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了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。

    什么是数据库?完整指南

    十月10th,2024

    数据库是以有组织的方式存储数据以便于访问和管理的存储系统。

    短短两年内, 世界数据的90% 已创建,全球数据量 每两年翻一番。所有这些数据都存储在数据库中。因此,无论您是在手机上查看天气、在线购物,还是阅读此博客,您都在访问存储在数据库中的数据,这凸显了它们在现代社会中的重要性。 数据管理.

    那么,让我们深入了解数据库是什么、它们的类型,并看看它们如何提高业务绩效。

    数据库定义

    数据库是用于存储、管理和检索信息的结构化数据集合。可以将其视为“计算机中保存的结构化数据集,尤其是可以通过多种方式访问​​的数据集”。在数据库(也称为 DB)中,数据通常排列在表中,由行和列定义,就像便于组织数据的电子表格布局一样。这种结构使查询数据变得容易,查询数据主要使用结构化查询语言 (SQL) 来完成,该语言用于与关系数据库交互。您需要一个 数据库管理系统(DBMS)或数据库软件,用于与数据库交互并管理(访问、修改、更新或删除)其包含的数据。

    这些系统确保您可以通过统一的界面与数据库进行交互。 DBMS 的一些示例包括:

    数据库的功能扩展到各种操作,例如插入新数据、更新现有数据、删除旧数据以及根据特定条件查询数据。例如,在包含客户信息的数据库中,您可能希望检索居住在特定城市的所有客户的数据。这种情况下的标准是“城市等于纽约”。这将产生数据库中城市字段与“纽约”匹配的客户数据集。这种类型的数据检索标准称为“选择”操作,是 SQL 支持的核心功能。

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    为什么数据库很重要?

    企业使用数据库以有组织的方式维护大量数据,使授权用户可以轻松访问这些数据。数据库对企业的发展至关重要,体现在以下几个方面:

    • 它们使企业能够做出明智的商业决策。
    • 数据库可以有效地存储和检索相关信息。
    • 用户可以在单个数据库中收集和存储来自不同应用程序的关键客户数据。
    • 数据库有助于汇总和分析业务数据。
    • 数据库支持个性化应用程序和详细分析。
    • 立即访问关键业务数据使企业能够了解数据模式并预测未来趋势。
    • 通常,数据通过遗留系统使用的分层数据库映射到现有系统中使用的关系数据库。 数据仓库.

    数据库类型

    有不同类型的数据库。适合您组织的数据库将是满足其特定要求的数据库,例如 非结构化数据管理,容纳大数据量、快速数据检索或更好的数据关系映射。以下是一些类型的数据库:

    数据库类型说明

    • 关系数据库(SQL 数据库)

    关系数据库也称为 SQL 数据库。顾名思义,这些数据库基于关系模型,其中数据被组织成具有行(元组)和列(属性)的表(实体)。 关系数据库管理系统 (RDBMS) 使用SQL来查询和管理数据。关系数据库的一些示例包括 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server。

    关系数据库非常适合需要强大功能的应用程序 数据的完整性、复杂的查询和交易,例如财务系统、客户关系管理系统(CRM)和企业资源规划(ERP)系统。

    • 非关系型数据库(NoSQL 数据库)

    与关系数据库不同,NoSQL 数据库(也称为非关系数据库)不需要固定模式。这些数据库适合管理 半结构化或非结构化数据。 NoSQL 数据库的类型包括文档存储(例如 MongoDB)、键值存储(例如 Redis)和列族存储(例如 Cassandra)。

    这些数据库非常适合大数据应用程序、实时 Web 应用程序和分布式系统。一些常见的用例包括社交网络管理和内容管理。

    • 分层数据库

    分层数据库模型以具有父子关系的树状结构组织数据。除根记录类型外,每种记录类型都有一个父记录类型。它用于一对多关系,但由于数据冗余、有限的独立性、查询挑战和可扩展性问题而不太稳定。

    该模型主要用于数据以分层方式自然组织的应用程序,例如 XML 数据管理。分层数据库适用于需要快速、可预测的导航和结构化、树状数据关系查询的场景。例如,计算机文件系统(其中文件夹和子文件夹形成自然树结构)、公司内的组织图以及制造中使用的物料清单(BOM)由于其固有的分层性质,可以使用分层数据库有效地表示和查询。

    • 网络数据库

    它是一种数据库模型,其中数据使用类似网络的结构进行组织。在网络数据库中,记录可以有多个父记录和子记录,从而实现多对多关系。与分层数据库相比,网络数据库提供了更大的灵活性。

