Что такое система управления базами данных (СУБД)?
Что такое система управления базами данных (СУБД)?
Система управления базами данных (СУБД) – это программная технология, которая управляет информацией в базе данных. База данных – это коллекция данных, хранящаяся в электронном виде, которая позволяет читать, записывать, удалять и обновлять данные. СУБД упрощает хранение данных, одновременно повышая доступность, надежность и производительность. Она также предоставляет инструменты для определения корреляций данных и выполнения аналитики в системе по мере необходимости. СУБД помогает организациям организованно управлять малыми и большими объемами данных.
Каковы преимущества системы управления базами данных?
Системы управления базами данных (СУБД) критически важны для управления цифровыми данными любого типа. Далее перечислены некоторые из преимуществ системы управления базами данных.
Поддержка упорядоченности данных
Для того чтобы данные были полезными пользователям, они должны быть организованы определенным образом. Как структурированные, так и неструктурированные данные требуют специальных конфигураций для хранения и эксплуатации. Система управления базами данных обеспечивает организацию данных в определенном формате и возможность манипулирования ими без опасений по поводу сбоев в работе базы данных.
Предоставление пользователям структурированного способа управления данными
СУБД позволяет пользователям управлять и манипулировать данными с помощью повторяемых кодифицированных инструкций, не пытаясь разобраться в том, как хранятся данные или выполняются операции на более низком уровне. Как только пользователь освоит работу с определенной СУБД, он сможет работать с любой базой данных, использующей тот же базовый тип базы данных, и применять аналогичные навыки в базах данных других типов.
Разнообразные интегрированные функции
Поскольку СУБД различаются, некоторые из них способны предложить более широкий набор функций, чем другие. Например, многие СУБД имеют встроенные функции резервного копирования, резервирования, проверки и шифрования данных в движении и местах хранения.
Какие функции выполняет система управления базами данных?
Система управления базами данных – это программная система, которая позволяет нескольким пользователям и приложениям с легкостью создавать, считывать, обновлять и удалять данные. Администраторы баз данных управляют базами данных с помощью специализированных инструментов и интерфейсов, которые позволяют им отслеживать производительность, внедрять меры безопасности, выполнять резервное копирование, оптимизировать запросы и обеспечивать целостность данных.
Повышение степени доступности данных
Браузерный интерфейс СУБД предоставляет пользователям легкий доступ к данным через веб-форму, специальную панель управления или стороннюю распределенную сеть. Помимо визуальных инструментов, пользователи также могут получать доступ к данным и взаимодействовать с ними с помощью приложений, языка обработки данных (DML), языков запросов или API-соединений.
СУБД также предоставляет инструменты и механизмы для обработки, группировки, агрегирования и преобразования этих данных по мере необходимости. Пользователи могут динамически изменять данные, преобразовывая их в правильные структуры и форматируя для различных приложений.
Управление метаданными
СУБД содержит словари, в которых хранятся метаданные или данные о данных, такие как структуры данных, имена таблиц и столбцов, типы данных, ограничения, индексы и отношения. Это позволяет приложениям работать с данными, используя структурные абстракции, а не сложное кодирование.
Управление метаданными также позволяет совершенствовать дизайн данных, не нарушая работу приложений. Различные изменения схемы, такие как добавление, изменение или удаление строк и столбцов, автоматически отражаются в таблицах метаданных.
Резервное копирование и восстановление
СУБД упрощает процесс резервного копирования базы данных, предоставляя интуитивно понятный интерфейс для управления резервными копиями и снимками. Администраторы баз данных могут хранить резервные копии в сторонних хранилищах, например в облачном хранилище, для быстрого восстановления в случае инцидентов. Некоторые СУБД также обеспечивают автоматическое резервное копирование данных через заранее определенные промежутки времени или непрерывное резервное копирование. Большинство из них предлагает инструменты восстановления для полного или частичного восстановления баз данных до предыдущего состояния с минимальными усилиями.
