Вычисляемые поля: хранить в бд или не хранить?

Важность SQL

Давайте рассмотрим несколько важных моментов, которые сделали SQL таким популярным языком запросов.

1. Это повсеместно принято

Когда дело доходит до обработки и организации данных, эксперты и профессионалы обращаются к SQL, не задумываясь. Все популярные базы данных с открытым исходным кодом и бесплатные базы данных поддерживают SQL для запроса информации.

2. Легко научиться

Синтаксис SQL похож на простой естественный язык, и его довольно легко изучить по сравнению со сложным синтаксисом других языков программирования, таких как Java, C ++ и т. Д.

3. Он может обрабатывать большие наборы данных.

По сравнению с Excel и электронными таблицами, SQL может легко обрабатывать большие наборы данных с минимальными усилиями, необходимыми для управления ими.

4. Это дает лучшее представление о наборах данных.

Чтобы извлечь полезную информацию из данных, вам необходимо лучше разбираться в них. SQL позволяет использовать команды для получения взаимосвязей между наборами данных, чтобы лучше понять их.

5. Это стандарт

SQL — это язык запросов, стандартизированный как ISO, так и ANSI. Он довольно стабилен, без больших обновлений синтаксиса, и как только вы его изучите, вам не нужно особо сосредотачиваться на новых выпусках.

6. Это горячий навык

Неважно, хотите ли вы работать в области науки о данных, машинного обучения, управления базами данных, анализа данных и т. Д., SQL — это распространенный навык, который пользуется большим спросом на рынке труда

Лучшие сертификаты SQL

После того, как вы получите подробное представление о теоретических концепциях, а также о практических концепциях, следующим шагом для вас будет создание портфолио, которое подчеркнет ваши навыки SQL во время собеседований. Вы уже выполнили несколько проектов в SQL, и следующим шагом будет получение аккредитованных и проверяемых сертификатов от официальных поставщиков SQL. Несколько аккредитованных сертификатов SQL:

• MTA: Основы баз данных
• MCSA: SQL Server 2012/2014
• MCSA: администрирование базы данных SQL 2016
• MCSA: Разработка баз данных SQL 2016

Чтобы получить подробную информацию об этих сертификатах, а также о других лучших сертификационных курсах, вы можете посетить это руководство по 5 лучшим сертификатам SQL Server для повышения вашей карьеры .

А что там внутри. Пример нормализации

Разберём устройство реляционной БД подробнее на примере. Позже это поможет нам понимать и сравнивать базы разных типов.

Допустим, у нас есть база данных, в которой всего одна таблица — Messages. В ней хранится информация о телефонных разговорах клиентов и операторов компании по ремонту техники.

Каждая строка этой таблицы содержит данные о звонке клиента по его проблеме и ответ оператора, а также дату обращения.

Телефон у компании многоканальный. Поэтому одному и тому же оператору могут звонить разные клиенты, а один и тот же клиент может попадать на разных операторов с разными вопросами.

Предпосылки для изучения SQL

Чтобы начать изучение языка запросов, такого как SQL, важно, чтобы у вас были знания в следующих областях

• Системы управления базами данных.
• Понятия СУБД, такие как нормализация, свойства ACID, транзакции и т. д.
• Диаграммы ER, реляционные модели и все о реляционных базах данных.

Помимо этого, вы должны обладать хорошими аналитическими навыками и понимать всю цель хранения данных в организованных реляционных базах данных, чтобы вы могли получать полезную информацию из данных, используя сложные запросы через SQL.

Обратите внимание, что даже если у вас нет опыта работы в области компьютерных наук или ИТ и у вас нет предварительных знаний о системах управления базами данных, вам не о чем беспокоиться. Мы предоставим вам все ресурсы, курсы, учебные пособия и документацию, которые вам понадобятся для изучения концепций прямо от базового до продвинутого уровня позже в этой статье. Так что, пожалуйста, оставайтесь с нами до конца

Подмножества (Subsets)

В этом способе хранения дерево представляется в виде вложенных подмножеств, корневой узел содержит в себе все подмножества первого уровня, которые в свою очередь включают подмножества второго уровня, и так далее (рис. 3).