    网络数据库非常适合复杂的应用程序,例如电信、运输网络和高级库存系统。

    • 面向文档的数据库

    面向文档的数据库以 JSON 或 BSON 等格式将数据存储在灵活的无模式文档中。重点是存储和查询文档。同一集合中的文档结构可以不同,从而可以轻松存储非结构化或半结构化数据。

    这些数据库非常适合管理系统(例如电子商务应用程序)以及需要存储复杂的嵌套数据结构以便轻松快速更新的场景。

    • 面向对象的数据库

    基于对象的数据库旨在与面向对象的编程语言一起使用并直接存储对象。在此数据库模型中,重点是参考对象的方法和功能来存储和管理对象。这些数据库通常支持继承、多态性和封装等功能,最适合计算机辅助设计 (CAD)、多媒体项目和应用程序、软件开发、数字媒体和游戏等应用程序。

    • 分布式数据库

    分布式数据库已成为管理海量数据集或需要高可用性和可扩展性的组织的首选解决方案。与局限于单个服务器的传统数据库不同,这些数据库将数据分散到多个互连的计算机上。碎片化使他们能够分配处理和存储信息的工作量,从而提供几个关键优势——增强的可扩展性、可用性、弹性和容错能力。

    • 数据仓库

    数据仓库 是一种专门为特定目的而设计的数据库:大规模 数据分析。虽然传统数据库擅长存储和管理日常交易的运营数据,但数据仓库专注于组织内来自各种来源的历史和汇总数据。数据仓库利用数据库的核心优势(数据存储、组织和检索),并专门定制它们以支持数据分析和商业智能 (BI) 工作。

    这些是一些最常见的数据库。如今,云计算、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在突破数据库的界限。现代数据库包括NewSQL数据库、云数据库、自治数据库(也称为自驱动数据库)、区块链数据库和多模型数据库。

    进一步了解 不同类型的数据库.

    使用数据库有什么好处?

    数据库支持数百万最终用户每天使用的数字服务,并带来许多好处来增强这些服务的运营方式。组织将数据库用于多种用例,例如商业智能 (BI)、客户关系管理 (CRM) 和库存管理。以下是数据库使组织受益的不同方式:

    数据库控制数据冗余

    数据库作为中心 数据存储库,这有助于节省存储空间并减少冗余 数据集成。规范化、主键和外键以及索引等技术可防止数据重复。每条信息都有效地放置在数据库结构中,而不是重复存储相同的信息。这允许在需要时根据已建立的关系从各个表中检索数据。

    例如,如果您管理图书馆数据库,则只需存储一次会员详细信息,而不是为每借一本书重复存储这些信息。每笔交易都链接到会员的唯一 ID,因此您无需冗余存储即可访问他们的信息。

    数据库提供改进的数据洞察

    将数据集成到单个存储库中使您能够从同一数据集中获得更多见解。集中式存储方法取代了旧的基于文件的系统,在该系统中,数据分散在多个文件中,导致检索速度更慢、更复杂。

    例如,由于基于文件的系统要求您将库存和销售数据分开,库存部门可能不知道您的畅销产品。然而,通过数据库,两个部门都可以从一个位置访问所有内容,从而改善团队之间的协作和生产力,从而改善决策和业务策略。

    数据库通过访问控制保护敏感信息

    使用现代数据库管理系统 (DBMS) 通过各种访问控制来限制未经授权的用户的访问,从而增强数据安全性。系统确定用户在组织内的角色及其对数据检索、插入、更新和删除等各种操作的权限。

    例如,数据库管理员有权访问组织中所有数据库的所有数据。然而,分行经理对信息的访问仅限于其特定分行。

    使用访问控制可确保敏感数据受到保护,并且仅可供授权人员使用,从而最大限度地降低数据泄露风险并提高整体数据安全性。

    数据库提供了处理不断增长的数据的可扩展性

    数据库提供了一种管理不断增加的数据量并确保应用程序在扩展时保持响应能力和可用性的方法。数据库通过两种常见的方法来适应不断增长的数据量。

    • 垂直缩放(放大)

    此方法涉及向现有数据库服务器添加更多硬件资源以处理增加的负载。虽然单个服务器的扩展程度存在限制,但现代硬件可以支持显着的增长。例如,企业级服务器可以配备 TB 级 RAM 和多个 CPU,为数据库操作提供强大的处理能力。

    • 水平扩展(横向扩展)

    通过水平扩展,通过添加节点(集群)将数据分布在多台机器上,以处理更多数据和读/写操作,而这在单个服务器中是不可能的。水平扩展实际上是无限的,具体取决于数据库架构。例如,企业中的一些大规模运营可能需要管理数千台服务器上的 PB 级数据。

