12 лучших программ для работы с базами данных с открытым исходным кодом для вашего следующего проекта

Данные – это все. А значит, и базы данных. Вот несколько фантастических вариантов с открытым исходным кодом для вашего следующего “крутого” проекта.

В мире, где долгое время доминировали такие производители баз данных, как Oracle и SQL Server, сейчас, похоже, наблюдается нескончаемый шквал решений. Одна из причин этого – инновации, подпитываемые Open Source – действительно талантливые разработчики, желающие почесать зубы и создать что-то, чем они могут наслаждаться.

Другая часть – появление новых бизнес-моделей, в рамках которых компании поддерживают версию своего продукта для сообщества, чтобы завоевать его популярность, и в то же время предоставляют коммерческое, дополнительное предложение.

Результат?

Баз данных больше, чем можно успеть узнать за всю жизнь. Официальной статистики по этому вопросу нет, но я уверен, что на сегодняшний день существует более сотни вариантов, если объединить все, начиная от объектных баз данных, специфичных для стека, и заканчивая не очень популярными проектами университетов.

Я знаю; меня это тоже пугает. Слишком много вариантов – слишком много документации, которую нужно изучить – а жизнь так коротка.

Именно поэтому я решил написать эту статью, в которой представил дюжину лучших баз данных с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать для улучшения своих решений, будь то разработка для себя или для других.

UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.

Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.

Без MySQL

Обратите внимание: в этом списке не будет MySQL, несмотря на то, что это, пожалуй, самая популярная Open Source база данных.

Почему?

Просто потому, что MySQL есть везде – это то, что все изучают в первую очередь, он поддерживается практически всеми CMS и фреймворками, и он очень, очень хорош для большинства случаев использования. Другими словами, MySQL не нужно “открывать“.

При этом следует иметь в виду, что перечисленные ниже средства не обязательно являются альтернативой MySQL. В некоторых случаях они могут быть таковыми, в то время как в других случаях они являются совершенно иными решениями для совершенно иных потребностей. Не волнуйтесь, поскольку я буду рассказывать и про их применение.

Особое замечание: совместимость

Прежде чем мы начнем, я также должен упомянуть, что необходимо помнить о совместимости. Если ваш проект по каким-либо причинам поддерживает только определенный движок базы данных, то ваш выбор практически исчерпан.

Например, если вы используете WordPress, то эта статья для вас бесполезна. Аналогично, те, кто работает со статическими сайтами на JAMStack, ничего не выиграют от слишком серьезных поисков альтернатив.

Уравнение совместимости зависит только от вас. Однако если у вас чистый лист и архитектура зависит от вас, то вот несколько полезных рекомендаций.

Ультимативная подборка баз данных с открытым исходным кодом

PostgreSQL

Если вы являетесь представителем PHP (WordPress, Magento, Drupal и т.д.), то PostgreSQL покажется вам чужим. Однако это программное обеспечение для работы с реляционными базами данных существует с 1997 года и является основным выбором в таких сообществах, как Ruby, Python, Go и т.д.

Более того, многие разработчики в конечном итоге “переходят” на PostgreSQL из-за его возможностей или просто из-за стабильности. Трудно убедить кого-то в этом в такой короткой статье, но воспринимайте PostgreSQL как продуманный продукт, который никогда вас не подведет.

Существует множество хороших SQL-клиентов, позволяющих подключаться к базе данных PostgreSQL для администрирования и разработки.

Уникальные возможности

PostgreSQL имеет ряд интересных особенностей по сравнению с другими реляционными базами данных (в частности, MySQL), таких как:

• Встроенные типы данных Array, Range, UUID, Geolocation и т.д.
• Встроенная поддержка хранения документов (в стиле JSON), XML и хранения ключевых значений (Hstore)
• Синхронная и асинхронная репликация
• Возможность написания сценариев на языках PL, Perl, Python и др.
• Полнотекстовый поиск

Лично мне больше всего нравится механизм геолокации (который избавляет от проблем при работе с приложениями, основанными на определении местоположения – попробуйте найти все близлежащие точки вручную, и вы поймете, что я имею в виду) и поддержка массивов (многие проекты MySQL не были реализованы из-за отсутствия массивов, вместо них были выбраны печально известные строки, разделенные запятыми).

Когда использовать PostgreSQL

PostgreSQL – это всегда лучший выбор, чем любой другой реляционный механизм баз данных. Иными словами, если вы начинаете новый проект и уже успели поработать с MySQL, то самое время обратить внимание на PostgreSQL.

