Китайские Средства управления базами данных

Средства управления базами данных (СУБД, англ. Database Management Tools, DBM) – это комплекс программ, который позволяет создавать, хранить, модифицировать, удалять и извлекать данные из баз данных. СУБД обеспечивают эффективное управление данными, их целостность, безопасность и доступ к ним, а также предоставляют инструменты для администрирования и оптимизации работы с базами данных.

Управление базами данных как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на организацию, хранение, обработку и обеспечение безопасности данных в базах данных. Это включает в себя проектирование структуры баз данных, настройку параметров хранения и доступа к данным, мониторинг работоспособности системы, оптимизацию запросов, обеспечение целостности и защиты информации от несанкционированного доступа и сбоев, а также администрирование и масштабирование системы в соответствии с растущими потребностями бизнеса или других сфер применения.

Ключевые аспекты данного процесса:

• проектирование схем и структур баз данных,
• настройка параметров хранения и извлечения данных,
• реализация механизмов обеспечения целостности и безопасности данных,
• администрирование пользователей и управление их правами доступа,
• мониторинг производительности и состояния системы,
• оптимизация запросов и структур данных для повышения эффективности работы,
• резервное копирование и восстановление данных,
• масштабирование и модернизация системы в соответствии с растущими объёмами данных и требованиями к производительности.

Эффективное управление базами данных невозможно без применения современных цифровых (программных) решений, которые позволяют автоматизировать рутинные процессы, обеспечить высокую надёжность и доступность данных, а также упростить работу администраторов и разработчиков. Программные продукты, такие как средства управления базами данных (СУБД), играют ключевую роль в этом процессе, предоставляя необходимый инструментарий для реализации всех аспектов управления данными.

Средства управления базами данных предназначены для обеспечения эффективного управления данными в организации. Они позволяют создавать структуры для хранения данных, осуществлять их модификацию и удаление, обеспечивают возможность извлечения необходимых данных для анализа и использования в бизнес-процессах, а также гарантируют целостность и безопасность информации. СУБД реализуют механизмы контроля доступа к данным, предотвращают их несанкционированное изменение и потерю, что критически важно для поддержания надёжности и стабильности работы информационных систем.

Кроме того, средства управления базами данных предоставляют инструменты для администрирования и оптимизации работы с данными, что включает в себя мониторинг производительности, настройку параметров хранения и обработки данных, а также обеспечение масштабируемости системы в соответствии с растущими требованиями бизнеса. СУБД позволяют реализовывать сложные запросы к данным, поддерживают различные типы данных и обеспечивают возможности для интеграции с другими программными продуктами и информационными системами, что делает их неотъемлемой частью инфраструктуры современных организаций.

Средства управления базами данных в основном используют следующие группы пользователей:

• разработчики программного обеспечения и IT-специалисты, которые создают и поддерживают приложения, требующие работы с данными;
• администраторы баз данных, отвечающие за настройку, оптимизацию и обеспечение бесперебойной работы СУБД;
• аналитики данных и специалисты по бизнес-аналитике, использующие СУБД для извлечения, обработки и анализа больших объёмов данных;
• сотрудники компаний, работающих с клиентскими данными, например, в сферах финансов, здравоохранения, электронной коммерции, где требуется надёжное хранение и быстрый доступ к информации;
• научные исследователи и специалисты в области машинного обучения, применяющие СУБД для хранения и обработки экспериментальных данных и результатов моделирования.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса средств управления базами данных (СУБД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определяются спецификой деятельности компании, её масштабами, требованиями к обработке и хранению данных, а также существующими техническими ограничениями и необходимостью соблюдения отраслевых стандартов. Например, для крупных корпораций с большим объёмом данных и высокими требованиями к производительности могут быть актуальны СУБД с распределённой архитектурой и возможностями горизонтального масштабирования, в то время как для небольших компаний подойдут более простые и доступные решения с базовым набором функций. Также важно учитывать типы данных, с которыми предстоит работать (структурированные, полуструктурированные или неструктурированные), требования к скорости чтения и записи данных, необходимость поддержки транзакций и обеспечения их атомарности, консистентности, изоляции и устойчивости (ACID-свойства), а также требования к репликации и резервному копированию данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• масштаб деятельности компании (малый бизнес, средний бизнес, крупная корпорация);
• объём и типы обрабатываемых данных (малые объёмы структурированных данных, большие объёмы разнородных данных, потоковые данные);
• требования к производительности и масштабируемости (необходимость обработки большого количества запросов в секунду, возможность масштабирования при росте объёма данных и нагрузки);
• уровень требований к безопасности и соответствию отраслевым стандартам (например, требования к защите персональных данных, финансовые и банковские стандарты безопасности);
• наличие необходимых функций для работы с транзакциями и обеспечения их свойств ACID;
• поддержка определённых языков программирования и инструментов разработки, используемых в компании;
• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой и другими используемыми программными продуктами;
• требования к администрированию и наличию инструментов для мониторинга и оптимизации работы СУБД;
• стоимость лицензии и обслуживания, включая возможные затраты на обучение персонала и техническую поддержку.

