СУБД

Еще во времена демократизации массово-параллельных СУБД и становления экосистемы Hadoop была в целом решена задача линейного масштабирования аналитических нагрузок, однако с транзакционными базами такого еще не случилось. По состоянию на первую половину 2020-х годов проблема открыта, хотя определенные продвижения есть, вызванные как усовершенствованием технологий в сфере оборудования, так и появлением новых архитектур СУБД.

Два последних десятилетия развития СУБД характеризуются переходом от классических реляционных к принципиально новым специализированным системам. Это движение стало столь массовым, что порой кажется – отказ от реляционного подхода дело времени. Однако, использование современных подходов к разработке высокопроизводительных приложений и учет особенностей оборудования способны вывести классические реляционные системы на новый уровень. Пример СУБД «ЛИНТЕР СОКОЛ» показывает — перепроектирование и реализация СУБД на основе новых подходов позволяет на том же обрудовании достигать более высокой производительности.

С 2025 года государственным органам власти и госзаказчикам предписано использовать на критической инфраструктуре только отечественное ПО, однако однозначного выбора российской СУБД, способной заменить все функции западных решений в высоконагруженной, критичной бизнес-системе, нет. Требуется реляционная СУБД, реализующая большинство привычных пользователям объектов, обеспечивающая приемлемый уровень надежности, безопасности, масштабируемости, производительности и управляемости. Желательно, чтобы такая СУБД присутствовала в Реестре отечественного программного обеспечения и имела сертификат ФСТЭК.

Инвестиции в инфраструктуру публичных облачных сервисов быстро растут, однако доля закупок под собственную инфраструктуру по-прежнему заметно больше.

Oracle традиционно лидирует в рейтингах, однако на рынке присутствует целый ряд СУБД со своими уникальными преимуществами.

В Москве в десятый раз прошла международная техническая конференция разработчиков и пользователей открытой СУБД PostgreSQL — PGConf.Russia.

Предполагается, что 24-ядерный вариант чипа создан с целью извлечения выгоды за счет особенностей лицензирования СУБД Oracle.

Самыми высокими темпами растут расходы на инфраструктурное оборудование для работы неструктурированными данными и платформы искусственного интеллекта.

Распределенная СУБД, поддерживающая SQL и HTAP, может работать даже на Raspberry Pi.

MySQL Autopilot использует передовые методы машинного обучения для увеличения скорости выполнения запросов HeatWave и масштабируемости Oracle Cloud MySQL Database Service.

Компания управляет NoSQL-базами данных для веб-сайтов и мобильных приложений через собственный облачный сервиc.

Мультимодельность и искусственный интеллект, СУБД как сервис, самоуправляемость, работа с энергонезависимой памятью, аппаратное ускорение за счет векторных команд микропроцессоров и пр. — какие возможности станут обязательными для СУБД следующего десятилетия?

Сервис SkySQL стал доступен в облаке Google Cloud Platform.

Реляционные базы данных могут сохранить за собой часть задач «старого формата», но доминировать в перспективе будут СУБД NoSQL, уверены в Morgan Stanley.

Сервис избавляет пользователей от необходимости настраивать базы данных и управлять ими, а также позволяет создавать пилотные версии решений на базе готовых комплектов для определенных сценариев применений.

Аналитической платформой с наивысшим показателем NPS остается Vertica компании Micro Focus.

Для создания отказоустойчивых конфигураций на базе СУБД PostgreSQL, работающих в автоматическом режиме, требуется дополнительное ПО.

Идея создания СУБД, использующих аппаратно-специфичные технологии, переживает очередную волну интереса, главное отличие которой — демократичность, позволяющая решиться на создание аппаратно-ускоренной СУБД не только крупным корпорациям и богатым калифорнийским стартапам, но и любым динамичным коллективам из разных стран, находящим свою нишу и предлагающим востребованный продукт.

Эти СУБД популярны среди разработчиков современных приложений, однако очень часто неправильно конфигурируются и администрируются.

Раньше для OLAP и OLTP предлагались две разные версии системы, теперь же данные можно обрабатывать в разных режимах с автоматической синхронизацией между двумя ядрами.