Предоставление средств управления пользователями
СУБД позволяет администраторам баз данных эффективно управлять пользователями базы данных и регулировать их действия. Они могут настраивать учетные записи пользователей, определять политики доступа к данным и изменять ограничения для контроля доступа к базовым данным.
Основные операции с данными – создание, чтение, обновление и удаление (CRUD). Администратор может настроить доступность каждой операции в зависимости от уровня пользователя, роли или группы. Например, некоторые пользователи могут иметь доступ к базе данных только для чтения и не могут создавать или изменять записи.
Многие СУБД поддерживают язык управления данными (DCL) для определения сложных средств управления доступом.
Управление производительностью в зависимости от масштаба
СУБД поддерживает десятки тысяч одновременных пользователей, реализуя несколько из перечисленных ниже функций.
- Оптимизация индексов для ускорения выполнения запросов и снижения необходимости сканирования всей таблицы.
- Оптимизация запросов для анализа SQL-запросов и выбора наиболее эффективного плана выполнения, минимизируя время ввода-вывода и обработки.
- Разделение и сегментирование для распределения рабочей нагрузки между несколькими узлами базы данных или разделами хранения, сокращения времени ответа на запросы и повышения отказоустойчивости.
- Параллельное выполнение запросов, позволяющее одновременно обрабатывать задачи на нескольких процессорах или узлах.
- Репликация данных и балансировка нагрузки между несколькими серверами с распределением запросов на чтение и запись для обеспечения мгновенного реагирования системы и предотвращения потери данных при сбоях.
Многие программы СУБД также имеют встроенные возможности кэширования, поэтому часто используемые данные хранятся в памяти, что снижает необходимость повторного доступа к диску. Интегрированные инструменты позволяют пользователям дополнительно отслеживать, настраивать и оптимизировать свои данные.
Как работает система управления базами данных?
Система управления базами данных (СУБД) включает несколько взаимосвязанных компонентов, которые обеспечивают управление базами данных, обработку транзакций и выполнение запросов.
База данных
База данных – это ядро СУБД. Она представляет собой систематизированную коллекцию данных, хранящихся в электронном виде, включая слова, числа, изображения, видео и файлы. Она часто содержит встроенные правила и условия для обеспечения согласованности данных. Хотя база данных может существовать независимо, управление данными вручную является сложной задачей (особенно в условиях масштабирования). Таким образом, СУБД предоставляет программный уровень, который автоматически выполняет несколько распространенных задач управления, таких как индексация, оптимизация производительности и контроль доступа.
Схема
Схема определяет структуру базы данных, включая таблицы, столбцы, типы данных, ограничения и отношения сущностей. СУБД хранит информацию о схеме в виде метаданных, что позволяет приложениям понимать данные и взаимодействовать с ними без жесткого кодирования структур. Пользователи могут определить схему с помощью языка определения данных (DDL).
Менеджер хранилища
Менеджер хранилища отвечает за эффективное хранение, извлечение и обновление данных на физических устройствах. Он решает перечисленные ниже задачи.
- Организация файлов и структуры носителей данных для быстрого извлечения.
- Индексация и кэширование для ускорения поиска и кэширования часто используемых данных.
- Сжатие данных для уменьшения объема хранилища при одновременном обеспечении быстрого доступа.
- Резервное копирование и восстановление для управления снимками и журналами в целях восстановления данных в случае сбоя.
Диспетчер транзакций
Диспетчер транзакций контролирует все правила, чтобы несколько пользователей могли выполнять параллельные операции в базе данных при сохранении целостности данных. Он может обеспечивать соответствие принципам ACID (атомарность, непротиворечивость, изолированность, долговечность). Диспетчер выполняет перечисленные ниже задачи.
- Применение и откат изменений в целях их доработки или отмены в случае сбоя.
- Реализация механизмов блокировки для предотвращения конфликтов в многопользовательских средах.
