Открытый семинар для студентов в компании CUSTIS (17 октября 2013 года). Лектор: Юрий Солдаткин, ведущий разработчик C#, сертифицированный разработчик Microsoft (MCTS, MCPD). Аннотация: В мире огромных объемов информации и распределенных хранилищ данных традиционные реляционные БД уже не всегда позволяют быстро и удобно оперировать данными. На этом семинаре мы рассмотрим альтернативу — семейство технологий NoSQL: познакомимся с основными типами баз данных NoSQL, рассмотрим их особенности, сильные и слабые стороны, а также сферу их применения. Видеозапись семинара: https://vimeo.com/77393558.

1. Основы баз данных NoSQL
17 октября 2013 года
Юрий Солдаткин
Ведущий разработчик C#

2. О себе

Высшее образование
по специальности
«Информационные системы
и технологии»


Разрабатываю на стеке .NET

Предпочитаю личное
общение с заказчиком

Приверженец активного
образа жизни
Microsoft Certified Professional
Developer (MCPD)
2/41

3. О нашей компании

Мы занимаемся проектированием,
разработкой и бережным внедрением
масштабных IT-систем для банков,
торговых сетей и государственных
структур

Мы создаем уникальные решения
под нужды заказчиков

Мы умеем ценить особенности каждого
клиента
3/41

4. План
 Что нам известно





Способы распределения данных
CAP
4 типа баз данных NoSQL
MapReduce
Родственные области
4/41

5. Реляционные базы данных
5/41

6. В поисках лучшей доли
 Эффективность разработки
Много усилий на отображение данных
в реляционный вид
 Сверхбольшие объемы данных
Объемы данных растут, а бежать нужно
в два раза быстрее
6/41

7. NoSQL
7/41

8. Сравнение скорости
8/41

9. План

Что нам известно
 Способы распределения данных




CAP
4 типа баз данных NoSQL
MapReduce
Родственные области
9/41

10. Способы распределения данных
 Репликация (replication)
копирование одних и тех же данных
на нескольких узлах
 Фрагментация (sharding)
размещение разных данных
на разных узлах
10/41

11. Фрагментация
11/41

12. Репликация «Ведущий – ведомый»

Ведущий узел (master) является
авторитетным источником данных,
ответственным за все их модификации

Ведомые узлы (slave) получают данные
с ведущего для производительного
и отказоустойчивого чтения
12/41

13. Одноранговая репликация

Все реплики имеют одинаковый вес
и могут выполнять операции записи

Потеря любой из реплик не приводит
к потере доступа к хранилищу
13/41

14. Согласованность обновлений


Пессимистичный подход
Оптимистичный подход
14/41

15. Согласованность чтения
15/41

16. Согласованность репликаций
Революция: согласованность
«в конечном счете» (eventual consistency)
16/41

17. План


Что нам известно
Способы распределения данных
 CAP



4 типа баз данных NoSQL
MapReduce
Родственные области
17/41

18. CAP
Consistency…………. Согласованность
Avalibility…………….. Доступность
Partition tolerance….. Устойчивость
к разделению
18/41

19. Availability
Partition
Tolerance
19/41

20. Кворум
R + W > N



R – количество узлов для чтения
W – количество узлов для записи
N – общее количество узлов
20/41

21. R+W>N
version: B
W=2
N=3
version: В
version: [B, A]
R=2
version: В
version: A
21/41

22. Агрегаты

Коллекция связанных объектов,
которая интерпретируется как одно целое

Единица согласованности
22/41

23. План



Что нам известно
Способы распределения данных
CAP
 4 типа баз данных NoSQL


MapReduce
Родственные области
23/41

24. Ключ-значение
RDBMS
Riak
База данных
Таблица
Строка
Идентификатор строки
Кластер
Сегмент
Ключ – значение
Ключ
24/41

25. 25/41

26. Документные
RDBMS
MongoDB
Таблица
Строка
Идентификатор строки
Коллекция
Документ
_id
26/41

27. Представление документа
27/41

28. 28/41

29. Семейство столбцов
RDBMS
Cassandra
Экземпляр
База данных
Таблица
Строка
Столбцы (одни и те же
для всех строк)
Кластер
Пространство ключей
Семейство столбцов
Строка
Столбцы (могут быть
разными для разных
строк)
29/41

30. Представление семейства столбцов
30/41

31. 31/41

32. Графовые базы
32/41

33. Графовое представление
33/41

34. 34/41

35. План




Что нам известно
Способы распределения данных
CAP
4 типа баз данных NoSQL
 MapReduce

Родственные области
35/41

36. MapReduce

Map (отображение) – принимает отдельные
агрегаты и отображает их на пары
ключ – значение

Reduce (свертка) – группирует полученные
значения по ключам, агрегируя информацию
36/41

37. Размер фонотеки
37/41

38. План





Что нам известно
Способы распределения данных
CAP
4 типа баз данных NoSQL
MapReduce
 Родственные области
38/41

39. Родственные области



Файловые системы
Порождение событий
Контроль версий
39/41

40. Литература
Прамодкумар Дж. Садаладж,
Мартин Фаулер
NoSQL. Новая методология
разработки нереляционных
баз данных
40/41

41. Спасибо!
Вопросы?
Юрий Солдаткин
soldatkin@custis.ru
41/41