Все, що потрібно знати про структуру розподілу ресурсів (RBS)

Управління ресурсамиЄ одним з найважливіших граней побудови успішного бізнесу та доставляючи повні проекти. Це практика, яка включає в себе навмиснеплануванняі наступні, а також спритність та гнучкість для адаптації до зміщеннясередовищаі мати справу зРозклад конфліктівабовузькі місця .

Все, що потрібно знати про структуру розподілу ресурсів (RBS)

Управління ресурсамиЄ одним з найважливіших граней побудови успішного бізнесу та доставляючи повні проекти. Це практика, яка включає в себе навмиснеплануванняі наступні, а також спритність та гнучкість для адаптації до зміщеннясередовищаі мати справу зРозклад конфліктівабовузькі місця .

Хороші керівники використовують RBSУправління проектамидля забезпеченняЕфективне розподіл і Управління ресурсамизбільшити свої шанси на успіх. Вони створюють структури розбиття ресурсів, які допомагають візуалізувати, планувати та організувати організаційні ресурси.

Поки RBS є найбільш корисним на початку aпроект, він має переваги по всьомупроектЦикл розвитку. Точні, систематичні методи управління проектами RBS координують командні спільні процеси та робочий процес з початку до закінчення, заохочення обміну ресурсами та синхронізацією проектіврівень програмивиконання.

Коли зроблено правильно іВстановіть систему, структура розбиття ресурсів допомагає оцінити командиобсяг, витрати та бюджети, досягти більше за менший час, а також підтримують постійний стандартякістьвиведення.

Що таке структура розбиття ресурсів?

Тепер у нас є картина того, які структури розбиття ресурсів роблять і як вони допомагають підприємствам вдаватися, давайте зрозуміти чітке визначення терміну. Що таке структура розбиття ресурсів? На що це схоже?

Структура розбиття ресурсів або RBS, це списокресурсинеобхідно доставити проект. Вона включає в себе все, що коштує грошей, включаючи людей, інструменти, матеріали, ліцензії, місця та час.

Розвиток RBS допомагає проектувати або керівництву ресурсів класифікувати доступні та необхідні ресурси за допомогою функції та типу, мінімізуючиризикі невизначеність та виробництво більш успішних результатів.

Які переваги RBS?

Складання RBS перед роботою на новий проект приносить багато переваг. Окрім уточнення того, що вам потрібно, і що у вас є, структури розбиття ресурсів допомагають ідентифікувати та групові ресурси таким чином, що сприяє ефективній реалізації ресурсів протягом усього циклу розвитку проекту.

Інші переваги структури розподілу ресурсів включають:

Хто створює структуру розподілу ресурсів і коли?

Менеджер проекту або менеджера ресурсів створює структуру розподілу ресурсів, як правило, з введенням членів та лідерів команди. RBS повинен бути об’єднаний зв’язок з доступом до критичного, деталі проекту високого рівня, таких як бюджет, команди, обладнання та програмне забезпечення.

Менеджер створює RBS на початку нового проекту під час етапу планування. Оцінки ресурсів, розподіл та прогнози стають більш точними, оскільки керівник проекту розробляє більше структур розбиття ресурсів для різних проектів.

Після розробки, RBS слід розподілятизацікавлених сторін проектутак що кожен зрозумів про проект і розуміє витрати івимоги .

Приклади розбиття ресурсів

Щоб проілюструвати, наскільки корисним RBS може бути, ось простий приклад структури розподілу ресурсів.

Команда вмісту спрямована на створення та розповсюдження нового маркетингового довідника електронної пошти для обміну інформацією з абонентами. Перш ніж запустити проект, менеджер контенту (подвоєння як менеджера проекту) ставить RBS для забезпечення належної відповідальності та прозорості щодо необхідних ресурсів проекту.

Щоб почати, вона класифікує проект, що потребує в стовпцях, включаючи команду, інструменти, час та місце, заповнюючи кожен стовпчик з необхідними ресурсами.

У розділі “Команда” вона деталізує людські ресурси, необхідні для зняття цього проекту:

У розділі “Інструменти” вона складається з програмного забезпечення та інструментів, команда повинна була завершити проект, у тому числі:

Далі вона переходить до розділу “Час”, де вона оцінює загальний час, необхідний для кожного члена команди, щоб завершити свої завдання та доставити задовільний кінцевий продукт. Вона оцінює час для:

У стовпчику “Місце”, вибір місця розташування буде відрізнятися залежно від того, чи працює керівник контенту з особистою або віддаленою командою. Команди в особі, можливо, доведеться забронювати конференц-зали для мозкового штурму, огляду та оновлення зустрічей.Віддалені командичастіше планують повторюватисяЗустрічі відеоконференціїспівпрацювати та спілкуватися прогрес у проекті.

