Программисты баз данных

Видео:Что такое базы данных? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / GeekbrainsСкачать

Разработчик БД (баз данных)

Разработчик баз данных — это специалист, который занимается созданием баз данных, их отладкой, модернизацией, обслуживанием.Профессия подходит тем, кого интересует информатика (см.выбор профессии по интересу к школьным предметам).

Краткое описание

Серверные базы данных хранят множество важной информации, поэтому без них не может работать ни одна компания. Часто представители малого и среднего бизнеса обращаются к техническим разработчикам, которые умеют спроектировать базу данных, создать ее и обеспечить бесперебойную работу.

Представители этой профессии также сопровождают созданную серверную базу, занимаясь ее обслуживанием и модернизацией. Для работы в этой сфере необходимо высшее техническое образование, а также обязательно знание языка запросов SQL, без которого работать в этой сфере невозможно.

Особенности профессии

Специалисты, которые решили связать свою жизнь с этой профессией, выполняют следующие работы:

• проектирование баз данных (выбор правильных инструментов, анализ потребностей системы компании и т. д.);
• обеспечение эффективного использования созданной базы данных;
• отладка и сопровождение;
• обеспечение безопасности данных, которые хранятся на сервере;
• анализ жалоб и предложений пользователей, устранение ошибок;
• консультации для системных администраторов;
• анализ нагрузки и обновление ядра СУБД;
• совместная работа с администраторами, программистами и архитекторами баз данных.

У этих специалистов могут заказывать модернизацию и последующее сопровождение уже имеющейся базы данных, чтобы повысить ее производительность и безопасность. На плечи этого сотрудника, если в штате компании нет системного администратора, может лечь работа с коллективом, во время которой он будет проводить консультации, обучение, принимать жалобы.

Стоит помнить, что работа с данными — это огромная ответственность, если сбой в системе или ошибка разработчика станет причиной потери информации, то владелец данных может понести колоссальные убытки. Представители этой профессии должны великолепно знать свою работу, уметь быстро устранять ошибки и нести ответственность в случае, если данные будут утеряны.

Плюсы

1. Средняя востребованность на рынке труда.
2. Возможность развиваться, получать новые знания, шагать по карьерной лестнице.
3. Можно совмещать работу со смежной специальностью (администратор или архитектор баз данных и другие).

4. Хороший специалист быстро найдет работу, ведь каждая компания нуждается в создании, обслуживании и модификации базы данных.
5. Достойная заработная плата и премии.
6. Работа в офисе, полный рабочий день.
7. Нормированный рабочий день, но в случае ЧП рабочий день специалиста длится до тех пор, пока он не устранит сбой.

8. Если специалист пройдет обучение на курсах, которые выдают международный сертификат, то сможет найти работу или пройти практику за рубежом.

Минусы

1. Работа очень ответственная и однообразная.
2. Высокая конкуренция в этом сегменте.
3. Для трудоустройства в солидную компанию необходимо иметь опыт работы не менее 1-3 лет.
4. Сидячая работа, что оказывает высокую нагрузку на позвоночник и психоэмоциональное состояние специалиста.

Важные личные качества

Разработчик баз данных должен отличаться высокой ответственностью, техническим складом ума, а также следующими важными качествами:

• аналитическое мышление;
• педантичность;
• пунктуальность;
• многозадачность;
• внимательность;
• усидчивость;
• аккуратность;
• ответственность;
• активность;
• коммуникабельность;
• обучаемость.

Специалист должен уметь контролировать свою работу, ведь каждая его ошибка ударит рублем по карману заказчика!

Место работы

Малые, средние и крупные компании все чаще и чаще заказывают разработку баз данных, ведь информацию нужно не только хранить, но и обрабатывать, а также защищать. Поэтому ежедневно потенциальные работодатели размещают на сайтах сотни объявлений о поиске разработчиков базы данных.

https://www.youtube.com/watch?v=MgQO5cRUNM0

Представители профессии успешно работают в средних и крупных компаниях, которые занимаются производством продукции, торговлей, логистикой, доставкой и работают в других сегментах. Для поиска работы необходимо не только составить резюме, но и приложить к нему рекомендации от руководителей, в компаниях которых вы трудились.

