NoSQL

На протяжении всей истории развития реляционной модели не прекращались попытки найти ей замену, а заодно и SQL. Однако, как утверждают в своей статье Майкл Стоунбрейкер из Массачусетского технологического института и Эндрю Павло из Университета Карнеги-Меллона, эта модель продолжает доминировать, а SQL расширяется, вбирая в себя отличные внешние идеи. Своим нынешним достижениям реляционные системы обязаны изменениям в современных вычислительных системах. Авторы верят, что будущее за SQL и реляционными СУБД. Можно по-разному относиться к суждениям и выводам, но авторы — главные люди в индустрии СУБД, а их публикации воспринимаются как манифесты и их очередная статья еще долго будет разбираться сообществом.

Исход западных производителей СУБД с российского рынка и активизация процессов импортозамещения обострили проблему выбора альтернативных систем, позволяющих отечественным компаниям и предприятиям решать насущные бизнес-задачи. Команда аналитиков проекта «Круги Громова» провела исследование современного отечественного рынка СУБД и попыталась систематизировать доступные сведения для построения наглядного представления, помогающего пользователям выбрать наиболее подходящую систему.

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.

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

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

В платформу блокчейна добавлена поддержка Red Hat OpenShift, а клиенты гибридного облака получили Kubernetes Operator для Apache CouchDB.

Прогресс в области технологий баз данных и востребованность множества нишевых решений привели к трансформации ландшафта СУБД — сегодня востребованы разработчики, способные создавать специализированные системы с нуля, что свело на нет роль объективных критериев выбора системы управления базами данных.

Не все еще понимают возможности и отличия операционных систем NoSQL от традиционных реляционных систем управления базами данных — требуется демаркация границ между различными классами систем и прогноз дальнейшего развития индустрии.

По мере роста потребностей в обработке Больших Данных появляются новые модели управления данными, позволяющие выполнять миллиарды запросов в секунду. Одновременно, чтобы не отстать от рынка, меняют и традиционные реляционные модели. Как разобраться в современном ландшафте СУБД и выбрать решение, наилучшим образом удовлетворяющее конкретным требованиям?

Темы мартовского и апрельского номеров журнала компьютер (IEEE Computer Society, Vol. 49, No. 3, 4, 2016) — современное положение дел в мире технологий электронной слежки и обработки Больших Данных.

Оптимизаторы запросов для реляционных СУБД превратились сегодня в сложные программы оценки стоимости вариантов, однако в СУБД нового поколения стоимость выполнения запросов во внимание почти не принимается. Что это — шаг назад или два вперед?

В его рамках будут предоставляться услуги по созданию предсказательных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными.

Корпорация стремится создать под своей маркой мощный набор средств бизнес-аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Streams дает возможность создавать потоки путем «подписки» на источники данных. Подписчиками могут быть как люди, так и машины. Например, отдел ИТ может подписаться на поток данных из журналов операций, чтобы автоматизировать обнаружение аномалий, указывающих на проблемы.

Сегодня только в ходе одного эксперимента в области физики высоких энергий генерируется такой объем метаданных, который сравним с объемом данных экспериментов, полученных за весь XX век. Однако для организации хранения и эффективного доступа к этим метаданным прежние реляционные технологии уже непригодны. Объемы метаданных

Версия реляционной СУБД Splice Machine 2.0 сочетает в себе масштабируемость Hadoop и присущую Spark скорость обработки данных в оперативной памяти.

По мере расширения возможностей хранения и распространения наряду с традиционными реляционными СУБД технологий NoSQL и высокопроизводительных файловых систем важно уже не где хранятся данные, а что вы с ними делаете.

Популярный диалект реляционной СУБД PostgreSQL с открытым кодом получит функции автоматического сегментирования, которые помогут ей лучше справляться с серьезными нагрузками.

Проектирование архитектур систем работы с Большими Данными связано с множеством трудностей. В частности, архитектуру распределенного ПО надо тесно увязать со структурами данных и архитектурой развертывания. Чтобы удовлетворить требования к качеству, при проектировании системы нужно учитывать особенности всех трех архитектур одновременно.

Преимущество популярного инструментария с открытым кодом, считают разработчики, заключается в том, что он напрямую работает с неструктурированными данными, находящимися в базе, не приводя их в традиционный реляционный вид. Распространенные средства анализа и визуализации — например, Tableau — работают со структурированными данными.