У меня есть друзья, которые отказались от борьбы с загадочными транзакционными сбоями блокировки MySQL и перешли на PostgreSQL. Если вы решите сделать то же самое, то не прогадаете.

PostgreSQL также имеет явное преимущество, если вам нужны частичные средства NoSQL для гибридной модели данных. Поскольку хранение документов и ключевых значений поддерживается нативно, вам не нужно искать, устанавливать, изучать и поддерживать еще одно решение для баз данных.

Когда не стоит использовать PostgreSQL

PostgreSQL не имеет смысла использовать, если ваша модель данных не является реляционной и/или если у вас очень специфические архитектурные требования. Например, в аналитике, где постоянно создаются новые отчеты на основе существующих данных. Такие системы требовательны к чтению и страдают, когда на них накладывается строгая схема. Конечно, в PostgreSQL есть механизм хранения документов, но при работе с большими массивами данных все начинает рушиться.

Другими словами, всегда используйте PostgreSQL, если вы не знаете на 100%, что делаете!

MariaDB

MariaDB была создана как замена MySQL тем же человеком, который разработал MySQL.

Смущает?

На самом деле, после того как в 2010 г. MySQL была поглощена компанией Oracle (путем приобретения Sun Microsystems, что, кстати, также является способом, с помощью которого Oracle получила контроль над Java), создатель MySQL начал новый проект с открытым исходным кодом под названием MariaDB.

Почему все эти скучные подробности важны, спросите вы?

Да потому, что MariaDB была создана на основе той же кодовой базы, что и MySQL (в мире открытого кода это называется “форком” существующего проекта). В результате MariaDB представляется как “готовая” замена MySQL.

То есть, если вы используете MySQL и хотите перейти на MariaDB, то этот процесс настолько прост, что вы просто не поверите.

К сожалению, такая миграция – это улица с односторонним движением. Возврат с MariaDB на MySQL невозможен, а если вы попытаетесь применить силу, то необратимое повреждение базы данных обеспечено!

Уникальные возможности

Хотя MariaDB, по сути, является клоном MySQL, это не совсем так. С момента появления этой базы данных с открытым исходным кодом различия между ними постоянно растут. На данный момент переход на MariaDB должен быть хорошо продуманным решением с вашей стороны.

Тем не менее, в MariaDB появилось много нового, что может помочь вам осуществить этот переход:

• Настоящая свобода и открытость: Поскольку MariaDB не контролируется ни одной корпорацией, вы можете не опасаться внезапного хищнического лицензирования и других проблем.
• Несколько вариантов движков хранения данных для специализированных нужд: например, движок Spider для распределенных транзакций; ColumnStore для массового хранения данных; движок ColumnStore для параллельного, распределенного хранения данных и многие, многие другие.
• Повышение скорости по сравнению с MySQL, в частности, за счет механизма хранения Aria для сложных запросов.
• Динамические столбцы для разных строк таблицы.
• Улучшенные возможности репликации (например, репликация из нескольких источников).
• Несколько функций JSON
• Виртуальные столбцы

. . . И многое, многое другое. Невозможно уследить за всеми возможностями MariaDB.

Когда использовать MariaDB

Если вам нужна настоящая замена MySQL, то лучше использовать MariaDB, так как они стремятся не отставать от инноваций и не планируют возвращаться к MySQL. Одним из отличных вариантов использования является применение новых движков хранения данных в MariaDB для дополнения существующей реляционной модели данных вашего проекта.

Когда не стоит использовать MariaDB

Совместимость с MySQL – единственная причина для беспокойства. Однако с появлением поддержки MariaDB такими проектами, как WordPress, Joomla, Magento и т.д., эта проблема становится все менее актуальной.

Я бы посоветовал не использовать MariaDB для обмана CMS, которая ее не поддерживает, поскольку многие трюки, специфичные для базы данных, легко приведут к краху системы.

CockroachDB

Команда, создавшая CockroachDB(прим. контент-мейкера – Cockroach в переводе с английского – таракан.), похоже, состоит из мазохистов. С таким названием продукта они, конечно, хотят обратить все шансы против себя и все равно победить?

Ну, не совсем так.

Идея “таракана” заключается в том, что это насекомое, созданное для выживания. Что бы ни происходило – хищники, наводнения, вечная тьма, гниющая пища, бомбардировки, радиация – таракан находит способ выжить и размножиться.

Идея заключается в том, что команда, создавшая CockroachDB (состоящая из бывших инженеров Google), была разочарована ограничениями традиционных SQL–решений, если речь заходит о больших масштабах.