Оплата труда

Заработная плата этих специалистов зависит от их опыта работы, а также от смежных специальностей, с которыми они знакомы. Каждые 3-5 лет работы — это не только плюс в резюме, но и повышение должностного оклада минимум на 20-25%.

Карьерный рост

Специалист может возглавить отдел разработки и администрирования базы данных, стать архитектором, разработчиком моделей или администратором базы данных.

Профессиональные знания

Технический специалист, занимающийся разработкой баз данных, должен знать язык запросов SQL лучше, чем обычный алфавит. К другим профессиональным знаниям и умениям разработчика необходимо отнести:

• проектирование, настройка, оптимизация и модернизация баз данных;
• знание языка графического моделирования для объектов UML;
• знание принципов системы управления базами данных.

Также специалист должен уметь защитить данные, хранящиеся на сервере, проводить консультации с системными администраторами, которые в свою очередь будут обучать сотрудников компании.

Видео:Что такое SQL?Скачать

Программирование баз данных SQL

Прочитав эту книгу вы сможете познакомится с передовыми решениями, улучшить навыки программирования на языке SQL и обойти возможные ловушки, которые описаны в данной книге (называемые, автором — антипаттерны).

Все темы раскрываются довольно подробно, а внимание концентрируется на детальном рассмотрении кода и алгоритма его работы. Уровень книги рассчитан не на новичков, но даже опытные SQL-программисты смогут найти в ней что-нибудь новое.

Книга содержит четыре раздела:

1. Антипаттерны логической структуры базы данных ( оптимальные способы организации и взаимосвязи данных);
2. Антипаттерны физической структуры базы данных (технологии работы с таблицами и индексами, а также выбор типов данных);
3. Антипаттерны запросов (создание SQL-запросов);
4. Антипаттерны разработки приложений (использование SQL с приложениями на языках C++, Java, Python или Ruby);

В приложениях приводится практическое описание некоторой теории реляционных баз данных.
Предлагаемые решения охватывают множество случаев: от традиционных «Не могу поверить, что это опять сделал я» до хитрых сценариев, где оптимальный вариант противоречит догмам, на которых выросли все профессионалы.

Глава 1. Введение 101.1. Для кого предназначена эта книга 111.2. Что содержится в этой книге 121.3. Чего нет в этой книге 141.4. Условные обозначения 151.5. Пример базы данных 16

1.6. Благодарности 20

Часть 1. Антипаттерны логической структуры базы данных 21

Глава 2. Блуждания без ориентиров 212.1. Цель: хранение многозначных атрибутов 222.2. Антипаттерн: форматирование списков с запятыми-разделителями 232.3. Способы распознавания антипаттерна 262.4. Допустимые способы использования антипаттерна 27

2.5. Решение: создание таблицы пересечений 27

Глава 3. Простые деревья 323.1. Цель: хранение и запрос иерархий 323.2. Антипаттерн: постоянная зависимость от одного родителя 333.3. Способы распознавания антипаттерна 373.4. Допустимые способы использования антипаттерна 38

3.5. Решение: использование альтернативных моделей дерева 40

Глава 4. Обязательные идентификаторы 544.1. Цель: создание соглашений первичного ключа 1 554.2. Антипаттерн: один размер для всех случаев 574.3. Способы распознавания антипаттерна 614.4. Допустимые способы использования антипаттерна 62

4.5. Решение: специальная подгонка 62

Глава 5. Записи без ключей 665.1. Цель: упрощение архитектуры базы данных 675.2. Антипаттерн: пропуск ограничений 675.3. Способы распознавания антипаттерна 715.4. Допустимые способы использования антипаттерна 71