Приклад цієї структури розподілу ресурсів показує лише декілька категорій структури розподілу ресурсів. Інші категорії можуть включати обладнання, ліцензії або сертифікати, матеріали та засоби. Залежно від вашої галузі важливо розглянути та включати всі можливі ресурси, необхідні для завершення нових проектів.

Підвищити ефективність, перетворюючи успішні документи з управління проектами RBS у структуру структури структури ресурсів, які допомагають вам обсягати проектів швидше, тримати вашу команду на трек, іКерування участю зацікавлених сторін .

Зверніть увагу на потрібні ресурси, які вам потрібні та використовують дані зі старих структур розбиття ресурсів для створення унікальних переваг та збільшення експлуатаційної ефективності у вашому бізнесі.

У моменти сумніву, пам’ятайте широкі категорії команди, інструментів, часу та місця, щоб скласти контур хорошого RBS. Після введення вашого конкретного потреб проекту в цих категоріях ви добре на шляху до створення та виконанняТвердий план проекту .

Як ефективно створити структуру розподілу ресурсів

Незважаючи на те, що не існує жодного нерухомого способу створення структури розбиття ресурсів, ви можете дотримуватися конкретних керівних принципів, щоб переконатися, що ваш RBS включає всі необхідні матеріали та ресурси для ваших проектів.

Ви можете вибрати, щоб відобразити RBS як діаграму RBS, таблицю, сітку або діаграму дерев. Незалежно від обраного методу, RBS повинен представити простий у прочитуванні наявних та необхідних ресурсів для забезпечення успішної доставки проекту.

RBS вимагає оцінок необхідних ресурсів для завершення проекту. Тому, роз’яснення масштабу вашого проекту є важливим. Щоб створити ефективну структуру розподілу ресурсів, ось кілька кроків, які слід дотримуватися:

Як Менеджер завдань UDNдопомагає створювати RBS у сфері управління проектами

Розбити свої ресурси в RBS – це один вирішальний крок ближче доЕфективне управління проектами . Менеджер завдань UDNДопомагає вам відстежувати всі ресурси в центральному місці, зберігаючи при цьому видимість зв’язку та дозвіл на різні аспекти ваших проектів.

За допомогоюМенеджер завдань UDNЩоб керувати своїми структурами розподілу ресурсів, робить планування та виконання успішних проектів більш ефективними. Її універсальні функції дозволяють відслідковувати прогрес по декількох проектах і команд, знайти збіг в завантаженості співробітників ірозподіл ресурсівІ координатні міжвідомчих цілей, будь то робота пліч-о-пліч або в різних часових поясах.

Якщо ви готові, щоб поліпшити спосіб вашої організації доводиться на і управляє організаційних ресурсів, розпочати зДвотижнева безкоштовна випробуванняМенеджер завдань UDN сьогодні і спрощенняПроцес планування ресурсівз детальною розбивкою структур ресурсів.

У чому сенс бази RBA

База даних – це програма, яка може дуже швидко зберігати та отримувати дані. Реляційний біт стосується того, як дані зберігаються в базі даних і як вони організовані. Коли ми говоримо про базу даних, ми маємо на увазі реляційну базу даних, власне, СУБД: Реляційна система управління базами даних.

У реляційній базі даних усі дані зберігаються в таблицях. Вони мають однакову структуру, що повторюється в кожному рядку (як електронна таблиця), і саме відношення між таблицями роблять її “реляційною” таблицею.

До винайдення реляційних баз даних (у 1970-х рр.) Використовувались інші типи баз даних, такі як ієрархічні бази даних. Однак реляційні бази даних були дуже успішними для таких компаній, як Oracle, IBM та Microsoft. У світі з відкритим кодом також є СУБД.

Безкоштовні бази даних з відкритим кодом

Власне, це не реляційні бази даних, а СУБД. Вони забезпечують безпеку, шифрування, доступ користувачів і можуть обробляти запити SQL.

Хто був Тед Кодд?

Кодд був інформатиком, який розробив закони нормалізації в 1970 р. Це був математичний спосіб опису властивостей реляційної бази даних за допомогою таблиць . Він придумав 12 законів, що описують те, що робить реляційна база даних та СУБД, і кілька законів нормалізації, що описують властивості реляційних даних. Тільки дані, які були нормалізовані, можна вважати реляційними.

Що таке нормалізація?

Розглянемо електронну таблицю записів клієнта, яку слід додати до реляційної бази даних. Деякі клієнти мають однакову інформацію, скажімо, різні філії однієї компанії з однаковою адресою виставлення рахунку. У електронній таблиці ця адреса знаходиться в декількох рядках.