Рис 3. Представление дерева в виде вложенных подмножеств

Для хранения дерева таким способом понадобятся две таблицы: в одну таблицу записываются все подмножества (таблица , рис. 4), во вторую — список вхождений каждого подмножества в другие, а также их уровни (таблица , рис. 4).

Рис. 4. Использование подмножеств

Таким образом, для каждого нового узла в таблицу необходимо добавить количество записей, равное уровню вложенности этого узла. Нетрудно заметить, что количество записей растет в арифметической прогрессии, но и типовые запросы становятся короче и работают быстрее, чем в предыдущем способе.

Выборка поддерева по заданному узлу:

Путь к узлу от корня

Проверка, входит ли Blocks (code=3) в Construction Material/Fixtures(code=1):

При перемещении или вставке узла целостность данных сохраняется за счет триггеров, которые перезаписывают связанные с изменяемым узлом записи.

Главное достоинство метода подмножеств — быстрые, простые, не рекурсивные операции с деревом: выборка поддерева, всех предков узла, определение количества потомков узла и его уровня.

К недостаткам относятся:

• относительно неинтуитивное представление данных (восприятие усложняется из-за наличия избыточных связей между непрямыми потомками),
• избыточность хранения,
• использование триггеров для поддержки целостности данных;
• операции перемещения и вставки узлов в методе подмножеств сложнее, чем при использовании таблицы смежности. Для вставки нового узла придется добавить новые записи для всех его дочерних узлов, а при перемещении узла придется обновить записи у его предков и потомков.

Разные базы — разные правила

Внутри каждой базы данных и её управляющей системы свои строгие правила:

• какие данные могут храниться: текст, цифры, фото, видео или всё вместе;
• какие свойства есть у этих данных: дата записи, кто записал, кто может прочитать;
• что делать, если с базой хотят работать одновременно несколько человек: разрешать только одному или пусть все вместе работают.

Рабочая ситуация: допустим, вы работаете в банке и открыли карточку клиента, чтобы поменять ему кредитный лимит. В этот же момент другой сотрудник из соседнего офиса тоже хочет поменять лимит этому же клиенту, но уже на другую сумму. Как база отреагирует на такое? Должна ли она разрешать второму сотруднику открывать карточку или её нужно заблокировать, пока первый не закончит? А если она разрешит открыть карточку, то что будет, если двое сотрудников напишут там разный лимит — какой из них сохранять в итоге? СУБД задаёт эти правила и следит за их выполнением.

Список смежности (Adjacency List)

В теории графов списки смежности — один из способов представления графа, в котором для каждой вершины хранится список смежных с ней вершин. В случае дерева, если рассматривать все ребра как направленные от дочерних вершин к родительским, такие списки вырождаются в единственное значение, которое можно хранить вместе с самой вершиной. Этот способ хранения является самым часто встречающимся и интуитивно понятным: таблица ссылается сама на себя (рис. 2). Корневые узлы записываются с пустой ссылкой на предка ().

Рис. 2. Использование списка смежности

В этом способе для выполнения наиболее популярных выборок данных требуется поддержка рекурсивных запросов. PostgreSQL поддерживает такой вид запросов, в случае, если СУБД их не поддерживает, то выборки придется строить с помощью временных таблиц и хранимых процедур. Рассмотрим примеры запросов.

Выборка поддерева по заданному узлу:

Путь к узлу от корня:

Проверка, входит ли узел дерева Cement (code=5) в Construction Material/Fixtures(code=1):

Преимуществами этого метода являются:

• интуитивное представление данных (пары значений code, parent_code однозначно соответствуют ребрам дерева);
• при использовании списка смежности нет избыточности хранения, не требуется дополнительная поддержка целостности, кроме ссылочной (и, при необходимости, для предотвращения возникновения циклов);
• уровень вложенности дерева не ограничен;
• быстрые и простые операции вставки, перемещения и удаления узлов дерева, так как они не требуют изменений других узлов дерева.