Исторически сложилось так, что SQL–решения должны были размещаться на одной машине (данные не были такими большими). Долгое время не было возможности построить кластер из баз данных, работающих на SQL, поэтому MongoDB привлекла к себе столь пристальное внимание.

Даже когда репликация и кластеризация появились в MySQL, PostgreSQL и MariaDB, это было в лучшем случае болезненно. CoackroachDB хочет изменить эту ситуацию, привнеся в мир SQL удобное шардирование, кластеризацию и высокую доступность.

Когда использовать CockroachDB

CockroachDB – это воплощение мечты системного архитектора.

Если вы приверженец SQL и неравнодушны к возможностям масштабирования MongoDB, вам понравится CockroachDB. Теперь вы можете быстро создать кластер, закидать его запросами и спать спокойно по ночам.

Когда не стоит использовать CockroachDB

Лучше дьявол, которого ты знаешь, чем тот, которого ты не знаешь.

Я имею в виду, что если ваша существующая СУБД работает хорошо и вы думаете, что сможете справиться с проблемами масштабирования, которые она принесет, оставайтесь с ней. CockroachDB – это новый продукт для всех гениев, и вы не захотите потом бороться с ним.

Другой важной причиной является совместимость с SQL – если вы занимаетесь экзотическим SQL и полагаетесь на него в критически важных вещах, CockroachDB будет представлять собой слишком много крайних случаев, чтобы вам это нравилось.

В оставшейся статье мы будем рассматривать не SQL (или NoSQL, как его чаще называют) базы данных с открытым исходным кодом для узкоспециализированных нужд.

Neo4j

Одним из наиболее значимых событий последнего десятилетия стали связанные данные. Мир вокруг нас не разделен на таблицы, строки и ячейки – это один гигантский беспорядок, в котором все связано почти со всем остальным.

Ярким примером являются социальные сети, и построение подобной модели данных с помощью SQL или даже баз данных на основе документов – это кошмар.

Потому что идеальной структурой данных для таких решений является граф, а это совершенно другой зверь. И для этого нужна графовая база данных, например Neo4j.

Пример, приведенный выше, взят непосредственно с сайта Neo4j и показывает, как студенты университета связаны со своими факультетами и курсами. Такая модель данных просто невозможна на SQL, так как будет сложно избежать бесконечных циклов и перерасхода памяти.

Уникальные возможности

Графовые базы данных уникальны сами по себе, а Neo4j – практически единственный вариант для работы с графами. Поэтому все возможности, которыми она обладает, уникальны.

• Поддержка транзакционных приложений и графовой аналитики.
• Возможность трансформации данных для преобразования больших табличных данных в графы.
• Специализированный язык запросов (Cypher) для работы с базой данных графов.
• Функции визуализации и обнаружения

Обсуждать, когда стоит использовать Neo4j, а когда нет, не имеет смысла. Если вам нужны графовые связи между данными, то вам нужен Neo4j.

MongoDB

MongoDB стала первой нереляционной базой данных с открытым исходным кодом, которая произвела фурор в технологической индустрии и продолжает привлекать к себе внимание.

В отличие от реляционных баз данных, MongoDB – это “база данных документов“, которая хранит данные в виде фрагментов, причем связанные данные объединяются в один фрагмент. Лучше всего это можно понять, представив себе совокупность структур JSON в таком виде:

Здесь, в отличие от табличной структуры, контактные данные пользователя и уровни доступа находятся в одном объекте. Получение объекта пользователя автоматически приводит к получению связанных с ним данных, и здесь нет концепции объединения.

Уникальные возможности

У MongoDB есть несколько серьезных (хочется написать “ох***ных“, чтобы передать эффект, но на публичном сайте это, пожалуй, будет неуместно) особенностей, которые заставили нескольких опытных архитекторов навсегда отказаться от реляционной земли:

• Гибкая схема для специализированных/непредсказуемых случаев использования.
• Невероятно простые шардинг и кластеризация. Достаточно задать конфигурацию кластера и забыть о нем.
• Добавление или удаление узла из кластера осуществляется очень просто.
• Распределенные транзакционные блокировки. Эта функция отсутствовала в ранних версиях, но в итоге была добавлена.
• Она оптимизирована для очень быстрой записи, что делает ее очень подходящей для аналитических данных в качестве системы кэширования.