    除了这两种方法之外,分片技术还用于关系数据库和 NoSQL 数据库中来扩展数据。分片涉及将数据划分为更小的部分(分片),这些部分分布在多个服务器上,以提高大型数据集的处理速度。例如,Google 的 Bigtable 和 Amazon 的 DynamoDB 使用分片技术来管理其海量数据库。

    数据库的主要组成部分

    数据库是现代信息管理的核心,那么数据库之所以成为数据库,是由哪些要素构成的呢?以下是定义其结构的主要组件:

    时间

    数据是任何数据库最重要的组成部分。它是组织内的系统交互和管理的存储信息。数据库中的数据以易于访问、操作和分析的方式组织,支持各种业务运营和决策过程。

    数据库引擎

    数据库引擎是使数据库有效运行并执行其预期功能的底层软件。数据库引擎的一些示例包括:

    • MongoDB(适用于 NoSQL 数据库)
    • 亚马逊极光
    • 谷歌云扳手

    组织还使用嵌入式数据库引擎和内存数据库引擎来提高应用程序性能。

    数据库架构

    A 数据库架构 定义数据库的结构和约束。就关系数据库而言,它指定了表、每个表中的字段以及它们之间的关系。它是数据外观的模型。该模式本身不包含任何数据;它只是方便 数据库设计 根据您的组织的需求。

    数据库访问语言

    它指的是可用于编写查询和命令以与数据库交互的语言。 SQL 是最流行的语言,但也存在 MySQL 和 Presto 等变体。

    查询处理器

    顾名思义,查询处理器以可执行形式处理数据库查询。

    元数据

    元数据充当数据库的使用手册,提供有关其内容和结构的基本详细信息。这种“关于数据的数据”存储在数据字典中,帮助数据库软件了解如何与存储在其中的信息进行交互。

    硬件部件

    硬件组件是运行数据库的系统的物理组件。这些是存储数据、执行软件和确保数据库顺利运行所必需的。数据库的硬件组件包括:

    存储设备:这些设备保存数据库管理的所有数据;这些可以是硬盘驱动器 (HDD) 或固态驱动器 (SSD)。 HDD 和 SSD 之间的选择会影响数据检索的速度和效率。

    存储器(RAM): 它临时保存正在使用或处理的数据,使数据检索操作更快。

    处理器(CPU): 中央处理单元 CPU 执行以下操作 数据处理 操作,例如命令执行、查询处理和事务。

    网络组件: 这些是数据库的通信者。网络组件包括将数据库服务器连接到更广泛的网络的网卡和路由器,使其能够从其他系统和用户发送和接收数据。

    数据库挑战

    虽然数据库提供了许多好处,但它们也面临着一系列挑战。以下是一些需要注意的数据库挑战:

    使用数据库可能会很昂贵

    使用数据库,无论是基于云的还是本地的,都可能非常昂贵。基于云的解决方案虽然最初存储和管理数据的成本较低,但通常采用基于消费的定价模型,导致与其使用、存储和处理相关的成本不可预测。

    本地数据库需要大量的硬件和软件投资,以及额外的维护费用。在这两种情况下,都需要专门的数据库专家和 IT 专业人员来管理和维护这些系统,这也增加了成本。此外,硬件或软件故障导致的意外停机可能会进一步增加成本。

    在数据库之间迁移数据是一项复杂的任务

    当你 移动数据 在数据库之间,您可以同时从一个数据库读取数据并写入另一个数据库。在此过渡期间,由于异步更新和延迟问题,确定哪个数据库保存真实的最新数据可能是一个挑战。如果源数据库和目标数据库都在活动期间使用 移民,添加到源系统的新数据可能不会立即反映在目标系统中。这种差异可能会导致不一致,进而导致难以确定哪个系统包含最新数据。

    管理实时数据库更新

    执行实时数据库更新会带来多种风险——从数据完整性问题到性能下降和潜在的停机。并发问题和不完整的事务会导致数据损坏。结构修改消耗大量资源,影响系统性能并导致 闭塞。在这些场景中,确保高可用性变得具有挑战性,因为某些更新需要使数据库脱机。

    例如,删除或修复节点可能会暂时影响 Cassandra 等数据库中的系统性能。类似地,在 MySQL 5.6 之前的旧版本中,向表中添加列会锁定整个表。

    数据库故障导致数据丢失的风险

    数据库是复杂的系统,尽管尽了最大努力,仍然容易出现各种类型的故障,而且这些故障总是无法避免。软件错误等问题可能会与数据库交互并损坏或意外删除数据。同样,硬件故障、网络中断和突然高需求导致的系统过载(也称为惊群效应)等物理问题可能会增加这些风险。