К недостаткам можно отнести:

необходимость использовать рекурсию для выборки всех потомков или предков узла, определения его уровня и количества потомков; данный способ хранения требует поддержки специфических функций СУБД и не может быть реализован эффективно в том случае, если СУБД такие функции не поддерживает. В случаях, когда использование рекурсии является невозможным или непроизводительным, часть преимуществ списка смежности может быть достигнута при помощи одноуровневой таблицы (flat table).

Виды нереляционных баз данных

Базы NoSQL делятся на четыре основные категории (в зависимости от решаемых с их помощью задач).

Ключ-значение

Такую базу можно представить как огромную таблицу. В каждой её ячейке хранятся данные произвольного типа, а каждому значению присвоен уникальный ключ, по которому это значение можно найти.

Такая СУБД не поддерживает связи между объектами, выполняет лишь операции поиска значений по ключу, добавления и удаления записи.

Например:

key	value
user1	{Кузнецов В., отдел маркетинга}
user2	{name:Лена, position:секретарь}
user3	{ООО «Вектор»}
user4	{Трофимова Таня, отд.2, дизайнер}
user5	{Галина Николаевна, гл. бух.}
user6	{65,84,236}

Базы «ключ-значение» часто используют для кэширования данных и организации очередей.

Их достоинства — быстрый поиск и простое масштабирование.

Их недостаток — нельзя производить операции со значениями. Например — сортировать их или анализировать.

Одна из самых популярных — Redis. Её используют Uber, Slack, Stack Overflow, сайты гостиниц и туристические, социальная сеть Twitter.

Документоориентированные СУБД

В таких данные хранятся в виде иерархических структур (документов) с произвольным набором полей и их значений. Документы объединяются в коллекции.

Если провести аналогию с реляционными СУБД, то коллекциям соответствуют таблицы, а документам — строки в них.

Например, фрагмент документа с информацией о фильмах:

Документоориентированные базы используют в системах управления содержимым (CMS) — для хранения каталогов и пользовательских профилей.

Одна из самых популярных — MongoDB (там можно создавать процедуры на JavaScript).

Колоночные

Эти базы отличаются от реляционных лишь способом хранения данных на накопителе.

Если реляционная база создаёт для каждой таблицы по файлу, то в колоночной отдельный файл создаётся для каждого столбца таблицы.

Например, если реляционная таблица выглядит так:

name	color	property
волк	серый	зубастый
коза	белая	рогатая
капуста	зелёная

То те же записи колоночной базы будут выглядеть примерно так:

name	волк	коза	капуста

color	серый	белая	зелёная

property	зубастый	рогатая

Что это даёт? Представьте, что вам нужны только названия объектов, а их свойства вас не интересуют.

При выполнении запроса в реляционной таблице просматривается каждая запись и из неё выбираются нужные данные. В колоночной базе с диска будет считана только одна колонка с названиями. Это сокращает время выполнения запроса, причём намного.

Колоночные базы применяются в различных каталогах и архивах данных, работа с которыми основана на подобных выборках.

Одна из самых популярных СУБД такого типа — Apache Cassandra.

Графовые

В некоторых предметных областях данные удобно представлять в виде графов. Для их хранения лучше всего подходят графовые базы.

Вершины (или узлы графа) — это объекты (сущности), а рёбра графа — взаимосвязи между ними.

Проблемы с традиционной файловой системой

До изобретения SQL или других баз данных данные хранились в файловых системах, которые имели множество применений, связанных с неправильным управлением данными. Хотя мы думаем, что файловые системы выглядят аккуратно организованными, с ними связано множество недостатков, когда дело доходит до хранения, доступа и изменения непрерывных объемов данных. Обсудим некоторые из них.

1. Избыточность данных

Избыточность данных означает, что одна и та же информация хранится в одном или нескольких местах, что приводит к ненужному использованию пространства хранения. В случае файловых баз данных не было возможности искать дубликаты файлов. Кроме того, как следствие, файловая система подвергается угрозам безопасности и утечкам информации.

2. Зависимость от данных

В файловых системах необходимо соблюдать особую структуру. В случае, если мы меняем формат какой-либо записи, нам нужно обновить форматы всех данных, которые от него зависели. Более того, изменения в структуре баз данных на основе файловой системы в значительной степени влияют на производительность приложений.

