NoSQL

Предлагаемое учебное пособие содержит описание широкого спектра моделей баз данных: дореляционных, реляционных, постреляционных, в том числе моделей класса NoSQL. Несмотря на то что реляционная модель в настоящее время является доминирующей, каждая из этих моделей занимает свою нишу в области информационных технологий при решении задач обработки данных. Включенный в пособие материал входит в программы курсов лекций «Технологии баз данных» (02.03.03), «Базы данных и экспертные системы» (01.03.02), «Современные технологии баз данных» (02.04.03), читаемых студентам факультета прикладной математики и информатики. Учебное пособие может быть полезно также специалистам, занимающимся информационными технологиями и самостоятельно осваивающим вопросы разработки баз данных.

Data Science – это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных – одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.

В статье рассматриваются вопросы, связанные с базами данных для временных рядов. Временные ряды достаточно широко используются в различных приложениях. Соответственно, тема хранения временных рядов является весьма актуальной. Естественно, при определенных условиях, которые представлены в этой статье, можно использовать традиционные реляционные базы данных. Возможные ограничения будут, с одной стороны, связаны со скоростью поступления новых данных. С другой стороны, возможные ограничения, а также особенности обработки временных рядов приводят к необходимости использовать специализированные системы хранения временных рядов. Именно описанию работы с временными рядами с точки зрения баз данных и посвящена статья. В ней рассматриваются вопросы использования традиционных реляционных баз данных для хранения временных рядов, а также решения, классифицируемые как NoSQL-системы.

В рамках подхода Polyglot Persistence в статье рассматриваются ситуационно-ориентированные базы данных – информационный процессор в составе веб-приложения, обрабатывающий XML/JSON-документы на основе иерархической ситуационной модели HSM. Обсуждается гибкое задание в HSM отображений виртуальных документов на реальные данные из различных физических хранилищ. Предлагается подход к встраиванию отображений, предусматривающий для каждого нового типа хранилища разработку трех модулей: манипулирования, загрузки и сохранения, реализуемых в виде функций обратного вызова. Подход иллюстрируется на примере отображения на таблицу реляционной базы данных SQLite. Рассматриваются преимущества подхода и практическая реализация на платформе PHP.