SQL-запросы: зачем вам SQL-независимый синтаксический анализ

Научиться запрашивать данные из баз данных нужно не только специалистам по данным, это важный навык и для разработчиков. К счастью, базы данных NoSQL не зависят от схемы. Вам не нужно быть экспертом в тысячах комбинаций SQL, типов данных и баз данных, чтобы освоить SQL-запросы. Хороший независимый от SQL синтаксический анализатор с легкостью позаботится обо всех сложных запросах, кроме невозможных.

Если вы хотите создавать приложения с полным стеком, важно создавать приложения, использующие данные из баз данных. Базы данных могут хранить различное количество информации в любом формате, например текст, изображения или видео. Эти хранилища данных должны «разговаривать» друг с другом. Здесь становится решающей роль независимого от SQL программного обеспечения для синтаксического анализа, позволяющего базам данных работать между несколькими системами, а не создавать с нуля одно индивидуальное решение, эффективность которого со временем будет снижаться.

Запросы, не зависящие от SQL, заставят его работать

Поскольку организации принимают и обрабатывают входящий поток данных и трафика, необходимо использовать интеллектуальные подходы к управлению базой данных и запросам к ней. Распространение типов баз данных с помощью программного обеспечения баз данных с открытым исходным кодом способствовало сложности.

Сегодня это мир не только Oracle. Но даже если бы это было так, между даже самыми простыми операциями во всех основных базах данных SQL по-прежнему существуют серьезные различия в синтаксисе. Несмотря на то, что все они реализуют один и тот же стандарт SQL. Механизм запросов, не зависящий от SQL, может учитывать все различия.

Запросы, не зависящие от базы данных, необходимы, чтобы инженеры могли сосредоточиться на необходимых им данных, а не на механизмах доступа к данным, которые работают за кулисами.

Чтобы понять мощь SQL, полезно подумать о том, как функционируют различные типы запросов. Например: язык определения данных (DDL), язык манипулирования данными (DML) и язык управления транзакциями (TCL). Все они работают как абстрактная версия для различных типов операторов SQL, которые могут выполняться в базах данных и типах данных.

Независимые запросы сосредоточены на ответе на важный вопрос «что», а не «как» или «где» хранится информация. Это также помогает пользователям извлекать информацию, не разбираясь в базах данных. Это значительно упрощает написание SQL-запросов. Пользователи видят единое унифицированное представление всех доступных им данных и получают ответы в удобном для использования формате.

Это не означает, что данные, полученные по этим запросам, не управляются или не обслуживаются должным образом. Данные могут находиться в реляционной базе данных, на графике, в значении внешнего первичного ключа или во временном ряду. Изменения в схеме базы данных постоянно отслеживаются и записываются, как всегда в стандартном SQL.

Разработчикам не нужно знать, что «за кулисами» отслеживает хороший механизм запросов, не зависящий от SQL:

• Тип базы данных, в которой хранятся данные, например реляционная или ключ-значение.

• Конкретный экземпляр базы данных, такой как сегмент или раздел

• Версия используемой базы данных, например PostgeSQL или Microsoft SQL Server.

В этом волшебство и эффективность использования инструмента доступа к базе данных, который использует независимые от SQL запросы.

Пример: Apache ShardingSphere

Apache ShardingSphere — это экосистема баз данных с открытым исходным кодом, состоящая из инструментов и промежуточного программного обеспечения, которая эффективно использует существующие ресурсы базы данных, а не создает еще одну новую технологию баз данных.

Apache ShardingSphere — это экосистема с открытым исходным кодом, состоящая из набора распределенных решений для баз данных, включая 3 независимых продукта: JDBC, Proxy и Sidecar. Все они предоставляют функции масштабирования данных, распределенных транзакций и функций распределенного управления, применимых в различных ситуациях, таких как изоморфизм Java, гетерогенный язык и облачная среда.

Apache ShardingSphere — это проект верхнего уровня Apache и один из самых популярных проектов больших данных с открытым исходным кодом. Он был запущен около 5 лет назад и сейчас имеет более 14 тысяч звезд, более 300 участников и 5100 форков в своем сообществе.

Вот пример запроса с использованием инструмента доступа SQLParserEngine от ShardingSphere:

<вставьте сюда фрагмент кода>

Запросы более доступны для разработчиков или тех, кто хочет извлечь информацию из базы данных, поскольку она представлена ​​в понятном формате, а не повсюду без стандарта доступа.

Преимущества независимых запросов SQL

Поддержка неструктурированного текста

Цифровой мир меняется быстрее, чем когда-либо прежде. Трудно представить, что в мире может быть так много неструктурированных данных, и все же мы едва касаемся поверхности. Реальность такова, что 80% или более всей информации на уровне предприятия поступает из недокументированных источников, например, текстовых сообщений между сотрудниками на их телефонах.

Это означает, что компаниям нужен новый подход, если они хотят получить доступ к ценной бизнес-аналитике о том, что важнее всего, без необходимости иметь целый исследовательский персонал, занимающийся исключительно пониманием того, где и как получить доступ к данным по мере их поступления.

Многочисленные наборы данных NoSQL могут иметь дело с упорядочением неструктурированного текста либо как локальный элемент (MarkLogic Server), либо как скоординированное расположение администраций, включая Solr или Elasticsearch.

Хороший инструмент, не зависящий от SQL, подобен швейцарскому армейскому ножу для ваших данных. Он может ответить на вопрос, что, когда и сколько, переводя неструктурированные или разрозненные элементы во что-то полезное, что приблизит вас к ответу, чем когда-либо прежде.

Управление сложностью

Специалисты по обработке и анализу данных на протяжении десятилетий настойчиво искали способы решения запросов с использованием данных. Первым шагом была оптимизация баз данных, которая была сложной и трудоемкой, выполнялась «вручную» из памяти, но не позволяла без труда обрабатывать большие многотабличные соединения!

Современные решения для сегментирования могут разбивать огромные таблицы по многим базам данных, поэтому они не становятся слишком тяжелыми для какой-либо одной фермы серверов или базы данных, но это делает запросы более сложными. Программное обеспечение для синтаксического анализа NoSQL превосходно скрывает эту сложность от пользователей, которым просто нужен быстрый и содержательный поиск данных.

Снижение затрат

Наборы данных NoSQL обрабатывают распределение (сегментирование) одного большого неорганизованного файла между серверами. Эта модель поддерживает менее дорогое аппаратное и программное обеспечение, что может привести к значительной экономии средств для организаций. Им не придется покупать дополнительное пространство на сервере или носители данных по более высоким ценам, чем это необходимо.

Обобщить

1. SQL — это язык де-факто, используемый для доступа ко многим различным базам данных и типам данных для всех современных приложений.

1. Запросы, не зависящие от SQL, теперь необходимы для написания приложений для нескольких баз данных и типов данных.

1. Синтаксис независимых запросов SQL очень похож на стандартный SQL, поэтому его легко изучить и использовать. Вам не нужно переключаться между языками, когда вам нужна новая база данных.

1. Это проще, чем когда-либо прежде, потому что существует больше инструментов, таких как ShardingSphere, которые делают этот процесс простым и эффективным.

1. Теперь, независимо от того, какие серьезные изменения произойдут в будущих версиях вашей любимой платформы данных, вы всегда сможете продолжать использовать ее без каких-либо проблем благодаря независимым от SQL запросам.