- Контроль параллелизма для одновременного чтения и записи без ущерба для целостности данных.
Ядро запросов
Ядро запросов интерпретирует и выполняет запросы, позволяя пользователям эффективно извлекать, вставлять, обновлять или удалять данные. Оно также предоставляет пользователям механизм для создания сложных вопросов, на которые можно ответить с помощью данных. Для запросов СУБД обычно используется язык обработки данных (DML), такой как SQL.
Функции ядра запросов перечислены ниже.
- Анализ запросов для поиска наиболее эффективного плана выполнения.
- Извлечение данных с использованием индексов, объединений и агрегирующих функций.
- Возврат структурированных результатов в табличном или иерархическом форматах.
Пользовательский интерфейс
Уровень интерфейса позволяет пользователю взаимодействовать с базой данных либо через приложение, либо с помощью инструментов бизнес-аналитики. В зависимости от СУБД он содержит различные инструменты для дополнительной функциональности. Программное обеспечение также связывает и координирует все остальные компоненты СУБД.
Какие существуют типы систем управления базами данных?
Многие продукты, связанные с системами управления базами данных, имеют различные основные типы баз данных, функции и инструменты. Выбор одного из них зависит от формы и структуры базовых данных, требований к производительности, финансовых ограничений, масштабируемости, возможностей интеграции, технических знаний, безопасности данных и многого другого. Ниже описаны распространенные типы систем управления базами данных (СУБД).
Реляционные БД
Система управления реляционными базами данных (СУРБД) содержит набор точек данных с предварительно заданными взаимосвязями. Данные хранятся в табличном формате, где каждая строка (запись) таблицы (отношения) содержит список связанных значений (атрибутов) для этого элемента. Каждая запись представляет собой уникальный объект с уникальным атрибутом первичного ключа для ссылки. Таблицы могут быть связаны отношениями «один к одному», «один ко многим» или «многие ко многим». Примером системы реляционных баз данных является Amazon Aurora.
Для большинства реляционных баз данных языком запросов по умолчанию является язык структурированных запросов (SQL). Приложения используют язык структурированных запросов для хранения, обновления, удаления и извлечения данных из системы управления реляционными базами данных (СУРБД).
Нереляционные БД
Нереляционная база данных или база данных NoSQL не хранит записи в таблицах и не имеет строгой схемы. Вместо этого данные могут быть структурированы различными способами, в том числе перечисленными ниже.
Хранилище «ключ-значение»
Хранилище «ключ-значение» – это база данных, в которой каждая запись представляет собой уникальный ключ (например, имя или число) со связанным значением (например, целое число, строка или JSON). Примером системы управления базами данных, позволяющей хранить пары «ключ-значение», является Amazon DynamoDB.
Хранилище документов
Хранилище документов – это модифицированное хранилище «ключ-значение», в котором с каждым уникальным ключом связан документ, содержащий частично структурированные данные (например, JSON, XML или YAML). Эта форма базы данных использует API или язык запросов для извлечения значений. Amazon DocumentDB для JSON – это пример СУБД для хранилища документов.
Графовые БД
В графовых базах данных используется структура в виде графов с узлами (записями) и ребрами (связями отношений с другими узлами). Ребра также содержат атрибуты, характеризующие отношение. Например, узлы могут представлять собой генеалогическое древо и атрибуты, такие как имя и возраст, а ребра между узлами показывают отношения, например связь между внучкой и матерью. Amazon Neptune – пример системы управления базами данных для графовых баз данных.
Объектно-ориентированные БД
Объектно-ориентированные или объектные базы данных хранят и управляют серией инстансов объектов, каждый из которых имеет свой набор взаимосвязанных атрибутов. Объекты можно связывать с помощью внешних ключей, как это происходит в реляционных базах данных. Amazon Aurora можно использовать в качестве объектно-реляционной системы управления базами данных (ОРСУБД), представляющей собой гибрид реляционных и объектно-ориентированных баз данных. PostgreSQL – еще один популярный пример ОРСУБД.
