользователь (user) оставляет сообщения (messages) в чатах (chat). Структура данных такова, что сообщения связаны с пользователем и чатом через внешние ключи (user_from и user_to, а также chat_id в таблице сообщений; user_id и chat_id в таблице user_chat_link). Поскольку схема нормализована, то различные запросы на выборку, подсчет и агрегацию статистики по чатам, пользователям и сообщениям необходимо выполнять с помощью присоединения внешних таблиц.

На относительно небольших объемах данных эти запросы будут отрабатывать быстро, а с увеличением размера базы – замедляться. Причина кроется в механизме присоединения. Он основан на построчном сравнении двух и более таблиц по условию соединения — например, равенство chat_id в messages и id в chat. А это дает нагрузку на сервер базы данных, которая с ростом ее размера только увеличивается. Для оптимизации такого рода запросов и существует механизм денормализации.

В таблицу связи пользователя и чата user_chat_link добавлены дублирующие поля имени чата (chat_name) и аватара (chat_logo). Также туда выводятся последнее сообщение (last_msg) и количество непрочитанных сообщений (unread_msg_count).

Теперь для получения указанных выше полей и проведения аналитики по ним можно использовать таблицу user_chat_link без необходимости соединения с таблицей сообщений. Тем не менее, такой подход имеет ограничения.

За счет дополнительных полей оптимизируются запросы на чтение и агрегацию данных, однако ценой этого является вынужденная избыточность и усложнение бизнес-логики приложения. В частности, усложняется написание запросов изменения данных (update и delete), а также модификации структуры базы (create).

Использование денормализации должно быть тщательно осмыслено. Нужно быть уверенным в том, что нормализованная структура, оптимизированные запросы и правильно настроенные индексы более не способны удовлетворять критерию быстродействия.

Преимущества реляционного подхода:

• определение сложных отношений между объектами,
• нормализация и денормализация данных,
• структурированный язык запросов,
• богатая история развития и широкое распространение (основной инструмент при разработке различных приложений и сервисов).

Недостатки подхода: жесткая структура сведений об объектах.

Примеры: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite и др.

NoSQL и нереляционные базы данных

Все преимущества и недостатки реляционных БД основаны на жесткой структуризации и типизации сведений об объектах. С одной стороны, можно оптимизировать хранение и индексирование данных за счет нормализации или же денормализации. С другой — сложно организовать хранение и обработку плохо структурированных (например, объекты кэша) или вовсе не структурированных данных (например, данные из нескольких источников).

Для борьбы с этими ограничениями было разработано семейство нереляционных БД. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных «Ключ-значение»

Это простейшая разновидность нереляционных БД. Данные хранятся в виде словаря, где указателем выступает ключ.

Особенности:

1. Хранение и обработка разных по типу и содержанию данных: в одном хранилище под разными ключами могут находиться файлы, строки, текст, числа, JSON-объекты и другие типы данных.
2. Высокая скорость доступа к данным за счет адресного хранения.
3. Легкое масштабирование. Можно создать правила шардирования по определенным ключам – например, сессии пользователей разных сайтов хранятся в различных сегментах БД.

Ограничения: Поскольку подход не предполагает жесткой типизации и структуризации данных, то контроль их валидности, а также нейминг ключей отдаются на откуп разработчику.

Примеры: Amazon, DynamoDB, Redis, Riak, LevelDB, различные хранилища кэша – например, Memcached и пр.

Документоориентированные БД

В отличие от баз типа «Ключ-значение» данные здесь хранятся в структурированных форматах – XML, JSON, BSON. Тем не менее, сохраняется адресный доступ к данным по ключу. При этом содержимое документа может иметь различный набор свойств.

Например, каталог профилей пользователей: один в качестве предпочтений указал любимое блюдо, а другой – видеоигру. Поскольку эти сведения нельзя хранить в одном поле ввиду логической и структурной разобщенности, они записываются в отдельные свойства отдельных документов. При необходимости можно добавить в документы новые свойства, не нарушив при этом общей целостности данных.

Особенности:

• хорошо подходят для быстрой разработки систем и сервисов, работающих с по-разному структурированными данными,
• легко масштабируются и меняют структуру при необходимости.

Примеры: MongoDB, RethinkDB, CouchDB, DocumentDB.

Графовые базы данных

Это семейство баз предназначено для моделирования сложных отношений с помощью теории графов, где связями выступают ребра графа, а сами объекты – это узлы или вершины.

Такой подход может пригодиться при анализе профилей пользователей социальных сетей. Один пользователь подписан на обновления второго, другой пользователь подписан на определенное сообщество и так далее. Также технология может использоваться при анализе экономической активности контрагентов для выявления различных схем мошенничества. Например, можно отследить использование определенных счетов, карт или реквизитов контрагентов в различных операциях.

Особенности: высокая производительность, поскольку обход ребер и вершин значительно быстрее анализа множества внешних и внутренних таблиц и их соединения по условию отбора в реляционных БД.

Примеры: Neo4J, JanusGraph, Dgraph, OrientDB.

