Ostatnia aktualizacja 27 października, 2023
Bazy danych to jedno z najważniejszych narzędzi w dziedzinie IT, szczególnie dla osób zajmujących się analityką danych. Funkcjonują jako centralne repozytoria informacji, w których dane mogą być przechowywane, przeszukiwane, sortowane i analizowane w różnorodny sposób. Podstawą rzetelnego procesu analitycznego jest zgromadzenie jakościowych danych, które następnie będą przetwarzane zgodnie z odpowiednim zapotrzebowaniem. Rodzaje baz danych różnią się ze względu na sposób gromadzenia informacji, ale też późniejsze ich zastosowania. W tym tekście przybliżymy podział, a także wyjaśnimy, w jakich obszarach poszczególne typy baz danych sprawdzają się najlepiej.
Rodzaje baz danych w analityce IT
Relacyjne bazy danych
Relacyjne bazy danych (RDBMS) są jednymi z najczęściej występujących w analityce. Relacje między nimi pozwalają na porównanie, zestawienia i wyciąganie odpowiednich wniosków.
Wykorzystują strukturę (tabele), aby organizować dane w sposób, który ułatwia sortowanie i przeszukiwanie. Każda tabela składa się z wierszy i kolumn, a relacje między nimi definiują klucze. Językiem zapytań służącym do interakcji z bazami relacyjnymi jest SQL.
Struktura w relacyjnych bazach danych jest z góry zdefiniowana za pomocą schematu. Definiuje on, które kolumny są dostępne w danej tabeli, jakie typy danych mogą być używane i jakie relacje istnieją między różnymi tabelami. To zapewnia spójność danych i jest niezbędne w przypadku aplikacji, które polegają na dokładnych i niezmiennych rekordach.
Wśród przykładowych systemów, w których relacyjne bazy danych mają zastosowanie, można wymienić: MySQL, PostgreSQL oraz Microsoft SQL Server.
Zastosowania RDBMS
Relacyjne bazy danych stanowią podstawę dla wielu systemów i aplikacji, zapewniając strukturalne i spójne przechowywanie danych. Wśród najpopularniejszych zastosowań można wymienić:
- Przechowywanie informacji o klientach w firmach,
- Gromadzenie danych finansowych,
- Analiza danych biznesowych w systemach zarządzania magazynami,
- Przechowywanie lokalnych danych na urządzeniach mobilnych, które umożliwiają wykorzystywanie aplikacji offline.
Dalsza część tekstu znajduje się pod materiałem wideo:
Bazy danych NoSQL
NoSQL (Not Only SQL) to rodzina baz danych, która nie opiera się na schemacie tabeli, jak w przypadku RDBMS. Oferują za to większą elastyczność w przechowywaniu różnorodnych danych. Istnieje kilka podtypów, m.in. bazy dokumentowe, kolumnowe, klucz-wartość czy grafowe. Są one szczególnie przydatne, gdy mamy do czynienia z dużą liczbą danych, które nie pasują do modelu relacyjnego:
- Bazy dokumentowe
Przykłady: MongoDB, Couchbase
Zastosowanie: Są idealne do zarządzania danymi, które naturalnie pasują do modelu dokumentowego, jak np. katalogi produktów, newsy czy dane użytkowników. Z uwagi na możliwość przechowywania złożonych struktur danych, używa się ich często w aplikacjach internetowych i mobilnych.
- Bazy kolumnowe
Przykłady: Cassandra, HBase
Zastosowanie: Są doskonałe dla analiz dużych zbiorów danych. Umożliwiają bardzo szybkie zapytania dla operacji, które muszą przeskanować duże ilości danych, ale tylko w określonych kolumnach. Dlatego też stosuje się je często w analityce biznesowej i badaniach naukowych.
- Bazy klucz-wartość
Przykłady: Redis, Amazon DynamoDB
Zastosowanie: Dzięki swojej prostocie są bardzo szybkie i skuteczne dla operacji zapisu i odczytu. Znajdują zastosowanie przede wszystkim w systemach wymagających dużej wydajności, takich jak koszyki zakupowe w sklepach internetowych czy buforowanie danych.
- Bazy grafowe
Przykłady: Neo4j, ArangoDB
Zastosowanie: Najlepiej radzą sobie z danymi, które są silnie powiązane przez różne relacje. Dzięki temu idealnie nadają się do analizy sieci społecznych, systemów rekomendacyjnych, a także do zaawansowanej analityki, np. w badaniach naukowych czy w analizie połączeń w dużych sieciach komputerowych.
Czytaj także:
