Podstawowym celem bazy danych jest zapewnienie dostępu do informacji. Można ich używać do różnych zadań, od przechowywania zdjęć, po analizę danych w zakładach produkcyjnych. W bazach danych można przechowywać duże ilości informacji w zorganizowany i łatwy do przeszukiwania sposób. Technologia baz danych zmieniała się i ewoluowała na przestrzeni lat. Ponieważ sposób przechowywania danych bardzo zróżnicowany, na przestrzeni lat zaprojektowano kilka modeli baz danych, które omówimy w tym artykule.
Relacyjne bazy danych
Relacyjne bazy danych istnieją od lat 70. XX wieku. Nazwa pochodzi od sposobu przechowywania danych w wielu powiązanych tabelach. Relacyjną bazę danych możemy sobie wyobrazić jako o zbiór powiązanych arkuszy kalkulacyjnych, które pomagają organizować dane i nimi zarządzać. Kolumny (atrybuty) określają typ danych, a każdy wiersz (rekord) zawiera wartość tego konkretnego typu danych. Wszystkie tabele w relacyjnej bazie danych mają atrybut zwany kluczem podstawowym, który jest unikalnym identyfikatorem wiersza, a każdy wiersz może służyć do tworzenia relacji między różnymi tabelami przy użyciu klucza obcego.
Obiektowe bazy danych
Obiektowa baza danych przechowuje i pobiera dane w postaci obiektów, które są instancjami klas lub struktur danych zdefiniowanych w obiektowym języku programowania. W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, obiektowa baza danych umożliwia przechowywanie złożonych typów danych, takich jak obrazy, dokumenty i pliki multimedialne, a także relacji między obiektami.
Wiele nowoczesnych języków programowania, takich jak Java, C++, czy Python, wspiera paradygmat programowania obiektowego. Dzięki temu możliwe jest modelowanie danych w sposób bardziej naturalny i intuicyjny, odzwierciedlający rzeczywiste obiekty i ich interakcje.
Hierarchiczne bazy danych
W hierarchicznej bazie danych, dane są przechowywane w postaci rekordów połączonych w strukturę przypominającą drzewo. Relacja między rekordami jest typu jeden do wielu. Oznacza to, że jeden węzeł nadrzędny może mieć wiele węzłów podrzędnych. Pierwszy rekord modelu danych jest rekordem głównym.
Baza danych w chmurze
Baza danych w chmurze to baza danych tworzona, wdrażana i dostępna w środowisku chmury, takim jak chmura prywatna, publiczna lub hybrydowa. Z ogólnego punktu widzenia projektu i funkcjonalności baza danych w chmurze nie różni się od bazy danych lokalnej, która działa na własnych systemach organizacji. Największa różnica między nimi polega na sposobie wdrażania bazy danych i zarządzania nią.
Przykładowe platformy chmurowe są następujące:
- Usługi internetowe Amazona (AWS)
- Platforma Google Cloud (GCP)
- Microsoft Azure
Scentralizowana baza danych
Scentralizowana baza danych to uporządkowany zbiór danych, który jest przechowywany i zarządzany w jednym miejscu. Ta lokalizacja to zazwyczaj serwer lub klaster serwerów, który służy jako centralne repozytorium wszystkich danych. W tym modelu wszystkie operacje związane z bazą danych, w tym przechowywanie, wyszukiwanie i zarządzanie, są wykonywane w tej centralnej lokalizacji.
Bazy danych NoSQL
Baza danych NoSQL („bez SQL” lub „nie tylko SQL” – Not Only SQL) to rozproszona, nierelacyjna baza danych zaprojektowana do przechowywania danych na dużą skalę i wysokowydajnego przetwarzania danych. Jest to nowoczesny model przechowywania danych, który zapewnia trwałość danych w środowiskach, w których głównym wymaganiem jest wysoka wydajność. W bazie danych NoSQL dane są przechowywane tak, że zarówno zapis, jak i odczyt są szybkie, nawet przy dużym obciążeniu.
Systemy zarządzania bazami danych
Chociaż system zarządzania bazami danych (DBMS) nie stanowi odrębnego typu bazy danych, to warto o nim wspomnieć. Jest to system oprogramowania zaprojektowany do zarządzania i organizowania danych w ustrukturyzowany sposób. Umożliwia użytkownikom tworzenie, modyfikowanie i wysyłanie zapytań do bazy danych, a także zarządzanie bezpieczeństwem i kontrolą dostępu do tej bazy danych.
Wśród popularnych systemów zarządzania bazami danych możemy wymienić:
- Oracle Database – Rozbudowany, komercyjny system DBMS, szeroko stosowany w dużych przedsiębiorstwach.
- MySQL – Popularny, open-source DBMS, szczególnie często używany w aplikacjach webowych.
- Microsoft SQL Server – Komercyjny system DBMS, rozwijany przez Microsoft, często używany w środowiskach korporacyjnych.
- PostgreSQL – Zaawansowany, open-source DBMS, ceniony za zgodność z standardami i bogate funkcje.
- SQLite – Lekki, embedded DBMS, często używany w aplikacjach mobilnych i desktopowych.
- MongoDB – Popularny system NoSQL, szczególnie używany do przechowywania danych w formacie JSON.
- Redis – In-memory NoSQL DBMS, często używany jako cache lub baza danych do szybkiego przetwarzania danych.
- MariaDB – Fork MySQL, stworzony przez jego oryginalnych twórców, oferujący dodatkowe funkcje i ulepszenia.
- IBM Db2 – Komercyjny DBMS, rozwijany przez IBM, wykorzystywany w dużych organizacjach.
- Amazon Aurora – Kompatybilny z MySQL i PostgreSQL, wysoko wydajny DBMS rozwijany przez Amazon Web Services (AWS).
Rodzaje baz danych: podsumowanie
Podsumowując, istnieje wiele typów baz danych, które służą różnym celom i odpowiadają na różne potrzeby technologiczne. Wybór odpowiedniego typu bazy danych ma kluczowe znaczenie dla efektywności procesów przebiegających w organizacji, w tym zadań związanych z analizą danych, która staje się coraz ważniejszym elementem każdego przedsiębiorstwa.
POCZĄTKUJĄCY
1600 zł
Kurs programowania Python Online dla początkujących (Zdalnie)
ŚREDNIOZAAWANSOWANY
2200 zł
Python Data Science (Zdalnie)
Dr hab. inż. Szymon Skoneczny ma kilkunastoletnie doświadczenie w tworzeniu oprogramowania do celów naukowych i przemysłowych. Pracował dla renomowanych firm, w tym Siemens, Electricite de France oraz ArcelorMittal. Jego obszar działalności obejmuje również nauczanie i udział w projektach naukowych w instytucjach takich jak Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie oraz Politechnika Krakowska. Jest autorem ponad 40 publikacji naukowych dotyczących symulacji komputerowych bioreaktorów, które ukazały się w cenionych czasopismach o międzynarodowym zasięgu. Ponadto współpracował przy projektach naukowych finansowanych ze środków Unii Europejskiej, koncentrujących się na wykorzystaniu komputerów dużej mocy.
Znajdź mnie na Linkedin.