икого розміру. Інформація міститься не в текстовому вигляді, а в деякому внутрішньому форматі, що дозволяє швидко виконувати операції пошуку (запити XPath і XQuery) і зміни документів (XSLT, eXtensible Stylesheet Language Transformations). При завантаженні документа проводиться його синтаксичний аналіз, результати якого поміщаються в базу, а при витяганні документа його текст відновлюється на основі вмісту внутрішніх структур бази.
Формат XML - не єдиний спосіб текстового представлення структурованої інформації: за аналогією з XML-сховищами існують СУБД (Apache Couch DB і MongoDB) для роботи з даними, представленими у вигляді JSON (Java Script Object Notation) або BSON (Binary JSON).
Зберігання пар «ключ - значення» полягає в реалізації двох операцій: запис інформації по ключу і читання по ключу - при цьому одному ключу може відповідати відразу кілька значень. Затребуваність даної функціональності при побудові високонавантажених систем призвела до того, що з'явилося ціле безліч відповідних СУБД, які, залежно від способу реалізації, можна розділити на постійні (CDB), рідко змінюються (Appache Cassandra, membase, MemcacheDB) і часто змінюються (memcached) .
Постійні СУБД не підтримують зміни інформації «на льоту» - база даних створюється один раз і потім використовується тривалий час в режимі читання. Це, по-перше, дозволяє провести глибокий аналіз вмісту бази на етапі її створення і забезпечити високий ступінь компресії даних, що згодом дозволить мінімізувати введення / висновок і тим самим прискорити операції пошуку. По-друге, якщо база не змінюється, то спрощується і прискорюється багатокористувальницька робота, оскільки не потрібно виконувати ніяких блокувань.
Системи для роботи з часто змінюються даними всю інформацію містять тільки в оперативній пам'яті і взагалі не використовують введення / виводу. Такий підхід популярний при реалізації механізмів кешування, але принципово не підходить при побудові основного сховища, оскільки будь-яка аварія харчування призведе до втрати даних. Нарешті, системи з рідко ізм?? Няющая даними є деяким проміжним ланкою, забезпечуючи можливість коригування бази, досить високу швидкість пошуку і збереження інформації на диску.
Частина сховищ пар «ключ - значення» засновані на хеш-таблицях, а частина - на B-деревах (BerkleyDB і MemcacheDB), що крім виконання операції пошуку дає можливість впорядковувати ключі за зростанням або спаданням.
У загальному випадку системи розглядають ключ і значення як масив байтів, причому довжина ключа може досягати декількох кілобайт, а значення - кількох мегабайтів. Однак часто деякі СУБД надають додаткові можливості для структурування ключів і значень. Так, Apache Cassandra дозволяє розбивати значення на кілька колонок і працювати з кожною з них окремо, а BigTable, навпаки, використовує трикомпонентні ключі (ключ стовпця, ключ рядки і тимчасова мітка), але значення розглядає як масив байтів. Такий пристрій ключа дозволяє використовувати BigTable як засіб роботи з двовимірними таблицями великого розміру. Приблизно за такою ж схемою працюють сховища кортежів довільної довжини.
Системи зберігання графів і Triple Storages орієнтовані на роботи із семантичними даними, представленими у вигляді вузлів і дуг. Відмінною рисою Triple Storages є те, що вони орієнтовані на підтримку стандартів SemanticWeb.
Всі ці класи систем NoSQL дуже різнорідні, і поки відсутній єдиний стандарт вимо...