5.5. Решение: объявление ограничений 72

Глава 6. EAV (Объект-Атрибут-Значение) 756.1. Цель: поддержка атрибутов переменных 756.2. Антипаттерн: использование таблицы общих атрибутов 776.3. Способы распознавания антипаттерна 836.4. Допустимые способы использования антипаттерна 83

6.5. Решение: моделирование подтипов 85

Глава 7. Полиморфные ассоциации 937.1. Цель: ссылка на несколько родительских объектов 947.2. Амтипатгерп: использование внешнего ключа двойного назначения 957.3. Способы распознавания антипаттерна 987.4. Допустимые способы использования антипаттерна 99

7.5. Решение: упрощение отношений 100

Глава 8. Многостолбчатые атрибуты 1088.1. Цель: хранение многозначных атрибутов 1088.2. Антипаттерн: создание нескольких столбцов 1098.3. Способы распознавания антипаттерна 1138.4. Допустимые способы использования антипаттерна 114

8.5. Решение: создание зависимой таблицы 115

Глава 9. Трибблы метаданных 1179.1. Цель: поддержка масштабируемости 1189.2. Антипатгерн: клонирование таблиц или столбцов 1189.3. Способы распознавания антипаттерна 1249.4. Допустимые способы использования антипаттерна 125

9.5. Решение: разделение и нормализация 126

Часть II. Антипаттерны физической структуры базы данных 130

Глава 10. Ошибки округления 13010.1. Цель: использование дробных значений вместо целых чисел 13110.2. Антипаттерн: использование типа данных FLOAT 13110.3. Способы распознавания антипаттерна 13510.4. Допустимые способы использования антипаттерна 136

10.5. Решение: использование типа данных NUMERIC 136

Глава 11. 31 разновидность 13811.1. Цель: ограничение столбца конкретными значениями 13811.2. Антипаттерн: задание значений в определении столбца 13911.3. Способы распознавания антипаттерна 14311.4. Допустимые способы использования антипаттерна 144

11.5. Решение: задание значений в данных 144

Глава 12. Фантомные файлы 14812.1. Цель: хранение изображений и других большеразмерных файлов 14912.2. Антипаттерн: предположение о необходимости использования файлов 14912.3. Способы распознавания антипаттерна 15312.4. Допустимые способы использования антипаттерна 154

12.5. Решение: использование типов данных BLOB по мере необходимости 155

Глава 13. Беспорядочное создание индексов 15813.1. Цель: оптимизация производительности 15913.2. Антипатгерн: использование индексов без какого-либо плана 15913.3. Способы распознавания антипаттерна 16413.4. Допустимые способы использования антипаттерна 165

13.5. Решение: использование процедуры MENTOR в отношении индексов 165

Часть III. Антипаттерны запросов 172

Глава 14. Боязнь неизвестного 17214.1. Цель: распознавание отсутствующих значений 17314.2. Антипатгерн: использование Null как обычного значения или наоборот 17314.3. Способы распознавания антипаттерна 17714.4. Допустимые способы использования антипаттерна 178

14.5. Решение: использование Null в качестве уникального значения 179

Глава 15. Неоднозначные группы 18415.1. Цель: получение строки с наибольшим значением в группе 18515.2. Антипаттерн: ссылка на несгруппированные столбцы 18615.3. Способы распознавания антипаттерна 18815.4. Допустимые способы использования антипаттерна 190

15.5. Решение: однозначное использование столбцов 191

Глава 16. Случайный выбор 19716.1. Цель: выбор типовой строки 19716.2. Антипаттерн: сортировка данных случайным образом 19816.3. Способы распознавания антипаттерна 19916.4. Допустимые способы использования антипаттерна 200