Если я выгляжу как представитель MongoDB, то прошу прощения, но преимущества MongoDB трудно переоценить. Конечно, NoSQL–моделирование данных поначалу выглядит странно, и некоторые так и не могут освоить его, но для многих архитекторов оно почти всегда выигрывает по сравнению с табличной схемой.

Когда использовать MongoDB

MongoDB – это отличный переходный мостик от структурированного, строгого мира SQL к аморфному, почти непонятному миру NoSQL. Она отлично подходит для разработки прототипов, поскольку в ней просто нет схемы, о которой нужно беспокоиться, и когда вам действительно необходимо масштабирование.

Да, можно воспользоваться облачным SQL–сервисом, чтобы избавиться от проблем масштабирования БД, но это очень дорого!

Наконец, есть случаи, когда решения на базе SQL просто не подходят. Например, если вы создаете продукт наподобие Canva, где пользователь может создавать произвольно сложные дизайны и впоследствии редактировать их, то удачи вам с реляционной базой данных!

Когда не стоит использовать MongoDB

Полное отсутствие схемы, которую предоставляет MongoDB, может стать “ямой с дегтем” для тех, кто не знает, что делает. Несоответствие данных, “мертвые” данные, пустые поля, которые не должны быть пустыми, – все это и многое другое возможно.

MongoDB – это, по сути, “немое” хранилище данных, и если вы выберете его, то код приложения должен будет взять на себя большую ответственность за поддержание целостности данных.

RethinkDB

Как следует из названия, RethinkDB “переосмысливает” идею и возможности базы данных, когда речь идет о приложениях реального времени.

Когда база данных обновляется, приложение никак не может об этом узнать. Общепринятый подход заключается в том, что при появлении обновления приложение отправляет уведомление, которое через сложный мост (PHP -> Redis -> Node -> Socket.io – один из примеров) передается на внешний модуль.

Но что, если бы обновления можно было передавать непосредственно из базы данных во внешний модуль?!

Да, это и есть обещание RethinkDB. Так что если вы хотите создать настоящее приложение реального времени (игру, торговую площадку, аналитику и т.д.), Rethink DB стоит посмотреть.

Redis

Когда речь заходит о базах данных, слишком легко упустить из виду существование Redis. Это связано с тем, что Redis является базой данных in-memory и используется в основном для вспомогательных функций, таких как кэширование.

Изучение этой базы данных с открытым исходным кодом – дело десяти минут (буквально!), и она представляет собой простое хранилище ключевых значений, в котором хранятся строки со временем истечения (которое, разумеется, может быть установлено на бесконечность).

То, что Redis теряет в возможностях, он компенсирует в удобстве и производительности. Поскольку он полностью находится в оперативной памяти, чтение и запись выполняются безумно быстро (несколько сотен тысяч операций в секунду – не редкость).

Кроме того, Redis имеет развитую систему pub-sub, что делает эту “базу данных” вдвойне привлекательной.

Другими словами, если у вас есть проект, который может выиграть от кэширования или имеет распределенные компоненты, Redis – это верный выбор.

SQLite

Да, я обещал, что мы закончили с реляционными базами данных, но SQLite слишком симпатична, чтобы ее игнорировать.

SQLite – это легковесная библиотека на языке Си, представляющая собой механизм хранения реляционной базы данных. Все данные в этой базе хранятся в одном файле (с расширением .sqlite), который можно поместить в любое место файловой системы.

И это все, что нужно для ее использования!

Да, не нужно устанавливать “серверное” программное обеспечение и подключаться к сервисам.

Полезные возможности

Несмотря на то, что SQLite является легковесной альтернативой базам данных типа MySQL, он обладает достаточно мощным потенциалом.

Вот некоторые из его потрясающих возможностей:

• Полная поддержка транзакций, включая COMMIT, ROLLBACK и BEGIN.
• Поддержка 32 000 столбцов в одной таблице
• Поддержка JSON
• Поддержка 64-сторонних JOIN
• Подзапросы, полнотекстовый поиск и т.д.
• Максимальный размер базы данных – 140 терабайт!
• Максимальный размер строки – 1 гигабайт!
• На 35% быстрее файлового ввода-вывода

Когда использовать SQLite

SQLite – это чрезвычайно специализированная база данных, которая ориентирована на несерьезный подход к выполнению задач. Если ваше приложение относительно простое и вам не нужны хлопоты, связанные с созданием полноценной базы данных, то SQLite – это серьезный кандидат. Он особенно полезен для небольших и средних CMS и демонстрационных приложений.

