NoSQL – Ewolucja baz danych w erze Big Data

Ekspert: Krzysztof Otto, kierownik projektu, Atende Industries

W ostatnich latach eksplozja ilości danych generowanych przez użytkowników internetu, aplikacje mobilne, urządzenia IoT oraz systemy korporacyjne doprowadziła do istotnej zmiany paradygmatu w przechowywaniu i przetwarzaniu danych. Tradycyjne relacyjne bazy danych, choć do dziś powszechnie stosowane, przestały nadążać za wymaganiami nowoczesnych systemów. W odpowiedzi pojawiła się koncepcja NoSQL – elastycznych, skalowalnych i zoptymalizowanych pod kątem wydajności baz danych.

Na wstępie prześledźmy pokrótce historię powstania nierelacyjnych baz danych.

Termin „NoSQL” został użyty po raz pierwszy w 1998 roku przez Carlo Strozziego, jako nazwa jego lekkiej bazy danych, ale dopiero w 2009 roku zyskał globalną popularność dzięki rozwojowi systemów takich jak Cassandra, MongoDB czy CouchDB.

Cechy wspólne dla nowoczesnych baz NoSQL to przede wszystkim brak sztywnego schematu, wysoka dostępność i odporność na awarie, skalowalność pozioma (łatwe rozbudowywanie systemu o kolejne węzły) oraz zoptymalizowanie pod kątem odczytu lub zapisu, zależnie od potrzeb.

Jakie typy baz danych wyróżniamy:

• Bazy dokumentowe (Document-oriented)

Dane przechowywane są jako dokumenty (najczęściej w formacie JSON lub BSON). Każdy dokument może mieć inną strukturę – to ogromna przewaga nad klasycznymi tabelami SQL, które wymagają predefiniowanego schematu.

Zastosowania: profile użytkowników, dane produktów, sesje użytkowników.

Zalety tego typu baz to naturalna reprezentacja danych z aplikacji (np. obiektów JSON), możliwość indeksowania danych wewnątrz dokumentów, wbudowane wsparcie dla replikacji i shardingowania (dzielenia bazy danych na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania fragmenty).

• Bazy klucz-wartość (Key-Value)

Najprostszy model przechowywania danych – klucz i przypisana do niego wartość. Szybki dostęp do danych przy minimalnych narzutach.

Zastosowania: przechowywanie sesji, cache, danych konfiguracyjnych oraz licznikowych danych telemetrycznych.

Zalety to przede wszystkim ekstremalnie szybki dostęp do danych, prosta implementacja, obsługa bardzo dużych wolumenów danych.

• Bazy kolumnowe (Wide-column)

Dane są organizowane w kolumnach, a nie wierszach, co znacznie przyspiesza analizy dużych zbiorów danych, np. w hurtowniach danych.

Zastosowania: hurtownie danych, analizy big data, systemy logowania.

Zalety tego typu rozwiązań to wysoka kompresja danych, efektywna agregacja i analiza danych, sprawne działanie na dużą skalę w środowiskach rozproszonych.

• Bazy grafowe (Graph databases)

Zbudowane wokół pojęć wierzchołków (nodes) i krawędzi (edges), idealnie nadają się do analizy relacji między danymi.

Zastosowania: sieci społecznościowe, rekomendacje, wykrywanie oszustw, zarządzanie strukturami organizacyjnymi.

Dużą zaletą baz grafowych jest intuicyjne modelowanie relacji, wysoka wydajność przy operacjach związanych z relacjami, obsługa zapytań grafowych.

Czym charakteryzuje się architektura i technologia, w ramach których budowane są systemy nierelacyjnych baz danych NoSQL? Często wykorzystywane są w tym celu rozproszone systemy plików oraz protokoły replikacji danych. Dzięki temu systemy mogą pracować w środowiskach typu multi-node, zapewniając:

• Wysoką dostępność (High availability) – dane są dostępne nawet w przypadku awarii węzła.
• Tolerancję na podział sieci (Partition tolerance) – system działa poprawnie mimo rozłączeń między węzłami.
• Ewentualną spójność (Eventually consistent) – dane mogą być niespójne w krótkim okresie, ale z czasem osiągają spójność.

Zwróćmy teraz uwagę na rodzaje danych, dla których nierelacyjne bazy znajdują szerokie zastosowanie, jak również kiedy należy unikać tego typu rozwiązań.