3. Обмен данными

Совместное использование данных было серьезной проблемой в файловых системах, поскольку это приводило к серьезным рискам безопасности. Даже если мы использовали такие меры безопасности, как шифрование файлов, их защита паролем, блокирование их частей и т. Д., Эти меры недостаточно надежны для обеспечения полной безопасности.

По всем вышеупомянутым причинам возникла острая необходимость в создании новой формы хранения данных, которая решила бы все эти проблемы.

Модель данных “ключ-значение” и документная модель

Ранее мы говорили о том, что базы данных типа “ключ—значение” и документные базы данных являются сильно агрегатно-ориентированными. Мы имели в виду, что эти базы данных в основном были сконструированы из агрегатов. Базы данных обоих типов состоят из множества агрегатов, каждый из которых имеет ключ или идентифи­катор, который используется для доступа к данным.

Эти две модели отличаются друг от друга тем, что в базе данных “ключ- значение” агрегат является непроницаемым для базы данных — просто большой черный ящик, состоящий из преимущественно бессмысленных битов. В противопо­ложность этому документная база может видеть структуру агрегата. Преимущество непрозрачности заключается в том, что в агрегате можно хранить все что угодно. База данных может ограничивать общий размер агрегата, но в остальном мы име­ем полную свободу. Документная база данных накладывает ограничения на то, что можно хранить в агрегате, определяя допустимые структуры и типы. Однако за это мы получаем большую гибкость доступа. В хранилище типа “ключ-значение” мы можем просматривать агрегат только с помощью его ключа. В документной базе данных мы можем посылать базе данных запросы, касающиеся полей в агрегате, извлекать части агрегата, а не весь агрегат целиком, причем база данных может соз­давать индексы с учетом содержимого агрегата. На практике разделительная линия между базами данных типа “ключ-значение” и документными базами данных до­вольна расплывчата. Люди часто записывают идентификаторы в документные базы данных, чтобы выполнять поиск в стиле “ключ-значение”. Базы данных, класси­фицированные как базы типа “ключ-значение”, могут предлагать новые структуры для данных, помимо непрозрачных агрегатов. Например, база данных Riak позво­ляет добавлять метаданные к агрегатам для индексирования и установления связей между агрегатами, a Redis позволяет разбивать агрегаты на списки или множества. Кроме того, можно обеспечить механизм запросов с помощью интегрированных средств поиска, как в базе данных Solr. Например, поисковый механизм базы данных Riak, аналогичный поисковому механизму базы Solr, выполняет поиск агрегатов, хранящихся в виде структур JSON или XML.

Несмотря на такое нечеткое разделение, эти две категории в целом отличаются друг от друга. Базы данных типа “ключ—значение”, как правило, выполняют поиск агрегатов по ключу. В документных базах данных пользователь должен подать запрос, основан­ный на внутренней структуре документа; это может быть ключ, но, скорее всего, это будет нечто другое.

Где их используют

Базы данных сейчас используются почти везде:

• На сайтах, чтобы хранить контент для страниц. Все статьи в «Коде» на самом деле хранятся в базе данных и извлекаются оттуда по вашему запросу.
• В смартфонах, чтобы хранить все ваши данные — фото, сообщения, заметки, контакты и музыку. Так как всего этого много, а доступ к этому должен быть молниеносный, используют разные виды СУБД.
• В почтовых сервисах, чтобы можно было найти нужное письмо. Там строятся сложные индексные массивы, по которым ваш почтовый клиент ищет данные.
• Везде, где есть личные кабинеты и регистрация, — чтобы запоминать пользователей и отличать их друг от друга.
• В соцсетях и блогах почти всё хранится в базах данных.

Если у вас в работе появляется много одинаковых или похожих данных, то самый надёжный способ не потерять ничего из них — поместить их в базу данных.

Зачем изучать SQL в 2021 году?

Давайте пробежимся по нескольким пунктам, которые позволят вам понять, почему SQL является одним из самых важных навыков, которые вы должны запачкать, чтобы оставаться в курсе лучших навыков и технологий.