Когда не стоит использовать SQLite

Хотя SQLite и впечатляет, он не охватывает всех возможностей стандартного SQL или вашего любимого движка баз данных. Отсутствуют кластеризация, хранимые процедуры и скриптовые расширения. Кроме того, нет клиента для подключения, запроса и изучения базы данных. Наконец, при увеличении размера приложения производительность будет снижаться.

Cassandra

Хотя многие заявляют, что конец Java близок, время от времени сообщество бросает “бомбу” и заставляет критиков замолчать. Одним из таких примеров является Cassandra.

Cassandra относится к так называемому “столбцовому” семейству баз данных. Абстракция хранения данных в Cassandra – это столбец, а не строка. Идея заключается в том, чтобы хранить все данные в столбце физически вместе на диске, минимизируя время поиска.

Уникальные возможности

Cassandra была разработана с учетом специфики использования – работа с большими нагрузками на запись и нетерпимость к простоям. Это стало ее уникальными преимуществами.

• Чрезвычайно высокая производительность записи. Cassandra является, пожалуй, самой быстрой базой данных среди всех существующих, когда речь идет о работе с большими нагрузками на запись.
• Линейная масштабируемость. То есть можно добавлять в кластер сколько угодно узлов, и при этом не будет наблюдаться увеличения сложности или хрупкости кластера.
• Непревзойденная устойчивость к разделениям. То есть даже если несколько узлов в кластере Cassandra выйдут из строя, база данных будет работать без потери целостности.
• Статическая типизация

Когда использовать Cassandra

Логирование и аналитика – два наиболее удачных варианта использования Cassandra. Но это еще не все: “сладкая точка” – это когда вам нужно обрабатывать действительно большие объемы данных (в Apple развернута Cassandra, обрабатывающая 400 с лишним петабайт данных, а в Netflix – 1 трлн. запросов в день) буквально без простоев. Высокая доступность – одна из отличительных черт Cassandra.

Когда не стоит использовать Cassandra

Колоночная схема хранения данных в Cassandra также имеет свои недостатки. Модель данных достаточно плоская, и если вам нужны агрегаты, то Cassandra не подходит.

Кроме того, высокая доступность достигается за счет потери согласованности (вспомним теорему CAP для распределенных систем), что делает ее малопригодной для систем, где требуется высокая точность чтения.

Timescale

Новые разработки требуют новых типов баз данных, и Интернет вещей (IoT) – одно из таких явлений. Одной из лучших баз данных с открытым исходным кодом для этого является Timescale.

Timescale – это разновидность так называемой базы данных временных рядов. Она отличается от традиционных баз данных с открытым исходным кодом тем, что основной осью является время, а аналитика и визуализация огромных массивов данных – главным приоритетом.

В базах данных временных рядов редко происходит изменение существующих данных; примером могут служить показания температуры, передаваемые датчиком в теплице, – каждую секунду накапливаются новые данные, представляющие интерес для аналитики и отчетности.

Почему же тогда не использовать только традиционную базу данных с полем временной метки? На это есть две основные причины:

Базы данных общего назначения не оптимизированы для работы с временными данными. При тех же объемах данных база данных общего назначения будет работать гораздо медленнее.

База данных должна обрабатывать огромные объемы данных, поскольку в нее постоянно поступают новые данные, и удаление данных или изменение схемы в дальнейшем не представляется возможным.

Уникальные возможности

Timescale DB имеет ряд интересных особенностей, которые отличают ее от других баз данных той же категории:

• Она построена на базе PostgreSQL, пожалуй, лучшей реляционной базы данных с открытым исходным кодом. Если в вашем проекте уже используется PostgreSQL, то Timescale легко впишется в него.
• Запросы выполняются с помощью знакомого синтаксиса SQL, что сокращает время обучения.
• Невероятно высокая скорость записи – миллионы вставок в секунду не являются чем-то неслыханным.
• Миллиарды строк или петабайты данных – для Timescale это не проблема.
• Настоящая гибкость схемы – выбирайте реляционную или безсхемную схему в зависимости от ваших потребностей.

Нет особого смысла говорить о том, когда стоит или не стоит использовать Timescale DB. Если ваша сфера деятельности – IoT, или вам нужны похожие характеристики баз данных, то Timescale стоит изучить.

CouchDB

CouchDB – это маленькая аккуратная база данных, которая тихо сидит в углу и имеет небольшую, но преданную аудиторию. Она была создана для решения проблем, связанных с потерей сети и последующим восстановлением данных, причем эта проблема настолько сложна, что разработчики скорее сменят работу, чем займутся ее решением.