16.5. Решение: без какого-либо определенного порядка 200

Глава 17. Собственная поисковая система 20517.1. Цель: полнотекстовый поиск 20517.2. Антипаттерн: предикаты сопоставления с шаблонами 20617.3. Способы распознавания антипаттерна 20717.4. Допустимые способы использования антипаттерна 208

17.5. Решение: использование для работы подходящего инструмента 208

Глава 18. Запутанный запрос 22118.1. Цель: уменьшение SQL-запросов 22218.2. Антипаттерн: решение сложной проблемы за один шаг 22218.3. Способы распознавания антипаттерна 22518.4. Допустимые способы использования антипаттерна 225

18.5. Решение: разделяй и властвуй 226

Глава 19. Скрытые столбцы 23219.1. Цель: уменьшение объема клавиатурного ввода 23319.2. Антипаттерн: запутывающие комбинация клавиш 23419.3. Способы распознавания антипаттерна 23619.4. Допустимые способы использования антипаттерна 236

19.5. Решение: именование столбцов в явном виде 237

Часть IV. Антипаттерны разработки приложений 240

Глава 20. Считываемые пароли 24020.1. Цель: восстановление или сброс паролей 24020.2. Антипаттерн: хранение паролей в открытой текстовой форме 24120.3. Способы распознавания антипаттерна 24420.4. Допустимые способы использования антипаттерна 244

20.5. Решение: хранение пароля в виде беспорядочного набора символов 245

Глава 21. Инъекция SQL-кода 25421.1. Цель: создание динамических SQL-запросов 25521.2. Антипаттерн: выполнение непроверенных входных данных в качестве кода 25621.3. Способы распознавания антипаттерна 26321.4. Допустимые способы использования антипаттерна 264

21.5. Решение: никому нельзя доверять 264

Глава 22. Псевдоключ аккуратности 27122.1. Цель: приведение данных в порядок 27122.2. Антипаттерн: заполнение углов 27222.3. Способы распознавания антипаттерна 27522.4. Допустимые способы использования антипаттерна 275

22.5. Решение: преодоление проблемы 275

Глава 23. Незамечаемые недостатки 28023.1. Цель: написание меньшего количества кода 28123.2. Антипаттерн: трудновыполнимое дело 28123.3. Способы распознавания антипаттерна 28423.4. Допустимые способы использования антипаттерна 284

23.5. Решение: изящное восстановление после возникновения ошибок 285

Глава 24. Дипломатическая неприкосновенность 28824.1. Цель: использование передовых методов работы 28924.2. Антипаттерн: использование SQL как «вспомогательного» языка 28924.3. Способы распознавания антипаттерна 29024.4. Допустимые способы использования антипаттерна 291

24.5. Решение: формирование собирательной культуры качества 291

Глава 25. Волшебные бобы 30125.1. Цель: упрощение моделей в архитектуре МУС 30225.2. Антипаттерн: модель, представляющая собой активную запись 30325.3. Способы распознавания антипаттерна 31025.4. Допустимые способы использования антипаттерна 310

25.5. Решение: модель с активной записью 311

Часть V. Приложения 318

Приложение А. Правила нормализации 318А.1. Что значит «реляционный»? 318А.2. Мифы о нормализации 321А.З. Что такое нормализация? 322А.4. Здравый смысл 333

Мнения читателей о книге «Программирование баз данных SQL» 334

Скачать техническую литературу бесплатно8,72 мб. djvu

Видео:Куда устроиться со знанием SQL / Где больше платят / Илья ХохловСкачать

Базы данных — всё по этой теме для программистов

В программе: архитектура и эксплуатация проектов, базы данных и системы хранения, системное администрирование, нагрузочное тестирование и не только.

Знакомство с InfluxDB и базами данных временных рядов

Статья расскажет о том, что такое базы данных временных рядов и в частности про InfluxDB. Будут рассмотрены основные концепции, а также некоторые тонкости.

Работа с данными по-новому: Pandas вместо SQL

Статья покажет, как переписать SQL-запросы для Pandas и многое другое. Эта библиотека хорошо подходит для структурированных данных.