1. Он имеет множество возможностей обработки, которые определены в наборах, таких как язык определения данных (создание, изменение и удаление схем), язык манипулирования данными (обновление, вставка, удаление, получение таблиц), язык управления данными (отзыв разрешений или их предоставление). .
2. Он позволяет выполнять проверку целостности баз данных и нормализовать базы данных, чтобы удалить избыточность данных и другие проблемы, связанные с базами данных на основе файловой системы.
3. Просто используя одну строку команды, вы можете получить тщательно отфильтрованные данные вместе с несколькими записями.
4. Когда вы освоите язык, вы сможете использовать сложные запросы, чтобы лучше разбираться в данных.
5. Он имеет простой синтаксис, хорошо масштабируется, обеспечивает высокую безопасность и имеет большое сообщество.
6. Он интерактивен, легко переносится, может создавать несколько представлений таблицы для работы и экспериментов и имеет четко определенный стандарт.

Ответ 2

Вот мое полное решение на основе принятого ответа. Пример использования:

include(«./assets/php/db.php»);

$data = array(‘field1’ => ‘data1’, ‘field2’=> ‘data2’);

insertArr(«databaseName.tableName», $data);

db.php

<?PHP

/**

 * Класс для инициирования нового соединения с MySQL на основе настроек $dbInfo, найденных в dbSettings.php

 *

 * @example

 * $db = new database(); // Инициируем новое соединение с базой данных

 * mysql_close($db->get_link())

 */

class database{

    protected $databaseLink;

    function __construct(){

        include «dbSettings.php»;

        $this->database = $dbInfo;

        $this->mysql_user = $dbInfo;

        $this->mysql_pass = $dbInfo;

        $this->openConnection();

        return $this->get_link();

    }

    function openConnection(){

    $this->databaseLink = mysql_connect($this->database, $this->mysql_user, $this->mysql_pass);

    }

    function get_link(){

    return $this->databaseLink;

    }

}

/**

 * Вставка ассоциативного массива в базу данных MySQL

 *

 * @example

 * $data = array(‘field1’ => ‘data1’, ‘field2’ => ‘data2’);

 * insertArr(«databaseName.tableName», $data);

 */

function insertArr($tableName, $insData){

    $db = new database();

    $columns = implode(«, «,array_keys($insData));

    $escaped_values = array_map(‘mysql_real_escape_string’, array_values($insData));

    foreach ($escaped_values as $idx=>$data) $escaped_values = «‘».$data.»‘»;

    $values = implode(«, «, $escaped_values);

    $query = «INSERT INTO $tableName ($columns) VALUES ($values)»;

    mysql_query($query) or die(mysql_error());

    mysql_close($db->get_link());

}

?>

dbSettings.php

<?PHP

$dbInfo = array(

    ‘host’      => «localhost»,

    ‘user’      => «root»,

    ‘pass’      => «password»

);

?>

Вложенные множества (Nested sets)

Идея этого метода заключается в хранении маршрута обхода дерева в префиксном порядке. В этом случае сначала посещается корень дерева, затем узлы левого поддерева в префиксном порядке, после — узлы правого поддерева также в префиксном порядке. Порядок обхода хранится в двух дополнительных полях и . В поле записывается порядковый номер при входе в поддерево, а в порядковый номер при выходе из поддерева (рис 5). Таким образом, номера потомков всегда располагаются в интервале между соответствующими номерами предка, независимо от их уровня относительно друг друга. Пользуясь этим свойством при составлении типовых запросов к дереву, можно легко обойтись без рекурсии.

Рис. 5 Использование вложенных множеств

Выборка поддерева по заданному узлу:

Путь к узлу от корня:

Проверка, входит ли Blocks (code=3) в Construction Material/Fixtures(code=1):

Положительными сторонами метода вложенных множеств можно назвать быстрые и простые операции выборки всех потомков, предков узла, их количества и уровня без использования рекурсии.