При перетворенні таблиці в таблицю всі текстові адреси клієнта повинні бути переміщені в іншу таблицю і кожному присвоєний унікальний ідентифікатор – скажімо, значення 0,1,2. Ці значення зберігаються в головній таблиці клієнта, тому всі рядки використовують ідентифікатор, а не текст. Оператор SQL може витягти текст для заданого ідентифікатора.

Що таке стіл?

Подумайте про це як про прямокутну електронну таблицю, що складається з рядків і стовпців. Кожен стовпець визначає тип даних, що зберігаються (числа, рядки або двійкові дані – наприклад, зображення).

На відміну від електронної таблиці, де користувач може вільно мати різні дані в кожному рядку, у таблиці бази даних кожен рядок може містити лише ті типи даних, які були вказані.

В C і C ++, це як масив з структур , де одна структура містить дані для одного рядка.

• Для отримання додаткової інформації див. Нормалізація бази даних у частині проектування бази даних databases.about.com.

Які різні способи зберігання даних у базі даних?

Використання файлу бази даних є старішим методом, який більше підходить для настільних програм. EG Microsoft Access, хоча це поступово припиняється на користь Microsoft SQL Server. SQLite – це відмінна база даних у відкритому доступі, написана на мові C, яка містить дані в одному файлі. Існують обгортки для C, C ++, C # та інших мов.

Сервер баз даних – це серверна програма, яка працює локально або на мережевому ПК. Більшість великих баз даних засновані на серверах. Вони потребують більше адміністрування, але зазвичай швидші та надійніші.

Як програма взаємодіє із серверами баз даних?

Як правило, для цього потрібні такі деталі.

• IP або доменне ім’я сервера. Якщо це на тому самому ПК, що і ви, використовуйте 127.0.0.1 або localhost як ім’я dns.
• Серверний порт Для MySQL це зазвичай 3306, 1433 для Microsoft SQL Server.
• Ім’я користувача та пароль
• Назва бази даних

Є багато клієнтських програм, які можуть спілкуватися з сервером баз даних. Microsoft SQL Server має Enterprise Manager для створення баз даних, встановлення безпеки, запуску завдань технічного обслуговування, запитів і, звичайно, проектування та модифікації таблиць баз даних.

Що таке SQL ?:

SQL є скороченою мовою структурованих запитів і є простою мовою, яка надає інструкції щодо побудови та модифікації структури баз даних та модифікації даних, що зберігаються в таблицях. Основними командами, що використовуються для модифікації та отримання даних, є:

• Виберіть – Отримує дані.
• Вставити – вставляє один або кілька рядків даних.
• Оновити – змінює існуючі рядки даних
• Видалити – видаляє рядки даних.

Існує кілька стандартів ANSI / ISO, таких як ANSI 92, один з найпопулярніших. Це визначає мінімальну підмножину підтримуваних операторів. Більшість постачальників компіляторів підтримують ці стандарти.

Висновок

Будь-яка нетривіальна програма може використовувати базу даних, і база даних на базі SQL – це гарне місце для початку. Після того, як ви освоїте конфігурацію та адміністрування бази даних, вам доведеться вивчити SQL, щоб вона працювала добре.

Швидкість, з якою база даних може отримувати дані, вражає, і сучасні СУБД – це складні та високооптимізовані програми.

Бази даних з відкритим кодом, такі як MySQL, швидко наближаються до потужності та зручності використання комерційних конкурентів і керують багатьма базами даних на веб-сайтах.

Як підключитися до бази даних у Windows за допомогою ADO

За програмою існують різні API, які забезпечують доступ до серверів баз даних. Під Windows вони включають ODBC та Microsoft ADO. [h3 [Використання ADO До тих пір, поки існує програмне забезпечення постачальника, яке взаємодіє з базою даних ADO, тоді база даних може бути доступна. У Windows від 2000 року це вбудовано.

Спробуйте наступне. Він повинен працювати в Windows XP і Windows 2000, якщо ви коли-небудь встановлювали MDAC. Якщо ви цього не зробили і хочете спробувати, відвідайте Microsoft.com, виконайте пошук за запитом “Завантажити MDAC” і завантажте будь-яку версію, 2.6 або новішу.

Створіть порожній файл із назвою test.udl . Клацніть правою кнопкою миші у файлі Провідника Windows і “відкрити за допомогою”, ви побачите Microsoft Data Access – OLE DB Core Services “ . Це діалогове вікно дозволяє підключатися до будь-якої бази даних із встановленим постачальником, навіть до електронних таблиць Excel!