Меняем схему базы данных в PostrgreSQL, не останавливая работу приложения

Рассказываем, как обновить схему баз данных, когда приостановка для технических работ недопустима — даже если речь идёт о минутах..

Разбираемся в типах NoSQL СУБД

В этой статье мы познакомимся с 4 основными типами NoSQL баз данных: ключ-значение, документоориентированной, колоночной и графовой.

Фичи Django ORM, о которых вы не знали

Разработчики, решившие более детально разобраться в работе СУБД, часто обнаруживают, что делает некоторые вещи не оптимально. Представляем вашему вниманию советы по работе с базами данных в Django ORM.

15 полезных команд PostgreSQL

В сети много руководств по PostgreSQL, которые описывают основные команды. Но при погружении в работу возникают такие практические вопросы, для которых требуются продвинутые команды. Рассмотрим несколько таких команд на примерах, полезных как для разработчиков, так и для администраторов баз данных.

Курс «Хранилища данных»

Русскоязычный курс от НОУ ИНТУИТ, рассматривающий принципы построения систем, ориентированных на анализ данных, а также различные модели данных, используемых для построения хранилищ данных.

«Use the index, Luke»: подборка книг по SQL и теории баз данных

SQL (англ. structured query language — «язык структурированных запросов») — язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных. Появился в 1974 году как язык…

Курс «Технологии хранения и обработки больших объёмов данных»

Русскоязычный курс, посвящённый теоретическим и практическим вопросам работы с технологиями, связанным с хранением, обработкой и анализом больших объёмов данных. Курс записан в 2015 году, лектор — Дмитрий Барашев.

Курс «Проектирование СУБД»

Совместный видеокурс «Технотрек Mail.Ru Group» и МФТИ, посвященный изучению основ языка SQL с учетом особенностей объектно-реляционной СУБД PostgreSQL. Курс записан в 2021 году, лекторы курса — Данил Вагапов и Елена Шишкина.

Курс «Изучение программирования. SQL»

Курс-введение в SQL — язык манипулирования данными, а также в теоретические основы проектирования реляционных баз данных.

Инструкция: как перевести проект Django с SQLite на MySQL без боли

SQLite3 является СУБД-движком по умолчанию в Python веб-фреймворке Django, а также, как сообщается на официальном сайте проекта, самым часто используемым движком в мире. И он отлично походит для быстрого прототипирования…

Основные аспекты безопасности СУБД: что следует знать

Внутренняя операционная информация компании, персональные данные сотрудников, финансовая информация, информация о заказчиках и клиентах, интеллектуальная собственность, исследования рынка, анализ деятельности конкурентов, платежная информации — это сведения, которые чаще всего интересуют…

SQLite, MySQL и PostgreSQL: сравниваем популярные реляционные СУБД

Реляционные базы данных используются уже очень давно. Они стали популярными благодаря успешным реализациям реляционных моделей в системах управления, оказавшимся весьма удобными для работы с данными. В этой статье мы сравним…

SQL и NoSQL: разбираемся в основных моделях баз данных

С незапамятных времен память была одной из самых важных и необходимых составляющих компьютера. Несмотря на разницу в методах реализации, большинство вычислительных машин оснащены необходимым аппаратным обеспечением для обработки и хранения…

Избегаем часто встречающихся ошибок при работе с MySQL

Работа с базой данных — зачастую самое слабое место в производительности многих web-приложений. И часто можно заметить, как на одни и те же грабли наступают разработчики при проектировании базы данных. Данная…

Как использовать базу данных MySQL в Java

В этой статье мы научимся подключаться к базе данных MySQL из Java-кода и выполнять простые запросы для получения и обновления данных. Для того, чтобы получить доступ к базе данных, мы…

Видео:Обзор баз данных для программистаСкачать

Что такое базы данных и зачем их изучать?

