1. Книги
  2. Базы данных
  3. Артем Демиденко

MongoDB vs PostgreSQL: Битва технологий хранения данных

Артем Демиденко (2025)
Обложка книги

«MongoDB vs PostgreSQL: Битва технологий хранения данных» — это увлекательный путеводитель по миру современных баз данных, который поможет вам погрузиться в особенности двух крупнейших технологий. Эта книга дает исчерпывающее представление о реляционных и нереляционных подходах, раскрывая ключевые свойства, преимущества и ограничения MongoDB и PostgreSQL. Вы узнаете об их архитектурных особенностях, возможностях масштабируемости, тонкостях работы с большими объемами данных, безопасности, интеграции и многом другом. Эта книга станет проводником как для новичков, ищущих фундаментальные знания, так и для опытных профессионалов, желающих оптимизировать свои проекты. Наглядные примеры использования, практические советы и рекомендации экспертов помогут вам выбрать подходящее решение под конкретные задачи. И независимо от вашего выбора, вы оцените вклад обеих технологий в обработку данных в эпоху цифровой трансформации. Обложка: Midjourney — Лицензия

Оглавление

Купить книгу

Приведённый ознакомительный фрагмент книги «MongoDB vs PostgreSQL: Битва технологий хранения данных» предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.

Купить и скачать полную версию книги в форматах FB2, ePub, MOBI, TXT, HTML, RTF и других

История и эволюция изначальных систем баз данных

История технологий хранения данных восходит к самым истокам вычислительной техники. В начале 1960-х годов, когда компьютеры начали завоевывать популярность, возникла потребность в системах, способных организовывать и управлять данными. Первоначально данные хранились в файловых системах, которые представляли собой простые структуры. Однако с увеличением объёмов информации стало очевидно, что требуется более гибкое и упорядоченное решение.

Первые реляционные базы данных появились в 1970-х годах, и их основоположником стал американский ученый Эдгар Кодд. В своей революционной статье"Реляционная модель данных для больших общих систем"он предложил структуру, основанную на математической теории множеств, которая позволила организовывать данные в таблицы. Этот подход существенно упростил не только хранение, но и извлечение данных. На основе моделей Кодда были разработаны первые системы, такие как System R от IBM и Oracle. Они продемонстрировали, что использование стандартного языка запросов SQL может увеличить производительность и упростить взаимодействие с базами данных.

С переходом к 1980-м годам реляционные базы данных начали становиться стандартом в области управления данными. В то же время потребности бизнеса продолжали развиваться, что привело к изучению новых подходов. Вскоре возникли проблемы масштабируемости и производительности при работе с большими объемами данных. Базы данных начали отставать от запросов сложных бизнес-приложений, требующих оперативного анализа данных в реальном времени. В ответ на эти вызовы появились параллельные системы хранения данных и объектно-ориентированные базы данных, которые пытались сочетать возможности реляционных моделей с новыми требованиями бизнеса.

Погружение в 1990-е годы ознаменовало собой появление NoSQL-систем, которые, как утверждали разработчики, должны были избавить пользователей от ограничений традиционных реляционных баз данных. Это начало новой эры, когда данные перестали восприниматься единообразно. Вместо строгих таблиц и предопределенных схем появилась свобода использования более гибких структур — например, документов, графов или пар ключ-значение. MongoDB, выпущенная в 2009 году, стала одной из самых популярных NoSQL систем, позволяя пользователям хранить данные в формате JSON, что сделало разработку приложений более интуитивной и быстрой.

Параллельно старые реляционные системы не оставались неподвижными. Они эволюционировали, адаптируясь к новым требованиям бизнеса. Появились расширенные функции для работы с большими объёмами данных, улучшенная поддержка транзакций и возможность работы в облачных средах. PostgreSQL, зародившаяся в 1986 году, стала одним из примеров успешной адаптации, интегрировав возможность хранения неструктурированных данных и поддержку различных типов индексов.

Целостное понимание истории баз данных позволяет сегодня не только оценить текущие технологии, но и задуматься о будущем. В условиях, когда объемы информации растут с каждым днем, и потребности бизнеса становятся всё более разнообразными, важно не только выбирать одну технологию. Скорее, речь идет о способности интегрировать разные подходы для оптимальной обработки данных.

Каждая из систем — как реляционных, так и NoSQL — имеет свои сильные и слабые стороны, которые необходимо учитывать при выборе подхода для конкретного проекта. Поэтому важно не только понимать их историю, но и быть готовым к экспериментам и адаптации в соответствии с изменяющимся ландшафтом технологий хранения данных.

В результате мы видим перед собой не просто противостояние двух подходов, а целый спектр возможностей, которые открываются перед разработчиками, исследователями и компаниями, стремящимися к эффективному управлению данными в условиях быстро меняющегося мира. Оба подхода, реляционные и NoSQL, сегодня действуют как взаимодополняющие элементы в экосистеме хранения данных, формируя её динамичное будущее.

Вам также может быть интересно

а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ э ю я