Иерархические БД
Иерархические базы данных организованы иерархически, при этом один родительский узел имеет много дочерних узлов и два или более уровня. Amazon DynamoDB может использоваться как СУБД для иерархических баз данных, при этом вложенные отношения будут представлены в формате JSON.
БД временных рядов
В базах данных временных рядов хранятся данные, привязанные к определенной временной метке. Они могут быть реляционными или нереляционными и часто требуют потокового получения данных. СУБД, необходимая для базы данных временных рядов, зависит от базовых данных. Amazon Timestream – это пример базы данных временных рядов.
БД для нескольких моделей
СУБД для нескольких моделей могут одновременно управлять различными типами баз данных, такими как базы данных документов и графовые базы данных. Своей популярностью они обязаны возможностью предоставлять пользователям стандартный интерфейс для управления различными базами данных без переключения программного обеспечения. Некоторые СУБД для нескольких моделей также позволяют пользователям комбинировать запросы к базам данных разных типов.
Каковы будущие тенденции в технологии СУБД?
Достижения в области данных и систем привели также к перечисленным ниже прорывам в технологии СУБД.
Генеративный искусственный интеллект
Генеративный искусственный интеллект можно использовать для решения перечисленных ниже задач.
- Продвинутое создание баз данных и проектирование схем с помощью инструкций на естественном языке
- Оптимизация и отладка запросов
- Комплексное моделирование базовых данных
- Создание удобочитаемых отчетов на основе выходных данных СУБД
- Автоматическая реконфигурация базовых носителей данных на основе выявленных преимуществ при сохранении целостности данных
Вместо написания сценариев можно создавать запросы на естественном языке, которые модели ИИ преобразуют на соответствующий язык запросов.
Векторные базы данных
Векторные базы данных все чаще используются при настройке больших языковых моделей (LLM), известной как генерация с дополненной выборкой (RAG). Добавление векторной базы данных в LLM позволяет организациям быстро интегрировать свою собственную базу знаний в уже существующие LLM. В RAG векторизация помогает легче находить связи между похожими словами и фразами, повышая точность и релевантность модели.
Появилось несколько специализированных векторных баз данных. Кроме того, некоторые базы данных интегрируют векторные типы данных в свою существующую архитектуру.
Совместимая с Amazon Aurora PostgreSQL версия и Amazon RDS для PostgreSQL поддерживают расширение pgvector. Другие базы данных AWS, такие как Amazon Neptune, Amazon MemoryDB и Amazon DocumentDB, также предлагают управляемое решение для поиска векторного сходства.
Агентный ИИ и серверы протокола контекста модели (MCP)
Агентный ИИ включает в себя специальные инструменты и ресурсы с возможностями генеративного искусственного интеллекта для выполнения различных задач или ролей. Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом для выполнения скоординированных задач, как в команде сотрудников, каждый из которых выполняет разные роли. Здесь необходимо управлять состояниями агентов, целями и процессами принятия решений.
В рамках этой технологической платформы сервер протокола контекста модели (MCP) является координатором агентов ИИ и управляет несколькими ресурсами. Серверы MCP для работы с базами данных обеспечивают простую интеграцию приложений и агентов ИИ с источниками данных и сервисами. В системах агентного ИИ серверы MCP организуют взаимодействие между автономными агентами ИИ и соответствующими базами данных, обеспечивая эффективный поток и обработку данных.
Для агентного ИИ и серверов MCP требуются базы данных с масштабируемой и надежной инфраструктурой, способной одновременно выполнять управление состоянием, сложные запросы и требования к обработке данных от нескольких автономных агентов. При интеграции в качестве серверов MCP базы данных помогают организациям поддерживать стабильную производительность, безопасность и надежность как при традиционных операциях с базами данных, так и во взаимодействиях с агентным ИИ в рамках их инфраструктуры.