Виберіть першу вкладку (Постачальник), яка за замовчуванням відкривається на вкладці Підключення. Виберіть постачальника та натисніть Далі. Назва джерела даних показує різні типи доступних пристроїв. Після заповнення імені користувача та пароля натисніть кнопку «Перевірити підключення». Після натискання кнопки ok ви можете відкрити test.udl за допомогою файлу за допомогою Wordpad. Він повинен містити такий текст.

[oledb]
; Все після цього рядка – це
постачальник ініціалізації OLE DB = SQLOLEDB.1; Зберегти інформацію про безпеку = False; Ідентифікатор користувача = sa; Початковий каталог = dhbtest; Джерело даних = 127.0.0.1

Третій рядок є важливим, він містить деталі конфігурації. Якщо у вашій базі даних є пароль, він буде показано тут, тож це не безпечний метод! Цей рядок можна вбудувати в програми, які використовують ADO, і дозволять їм підключатися до зазначеної бази даних.

Використання ODBC

ODBC (Open Database Connectivity) надає інтерфейс до баз даних на основі API. Існують драйвери ODBC, доступні майже для кожної існуючої бази даних. Однак ODBC забезпечує інший рівень зв’язку між програмою та базою даних, і це може спричинити покарання за продуктивність.

NoSQL – переваги та недоліки нереляційних баз даних

У багатьох джерелах визначення NoSQL бази даних подається досить неоднозначно, що у свою чергу спричиняє невірне або неповне уявлення змісту цього різновиду баз даних. Й сама суть терміну NoSQL бази даних збиває з пантелику — так як під визначення “неживі предмети” можуть потрапляти камінь, лампочка і автомобіль — однаково поняття NoSQL буває пов’язує між собою програмні рішення, теж абсолютно не аналогічні.

У даній статті мова піде про NoSQL бази даних, які були спроектовані й створені після масового впровадження реляційних баз даних (SQL). Логічно у цьому контексті поняття NoSQL може включати в себе і не зовсім NoSQL бази даних, дореляційні БД, які проектувалися без огляду на досвід використання SQL систем і не мали на меті свого часу створення сучасних NoSQL рішень. Їх мета була більше експериментальна, а саме спробувати усунути деякі відомі недоліки SQL й досягти більш високої продуктивності в конкретних завданнях.

Причини виникнення NoSQL баз даних

Ключовим фактором, який змусив світову IT-спільноту задуматися над новими стратегіями зберігання і доступу до інформації, стало планомірне зростання обсягів даних у мережі Інтернет. У зв’язку з цим з’явилося Big Data. Big Data — це стратегія ефективної праці з величезними постійно зростаючими масивами даних.

І на тлі Big Data концепції чітко вимальовувалася необхідність в моделі бази даних, яка буде більше націлена на швидкість доступу і масштабованість. Потрібно було якесь більш просте рішення, аніж існуючі реляційні БД, при цьому не поступалися їм у ефективності вирішення конкретних завдань. В першу чергу, це завдання побудови хмарних сховищ, де кінцевому користувачеві в першу чергу важлива швидкість доступу і можливий обсяг інформації, що там зберігатиметься.

Історія популярності NoSQL

Пік найактивнішого обговорення NoSQL баз даних припав на 2009 рік. Цей період приніс безліч міфів і спірних теорій. Розглянувши їх, можна уявити собі шлях NoSQL рішень і уявлення про них в головах людей.

NoSQL — це революція

А також “у нас абсолютно нова система, свіжа ідея, яка переверне повністю усталений порядок” — подібне можна почути в розмовах активно просувають NoSQL продукти людей. Але в реальності, ніякого революційного прориву не відбулося. NoSQL бази даних розвивалися, як еволюція реляційної моделі, завдяки появі нових вимог зберігання та доступу до інформації.

Принципово новими підходами NoSQL рішення теж не можуть масово похвалитися — наприклад, концепція запущеної в 2008 році MongoDB — це більш ефективна реалізація моделі роботи БД Pick 1965 го року випуску.

SQL бази даних приречені

Подібні розмови ведуться вже майже другий десяток років, ба як і раніше реляційні БД тримають домінуючі позиції на ринку з величезним відривом від будь-яких NoSQL рішень. Це відбувається в першу чергу через те, що NoSQL бази даних не можуть суттєво більш ефективно вирішувати завдання аніж SQL. Найбільш вдалі NoSQL рішення, в першу чергу, націлені на вирішення специфічних завдань і створюються гігантами IT-індустрії для власних потреб — це продукти від Google, Amazon, Microsoft і Apache, які обслуговують конкретні проекти. Google AppEngine Data Store можливо використовувати стільки з веб-сервісами Google, сховище SQL Data Services є частиною платформи Microsoft Azure, а SimpleDB входить до складу Amazon WebServices.