Основная сложность этого способа — необходимость переопределения порядка обхода при добавлении нового или перемещении существующего узла. Так, если добавить новый элемент в самый нижний уровень, то придется обновить поля и у всех узлов, которые находится “правее” и ”выше”, что, фактически, означает пересчет всего маршрута по дереву. Можно сократить количество обновлений маршрута обхода, если нумеровать и с некоторым интервалом, например, вместо “1” и “20” “10 000” и “200 000” соответственно. Это позволит вставить новый узел без полной перенумерации всех последующих. Аналогичным образом можно использовать в качестве и дробные числа.

3 ответа

Лучший ответ

Я думаю, вам следует прочитать о нормализации базы данных и решить для себя. Короче говоря, у вашего предложения есть ряд проблем, но вы можете решить, что сможете с ними жить.

Наиболее очевидные из них:

1. Что, если к строке (1) добавить дополнительный тег? Вам нужно сначала выполнить синтаксический анализ, проверить, присутствует ли он уже, а затем обновить строку, чтобы она была .
2. Еще хуже удаление тега? Теги поиска, присутствует, теги заново создать.
3. Что, если тег изменит название — возможно, какой-то процесс модерации?
4. Что еще хуже, что насчет того, чтобы разные люди определяли имя тега по-разному — это будет трудно рационализировать.
5. Что, если вы хотите запрашивать данные на основе тегов? Ваш запрос становится намного сложнее, чем хотелось бы.
6. Представление: клиент должен проанализировать тег, чтобы использовать его. А что насчет поля разделителя? Измените это, и все клиенты должны измениться.

Короче говоря, все эти операции становятся сложнее и громоздче. Нормализация предназначена для решения таких проблем. Вероятно, единственная причина для того, чтобы делать то, что вы говорите, IMO, заключается в том, что вы собираете данные как разовые и только информационные, то есть имеют смысл для пользователя, но не для системы как таковой. Это как бы сказать, что этого, вероятно, лучше всего избегать (опять же, ИМО).

10

wmorrison365
25 Янв 2016 в 14:36

Я полностью согласен с тем, что это МОЖЕТ быть хорошей идеей. Я убежденный сторонник хранения тегов в базе данных в виде единого списка строк с разделителями.

НО: Причина, по которой я согласен, заключается в том, что мне нравится использовать Azure Search API для индексации этих типов данных, поэтому запрос на поиск на основе тегов не выполняется через SQL. (использование службы API поиска Azure не обязательно, но, по моему опыту, вы получите гораздо лучшую производительность и масштабируемость, используя поисковый индекс за пределами базы данных.)

Тегирование — это концепция, которую мы используем для обхода реляционных данных или иерархического сопоставления, поэтому для достижения максимальной производительности не пытайтесь использовать эти реляционные концепции для запроса тегов. Часто это лучше всего реализовать в хранилище данных NoSQL, потому что они не пытаются использовать базу данных для обработки поисковых запросов.

Я рекомендую вам хранить данные в виде строки с разделителями и использовать внешнюю службу индексирования для обеспечения поиска и анализа ваших данных. Это хороший компромисс между попытками доступа к данным CRUD для управления данными и индексами для оптимизации поиска. Конечно, вы можете оптимизировать базу данных и поисковые запросы, чтобы она работала в SQL, но для этого могут потребоваться усилия.

Как только ваша пользовательская база достигнет больших объемов и вам потребуется поддерживать несколько одновременных поисков, не влияя на производительность обновления, вы обнаружите, что внешняя индексация — это отличное вложение вашего времени сейчас, чтобы сэкономить ваше время и ресурсы в будущем.

Chris Schaller
25 Янв 2016 в 14:46

Мне кажется, что вы хотите иметь отдельную таблицу, в которой хранятся теги и хранится внешний ключ, который связывает записи тегов с их родительской записью в таблице статей (это называется «нормализацией» структуры базы данных).

Сделать это так, как вы предложили, втиснув теги в одно поле, сейчас может показаться разумным, но будет сложно поддерживать и трудоемко / отнимать много времени, чтобы эффективно извлекать значения по мере роста вашего приложения в размере или количестве данные становятся намного больше.