С серверами MCP можно интегрировать несколько служб баз данных, чтобы агенты и приложения ИИ могли взаимодействовать с источниками данных с помощью запросов на естественном языке или программных интерфейсов. Серверы MCP выступают в роли посредников, преобразуя запросы из моделей искусственного интеллекта в соответствующие операции и запросы баз данных.
Интеграция с нулевым использованием ETL
Нулевое использование ETL означает устранение традиционных этапов извлечения, преобразования и загрузки, связанных с перемещением, очисткой и объединением данных в базы данных. Вместо этого данные мгновенно реплицируются и быстро поглощаются.
С помощью нулевого использования ETL можно выполнять запросы к потоковым транзакционным данным практически в режиме реального времени, а также быстро комбинировать несколько типов баз данных для операций машинного обучения.
Варианты развертывания
Инфраструктура и стиль развертывания, используемые для баз данных и СУБД, важны с точки зрения скорости, масштабируемости, доступности, стоимости и простоты использования. Можно использовать варианты локального, облачного, периферийного, контейнерного, бессерверного и гибридного развертывания.
Операции с крупными международными базами данных могут подразумевать использование контейнерных конфигураций распределенного развертывания, а производственные операции могут использоваться с комбинацией периферийных и облачных развертываний. Например, компания Biblica перенесла Microsoft SQL Server на AWS, чтобы эффективно обрабатывать высокие уровни трафика.
Как AWS обеспечивает соответствие требованиям СУБД?
Облачные базы данных AWS предлагают широкий выбор систем управления специализированными базами данных для любого предприятия. Базы данных AWS поддерживают любые внутренние задачи, такие как выделение сервера, исправление, настройка и резервное копирование. Так как AWS непрерывно выполняет мониторинг и автомасштабирование, специалисты могут полностью сосредоточиться на разработке приложений.
Например, Amazon Aurora – это облачный движок реляционных баз данных, разработанный AWS и совместимый с MySQL и PostgreSQL. Он сочетает в себе скорость, надежность и простоту использования традиционных корпоративных баз данных с простотой и экономичностью баз данных с открытым исходным кодом.
Например, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) – это управляемый сервис, который упрощает настройку, использование и масштабирование реляционной СУБД в облаке. Этот сервис предоставляет экономичные масштабируемые ресурсы и одновременно управляет трудоемкими задачами администрирования баз данных. Благодаря этому пользователь может сосредоточиться на приложениях и ведении бизнеса. Amazon RDS предоставляет доступ к возможностям знакомых ядер баз данных, таких как PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, Oracle и Db2.
AWS также предлагает несколько сервисов СУБД NoSQL, отвечающих всем вашим требованиям NoSQL. Пример:
- Amazon DynamoDB – это бессерверный, полностью управляемый сервис баз данных «ключ-значение», который обеспечивает стабильную производительность на уровне нескольких миллисекунд на операцию и неограниченную масштабируемость.
- Amazon DocumentDB (совместимость с MongoDB) – это полностью управляемая база данных документов с поддержкой JSON, которая упрощает и делает более выгодной эксплуатацию важнейших рабочих нагрузок по обработке документов практически в любых масштабах без необходимости управлять инфраструктурой.
- Amazon Neptune – это бессерверный и полностью управляемый сервис графовых баз данных, обеспечивающий превосходную масштабируемость и доступность, а также возможность запрашивать миллиарды связей за считаные секунды.
- Amazon Timestream – это еще одно полностью управляемое специализированное ядро базы данных временных рядов для рабочих нагрузок: от запросов с малой задержкой до получения крупномасштабных данных.
Облачные базы данных AWS обеспечивают высокопроизводительную, безопасную и надежную основу для создания решений с генеративным искусственным интеллектом и приложений на основе данных в любом масштабе.
Начните работу с СУБД на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.