მონაცემთა ბაზის განვითარების BASE მოდელი

ურთიერთობითი მონაცემთა ბაზები შექმნილია საიმედოობითა და თანმიმდევრულობით. ინჟინრები, რომლებმაც შექმნეს ისინი, ყურადღება გაამახვილეს ტრანზაქციულ მოდელზე, რომელიც უზრუნველყოფს ოთხი პრინციპის დაცვას ACID მოდელი ყოველთვის ინახება. თუმცა, ახალი არასტრუქტურირებული მონაცემთა ბაზის მოდელის გამოჩენა ACID-ს თავის თავზე აქცევს. NoSQL მონაცემთა ბაზის მოდელი თავს არიდებს უაღრესად სტრუქტურირებულ რელაციურ მოდელს გასაღების/ღირებულების შენახვის მოქნილი მიდგომის სასარგებლოდ. მონაცემთაადმი ეს არასტრუქტურირებული მიდგომა მოითხოვს ACID მოდელის ალტერნატივას: BASE მოდელს.

ACID მოდელის ძირითადი პრინციპები

ACID მოდელის ოთხი ძირითადი პრინციპი არსებობს:

• The ატომურობა ტრანზაქციები უზრუნველყოფს, რომ მონაცემთა ბაზის თითოეული ტრანზაქცია არის ერთიანი ერთეული, რომელიც იყენებს შესრულების მიდგომას „ყველა ან არაფერი“. თუ ტრანზაქციაში რომელიმე განცხადება ვერ მოხერხდა, მთელი ტრანზაქცია უკან დაბრუნდება.
• რელატიური მონაცემთა ბაზები ასევე უზრუნველყოფს თანმიმდევრულობა თითოეული ტრანზაქციის შესახებ მონაცემთა ბაზის ბიზნეს წესებით. თუ ატომური ტრანზაქციის რომელიმე ელემენტი არღვევს მონაცემთა ბაზის თანმიმდევრულობას, მთელი ტრანზაქცია ჩაიშლება.
• მონაცემთა ბაზის ძრავა ახორციელებს იზოლაცია რამდენიმე ტრანზაქციას შორის, რომლებიც ხდება ერთდროულად ან თითქმის ერთსა და იმავე დროს. თითოეული ტრანზაქცია ხდება ყოველი სხვა ტრანზაქციის წინ ან შემდეგ, და მონაცემთა ბაზის ხედვა რომ ტრანზაქცია ხედავს თავის დასაწყისში მხოლოდ შეცვლილია თავად ტრანზაქციის მიერ მის წინ დასკვნა. არცერთ გარიგებას არ უნდა ნახოს სხვა ტრანზაქციის შუალედური პროდუქტი.
• საბოლოო ACID პრინციპი, გამძლეობა, უზრუნველყოფს, რომ მას შემდეგ რაც ტრანზაქცია ერთგულია მონაცემთა ბაზაში, ის მუდმივად იქნება დაცული სარეზერვო ასლებისა და ტრანზაქციის ჟურნალების გამოყენებით. წარუმატებლობის შემთხვევაში, ეს მექანიზმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ჩადენილი ტრანზაქციების აღსადგენად.

BASE-ის ძირითადი პრინციპები

NoSQL მონაცემთა ბაზებიმეორეს მხრივ, მოიცავს სიტუაციებს, როდესაც ACID მოდელი გადაჭარბებულია ან, ფაქტობრივად, ხელს უშლის მონაცემთა ბაზის მუშაობას. ამის ნაცვლად, NoSQL ეყრდნობა უფრო რბილ მოდელს, რომელიც ცნობილია, სათანადოდ, როგორც BASE მოდელი. ეს მოდელი ითვალისწინებს მოქნილობას, რომელსაც სთავაზობს NoSQL და მსგავსი მიდგომები არასტრუქტურირებული მონაცემების მენეჯმენტსა და კურირებაში. BASE შედგება სამი პრინციპისაგან:

• ძირითადი ხელმისაწვდომობა. NoSQL მონაცემთა ბაზის მიდგომა ფოკუსირებულია მონაცემთა ხელმისაწვდომობაზე, თუნდაც მრავალი მარცხის არსებობის შემთხვევაში. ის ამას აღწევს მონაცემთა ბაზის მართვის უაღრესად განაწილებული მიდგომის გამოყენებით. იმის ნაცვლად, რომ შეინარჩუნონ ერთი დიდი მონაცემთა მაღაზია და ფოკუსირება მოახდინონ ამ მაღაზიის შეცდომის ტოლერანტობაზე, NoSQL მონაცემთა ბაზები ავრცელებენ მონაცემებს შენახვის ბევრ სისტემაში, რეპლიკაციის მაღალი ხარისხით. საეჭვო შემთხვევაში, რომ წარუმატებლობა არღვევს მონაცემთა სეგმენტზე წვდომას, ეს სულაც არ გამოიწვევს მონაცემთა ბაზის სრულ გათიშვას.
• რბილი მდგომარეობა. BASE მონაცემთა ბაზები თითქმის მთლიანად უარს ამბობენ ACID მოდელის თანმიმდევრულობის მოთხოვნებზე. BASE-ის ერთ-ერთი ძირითადი კონცეფცია არის ის, რომ მონაცემთა თანმიმდევრულობა არის დეველოპერის პრობლემა და არ უნდა იყოს დამუშავებული მონაცემთა ბაზაში.
• საბოლოო თანმიმდევრულობა. ერთადერთი მოთხოვნა, რომელიც NoSQL მონაცემთა ბაზებს აქვთ თანმიმდევრულობასთან დაკავშირებით, არის მოთხოვნა, რომ მომავალში რაღაც მომენტში მონაცემები თანმიმდევრულ მდგომარეობამდე გადავიდეს. არავითარი გარანტია არ არის გაცემული, თუ როდის მოხდება ეს. ეს არის სრული გადახვევა ACID-ის დაუყოვნებელი თანმიმდევრულობის მოთხოვნიდან, რომელიც კრძალავს ტრანზაქციას შესრულებიდან მანამ, სანამ არ დასრულდება წინა ტრანზაქცია და მონაცემთა ბაზა არ გადაიქცევა თანმიმდევრულთან სახელმწიფო.

შედარებითი გამოყენების შემთხვევები

BASE მოდელი არ არის შესაფერისი ყველა სიტუაციისთვის, მაგრამ ის, რა თქმა უნდა, არის ACID მოდელის მოქნილი ალტერნატივა მონაცემთა ბაზებისთვის, რომლებიც არ საჭიროებენ რელაციური მოდელის მკაცრ დაცვას.

ACID-ის გამოყენებით მონაცემთა ბაზების გამოყენების ოპტიმალური შემთხვევები დამოკიდებულია უაღრესად სტრუქტურირებულ მონაცემებზე პროგნოზირებადი შეყვანით და გამოსავლებით. ამრიგად, ადამიანური რესურსების მონაცემთა ბაზები, საცალო ვაჭრობის მონაცემთა ბაზები და ელექტრონული სამედიცინო ჩანაწერები სარგებლობენ ACID-ის მიერ შეთავაზებული მტკიცე შიდა თანმიმდევრულობის შემოწმებით.

თუმცა, BASE გადაწყვეტილებები უკეთესია ბუნდოვანი საგნებისთვის, როგორიცაა განწყობის ანალიზი. მაგალითად, BASE-ს სტრუქტურირებულ პროექტს შეუძლია სკანირება გაუწიოს Twitter-ის არხს, ეძებს სიტყვებს, რომლებიც გულისხმობს ემოციებს კონკრეტულ ჰეშთეგზე დაყრდნობით. Twitter-ის არხი არ არის კარგად სტრუქტურირებული ან ადგილობრივად შექმნილი, მაგრამ მონაცემთა ნაკადი გთავაზობთ ინფორმაცია, რომელიც დაპროგრამებულია შეკითხვებში, მაშინაც კი, თუ ამ მონაცემების ფარგლები და ბუნება არ არის სუფთა შეზღუდული.