Практически в любой организации существует своя база данных. Да что уж там, даже сайты используют их, чтобы работать с информацией было легче и проще. Действительно, позволяют безо всяких проблем делать расчеты, быстро находить нужные данные, да и вообще, просто создают порядок в любой информации.
Зачастую их созданием занимаются программисты, ведь это сложный процесс, которому обучаются в высших учебных заведениях. Также существует множество уроков, курсов и наборов программ для создания Софта для разработки баз данных действительно великое множество, можно легко запутаться. В этой статье речь пойдет о некоторых основных программах для разработки баз данных.
О SQL
SQL — это язык программирования, который применяется для создания баз данных. Если его установить на компьютер и начать создавать базу данных, то будет не совсем удобно. Связано это с тем, что сам по себе SQL не имеет никакой графической оболочки, а запросы к базе данных нужно отправлять вообще через командную строку.
Единственный гид по Notion, который вам понадобится (2021)
По этой причине появились различного рода программы, которые упрощают разработку баз данных. Однако обучиться азам этого языка все же стоит. Вдруг нужно какой-то запрос сделать, а программа работает некорректно.
Microsoft Access
Эта программа для создания баз данных точно знакома многим. Ведь она идет в пакете программ Microsoft Office. Эта программа является одной из самых легких в освоении, ведь знания языка программирования SQL там практически не нужны. Можно лишь обозначить, какой запрос сделать, а программа сама составит SQL-запрос.
Насчет актуальности программы. До сих пор базы данных множества организаций сделаны именно с помощью Microsoft Access. Действительно, сама программа очень легкая, есть интуитивно понятный интерфейс. Более того, основам работы в Access даже обучают в школе и на начальных курсах колледжа!
PhpMyAdmin
Access, конечно, программа хорошая, но если нужна база данных для сайта, она не справится. Тогда на помощь приходит PhpMyAdmin. Это очень полезная программа для создания баз данных. Установка на компьютер занимает некоторое время, да и при инсталляции легко что-то сделать не так, и не будет работать.
Поэтому при установке этой программы для создания баз данных нужно четко следовать инструкции. Но плюсом еще PhpMyAdmin является то, что к ней можно получить доступ и через интернет в виде сайта! Например, у вас есть сайт, который работает на WordPress. У него будет база данных. И если у вас сайт на каком-нибудь хорошем хостинге, то, вероятнее всего, работа с базами данных будет осуществляться через PhpMyAdmin, и к нему можно будет получить доступ через панель управления хостинга.
Еще одна программа для создания баз данных. Она бесплатная, но есть и платная версия с улучшенными возможностями. В этой программе легко создавать связи с таблицами, да и вообще, просто удобно работать. Также плюсом является то, что можно показать БД в графическом виде. Большинство людей при работе с базами данных отдают предпочтение именно этой программе.
Базы данных за 42 минуты. Теория
В принципе, и PhpMyAdmin по возможностям не уступает, но все-таки она больше предназначена для работы с БД сайтов.
В этой статье были рассмотрены основные программы для создания баз данных. На самом деле их огромное множество, поэтому каждый выбирает инструмент под себя, но если же вы только осваиваетесь и желаете изучить эту область, то рекомендуется работать с MySQL WorkBench. После того как вы изучите основы SQL, для вас уже не будет существенной разницы, где работать, ведь запросы везде одинаковые.
Удобно и то, что, создав базу данных в одной программе, можно ее открыть через другой софт, который тоже предназначен для работы с БД. При создании софта с базой данных не обойтись без этих знаний. Более того, освоив SQL, можно даже создать свое программное обеспечение для разработки и редактирования баз данных.
- Tutorial
- Recovery Mode
Всем привет! Меня зовут Олег и я программист-любитель под Android. Любитель потому что в данный момент я зарабатываю деньги программированием в совсем другом направлении. А это хобби, которому я посвящаю свое свободное время. К сожалению у меня нет знакомых программистов под Android и все свои базовые знания я черпаю либо из книг, либо из интернета.
Во всех тех книжках и статьях в интернете, которые я читал, созданию базы данных для приложения отводится крайне мало места и по сути все описание сводится к созданию класса являющегося наследником SQLiteOpenHelper и последующему внедрению SQL кода в Java код. Если не считать, что мы получаем плохо читаемый код (а если в нашем приложении появляется больше 10 таблиц, то вспоминать все эти взаимосвязи между таблицами тот еще ад), то в принципе жить можно конечно, но как-то совершенно не хочется.
Забыл сказать самое главное, можно сказать что это моя проба пера тут. И так поехали.
О вечном вопросе: почему?