Компьютер создавался как электронно-вычислительная машина – до сих пор в старых учебниках и методичках можно встретить аббревиатуру ЭВМ, которая именно так и расшифровывается.

Однако с течением времени компьютер стал использоваться не только как инструмент для вычислений, но и как средство для обработки информационных систем (ИС).

Что такое информационная система? Представь библиотеку с ее отделами, огромным количеством книг (каждая из которых находится на «своей» полке), читателями, сотрудниками…

Другой пример информационной системы – спортклуб, который ты посещаешь 3 раза в неделю. Он состоит из множества секций и отделений (бассейн, дзюдо, фитнес). Сюда ходит огромное количество людей. С посетителями спортклуба работают тренеры, каждый из которых «числится» за определенной секцией. И все это требует грамотного управления, структурирования, учета…

Иными словами, информационная система – это часть реального мира (в науке это получило название «предметная область»).

Компонентами ИС являются данные (в наших примерах это информация о книгах и читателях библиотеки, а также посетителях и тренерах спортклуба), программное обеспечение, людские и другие ресурсы.

Все это в совокупности обеспечивает поддержку информационной системы, одной из частей реального мира. Мира, в котором мы все живем.

https://www.youtube.com/watch?v=O3HNHi1A2M0

И вот здесь мы подходим к ключевому термину нашего разговора – база данных. По сути, любая БД является частью той или иной информационной системы и предназначена для сбора, хранения и манипулирования информацией. Важно отметить, что данные в БД хранятся в строгом порядке.

Несколько примеров баз данных и типов информации, которая может в них храниться:

• Ученики школы – даты рождения, биографии, сведения о родителях, успеваемость, склонности и увлечения…
• Пользователи сайта – регистрационные данные, личная переписка (да-да, твои сообщения могут быть доступны третьим лицам), посты и комментарии к ним…
• Документы в архиве – авторы, названия, даты создания, краткое содержание, количество страниц…

Пожалуй, этот список можно продолжать бесконечно.

Отдельно стоит сказать, что такое «система управления базам данных» (СУБД). Здесь все просто: СУБД – это комплекс программных и лингвистических средств для управления БД. Проще говоря, это некая программная оболочка, которая позволяет взаимодействовать с базами данных и с информацией внутри них.

Какими бывают базы данных?

Итак, БД – это упорядоченное хранение информации. Какую же структуру они имеют? Сегодня существует 3 основных модели баз данных. К ним относят:

• Иерархическая модель. Такие базы данных имеют древовидную структуру, компоненты которой разделяются на «родителей» и «потомков». Отличительной чертой иерархических БД является то, что у каждого «потомка» может быть только один «предок».

• Сетевая модель. Разновидность иерархической модели с той разницей, что в сетевой БД у любого «потомка» может быть множество «предков».

• Реляционная модель. Данные в реляционной базе представлены в виде множества таблиц, каждая из которых состоит из столбцов и записей (строк). Каждый столбец имеет название, а каждая строка содержит определенную информацию. Взаимодействие с реляционной БД строится на уровне логики, которая подвластна каждому, кто успешно закончил 5 классов средней школы. Кстати, на курсе «Пользователь ПК» в нашей Академии ребята знакомятся именно с реляционной моделью БД на примере простой, но полезной программы MS Access.

Зачем изучать базы данных?

Вообще – это странный вопрос. Понимание устройства и работы БД не только расширит кругозор, но и даст вполне реальную практическую пользу каждому, кто:

• Складывает в сознании научную картину мира
• Понимает, как важно уметь работать с многообразием цифровой информации
• Хочет стать программистом

Остановимся подробнее на последнем пункте из списка. Зачем программисту базы данных?

Представь: ты изучаешь C++ и пишешь программу под условным названием «Рабочее место врача-офтальмолога».

Это приложение создается для учета пациентов, заполнения их личных данных и истории болезни, подбора рецептов и лекарств и пр. Где хранить всю эту информацию? Разумеется, в базе данных.

