🔬
Business-system analyst roadmap
  • Roadmap
  • Бизнес-системные аналитики
  • От автора
  • Будущее профессии бизнес и системного аналитика: вызовы, тренды и компетенции будущего
  • Глобальные тенденции занятости IT аналитиков (2025–2030)
  • Базовые знания
    • Гибкие навыки (Soft skills)
      • Анализ (Analysis)
      • Логическое мышление (Logics)
      • Креативность (Creativity)
      • Критическое мышление (Critical thinking)
      • Аналитическое мышление (Analytical thinking)
      • Системное мышление (Systems thinking)
      • Быстрая адаптация (Fast adaptation)
      • Язык и грамматика (Language and literacy)
      • Навыки коммуникации (Сommunication skills)
      • Предметные области (Domain knowledge)
      • Память (Memory)
      • Демонстрации (Demo)
      • Интервью (Interview)
    • Требования (Requirements)
      • Уровни и типы требований
        • Пример: «Создание быстрого заказа»
      • Разработка и управление требований
      • Документирование требований
      • Методы сбора требований
    • Проектирование (Engineering/Design)
      • UX/UI
      • Инструменты проектирования
    • Процесс (Process)
      • Управление и оптимизация бизнес процесса
      • Моделирование процессов
      • Описание процессов
      • Система управления процессами (BPM)
    • Нотации (Notations)
      • UML
      • BPMN
      • ERD
      • Flowchart
      • EPC
      • DFD
    • Документирование (Documentation)
      • Системы управления знаниями (Knowledge Management Systems)
      • Системы контроля версий (Version Control Systems, VCS)
      • requirements‑as‑code
    • Управление продуктом (Product managment)
    • Жизненный цикл программного продукта (Product Development Life Cycle)
      • Методологии разработки программного продукта
    • UX/UI
      • Подробнее о UX/UI
  • Технические навыки
    • Работа с данными (Work with Data)
      • Модель данных
      • Базы данных
        • Реляционные базы данных(Relational Databases)
          • SQL
        • NoSQL databases
        • Графовые базы данных (Graph Databases)
        • Документоориентированные базы данных (Document Databases)
        • Колоночные базы данных (Columnar Databases)
      • ETL
      • Файловое хранилище (File storage)
      • Визуализация данных (Data visualization)
      • Форматы данных (Data formats)
    • Компьютерные сети (Internet)
      • Как работает интернет (How does the internet work)
      • Модели OSI/ISO и TCP/IP
      • HTTP/HTTPS
      • DNS
      • Browser
      • Домены и URI (Domain and URI)
      • Хостинг
    • Разработка (Development)
      • GIT (VCS)
      • Backend
      • Frontend
    • API & Интеграции (API & Integration)
      • Synchronicity / Asynchrony
      • REST
      • SOAP
      • gRPC
      • GraphQL
      • WebSocket
      • Authentication
      • Open API
      • Message broker
      • Contract first / Code first
      • System Integration Patterns
    • Архитектура (Architecture)
      • Serverless
      • Microservices
      • Client/Server
      • Layered
      • Паттерны проектирования (Design patterns)
      • DDD
Powered by GitBook
On this page
  1. Технические навыки
  2. Работа с данными (Work with Data)
  3. Базы данных

NoSQL databases

NoSQL (Not Only SQL) базы данных - это семейство баз данных, которые отличаются от реляционных баз данных (RDBMS) и предлагают альтернативные модели хранения и обработки данных. NoSQL базы данных предназначены для работы с большими объемами неструктурированных и полуструктурированных данных, обеспечивая гибкость, масштабируемость и высокую производительность.

Вот некоторые ключевые характеристики NoSQL баз данных:

  1. Гибкость схемы данных: NoSQL базы данных не требуют фиксированной схемы данных, что означает, что каждый объект или документ может иметь свою собственную структуру. Это позволяет добавлять, изменять и удалять поля без необходимости изменения всей базы данных. Гибкость схемы данных упрощает разработку и адаптацию базы данных к изменяющимся потребностям приложений.

  2. Масштабируемость: NoSQL базы данных обеспечивают горизонтальное масштабирование, то есть возможность распределения данных и нагрузки на несколько серверов или узлов. Это позволяет обрабатывать большие объемы данных и обеспечивать высокую производительность и доступность системы.

  3. Высокая производительность: NoSQL базы данных оптимизированы для обработки больших объемов данных и обеспечивают высокую производительность при выполнении операций чтения и записи. Они используют различные методы хранения данных, такие как хранение ключ-значение, документы, графы или колонки, что позволяет оптимизировать запросы и операции над данными.

  4. Поддержка гибких запросов: NoSQL базы данных предлагают различные модели запросов, которые отличаются от стандартного языка SQL, используемого в реляционных базах данных. Они предоставляют API или язык запросов, который позволяет выполнять сложные запросы и агрегации данных. Это особенно полезно для аналитики данных и обработки больших объемов информации.

  5. Распределенная архитектура: NoSQL базы данных обычно имеют распределенную архитектуру, где данные разбиваются на несколько фрагментов и распределяются по узлам или серверам. Это позволяет балансировать нагрузку и обеспечивать отказоустойчивость систем.

  6. Поддержка различных моделей данных: NoSQL базы данных поддерживают различные модели данных, включая ключ-значение (Key-Value), документы (Document), графы (Graph) и колонки (Column). Каждая модель предлагает свои преимущества и подходит для определенных типов данных и операций. Например, базы данных на основе ключ-значение эффективно работают с кэшированием и хранением простых данных, в то время как документоориентированные базы данных подходят для хранения и обработки документов со сложной структурой.

  7. Гибкость в горизонтальной масштабируемости: NoSQL базы данных предлагают горизонтальное масштабирование, что означает, что новые узлы или серверы могут быть легко добавлены в систему для увеличения ее мощности и обработки нагрузки. Это позволяет легко масштабировать базу данных в зависимости от растущих потребностей приложений.

  8. Оптимизация для распределенных сред: NoSQL базы данных разработаны с учетом распределенных сред, где данные и запросы распределяются между узлами сети. Они обеспечивают репликацию данных для обеспечения отказоустойчивости и доступности данных, а также обеспечивают механизмы согласования конфликтов в случае одновременного доступа к данным.

  9. Широкое применение: NoSQL базы данных нашли широкое применение во многих областях, включая веб-приложения, аналитику данных, социальные сети, хранение и обработку больших объемов информации (Big Data) и Интернет вещей (IoT). Они эффективно работают с разнообразными типами данных и позволяют обрабатывать большие объемы информации в реальном времени.

Важно отметить, что выбор между реляционными базами данных и NoSQL базами данных зависит от требований конкретного приложения. Реляционные базы данных подходят для приложений с четкой структурой данных и строгими требованиями целостности, в то время как NoSQL базы данных предоставляют гибкость, масштабируемость и производительность для работы с неструктурированными и полуструктурированными данными.

PreviousSQLNextГрафовые базы данных (Graph Databases)

Last updated 2 years ago