Почему в книгах и в статьях, посвященных программированию под Android, не описываются инструменты для проектирования архитектуры базы данных и какие-нибудь паттерны для работы с базами данных на этапе их создания я честно говоря не знаю. Казалось бы добавить всего пару страниц в книгу или написать отдельную статью (как делаю это я сейчас) проще простого — но нет. В этой статье, я кратко пройдусь по инструментам, которые я использую в своей работе и более подробно по коду который отвечает за начальное создание БД, который с моей точки зрения выглядит более читаемым и удобным.
Если в нашем приложении больше 5 таблиц, то уже было бы не плохо использовать какой-нибудь инструмент для визуального проектирования архитектуры БД. Поскольку для меня это хобби, то и использую я абсолютно бесплатный инструмент под названием Oracle SQL Developer Data Modeler (скачать его можно ).
Данная программа позволяет визуально рисовать таблицы, и строить взаимосвязи с ними. Многие ошибки проектирования архитектуры БД можно избежать при таком подходе проектирования (это я уже вам говорю как профессиональный программист БД). Выглядит это примерно так:
Спроектировав саму архитектуру, приступаем к более нудной части, заключающийся в созданий sql кода для создания таблиц. Для помощи в этом вопросе, я уже использую инструмент под названием SQLiteStudio (его в свою очередь можно скачать тут ).
Часть 3. Многофункциональные инструменты для управления базами данных
В предыдущих частях данной статьи (см. КомпьютерПресс № 3 и 4’2005) мы рассмотрели несколько популярных инструментов, предназначенных для разнообразных манипуляций с базами данных Oracle и Microsoft, которые выполняются в процессе разработки приложений, таких как создание части серверного кода, внесение несложных изменений в структуру данных с целью исправления незначительных ошибок проектирования, заполнение данными части таблиц (например, справочников). Настоящая публикация посвящена многофункциональным инструментам, предназначенным для разработки и сопровождения решений с использованием баз данных разных производителей IBM, Microsoft, Oracle, Sybase, Borland, а также некоторых СУБД с открытым кодом.
DBArtisan Professsional (разработчик Embarcadero Technologies)
DBArtisan Professional можно отнести к инструментам-«тяжеловесам». Этот продукт представляет собой многофункциональный инструмент для разработчиков и администраторов, поддерживающий СУБД компаний Microsoft, Oracle, Sybase и IBM. Он позволяет осуществлять все наиболее часто выполняемые операции, связанные с администрированием баз данных и созданием серверного кода, такие как редактирование данных и метаданных, миграция схем между различными базами данных, резервное копирование, анализ производительности и оптимизация серверного кода, управление табличными пространствами и настройками доступа к данным, управление заданиями по расписанию с помощью средств Windows либо, в случае отличных от Windows платформ, с помощью собственных средств управления заданиями. Этот продукт также содержит интерфейсы к средствам отладки кода. Отладчики, профилировщики, средства анализа производительности, средства управления расписанием производства компании Embarcadero Technologies приобретаются отдельно.
Функциональность данного продукта очень разнообразна и вполне оправдывает его высокую цену (которая, впрочем, на сайте производителя не указана всем заинтересованным в приобретении этого инструмента предлагается связаться с торговым представителем компании).
SQL-Programmer Expert (разработчик BMC Software)
SQL-Programmer Expert производства компании BMC Software представляет собой Windows-инструмент для создания объектов баз данных Oracle, Sybase, Microsoft и IBM. Как и DBArtisan Professional, он предназначен и для администраторов, и для разработчиков серверного кода и позволяет создавать и тестировать хранимые процедуры, триггеры, функции, индексы, представления во всех перечисленных СУБД. Данный продукт поддерживает процедурные расширения SQL и отладку кода серверных объектов для всех перечисленных СУБД, а также позволяет создавать Java-код и осуществлять интеграцию с Oracles JDeveloper. Возможности администрирования баз данных у SQL-Programmer Expert, возможно, не столь обширны, как у DBArtisan Professional, но тем не менее их вполне достаточно для применения инструмента в подавляющем большинстве крупных и средних клиент-серверных проектов.
Из наиболее интересных (прежде всего для разработчиков серверного кода) особенностей данного продукта отметим поддержку редактирования и тестирования кода серверных объектов при одновременном сохранении их исходных версий.
SQL-Programmer Expert обладает средствами профилирования кода, документирования базы данных и инструментами анализа влияния изменений в объектах базы данных (Impact Analysis).
Цена этого продукта составляет 995 долл., то есть сравнима с ценами большинства других средств разработки клиент-серверных приложений.
Отметим, что и DBArtisan Professional и SQL-Programmer Expert нередко оказываются незаменимыми инструментами в компаниях, унаследовавших и сопровождающих решения, основанные на различных СУБД (например, в фирмах, переживших слияние с другими компаниями), а также в компаниях-разработчиках, создающих заказные клиент-серверные решения для разных платформ. А вот разработчику, нуждающемуся лишь в простейшем администрировании баз данных какого-либо одного производителя, эти инструменты, скорее всего, не потребуются.
Database Workbench (разработчик Upscene Productions)
Database Workbench производства нидерландской компании Upscene Productions представляет собой Windows-инструмент, предназначенный для разработчиков решений с применением СУБД Borland InterBase, Firebird, Microsoft SQL Server, MSDE и MySQL.
Database Workbench Pro позволяет редактировать объекты БД, осуществлять цветовое выделение синтаксических конструкций, отладку, профилирование и тестирование кода хранимых процедур, перенос данных и метаданных между различными базами данных, просмотр схемы данных и зависимостей между объектами, сравнение схем разных БД, поддержку шаблонов имен, объектов и кодов.
Обзор DBaaS: что нужно знать про базы данных в облаке, чтобы не ошибиться с выбором
Руководители компаний все чаще ставят задачи выжимать из данных максимум пользы для бизнеса. В результате растет нагрузка по администрированию систем, которые хранят и обрабатывают данные.
Упростить эту работу для тех, кто занимается эксплуатацией СУБД, независимо от размера и ресурсов компании, позволяют облачные базы данных, предоставляемые по модели DBaaS (Database-as-a-service). Они снимают огромную часть эксплуатационной рутины по их развертыванию, настройке и масштабированию.
Рассказываем, какие базы данных доступны из облака и для каких задач больше подходит каждая из них.
Дмитрий Лазаренко
Директор по продукту VK Cloud Solutions
Пишем свой BitTorrent-клиент на Python
Базы данных — важный элемент любого современного бизнес-приложения. Раньше приходилось развертывать и администрировать их самостоятельно, нанимая для этого отдельных специалистов.
Теперь, благодаря развитию облачных платформ, можно получить готовые и настроенные базы данных как сервис — DBaaS. В рамках этой модели за развертывание и администрирование СУБД отвечает облачный провайдер. В облаках доступны разные базы данных — и каждая из них имеет свои особенности.
Популярность облачных баз данных растет. В обзоре Research and Markets, опубликованном в июне 2021 года, мировой рынок облачных баз данных оценивался в $12,67 млрд в 2020 году. По предварительному прогнозу агентства, к концу 2021 года он должен был превысить $15 млрд. Средний темп роста рынка (CAGR) с 2020 по 2026 год составит 19,6%.
Стремительное развитие рынка DBaaS объясняется рядом причин:
- Распределенное хранение информации в облаках надежнее, чем на собственных серверах. Для того чтобы организовать резервное копирование данных на собственных мощностях, придется развертывать и администрировать мощную и дорогую инфраструктуру. А в облаке бэкапы доступны как часть сервиса.
- DBaaS легче развертывается и масштабируется: для этого не нужно закупать сервера и нанимать отдельных специалистов. На самостоятельное развертывание и настройку СУБД можно потратить несколько дней. В облаке это делается за несколько минут, а масштабировать вычислительные ресурсы под растущую базу данных можно за пару кликов.
- DBaaS позволяет экономить на ИТ: сервис от облачного провайдера подразумевает оплату в размере фактической нагрузки — не нужно переплачивать за простаивающие мощности. Кроме этого, снижаются эксплуатационные расходы, включая оплату труда ИТ-специалистов. Администрированием и поддержкой облачных баз данных занимается провайдер, компания только управляет данными.
- Облачные базы данных позволяют командам быстро запускать проекты (или целые стартапы) и тестировать гипотезы без капитальных вложений. Например, одновременно проверять несколько бизнес-гипотез, из которых одну-две успешные можно масштабировать, а остальные — свернуть, просто выключив мощности. Таким образом, достигается 100%-ое использование арендованных вычислительных ресурсов.В случае с собственной инфраструктурой придется купить «железо» под гипотезы, а затем думать, что делать с серверами, оставшимися от неудачных проектов.
Для того чтобы получить от DBaaS максимальную отдачу, важно правильно выбрать СУБД. У каждой из них свои сильные стороны.
MySQL
Самая популярная в мире универсальная реляционная база данных с открытым исходным кодом и 25-летней историей. MySQL включена во множество комплексных решений, например, стек веб-технологий LAMP (Linux, Apache HTTP Server, MySQL и PHP).