Я бы сказал, что есть очень мало причин для того, чтобы сделать то, что вы предложили, учитывая, насколько просто создать другую таблицу и установить отношения для связывания ключей между двумя таблицами для поддержания ссылочной целостности.

2

rory.ap
25 Янв 2016 в 14:29

Как установить SQL?

Давайте посмотрим, как установить SQL Server на ваш компьютер с Windows, который поможет вам писать SQL-запросы, такие как создание баз данных, таблиц, вставка данных в таблицы, изменение и обновление данных и т. Д.

Вы можете загрузить Microsoft SQL Server с официального веб-сайта Microsoft .

Последней версией в настоящее время является SQL Server 2019

Обратите внимание, что Microsoft позволяет загружать две бесплатные версии SQL Server. Это редакции Developer и Express . Версия MS SQL Server Developer Edition имеет все необходимые функции, но проблема в том, что мы не можем использовать ее в производственной среде. Однако другая бесплатная версия под названием MS SQL Server Express edition может использоваться в производственной среде, но имеет ограниченный набор функций. Тем, кто хочет изучить SQL, лучше всего начать с версии для разработчиков

Нажмите кнопку Загрузить сейчас . Будет загружен исполняемый файл, который можно запустить для установки SQL Server. После начала установки вам будет предложено выбрать один из трех различных типов установки — базовая, выборочная и загрузка с носителя. Опция Basic автоматически выбирает все базовые пакеты, которые вам понадобятся для начала работы с SQL Server. Опция Custom позволит вам выбрать свои собственные пакеты, а опция Download Media позволит вам загрузить все пакеты, а затем установить их на другой компьютер.

Выберем базовый вариант. После этого примите все лицензионные соглашения, выберите место для установки и установите Сервер. После успешной установки вы можете нажать кнопку « Подключиться сейчас» , чтобы начать выполнение ваших запросов.

Какие реляционные БД популярны в веб-разработке

MySQL

Это открытая СУБД, купленная Oracle в придачу к Sun Microsystems. С ней работают более половины (55,6%) всех разработчиков (по  опроса, который в 2020 году провёл сайт StackOverflow.com среди 65 тысяч респондентов).

Главные её преимущества — бесплатность и высокая скорость работы с данными. MySQL создавалась для обработки огромных массивов информации в промышленных масштабах, но благодаря доступности и быстродействию оккупировала Всемирную паутину, заслужив звание «СУБД всея интернета». И сегодня MySQL всё ещё самая удобная СУБД для работы с интернет-страницами и веб-приложениями.

MySQL пользуется мощной поддержкой у создателей языков программирования: практически во всех популярных языках есть интерфейс для работы с ней.

SQLite

Эта СУБД использует большую часть стандартного языка SQL.

Главное преимущество SQlight — встраиваемость. Это объясняется тем, что SQlight не приложение типа «клиент-сервер» (в отличие от других реляционных СУБД), а библиотека, которую подключают непосредственно к программе.

И она тоже весьма популярна: достаточно сказать, что SQLite есть в каждом смартфоне. Например, в смартфонах на Android там хранятся контакты и медиа, а в iOS её используют многие приложения.

PostgreSQL

Её можно назвать самой продвинутой. Это не просто реляционная, а объектно-реляционная свободная СУБД.

PostgreSQL поддерживает не только типы данных, которые есть в других реляционных СУБД. Помимо числовых, текстовых, булевых и других стандартных типов, в ней можно хранить и обрабатывать геометрические и денежные данные, сетевые адреса, JSON, XML, массивы, а также создавать собственные типы данных.

Лучшие проекты SQL для начинающих

Лучший способ изучить любую концепцию программирования — это начать работу с проектами, а не просто грабить теорию и синтаксис. Проекты помогут вам найти решения проблем, с которыми вы столкнетесь в реальных ситуациях, они дадут вам более глубокое понимание тем, помогут вам применить свои теоретические знания для создания потрясающих продуктов и, очевидно, улучшат ваше резюме. и портфолио.

Проекты — это проверка ваших навыков. Чтобы начать как новичок, вам следует начать с небольших проектов с меньшим количеством функций и модулей, чтобы при появлении ошибок вы не сдавались. После того, как вам нужно создать несколько небольших проектов, вы можете добавить к ним дополнительные функции или создать новый сложный проект в целом.