По сути, кластер CouchDB можно представить как распределенную совокупность больших и малых узлов, некоторые из которых, как ожидается, будут находиться в автономном режиме. Как только узел включается в работу, он отправляет данные обратно в кластер, которые медленно и тщательно перевариваются и в конечном итоге становятся доступными всему кластеру.

Уникальные возможности

CouchDB представляет собой уникальную породу баз данных.

• Возможность синхронизации данных в автономном режиме
• Специализированные версии для мобильных устройств и веб-браузеров (PouchDB, CouchDB Lite и т.д.)
• Устойчивость к сбоям, надежность, проверенная в боях
• Простая кластеризация с резервным хранением данных.

Когда использовать CouchDB

CouchDB была создана для автономной работы и остается непревзойденной в этом отношении. Типичным примером являются мобильные приложения, в которых часть данных хранится на экземпляре CouchDB на телефоне пользователя (поскольку именно там они и были сгенерированы).

Самое интересное, что нельзя полагаться на то, что устройство пользователя будет постоянно подключено, а значит, база данных должна быть оппортунистической и готовой к разрешению конфликтующих обновлений в дальнейшем. Это достигается с помощью впечатляющего протокола Couch Replication Protocol.

Когда не стоит использовать CouchDB

Попытка использовать CouchDB не по назначению приведет к катастрофе. Она использует гораздо больше памяти, чем все остальные, просто потому, что ей необходимо поддерживать избыточные копии данных и результатов разрешения конфликтов. Как следствие, скорость записи также мучительно низкая. Наконец, CouchDB не подходит для использования в качестве схемного движка общего назначения, поскольку плохо справляется с изменением схем.

FerretDB

FerretDB – это инновационная платформа с открытым исходным кодом, построенная на базе Postgres в качестве альтернативы MongoDB. MongoDB – самая простая в использовании и хорошо поддерживаемая база данных, позволяющая разработчикам создавать приложения быстрее, чем реляционные базы данных.

Однако MongoDB отказалась от своих корней Open-Source, изменив лицензию Server-Side Public License и сделав ее непригодной для многих Open Source и коммерческих проектов; именно здесь на помощь приходит FerretDB. С помощью FerretDB пользователи могут выполнять те же запросы по протоколу MongoDB, не изучая новый язык или команды.

FerretDB – это база данных документов с открытым исходным кодом, в которую встроена совместимость с MongoDB и которая позволяет PostgreSQL и другим бэкэндам баз данных выполнять рабочие нагрузки MongoDB; это позволяет использовать существующий синтаксис и команды MongoDB с базой данных, хранящейся в PostgreSQL.

PostgreSQL, на которой построена FerretDB, – это надежная реляционная система управления базами данных (РСУБД) с открытым исходным кодом. Это недорогой вариант для создания масштабируемых баз данных корпоративного уровня.

PostgreSQL обладает всеми возможностями и свойствами, необходимыми реляционной базе данных. Она хранит данные в виде структурированных объектов со строками и столбцами, что идеально подходит для массового сложного поиска и транзакций.

FerretDB – это база данных документов, использующая для хранения данных команды, драйверы и инструменты, аналогичные MongoDB.

В отличие от реляционных баз данных, в которых структура базы данных задается с помощью таблиц, строк и столбцов, FerretDB сохраняет информацию в виде JSON–документов, что позволяет легко интегрировать ее в современные онлайн и мобильные приложения.

Одной из наиболее ярких характеристик FerretDB является возможность быстрого и эффективного поиска в огромных базах данных. Кроме того, платформа обладает высокой адаптивностью, что позволяет подстраивать ее под нужды организации.

Это отличное решение для работы с базами данных как для профессионалов, так и для новичков. Это полностью децентрализованная система поиска приложений на основе блокчейна.

Ferretdb – это надежный инструмент администрирования баз данных, позволяющий разработчикам и администраторам баз данных осуществлять поиск, тестирование и развертывание кода.

Вывод из статьи Базы данных с открытым исходным кодом топ-12

Я вынужден был оставить без внимания многих интересных кандидатов, таких как Riak, поэтому данный список следует воспринимать как руководство к действию, а не как заповедь. Надеюсь, что мне удалось достичь своей цели в этой статье – представить не просто набор рекомендаций по программному обеспечению баз данных, но и кратко рассказать о том, где и как их нужно использовать (и избегать!).

Статья переведена на русский язык компанией UniwexSoft.

UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.

Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.

Дополнительные материалы по теме Базы данных с открытым исходным кодом топ-12