Нехмарні бази даних, якими можна користуватися, просто завантаживши і встановивши у себе на ПК, часто є досить молодими відкритими проектами, які так само створювалися під конкретні потреби. Вони не були створені, щоб вирішувати весь обсяг завдань, який дозволяють вирішувати SQL бази даних. Більш того, призначення найчастіше не є ключовою перешкодою для масового впровадження NoSQL систем — вони мають певний набір недоліків, який не критичний для гігантів IT-індустрії, але стає вирішальним для більшої частини звичайних компаній.

Весь галас навколо NoSQL і Big Data — це обман

Проте і в надто критичні відгуки про NoSQL не варто повністю вірити. Віяння нереляційних баз даних принесло з собою безліч цікавих і комерційно успішних ідей для потреб різних компаній. Є безліч проектів, які можуть отримати вигоду з роботи з NoSQL системами, але їх творці повинні тверезо оцінювати довгострокові перспективи впровадження нереляційних баз даних. Так, всі ці рішення досить молоді, і безліч компаній зазнали прикрої невдачі, прийнявши невірне рішення на хвилі моди. Але чийсь поганий досвід не є фактичним недоліком продукту.

Швидше за все, у процесі еволюції зберігання і обробки даних світ згодом побачить все більше комбінованих рішень, де NoSQL системи використовуються щоб “прикрити” слабкі місця SQL.

Види NoSQL баз даних

Виділяють чотири основні типи NoSQL баз даних. Вони розрізняються моделлю даних, підходом до розподіленості і реплікації, завдяки чому можуть в різній мірі підходити під ті чи інші види конкретних завдань.

Бази даних виду “ключ-значення”

Бази Даних “ключ-значення” представляють собою найпростіший вид бази даних, будучи, по суті, асоціативним масивом, де кожному значенню відповідає свій унікальний ключ. Простота баз даних цього типу відкриває простори неймовірної масштабованості. Не потрібно ніяких схем побудови бази даних, немає ніякого зв’язку між значеннями, по суті кількість елементів асоціативного масиву обмежена лише обчислювальними потужностями. Саме тому даний вид баз даних цікавий в першу чергу компаніям, що надають хмарні послуги.

З іншого боку, простота сховищ “ключ-значення” дуже ускладнює або повністю відсікає більшість звичних операцій зі значеннями сховища — якщо ключами можна ще оперувати як завгодно, то спроба виконати пошук за значеннями може тривати на кілька порядків довше, ніж в реляційної базі даних. А разом з обмеженим набором маніпуляцій над значеннями осередків сховища йде і фактична неможливість швидко аналізувати наявну в базі даних інформацію і збирати статистику.

Саме тому подібні сбази даних використовуються в тих випадках, коли конкретний вміст окремої комірки не цікаво оператору бази даних – інакше кажучи, повністю відсутні зв’язку між окремими осередками сховища. Бази даних типу “ключ-значення” не дуже добре підходять у якості повної заміни реляційних БД, але знайшли своє застосування в якості кешей для об’єктів, адже між кешуванням об’єктів різних користувачів однаково немає зв’язків, важлива лише швидкість доступу до кешу, а так ж можливість швидко змінювати масштаб системи.

Найбільш відомі приклади СУБД даного типу це Amazon DynamoDB, Berkeley DB, MemcacheDB, Redis і Riak.

Документоорієнтовані бази даних

Документоорієнтована БД являє собою систему зберігання ієрархічних структур даних (документів), що має структуру дерева або лісу. Структура дерева починається з кореневого вузла і може мати кілька внутрішніх і зовнішніх вузлів. Зовнішні вузли містять кінцеві дані, які при додаванні заносяться в індекси бази, завдяки яким можна здійснювати швидкий пошук навіть при досить складною загальній структурі сховища. Фактично документоорієнтовані БД є більш складною версією сховищ “ключ-значення” — вони все ще не дуже хороші для систем, що мають на увазі безліч зв’язків між елементами, але дозволяють здійснювати вибірку за запитом без повного завантаження окремих документів у оперативну пам’ять. Механізми пошуку дозволяють знаходити як документи цілком, так і частини документів, а деревоподібна структура дозволяє організовувати окремі колекції документів одного типу або схожої тематики.