Она подключается к рабочим файлам проекта, а все взаимодействие происходит через специальную программную оболочку, то есть СУБД.

Еще показательный пример: некоторые выпускники нашего курса «Web-программирование» в качестве дипломного проекта создают новостной портал, который отличается наличием огромного количества контента – как текстового, так и графического и даже медийного. Повторим вопрос: где хранить все это многообразие информации – статьи, изображения, ссылки на видео? Конечно, в базе данных. Мы просто обращаемся к БД и с помощью специального языка запросов вытаскиваем нужную нам информацию для вывода на экран.

Разумеется, взаимодействие с БД принимает различные формы – мы не только вынимаем данные, но и легко ими манипулируем: редактируем, удаляем, добавляем новые. Кстати, для изучения на курсе «Web-программирование» мы выбрали базы данных MySQL, которые сегодня используют не только начинающие разработчики, но и такие IT-гиганты, как , Google, LinkedIn.

Таким образом, понимание баз данных и умение с ними работать – важнейшее качество не только программиста, но и каждого, кто считает себя продвинутым пользователем. Или стремится им стать. Ты ведь относишься к их числу?

Поделитесь статьей с друзьями

Видео:БАЗА ЧТОБЫ НАЧАТЬ ПРОГРАММИРОВАТЬСкачать

ТОП-10 систем управления базами данных в 2021 году

Умение выбрать СУБД важно при разработке любого ПО. Мы собрали 10 систем управления базами данных и разобрались в их преимуществах.

Популярные системы управления базами данных

СУБД

1. Oracle

Oracle RDBMS (она же Oracle Database) на первом месте среди СУБД. Система популярна у разработчиков, проста в использовании, у нее понятная документация, поддержка длинных наименований, JSON, улучшенный тег списка и Oracle Cloud.

• Разработчик: Oracle Corporation
• Написана на:Assembly, C, C++
• Блог: Oracle NoSQL
• Скачать: Oracle NoSQL
• Последняя версия: 18.3

Особенности

• Обрабатывает большие данные.
• Поддерживает SQL, к нему можно получить доступ из реляционных БД Oracle.
• Oracle NoSQL Database с Java/C API для чтения и записи данных.

2. MySQL

MySQL работает на Linux, Windows, OSX, FreeBSD и Solaris. Можно начать работать с бесплатным сервером, а затем перейти на коммерческую версию. Лицензия GPL с открытым исходным кодом позволяет модифицировать ПО MySQL.

Эта система управления базами данных использует стандартную форму SQL. Утилиты для проектирования таблиц имеют интуитивно понятный интерфейс. MySQL поддерживает до 50 миллионов строк в таблице. Предельный размер файла для таблицы по умолчанию 4 ГБ, но его можно увеличить. Поддерживает секционирование и репликацию, а также Xpath и хранимые процедуры, триггеры и представления.

• Разработчик: Oracle Corporation
• Написана на C, C++
• Последняя версия: 8.0.16
• Скачать: MySql

3. Microsoft SQL Server

Самая популярная коммерческая СУБД. Она привязана к Windows, но это плюс, если вы пользуетесь продуктами Microsoft. Зависит от платформы. И графический интерфейс, и программное обеспечение основаны на командах. Поддерживает SQL, непроцедурные, нечувствительные к регистру и общие языки баз данных.

4. PosgreSQL

Масштабируемая объектно-реляционная база данных, работающая на Linux, Windows, OSX и некоторых других системах. В PostgreSQL 10 есть такие функции, как логическая репликация, декларативное разбиение таблиц, улучшенные параллельные запросы, более безопасная аутентификация по паролю на основе SCRAM-SHA-256.