Она бесплатна, легко развертывается и проста в обслуживании. Еще одно преимущество — наличие множества специалистов, знакомых с этой СУБД.
Все это сделало MySQL отличным выбором для небольших проектов, ожидающих от своей базы данных наличия лишь стандартных функций по хранению данных и манипулированию ими, а также способности работы с такими CMS, как Drupal, Joomla, WordPress и т.д. Например, возможностей этой СУБД достаточно для интернет-магазина.
MySQL доступна в облаках в качестве DBaaS. Это позволяет не беспокоиться о ее настройках, обновлении, защите и масштабировании.
Простота в сочетании с высокой производительностью при параллельном чтении позволяют использовать MySQL не только для веб-приложений. Она подходит для инструментов бизнес-аналитики.
В то же время ее возможностей может не хватить, если проект подразумевает формирование большого потока сложных запросов или работу с неструктурированными данными.
PostgreSQL
Это еще одна СУБД на базе открытого исходного кода, предназначенная для сложных проектов. Будучи почти ровесницей MySQL, PostgreSQL всегда была несколько менее популярна из-за меньшего сообщества разработчиков и необходимости вдумчивого изучения документации.
PostgreSQL является объектно-реляционной СУБД, а значит обладает некоторыми свойствами объектно-ориентированных баз данных. В частности, поддерживает объекты, классы и наследование как в структуре данных, так и в языке запросов.
Кроме того, сильной стороной PostgreSQL является способность хранить и индексировать географические объекты благодаря расширению PostGIS. Есть встроенная поддержка слабоструктурированных данных в формате JSON и возможность их индексировать.
Как и MySQL, PostgreSQL может быть развернута в облаке и использоваться в качестве DBaaS. Надежность алгоритмов репликации и восстановления позволяют использовать эту СУБД в платежных сервисах, для автоматизации бухгалтерского и управленческого учётов. Способность работать с геоданными делает PostgreSQL хорошим выбором для создания геоинформационных сервисов.
Postgres Pro
Бывает, что компания или организация хочет воспользоваться возможностями PostgreSQL, но не может, например, из-за требования по использованию отечественного ПО. Именно эту область потребностей закрывает Postgres Pro.
Разработчики из РФ внесли значительный вклад в развитие PostgreSQL. В 2015 году появилась российская компания Postgres Professional. Взяв за основу исходные коды PostgreSQL, компания занялась самостоятельным развитием продукта под потребности отечественных организаций.
Сейчас Postgres Pro входит в реестр российского ПО, поддерживает работу с персональными данными и конфиденциальной информацией, имеет версию Postgres Pro Certified, сертифицированную ФСТЭК России.
Для крупных организаций с повышенными требованиями к объемам обрабатываемой информации компания предлагает расширенный вариант своего продукта под названием Postgres Pro Enterprise.
Эта СУБД способна работать в облаках любых типов, может производить компрессию данных на уровне блоков и разбивку на тысячи секций, поддерживает распределенные транзакции и многое другое. Кроме того, все версии Postgres Pro отлично работают совместно с продуктами 1С.
Greenplum
Как заставить СУБД в разумные сроки обрабатывать сложные запросы к БД, объем которой измеряется многими петабайтами? Ответом на этот вопрос стало появление СУБД Greenplum.
Как и две предыдущих, она построена на базе открытого проекта PostgreSQL, но использует массивно-параллельную архитектуру, дающую возможность одновременно обрабатывать множество потоков запросов к данным, распределенным между несколькими серверами (шардами).
Специальная интеллектуальная система балансировки заботится о том, чтобы нагрузка равномерно распределялась на все шарды. Масштабирование такой СУБД заключается в простом добавлении дополнительных серверов.
Простая в облачном развертывании, Greenplum подойдет для работы с большими данными. Но именно активной работы, а не простого хранения. Например, когда к данным нужно часто обращаться, сохранив быстродействие систем и гибкость в настраивании и масштабировании СУБД.
Основной сферой применения Greenplum можно считать продвинутую аналитику и машинное обучение. Кроме этого, она хороша там, где важно не потерять данные, например, где совершается много транзакций. Поэтому она подходит для банков и ритейла.
ClickHouse
Типичный представитель «колоночных» СУБД, которые часто называют «аналитическими». Особенностью ClickHouse является ее способность с огромной скоростью обрабатывать самые сложные обращения. Там, где реляционная СУБД давно перестала бы отвечать на запросы, ClickHouse будет работать, переваривая миллиарды записей.