Наприклад, при створенні музичного сховища можна створити колекцію музики 80-х років, в ній зробити окремі колекції по роках, а всередині них окремі документи з треками випущених в цей рік альбомів. Але якщо користувач побажає побачити рейтинг найпопулярніших композицій певного десятиліття — цей запит буде виконуватися досить довго, адже доведеться переглянути кожен документ всієї бази даних. Таким чином, можна зробити висновок що документоорієнтовані БД знайдуть своє застосування в задачах, де потрібно впорядковане зберігання інформації, але немає безлічі зв’язків між даними і не потрібно постійно збирати статистику по ним. Документи не вимагають визначення схеми — це значить що кожен окремий документ може складатися з будь-якої кількості унікальних полів — на відміну від реляційних баз даних, в яких при спробі зберігати різнорідні дані неминуче з’являються порожні поля.

Приклади СУБД даного типу: CouchDB, Couchbase, MarkLogic, MongoDB, eXist.

Графові бази даних

Графова модель бази даних являє собою узагальнення мережевий моделі даних і відрізняється сильними зв’язками між вузлами. Графові бази даних найкраще підходять для реалізації проектів, які передбачають природну графову структуру даних. В першу чергу соціальних мереж, а так само для створення семантичних павутини. У подібних завданнях вони сильно випереджають реляційні БД по продуктивності, простоті внесення змін і наочності подання інформації. У деяких баз даних існують механізми спеціальної оптимізації для роботи з SSD-накопичувачами. Для роботи з досить великими графами використовуються алгоритми, які передбачають часткове приміщення графа в оперативну пам’ять. Найбільш відомі графові СУБД це ArangoDB, FlockDB, Giraph, HyperGraphDB, Neo4j, OrientDB.

Bigtable-подібні бази даних

Bigtable-подібні бази даних чи інакше сховища сімейств колонок містять дані, впорядковані у вигляді розрідженій матриці, рядки і стовпці якої використовуються в якості ключів. Ці сховища мають багато спільного з документоорієнтованими Базами Даних — системами керування вмістом (CRM), Event агрегаторами реєстрації на події, блоги. Не варто плутати bigtable-подібні бази даних з лінійними сховищами, які є, по суті, реляційними БД з роздільним зберіганням колонок.

Як правило, ці бази даних застосовуються для веб-індексування і рішення інших завдань, які передбачають величезні обсяги даних.

Прикладами СУБД даного типу є: HBase, Cassandra, Hypertable, SimpleDB.

Сильні і слабкі сторони NoSQL

Щоб зрозуміти основну причину популярності NoSQL рішень, а також позначити сферу їх розумного застосування варто розглянути всі запропоновані варіанти з декількох сторін: виділити загальні відмінності всіх NoSQL систем від реляційних БД, а так само обговорити ті проекти, в яких NoSQL бази даних будуть сильніші за рахунок конструктивних особливостей.

Відсутність SQL

Перша особливість вельми очевидна — це відсутність SQL (Structured Query Language) універсальної мови запитів, який використовується усіма реляційними системами. Все NoSQL системи мають власний API для взаємодії або вбудовану мову запитів, часто є просто урізаною версією SQL. Це рішення має свої позитивні сторони:

• Простота роботи. Багато NoSQL баз даних, в основному сховищі виду “ключ-значення” мають у порівнянні з реляційними базами даних дуже сильно урізану функціональність, яка їм просто не потрібна для виконання поставлених завдань. В такому випадку оператору бази даних не потрібно глибоких знань досить потужного і гнучкого механізму роботи з SQL-запитами. Це дуже сильно знижує вхідний поріг для початку роботи з NoSQL сховищами.
• Простіший синтаксис запитів — менше помилок. Для спрощення роботи з базою даних деякими розробниками використовується ORM (Object-Relational Mapping) (Object-Relational Mapping) — це технологія, що дозволяє автоматично транслювати операції з об’єктами в запити до бази даних. Найчастіше подібні рішення працюють неефективно і плодять безліч непотрібних або відверто помилкових запитів. Не можна сказати, що розробники ORM погано виконують свою роботу, просто завдання занадто складне. Мова SQL універсальна, проте дуже ємна, для повноцінної роботи з нею необхідний певний багаж знань. При цьому власні мови запитів сучасних NoSQL сховищ набагато більше підходять для виконання простих маніпуляцій з базою даних.

Недоліки у даного рішення так само присутні, притому в довгостроковій перспективі вони можуть серйозно переважити всі позитивні моменти:

• Додаток сильно прив’язується до конкретної СУБД. Мова SQL універсальна для всіх реляційних баз даних і користувачеві не доведеться кардинально переписувати весь код у разі зміни СУБД. Навіть якщо дві NoSQL системи концептуально практично не відрізняються, вони будуть мати дуже мало загальних стандартів в API і в специфіці запитів.
• Обмежена ємність вбудованої мови запитів. SQL має дуже багату історію і безліч стандартів. Це дуже потужний і складний інструмент для операцій з даними і складанням звітів. Практично всі мови запитів і методи API сховищ NoSQL були створені на основі тих чи інших функцій SQL — як наслідок, вони мають значно меншу функціональність.
• Низька цінність і вузькопрофільність знань — фахівців з хорошим знанням SQL набагато простіше знайти, в той час коли специфікою роботи API деяких NoSQL рішень на серйозному рівні мало хто захоплюється — це значить, що багато специфічних моментів оператору бази даних доведеться освоювати “на ходу”.