Колоночные базы данных

Как можно понять из названия, записи в таких базах хранятся не по строкам, а по столбцам (колонкам). Вместо таблиц здесь используются колоночные семейства. Они содержат ключи, указывающие на формат строки записи информации об объекте. Каждая строка имеет свой набор свойств, что позволяет хранить в рамках одного семейства разно структурированные данные.

Технология активно используется при построении аналитических систем и сервисов, работающих с большими объемами данных.

На рисунке приведен пример колоночного хранения информации о фруктах. Известно три типа фруктов: яблоки, виноград, бананы. Все они объединены в семейство фруктов.

У каждого фрукта индивидуальный набор свойств. Для яблок это цвет, цена и наличие. У винограда это цвет, цена, число ягод в связке и происхождение (импортный или нет). У бананов же это цвет, цена, число в связке и зрелость.

Чтобы получить детальную сводку по одному типу фруктов, достаточно в запросе указать его идентификатор. При этом можно построить аналитический запрос по общим для всего семейства признакам – например, посчитать число фруктов с группировкой по цвету, вычислить среднюю цену на все фрукты в магазине и т.д.

Особенности:

1. С группировкой свойств по колонкам при запросе индексируется меньший объем данных, что обеспечивает высокую скорость его выполнения.
2. Широкие возможности масштабирования и модификации структуры — так, при добавлении новых колонок не придется их жестко формализовывать, как в случае с реляционными базами.

Примеры: Cassandra, HBase, ClickHouse.

Базы данных временных рядов

Данный тип БД можно использовать при необходимости отслеживания исторической динамики по ряду показателей. Здесь данные группируются по временным меткам. Базы временных рядом чаще ориентированы на запись, чем на построение сложных аналитических запросов.

На рисунке выше приведен пример использования такой БД для отслеживания состояния ПК во времени по ряду показателей – температуре процессора, загрузке системы и потреблению оперативной памяти.

Особенности: Можно обрабатывать постоянный поток входных данных.

Ограничения: Производительность зависит от объема поступающей информации, количества отслеживаемых метрик, а также временного лага между записью новых данных и запросами на чтение

Примеры БД: OpenTSDB, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB

Комбинированные базы

Эта разновидность баз совмещает в себе SQL- и NoSQL-подходы к организации хранения и обработки данных. Этот класс баз включает в себя NewSQL и многомодельные решения. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных NewSQL

Данный тип решений для хранения информации стремится обеспечить компромисс между масштабируемостью и согласованностью при сохранении реляционного подхода.

Термин предложил в 2011 году аналитик компании 451 Group Мэтью Аслет. Он отмечал высокую потребность в таких системах для сфер, работающих с критическими данными, — здравоохранение, FinTech и пр. Характерными признаками этих решений являются: использование алгоритмов обеспечения консенсуса (алгоритм Paxos, Raft и др.), шардирование и заточка под горизонтальное масштабирование.

Особенности:

• широкие возможности масштабирования,
• высокая производительность и доступность данных.

Ограничения: Высокие требования к аппаратным ресурсам разработчиков. Но если разрабатываемый продукт является высоконагруженной системой, то применение такой БД имеет смысл.

Примеры баз такого типа: MemSQL, VoltDB, Spanner и др.

Многомодельные базы

Такие БД сочетают в себе несколько подходов к организации данных одновременно. Это обеспечивает функциональное разнообразие при разработке систем с их использованием.

Особенности:

• возможность в одном запросе работать с данными, хранящимися в разных типах баз, не нарушая при этом согласованности;
• обширные возможности масштабирования за счет легкой интеграции новых моделей баз данных в существующую инфраструктуру проекта.

Пример решения данного типа: ArangoDB.

Базы данных в Selectel

В Selectel вы можете запустить готовые облачные базы данных — поддерживаем такие СУБД, как PostgreSQL (в том числе для 1С:Предприятие), MySQL, Redis, TimescaleDB.

Облачные базы данных позволяют исключить работу с инфраструктурой: поднять нужное количество нод можно за несколько минут в панели управления компании. Решение отказоустойчивое и легко масштабируется. На экстренный случай создаются резервные копии для отката состояния базы на срок до семи дней.

Большинство рутинных операций по системному администрированию (настройка, конфигурация, обслуживание и обеспечение безопасности) выполняются специалистами Selectel.

Запустите свою базу данных в облаке

Быстрое развертывание самых популярных реляционных и NoSQl-баз данных.

Заключение

В данной статье мы рассмотрели 11 видов баз данных. Каждый имеет свои особенности и ограничения. Решение о выборе того или иного вида необходимо принимать с учетом:

• сложности хранимых данных и взаимосвязей между ними,
• производительности операций чтения/записи и модификации структуры БД на планируемом объеме данных,
• опыта команды разработки,
• стадии жизненного цикла разрабатываемого продукта (производите ли вы доработку действующего решения либо создаете что-то принципиально новое, каковы ваши текущие и перспективные ресурсные возможности).

Автор: Роман Андреев.