Мы все были свидетелями тенденции генерировать данные в текущих сценариях. Нет никаких сомнений в том, что с каждым днем становится все больше независимо от того, являются ли генерируемые данные актуальными или неактуальными. И это показывает огромную потребность в разумно спроектированных базах данных, чтобы можно было обрабатывать большие объемы данных и выполнять их точно.
Как мы знаем, базы данных являются первой отправной точкой любого процесса обработки данных. Для нас становится обязательным понимать, какие данные у нас есть, какой процесс требуется выполнить и, исходя из многих ограничений, какие базы данных мы можем использовать. По мере того, как мы углубляемся в тему, она усложняется. Настоятельно рекомендуется начать с этой темы, нужно начать со знакомства с основными типами баз данных, поэтому в этой статье мы собираемся обсудить следующие основные типы баз данных:
- Иерархическая база данных
- Сетевые базы данных
- Объектно-ориентированная база данных
- Реляционная база данных
- Нереляционная база данных
Начнем с нашей первой базы данных
1. Иерархическая база данных
Как и другие иерархические программы, эта база данных хранит данные, классифицированные по рангам и уровням. Для этого мы классифицируем данные, используя общую точечную связь. Например, в данных гендерной классификации люди являются обычным связующим звеном между мужчинами и женщинами. Как показано на диаграмме ниже:
На приведенной выше диаграмме показано, что данные базы данных структурированы в виде иерархии, в которой люди классифицируются по полу. После этого гендеры распределяются по годам. Для пола общим звеном является человек, а для года обучения - мужчина и женщина как их общее звено.
Глядя на структуру хранимых данных, данные организованы с использованием отношений родитель-потомок. Поскольку множественный элемент данных будет добавлен к их родительскому узлу, он будет напоминать древовидную структуру. Можно сказать, что из-за этой структуры мы не можем легко майнить такие базы данных. Также при добавлении данных в такую структуру нам необходимо делать длительный обход по базе данных.
2. Сетевые базы данных
Мы можем думать об этом типе базы данных как об иерархической базе данных, но здесь дочерним узлам разрешено связываться с более чем одним родительским узлом. С такими вариантами связи мы находим сетевую структуру баз данных и файлов, связанных несколькими потоками. Например, давайте взглянем на приведенную ниже диаграмму:
Приведенная выше диаграмма показывает, что это сложная структура, но они лучше подходят для представления двух или более направленных отношений. Основным недостатком этого типа баз данных является то, что их трудно изменить и они сильно зависят от структуры.
3. Объектно-ориентированная база данных
Объектно-ориентированная база данных (ООД) — это система баз данных, которая может хранить и работать со сложными объектами данных. В терминологии непрофессионала это способ хранения данных, организованных вокруг объектов, а не действий. Данные, хранящиеся в такой базе данных, могут быть представлены в виде объекта, который отвечает экземпляру модели базы данных. Эта архитектура позволяет нам легко ссылаться на объекты и вызывать их. Для лучшего понимания посмотрите на диаграмму ниже:
На приведенных выше диаграммах мы можем видеть, как различная информация данных связана друг с другом с помощью метода или команды. Используя такую архитектуру, мы можем легко найти пол любого человека, используя метод «типа», и его / ее адрес, используя метод «живет по». Основная цель архитектуры такой базы данных — уменьшить рабочую нагрузку на базу данных.
4. Реляционная база данных
Как следует из названия, его тип базы данных хранит каждую часть информации, связанную с каждой частью информации. Это один из широко используемых типов баз данных, потому что он часто работает на производственной линии со своей системой управления. Каждая часть информации, хранящейся в этой базе данных, имеет уникальный идентификатор, который мы обычно называем записями.
Уникальная идентификация каждой части информации заключается в том, что она хранит данные в табличной форме. Первичные ключи — это связь между каждой строкой таблиц, а внешние ключи — это связь между таблицами.
Мы можем использовать приведенную выше диаграмму, чтобы понять концепцию ключей в реляционной базе данных. Его способность хранить данные в табличной форме чрезвычайно популярна. Простые языки, разработанные для этого типа баз данных, упрощают взаимодействие с базой данных.
5. Нереляционная база данных
Эти типы баз данных являются самыми основными типами систем хранения данных, поскольку они обеспечивают самый простой способ хранения и извлечения данных. Кроме того, эти базы данных отличаются простой конструкцией, улучшенной управляемостью и простотой масштабирования на различные машины. Обсуждаемые выше базы данных используют реляционные данные, но здесь структура данных внутри нереляционной базы данных отличается, поэтому некоторые параметры могут быть быстрее.
Существует несколько преимуществ использования нереляционных баз данных, таких как высокая масштабируемость и высокая доступность, в то время как открытый исходный код, сложное резервное копирование и большие размеры документов являются одними из недостатков этой базы данных. MongoDB и Cassandra являются примерами нереляционных баз данных.
Заключительные слова
Здесь мы получили базовые знания о пяти основных типах баз данных, многие из которых работают на основе отношений между значениями данных, многие работают на основе отношений между таблицами, и многие могут помочь хранить как реляционные, так и нереляционные значения данных. Однако в реальных сценариях мы часто обнаруживаем, что отрасли склонны сосредотачиваться на внедрении баз данных на основе своих требований. Поэтому для нас становится обязательным отслеживать базовые знания о базах данных, которые мы попытались осветить в этой статье.
О ДСВ
Data Science Wizards (DSW) — это стартап в области искусственного интеллекта и науки о данных, который в первую очередь предлагает платформы, решения и услуги для использования данных в качестве стратегии с помощью решений для ИИ и анализа данных, а также консультационных услуг, чтобы помочь предприятиям принимать решения, основанные на данных. .
Флагманская платформа DSW UnifyAI — это комплексная платформа с поддержкой ИИ, позволяющая корпоративным клиентам создавать, развертывать, управлять и публиковать свои модели ИИ. UnifyAI помогает вам создать бизнес-вариант использования, используя возможности ИИ и улучшая результаты аналитики.
Свяжитесь с нами по адресу [email protected] и посетите нас на www.datasciencewizards.ai