Простота і молодість NoSQL

Якщо переваги простоти NoSQL сховищ досить очевидні, то недоліки часто з’ясовуються лише з гірким досвідом. По-перше, обмеження структури реляційних БД певною мірою гарантують цілісність даних — інформація, яка не задовольняє обмеженням по типу, просто не зможе потрапити в базу даних. У разі використання, наприклад, сховищ типу “ключ-значення” завдання контролю цілісності даних повністю лягає на додаток. По-друге, процес створення реляційного сховища включає в себе етап проектування моделі даних. На цій стадії можна оцінити вузькі місця обраної стратегії і спроектувати дійсно надійну і зручну систему. NoSQL рішення не вимагають визначати схему бази даних перед початком роботи. Але без етапу первісного тестування і планування можна в процесі розробки наштовхнутися на непередбачені труднощі, які можуть навіть повністю відсікти варіант роботи з конкретним NoSQL рішенням. А з огляду на описані в попередньому пункти труднощі швидкого переходу з однієї нереляційної бази даних на іншу — ціна помилки стає дуже високою.

Тепер є сенс обговорити іншу важливу особливість NoSQL баз даних — всі вони здебільшого досить молоді. Багато з них поширюються по BSD-подібної ліцензії і підтримуються зусиллями спільноти. У кожної компанії свої вимоги до надійності бази даних, і велика частина NoSQL рішень залишаються непоміченими часто, тому що вони є ще занадто молодими рішеннями. Багато нереляційних баз даних існують лише у вигляді бета-версій, і навіть самі зрілі мають досить малий багаж історій успішного впровадження в порівнянні з реляційними СУБД. Крім ймовірності наявності багів і вразливостей в самому коді нереляційних СУБД, це призводить до інших помилок, деякі компанії обирають рішення, які просто не відповідають їхнім потребам.

Найсильніші сторони NoSQL

Після огляду спірних особливостей більшості NoSQL рішень є сенс розглянути той напрям, в якому ці системи максимально розкривають свій потенціал. Це розподілені системи. Вагомими перевагами при роботі з розподіленими системами мають всі типи нереляційних сховищ, за винятком графових БД — вони за визначенням передбачають велику кількість зв’язків між вузлами даних.

Лавиноподібне зростання кількості даних в світовій мережі загострив проблему вертикальної масштабованості — обчислювальні потужності заліза можуть рости не нескінченно, та й ціна кількох простих серверів менше, ніж одного високопродуктивного. У такій ситуації хорошим виходом стане горизонтальне масштабування, коли кілька незалежних машин з’єднуються разом і кожна з них обробляє тільки частину запитів. Така архітектура робить можливим швидке збільшення потужності кластера шляхом додавання нового сервера. Розраховані на роботу в розподілених системах NoSQL сховища спочатку проектуються з таким розрахунком, що всі процедури реплікації, розподілу даних і забезпечення відмовостійкості виконуються самої NoSQL базою.

Ключові переваги NoSQL баз в розподілених системах полягають в процедурах шарингу і реплікації.

Реплікація — це копіювання даних при їх оновленні на інші сервера. Цей механізм дозволяє домогтися більшої відмовостійкості і масштабованості системи. Прийнято виділяти два види реплікації: master-slave і peer-to-peer.

Перший тип має на увазі наявність одного майстер-сервера і кількох дочірніх серверів. Запис може проводитися тільки на майстер-сервер, а він в свою чергу передає зміни на дочірні машини. Цей тип реплікації дає хорошу масштабованість на читання (читання може відбуватися з будь-якого вузла мережі), але не дозволяє масштабувати операції записи. Запис йде тільки на один майстер-сервер. Також такий варіант організації реплікації передбачає складності в разі несправності майстер-сервера. В такому випадку повинен відбуватися автоматичний або ручний вибір нового майстер-сервера з решти.

Другий тип peer-to-peer — припускає, що всі вузли рівні в можливості обслуговувати запити на читання і запис. Інформація про оновлення даних передається від сервера до сервера по колу.

Шаринг — це поділ масиву інформації з різних вузлів мережі, коли кожен вузол відповідає тільки за певний набір даних і обробляє запити на читання і запис, що відносяться тільки до цього набору даних.

