Классика баз данных - статьи
Почему ученые не используют базы данных сегодня
Традиционные системы баз данных отстают в поддержке основных научных типов данных, но в них имеется несколько свойств, очень сильно требуемых для выполнения анализа научных данных: анализ на основе непроцедурных запросов, автоматический параллелизм и развитые средства ассоциативного, темпорального и пространственного поиска.
Если вооружиться той дискуссионной точкой зрения, что HDF, NetCDF, FITS и Root являются зарождающимися системами баз данных, которые обеспечивают метаданные и переносимость, но в которых отсутствует анализ на основе непроцедурных запросов, автоматическое распараллеливание и развитая индексация, то можно увидеть достаточно ясный путь к интеграции этих сообществ.
Некоторые ученые используют базы данных для некоторых работ, но, как правило, большинство ученых базами данных не пользуется. Почему? Почему табличные базы данных настолько успешно используются в коммерческих приложениях и терпят такой провал в большинстве научных приложений? Когда спрашиваешь коллег-ученых, почему они не используют базы данных для управления своими данными, обычно дается один или несколько из следующих ответов:
- Мы не видим в них никаких преимуществ. Как кажется, издержки на изучение инструментальных средств (определение данных, загрузка данных, запросы) того не стоят.
- В них не предлагаются хорошие средства визуализации/построения диаграмм.
- Я могу справиться со своими объемами данных с использованием языка программирования.
- В них не поддерживаются наши типы данных (массивы, пространственные, текстовые типы и т.д.).
- В них не поддерживаются наши паттерны доступа (пространственные, темпоральные и т.д.).
- Мы пробовали с ними работать, но они слишком медленные.
- Мы пробовали с ними работать, но как только мы загрузили свои данные, мы больше не смогли манипулировать данными с использованием наших стандартных прикладных программ.
- Для их использования требуется дорогостоящие гуру (администраторы баз данных).
Все эти ответы основываются на опыте и существенных инвестициях. Часто этот опыт приобретался на основе использования устарелых систем (систем баз данных урожая 1990 г.) или чересчур молодых систем (ранней объектно-ориентированной базы данных или ранней версии Postgres или MySQL). Тем не менее, достаточно очевидно, что базы данных должны быть существенно усовершенствованы, прежде чем они заслужат повторного внимания.