После анализа перечисленных факторов следует провести сравнительный анализ доступных на рынке СУБД, учитывая их функциональные возможности, репутацию разработчика, наличие сообщества и документации, а также отзывы пользователей. Важно также предусмотреть возможность тестирования СУБД в условиях, приближённых к реальным, чтобы оценить её производительность и совместимость с существующей системой.

Средства управления базами данных (СУБД) играют ключевую роль в обработке и хранении данных, обеспечивая эффективное управление информационными ресурсами организаций. Их применение приносит ряд существенных преимуществ:

• Централизованное хранение данных. СУБД позволяют организовать единое хранилище данных, что упрощает доступ к информации и обеспечивает её согласованность и актуальность для всех пользователей и приложений.

• Повышение эффективности работы с данными. СУБД обеспечивают быстрый доступ к данным и возможность их эффективной обработки, что сокращает время на выполнение запросов и повышает производительность бизнес-процессов.

• Обеспечение целостности и согласованности данных. Механизмы контроля целостности данных в СУБД предотвращают появление противоречий и ошибок в базе данных, что критично для принятия обоснованных управленческих решений.

• Усиление безопасности данных. СУБД предоставляют инструменты для разграничения прав доступа, шифрования данных и аудита операций с ними, что защищает информацию от несанкционированного доступа и использования.

• Масштабируемость и гибкость. СУБД позволяют легко масштабировать объём хранимых данных и адаптировать систему к растущим требованиям бизнеса без существенного пересмотра архитектуры информационных систем.

• Упрощение администрирования и обслуживания. СУБД включают инструменты для мониторинга состояния базы данных, резервного копирования, восстановления данных и других административных задач, что снижает затраты на техническое обслуживание.

• Оптимизация запросов и производительности. СУБД используют сложные алгоритмы оптимизации запросов, что позволяет ускорить обработку больших объёмов данных и улучшить общую производительность системы.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Средства управления базами данных, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• создание и модификация структур баз данных, включая определение схем и типов данных,
• хранение данных с обеспечением их целостности и возможности восстановления после сбоев,
• выполнение операций CRUD (создание, чтение, обновление, удаление) данных,
• обеспечение механизмов индексации и поиска данных для ускорения запросов,
• оптимизация запросов и планирование выполнения операций с данными для повышения производительности системы.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке средств управления базами данных (СУБД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением требований к масштабируемости, безопасности и скорости обработки данных, а также с интеграцией передовых технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, развитием облачных решений и повышением внимания к гибридным и мультиплатформенным архитектурам.

• Интеграция ИИ и машинного обучения. СУБД будут активно внедрять алгоритмы машинного обучения для автоматизации оптимизации запросов, прогнозирования нагрузки на систему и выявления аномалий в данных, что повысит эффективность управления базами данных.

• Развитие облачных СУБД. Увеличение доли облачных решений среди СУБД, предоставляющих гибкие возможности масштабирования и управления данными, снижающих затраты на инфраструктуру и упрощающих развёртывание и обслуживание систем.

• Гибридные и мультиплатформенные архитектуры. Рост популярности СУБД, способных эффективно работать в гибридных средах, объединяющих локальные и облачные ресурсы, а также поддерживать различные платформы и форматы данных.

• Усиление мер безопасности. Внедрение более сложных и многоуровневых механизмов защиты данных, включая шифрование, аутентификацию и авторизацию на основе ИИ, для предотвращения утечек и атак на СУБД.