Соціальні дані

Досить популярним аргументом на стороні рішень є той факт, що соціальні дані не є реляційними і реалізація великих соціальних мереж засобами SQL сховищ пов’язана з певними складнощами. Дійсно, формування стрічки новин для користувача засобами реляційної бази даних являє собою операцію з’єднання декількох таблиць. Пости новинної стрічки, лайки і коментарі, аватари користувачів і безліч інших даних, необхідних для формування стрічки зазвичай зберігаються окремо, тому зведення цих даних воєдино часто проходить не так швидко, як хотілося би. Збереження всієї стрічки користувача у вигляді єдиної ненормалізованих структури виглядає дуже хорошим рішенням. Але реалізовані в даний момент графові NoSQL бази мають проблему з масштабуванням, що не дозволяє використовувати їх для великих соціальних мереж. Крім цього реляційні сховища мають і низку інших переваг, у числі яких надійність, гарантія цілісності інформації і безпеки даних користувача. При реалізації дійсно складних багатокористувацьких проектів блискавична швидкість і нескінченна масштабованість системи рідко виходять на перший план. В першу чергу компанії прагнуть зробити надійний продукт.

Пік популярності NoSQL рішень був багато в чому пов’язаний з амбітною заявою, що надійшли від соціальної мережі Twitter. Вони бачили певні недоліки роботи з реляційною сховищем MySQL для своїх твітів і виявили бажання перейти на нову NoSQL СУБД Cassandra. Але ця ідея так і не була втілена в життя. Як коментують цей момент самі співробітники Twitter: компанія оцінила свої пріоритети, після чого рішення було визнано занадто ризикованим. З іншого боку, те ж саме NoSQL сховище відмінно прижилося в якості основної бази даних для соціальних мереж Instagram і Facebook, а це вже дуже вагомі історії успіху для всього сімейства NoSQL.

Аналітика даних

У хмарних сховищах і розроблених для них NoSQL рішеннях часто використовується принцип множинної оренди. Він полягає в тому, що велика кількість користувачів одночасно використовує одну і ту ж систему. Щоб запобігти її перевантаження в рішеннях, розрахованих на велику масштабованість, застосовують політику обмеження запитів. Наприклад, в SimpleDB час виконання запиту не може перевищувати 5 секунд, а в Google AppEngine Datastore один запит до бази не дозволяє отримати більше 1000 записів.

Ці обмеження не страшні для простої роботи програми, але значно позначаються на можливостях аналітики даних. Компанії часто отримують вигоду від великих обсягів даних користувача. На основі їх аналізу можна виділяти найбільш популярні продукти, складати “на льоту” списки рекомендацій для конкретних груп користувачів грунтуючись на їх особистих даних або історії. Для багатьох NoSQL рішень подібні функції складно реалізувати або вони є просто неможливі.

Цікавим варіантом для вирішення цієї проблеми стає створення окремого сховища, куди дані періодично дублюються для аналізу. Звичайно, перенесення мільйонів записів частинами по 1000 штук за запит може сильно затягнутися, так що цей момент варто продумати заздалегідь.

Підсумки

Різкий стрибок популярності NoSQL баз даних і пов’язані з ним історії використання нереляційних СУБД показали світу IT важливість реалістичної оцінки пріоритетів компанії. Деякі вендори успішно впровадили у себе NoSQL сховища і отримали помітне зниження збитків і підвищення якості їх додатків. Інші зазнали невдачі, пізно зрозумівши, що прийняте рішення їм не підходить. А треті просто залишилися зі своїми технологіями. Реляційні або нереляційні бази даних не єдиний вибір, який належить зробити компанії. Не менш важливим є і вибір між конкретними системами і конкретними стратегіями роботи з ними.

У будь-якому випадку, NoSQL-революції не відбулося — реляційні бази даних утримують стабільно домінуючі позиції. Вони являють собою симбіоз надійності, функціональності і універсальності. При цьому багато NoSQL баз даних спрямовані на закриття абсолютно конкретних проблем SQL сховищ — у першу чергу на посилення горизонтальної масштабованості. Багато нереляційних баз даних відмінно працюють, виконуючи мету свого створення, але при цьому вони вже не є тим універсальним продуктом, яким є SQL. У більшості компаній просто немає таких обсягів даних і інших специфічних умов роботи, в яких NoSQL рішення були б панацеєю або просто були б вигідні в якості основної бази даних. NoSQL бази даних показують себе з дуже хорошого боку в симбіозі з реляційними базами даних. Наприклад, в системах, де основний обсяг інофрмації зберігає SQL, а за кеш відповідає NoSQL. Для захоплення більш істотних позицій на ринку нереляційних системам все ще не вистачає безлічі базових речей: універсальності, надійності, цілісності, передбачуваності.