Вот список лучших проектов SQL для начинающих.

1. Система управления библиотекой

Вы можете создать простое веб-приложение с подключением к базе данных SQL, где вы сохранили подробную информацию о книгах, такую ​​как автор, цена, публикации, контент, жанр и т. Д. Вы можете создать портал, где студенты, исследователи и преподаватели могут использовать свои удостоверения личности для регистрации книг на определенный период времени, наложения штрафов, если книги не возвращаются в установленные сроки, создание платежного портала, создание другой базы данных для хранения данных профиля пользователей и т. д.

2. Приложение для розничной торговли через Интернет

Вы можете создать другое веб-приложение, которое позволяет пользователям создавать профили, отображать список товаров вместе с данными о ценах, поставщиках и т. Д., Позволять им добавлять продукты на свои карты, добавлять информацию о кредитных картах, совершать покупки, отслеживать доставку и т. Д. .

3. Система бронирования железнодорожных билетов.

Вы можете создать платформу, которая позволяет пользователям бронировать железнодорожные билеты и имеет такие функции, как вход в систему, функция оплаты, отображение списка поездов между пунктами и их расписанием, а также количество доступных мест, маршруты поездов и т. Д.

4. Система управления больницей

Вы можете сотрудничать с клиникой или создать отдельное приложение, которое позволяет пациентам и врачам взаимодействовать и консультироваться друг с другом посредством видеоконференцсвязи, назначать лекарства, оплачивать сборы, управлять приемами, планировать звонки, отображать список лекарств и их информацию и т. Д.

5. Система управления человеческими ресурсами

Вы можете создать другое приложение, которое позволит небольшим компаниям и организациям управлять своими человеческими ресурсами. Он отслеживает их сотрудников и их производительность, такие детали, как шкала заработной платы, отдел, обязанности, сроки, назначенные проекты и другую важную информацию.

NoSQL как альтернатива традиционным БД

Мир меняется. В ходе цифровой трансформации перед бизнесом встают новые задачи. Компании решают их с помощью новых баз данных. Во-первых, чтобы не перегружать имеющиеся, во-вторых, не для всех современных задач подходят классические реляционные СУБД.

И вот, в начале 2000-х появились нереляционные базы. Помимо решения новых задач, их разработчики сделали упор на исправление главных недостатков реляционных баз — проблем с гибкостью, низкой производительностью и масштабируемостью.

В NoSQL нет таких понятий, как строки, столбцы, таблицы и их соединения. Данные в нереляционных базах хранятся как объекты с произвольными атрибутами: это могут быть пары «ключ-значение», документы в формате JSON, графы и так далее.

Подведение итогов!

В этом руководстве мы начали с базового введения в SQL и базы данных, а также обсудили различные типы баз данных. Мы обсудили, что такое SQL и проблемы с традиционными файловыми системами. Мы также обсудили важность SQL и то, почему он по-прежнему остается актуальной задачей на текущем рынке.
Затем мы кратко рассмотрели несколько причин, по которым вам следует изучить SQL в 2021 году, а также обсудили несколько возможностей карьерного роста в SQL. Мы также обсудили предварительные условия для изучения SQL и способы установки SQL Server на машине Windows.
Двигаясь дальше, мы обсудили несколько лучших IDE и онлайн-компиляторов, которые вы можете использовать для улучшения своего опыта программирования SQL. Мы быстро обсудили подробный план действий, который поможет вам изучить SQL, а также несколько платных и бесплатных онлайн-курсов и руководств. Мы также обсудили, как эффективно использовать документацию для наилучшего изучения SQL.
Опубликуйте это, мы обсудили, как улучшить ваше портфолио, выполняя проекты, получая аккредитованные и проверяемые сертификаты, и как улучшить подготовку к собеседованию с помощью тщательно подобранного списка основных вопросов на собеседовании по SQL.

Мы надеемся, что с помощью этого подробного руководства вы получите полную и точную дорожную карту для изучения SQL в 2021 году.

Watch this video on YouTube