С развитием технологий Business Intelligence, позволяющих перевести транзакционную деловую информацию в человекочитаемый вид, пригодный для бизнес-анализа, понадобился инструмент для быстрого получения аналитических отчетов на основе огромных массивов данных.
А особенность аналитических запросов состоит в том, что они, как правило, обращены к значениям, собранным в колонках, а не строках. Поэтому при работе ClickHouse не требуется извлекать из БД таблицы целиком, чем и объясняется ее высокая производительность.
Такие особенности работы больше всего пригодятся там, где действительно есть миллиарды строк данных и потребность в их быстром анализе. Речь идет о данных веб-проектов, мобильных приложений и игр, отчетов в режиме реального времени, аналитики логов и любых других сценариев, где нужно быстро получить ответ.
Vertica
Еще одна колоночная СУБД, которая позиционируется как универсальная платформа для анализа больших данных в реальном времени. С начала 2022 года доступна как облачный сервис.
Особенностью Vertica является то, что каждая колонка таблицы выступает в роли отдельного хранилища. Благодаря этому платформа быстро обрабатывает большой массив информации и обеспечивает максимальную скорость выборок. Сжатый формат хранения данных позволяет экономить до 90% места на диске.
СУБД реализована на открытой масштабируемой архитектуре, что позволяет легко вписать его в уже существующий аналитический ландшафт. Vertica из облака интегрируется с Kubernetes, а объем кластера автоматически меняется в зависимости от текущей нагрузки.
Высокая эффективность и аналитические функции делают эту СУБД эффективным инструментом для построения систем бизнес-аналитики и обработки больших данных. Платформа подходит для задач по глубокой аналитике и построения озер данных.
Redis
Иногда перед проектом стоят такие требования к производительности, которых невозможно достичь с помощью инструментов традиционных СУБД, управляющих данными, расположенными на накопителях. Тогда на помощь приходят промежуточные решения — кэширующие СУБД, работающие исключительно в оперативной памяти. К таким и относится Redis.
Эта СУБД не является реляционной и не поддерживает SQL. Работа с данными в ней ведется при помощи скриптов LUA, также выполняемых прямо в оперативной памяти. Так как доступ к ней по скорости не сравнится ни с одним накопителем, Redis демонстрирует высочайшую производительность при выполнении атомарных операций (т.е. таких, которые выполняются только целиком).
Основным типом данных здесь является строка с произвольными данными в бинарном виде. Строки объединяются в списки в порядке добавления, что делает Redis удачным решением не только для кэширования основной базы данных, но и в качестве брокера сообщений, хранилища очередей.
Лучше всего эта СУБД покажет себя в таких высоконагруженных проектах, как социальные сети, службы обмена сообщениями, платформы голосования и в других сферах, где важна потоковая безопасность.
Redis стоит выбрать для проектов, где создаются личные профили пользователей, необходима аутентификация, проводятся транзакции или важна аналитика в реальном времени — везде, где требуется быстрый ответ базы данных.
Tarantool
Еще одна скоростная технология для работы с данными — Tarantool. Это российская платформа in-memory вычислений с открытым исходным кодом, разработанная VK. Недавно появилась возможность использовать ее Community-версию из облака.
In-memory платформа хранит данные в оперативной памяти, что делает ее лидером по быстродействию среди СУБД. Она кратно ускоряет работу систем, обеспечивает максимальную пропускную способность и предсказуемое время отклика.
Кроме этого, Tarantool обеспечивает быстрый доступ к данным и высокую скорость ответа, позволяя создавать высоконагруженные сервисы.
Tarantool можно использовать как гибридное хранилище и альтернативу классическим реляционным базам данных и кэшированию. Облачный сервис не требует самостоятельного администрирования и высоких компетенций от специалистов, которые нужны при работе с базовым решением. Например, таких как знание языка программирования Lua и шардирование.
In-memory базы данных иногда путают с кэшами и считают ненадёжными, предполагая, что данные не сохраняются на диск.
В Tarantool используется упреждающая запись на диск журнала транзакций, а также синхронная репликация, что гарантирует высокую сохранность данных и позволяет использовать Tarantool в качестве основного хранилища, не опасаясь потери данных или нарушения целостности.
СУБД выбирают исходя из типа и объема данных и, конечно, задач бизнеса — какие проекты планируется развивать на ее основе.
Многие популярные базы данных доступны в облаке в виде DBaaS, что существенно упрощает развертывание и масштабирование БД, снижает расходы на их поддержку и обеспечение отказоустойчивости. Это позволяет команде сосредоточиться на управлении данными, их аналитике и разработке цифровых сервисов.
Источник: tproger.ru