Bazy NoSQL mają zastosowanie, gdy dane mają dynamiczną strukturę, istnieje potrzeba dużej skalowalności i dostępności oraz wymagana jest dostępność do danych w czasie rzeczywistym, co powoduje, że tradycyjne bazy danych stają się wąskim gardłem. Istnieją też sytuacje w których będziemy unikać wykorzystania tego typu baz danych. Taki sytuacja wariant będzie miał miejsce w przypadku, gdy potrzebujemy złożonych transakcji ACID, przechowywane dane mają ściśle zdefiniowane relacje, bądź wymagana jest zgodność z przepisami dotyczącymi pełnej integralności danych (np. systemy bankowe).

Jednym z flagowych produktów firmy Atende Industries jest wysoko wydajna baza danych zaprojektowana do przechowywania, przetwarzania i analizowania danych szeregów czasowych (tzw. time series). Jest szczególnie przydatna w zastosowaniach, gdzie gromadzone są duże ilości danych z czujników, logów systemowych, metryk monitoringu, danych finansowych, danych z Internetu Rzeczy (IoT) czy systemów telemetrycznych.

„TStorage” została zaprojektowana z myślą o wydajnym zapisie dużych ilości danych w krótkim czasie, przy niskim zużyciu pamięci i przestrzeni dyskowej oraz szybkim odczycie i agregacji danych w zadanych przedziałach czasowych. System posiada wsparcie dla kompresji i segmentacji danych, łatwo integruje się z aplikacjami analitycznymi i systemami monitorującymi.

„TStorage” bazuje na założeniu, że każda dana ma znacznik czasu (timestamp) i przechowywana jest w porządku chronologicznym. Dane w TStorage są automatycznie dzielone na segmenty czasowe, co umożliwia szybki dostęp do wybranego zakresu czasowego, efektywne zarządzanie starzejącymi się danymi (np. usuwanie starych danych), minimalizację kosztów zapisu dzięki kompresji. Jest to baza danych implementowana jako embedded database, co oznacza, że można ją zintegrować bezpośrednio z aplikacją, jako lekki komponent, bez konieczności uruchamiania zewnętrznego serwera bazy danych. Dzięki takiemu rozwiązaniu jest bardzo szybka i dobrze działa w systemach z ograniczonymi zasobami (np. urządzenia IoT).

Główne przykłady zastosowania TStorage to między innymi monitoring serwerów i aplikacji, internet rzeczy, finanse i giełda, przechowywanie logów systemowych. Ta nowoczesna baza danych jest jednym z komponentów rozwiązania technologicznego opracowanego przez firmę Atende Industries, specjalizującą się w tworzeniu platform chmurowych dla Przemysłu 4.0. Rozwiązanie to koncentruje się na inteligentnym zarządzaniu energią oraz automatyzacją procesów przemysłowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) i Internetu Rzeczy (IoT).

Besmart.energy to platforma stworzona z myślą o społecznościach energetycznych, mikrosieciach i operatorach energetycznych. Jej celem jest umożliwienie autonomii użytkowników w produkcji i konsumpcji energii elektrycznej, szczególnie z odnawialnych źródeł energii (OZE).

Platforma umożliwia efektywne wykorzystanie własnych źródeł energii, w tym OZE, oraz optymalizację zużycia energii elektrycznej. Dzięki zaawansowanym algorytmom AI i uczenia maszynowego, system przewiduje produkcję i zużycie energii, uwzględniając czynniki takie jak warunki pogodowe i ceny na giełdzie energii. Inteligentne liczniki energii wykorzystywane w ramach platformy besmart.energy, oparte na systemie Phoenix-RTOS, pełnią funkcję asystenta energetycznego, kontrolując urządzenia energochłonne (np. pompy ciepła, ładowarki EV) oraz inwertery i magazyny energii.

Jaka jest przewidywana przyszłość omawianego typu rozwiązań bazodanowych? Bazy danych NoSQL rozwijają się dynamicznie, a wiele systemów hybrydowych łączy cechy relacyjnych i nierelacyjnych podejść. Coraz częściej mówi się o multi-model databases, które pozwalają używać wielu typów danych jednocześnie.

Podsumowując, bazy danych NoSQL nie są „lepsze” od SQL – są po prostu inne i odpowiadają na inne potrzeby. Stanowią potężne narzędzie w rękach zespołów tworzących nowoczesne, skalowalne i elastyczne aplikacje, gdzie wydajność i szybkość działania są kluczowe. Znajomość ich zasad działania i ograniczeń jest dziś nieodzowna dla każdego inżyniera danych, architekta systemów czy programisty aplikacji webowych.

Krzysztof Otto
Kierownik projektu, Atende Industries

Przeczytaj również: Jak sfinansować wdrożenie AI? Praktyczny webinar z ekspertami Ayming

Last Updated on 4 czerwca, 2025 by Samir Malki