• Повышение требований к масштабируемости. Разработка СУБД, способных обрабатывать возрастающие объёмы данных и поддерживать высокую производительность при масштабировании как вертикально, так и горизонтально.

• Оптимизация производительности и скорости обработки данных. Совершенствование алгоритмов и структур данных для ускорения операций чтения и записи, минимизации времени отклика и повышения общей производительности СУБД.

• Поддержка новых форматов и типов данных. Расширение возможностей СУБД для работы с неструктурированными и полуструктурированными данными, включая JSON, XML и другие форматы, а также с данными в реальном времени и потоковыми данными.

Гонконг (Китай)

HashData Warehouse

Финляндия

Aiven for PostgreSQL

Великобритания

FaunaDB

Швеция

Apica Lake

Израиль

RavenDB

Канада

OpenText Vertica Analytics Database

Китай

OceanBase, Oushu Data Cloud, Transwarp ArgoDB, Hyperbase, Transwarp StellarDB, MaxCompute, PolarDB, Alibaba Cloud AnalyticDB, E-MapReduce, Lindorm, Tablestore, Alibaba Cloud Tair, Alibaba Cloud Data Management, Alibaba Cloud ApsaraDB, Database Autonomy Service, Time Series Database for InfluxDB, TDSQL for MySQL, TDSQL-C, Tencent Cloud Data Lake Compute, TencentDB, TCHouse-D, GaussDB, Huawei Cloud GaussDB DWS, TaurusDB, Huawei RDS for MySQL, GeminiDB Redis APl, GeminiDB Mongo API, Huawei MapReduce Service, GeminiDB Cassandra API, GeminiDB Influx API, ZTE GoldenDB DBMS

Япония

Fujitsu Software Symfoware Server

Франция

NuoDB

Болгария

GraphDB

Россия

Nexign Nord, RT.KeyValue, ЛИНТЕР, RT.WideStore, NitrosBase SQL, Odant, Proceset, Jatoba, Picodata, Sqlite-BCD, Bravo, DiaviDet, PromUC, CerebroSQL, БГ.ИНТЕГРАЦИЯ, LimeDB, РПГ64, Rivc.DBC, StreamGate, Haribda, RT.Warehouse

Индия

Zen Embedded Database

Италия

witboost

США

SpliceMachine, Db2, TigerGraphDB, Treasure Data, IBM Netezza Performance Server, IBM Informix, YugabyteDB, Yellowbrick, Db2 Warehouse, InterSystems IRIS, Db2 Big SQL, Stardog, AllegroGraph, TileDB Cloud, Kinetica Streaming Data Warehouse, IBM Cloudant, Percona Distribution for PostgreSQL, IBM Cloud Databases, Db2 Event Store, WatsonX.Data, OpenEdge RDBMS Advanced Enterprise Edition, MarkLogic Server, Firebase Realtime Database, Google Cloud SQL, DataProc, Google Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Memorystore for Redis, Cloud Firestore, AlloyDB for PostgreSQL, Heroku Postgres, Heroku Data for Redis, VMware Tanzu Greenplum, ClickHouse Cloud, CrateDB, Dgraph, DataStax Enterprise, Astra DB, MariaDB Xpand, MariaDB Enterprise Server, SkySQL, Neo4j Graph Database, Instaclustr, Redis Enterprise Cloud, Rockset, Tessell, TiDB, Aerospike, ArangoDB, Cloudera Data Hub, Cloudera Data Warehouse, Cloudera Operational DB, Cloudera Stream Processing, Couchbase Server, Couchbase Capella, Couchbase Mobile, BlobCity DB, Panoply, Qubole Data Platform, SingleStore, CockroachDB, MongoDB Atlas, VoltDB, EDB Postgres Advanced Server, EDB BigAnimal, FairCom DB, Oracle Database, Oracle Autonomous Database, Oracle NoSQL Database, Oracle Exadata Database Service, Microsoft Azure Cosmos DB, Azure Database, Azure Data Lake, Amazon Redshift, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, Amazon RDS, Amazon DocumentDB, Amazon SimpleDB, Amazon Neptune, Amazon Keyspaces for Apache Cassandra, Amazon Timestream, Oracle Exadata Cloud@Customer

Германия

SAP BW/4HANA, SAP Adaptive Server Enterprise, SAP SQL Anywhere, SAP IQ, SAP HANA Cloud, SAP Business Technology Platform