    如何选择合适的数据库

    正确的数据库可以显着提高组织有效管理数据的能力。然而,数据库有多种类型,选择正确的数据库可能很棘手。选择数据库时,首先要了解您的数据需求。确定 SQL 数据库还是 NoSQL 数据库是否能最好地满足您的数据需求。

    数据需求

    • 数据结构:分析组织需要存储的数据类型——结构化、半结构化或非结构化。关系数据库擅长处理结构化数据,而 NoSQL 选项则适合更灵活的数据模型。
    • 数据量和增长:考虑当前数据大小和预期增长。选择一个可以处理不断增加的数据量而不影响性能的数据库。

    性能要求

    • 读取与写入工作负载:组织将如何使用其数据?例如,频繁提取客户信息以进行报告和分析是一个读取量很大的场景。另一方面,如果业务涉及大量实时更新,例如处理在线交易或实时管理库存。这些场景有利于针对频繁写入进行优化的数据库。
    • 查询复杂性:考虑最终用户将运行的查询的复杂性。关系数据库非常适合跨多个表进行联接的复杂查询,而 NoSQL 数据库可能更适合更简单的查询。

    技术专长

    • 内部技能:组织必须评估其团队在管理不同类型数据库方面的专业知识。有些数据库需要专门的管理和维护技能。
    • 集成需求:考虑数据库如何与现有系统和应用程序集成,例如 数据分析工具. 选择提供兼容工具和 APIs 以实现无缝集成。

    成本考虑

    • 探索不同数据库解决方案的许可模式。考虑开源选项和商业许可产品。

    安全特性

    • 评估数据库的安全功能,包括访问控制、数据加密和灾难恢复功能。这些对于保护敏感业务数据至关重要。

    未来考虑

    • 可扩展性:考虑未来的增长。选择一个可以随着组织数据需求的发展而水平扩展(添加更多服务器)或垂直扩展(增加处理能力)的数据库。
    • 灵活性:考虑数据结构或查询模式未来变化的可能性。选择一个能够灵活适应不断变化的需求的数据库。

    评估其他重要因素(例如延迟和吞吐量)也很重要。

    维护数据库的提示和最佳实践

    以下是维护数据库的一些关键提示和最佳实践:

    定期备份

    定期备份可以在数据意外删除、硬件故障或网络攻击时提供安全网。根据数据更新频率建立备份计划并选择可靠的备份方法(完整备份或增量备份)以确保完整的恢复点始终是一个好主意。

    尽可能自动化手动数据库管理任务

    随着业务的增长,他们的数据库变得更加复杂,这可能会减慢更新速度。一项调查显示 数据库的 41% 由于同时提出许多请求,经理需要一周多的时间才能批准变更。使用自动化工具管理手动数据库任务可以帮助您跟踪、管理和自动化所有系统中的数据库架构更改。使用这些自动化工具,您还可以识别数据管理中的潜在瓶颈,从而加快决策和实施。

    对数据库进行碎片整理

    碎片数据意味着相关数据点分散在存储中,从而降低了读写速度。通过对数据进行碎片整理,您可以整合这些碎片,从而实现更快的访问和处理以及更快的数据查询响应时间。

    对数据库进行碎片整理还可以提高资源使用效率并整体增强应用程序性能,直接影响您的业务运营和用户满意度。

    维护文档

    正确的文档有助于保持数据库的健康。记录数据库架构、用户访问控制、备份过程以及实施的任何故障排除步骤。这有利于数据团队内部的知识转移,并确保平稳运营,即使在人员变动的情况下也是如此。

    结语

    数据库很复杂,为您的企业选择正确的数据库需要仔细考虑各种因素,例如您正在处理的数据类型(结构化或非结构化)、可扩展性需求以及满足业务目标所需的特定功能。除了在 SQL 或 NoSQL 数据库之间进行选择之外,您的组织还需要一个现代化的数据库 数据管理解决方案 根据业务需求有效管理数据。

    Astera 就是这样一个平台;它是一个由人工智能驱动的数据管理平台,具有内置的数据治理功能。和 Astera 您可以:

    • 通过自动化集成来自多个数据库的数据 数据管道
    • 将数据整合到您的目标数据库中,无论是在本地还是在云端
    • 使用本机连接器在数据库之间迁移数据
    • 确保 数据质量 数据迁移前、迁移中、迁移后

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    作者:

    • 库拉姆·海德尔
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