• Разработчик: PostgreSQL Global Development Group
• Написана на C
• Используется в компаниях: Apple, Cisco, Fujitsu, Skype, and IMDb
• Последняя версия: 11.2
• Блог: PostgreSQL
• Скачать: PostgreSQL

5. MongoDB

Самая популярная NoSQL система управления базами данных. Лучше всего подходит для динамических запросов и определения индексов. Гибкая структура, которую можно модифицировать и расширять. Поддерживает Linux, OSX и Windows, но размер БД ограничен 2,5 ГБ в 32-битных системах. Использует платформы хранения MMAPv1 и WiredTiger.

• Разработчик: MongoDB Inc. в 2007
• Написана на C++
• Последняя версия: 4.1.9
• Блог: MongoDB
• Скачать: MongoDB

6. DB2

Работает на Linux, UNIX, Windows и мейнфреймах. Эта СУБД идеально подходит для хост-сред IBM. Версию DB2 Express-C нельзя использовать в средах высокой доступности (при репликации, кластеризации типа active-passive и при работе с синхронизируемым доступом к разделяемым данным).

• Разработчик: IBM
• Написана на C, C++, Assembly
• Последняя версия: 11.1
• Скачать: DB2

Особенности DB2 11.1

• Улучшенное встроенное шифрование.
• Упрощённая установка и развёртывание.

7. Microsoft Access

Система управления базами данных от Microsoft, которая сочетает в себе реляционное ядро БД Microsoft Jet с графическим интерфейсом пользователя и инструментами разработки ПО.

https://www.youtube.com/watch?v=vDOO8cgoWRM

Идеально подходит для начала работы с данными, но производительность не рассчитана на большие проекты. В MS Access можно использовать C, C#, C++, Java, VBA и Visual Rudimental.NET. Access хранит все таблицы БД, запросы, формы, отчёты, макросы и модули в базе данных Access Jet в виде одного файла.

• Разработчик: Microsoft Corporation
• Последняя версия: 16.0
• Скачать: Microsoft Access

8. Cassandra

СУБД активно используется в банковском деле, финансах, а также в и . Поддерживает Windows, Linux и OSX. Для запросов к БД Cassandra используется SQL-подобный язык — Cassandra Query Language (CQL).

• Разработчик: Apache Software Foundation
• Написана на: Java
• Последняя версия: 3.11.4
• Блог: Cassandra
• Скачать: Cassandra

9. Redis

Redis или Remote Dictionary Server — СУБД с открытым исходным кодом, которая снабжена механизмами журналирования и снимков. Поддерживаются списки, строки, хэши, наборы. Используется для БД, брокеров сообщений и кэшей. Все операции в Redis атомарные. Система написана на языке C и поддерживается практически всеми языками программирования.

• Разработчик: Salvatore Sanfilippo
• Последняя версия: 5.0.5
• Блог: Redis
• Скачать: Redis

10. Elasticsearch

Легко масштабируемая поисковая система корпоративного уровня с открытым исходным кодом. Благодаря обширному и продуманному API обеспечивает чрезвычайно быстрый поиск, работает в том числе с приложениями для обнаружения данных. Используется такими компаниями, как Википедия, The Guardian, StackOverflow, GitHub. ElasticSearch позволяет создавать копии индексов и сегментов.

и СУБД

А какую субд предпочитаете вы? аргументируйте свой выбор 😉

🎦 Видео

Учим Базы Данных за 1 час! #От ПрофессионалаСкачать

Учить/Не учить. Вся База Программирования.Скачать

Разработка БАЗ ДАННЫХ! / Как готовят Oracle в Спортмастере / Максим ПермяковСкачать

Что такое База Данных? - простыми словами ► ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕСкачать

ВСЁ про Базы Данных в одном месте / ХАЙЛАЙТЫСкачать

Вопросы по SQL и Базам Данных на интервьюСкачать

1. Введение в базы данных. Базы данных.Скачать

Лучшая база данных (объективно)Скачать

Проектирование баз данных за 40 минут. ПрактикаСкачать

Podlodka Backend Crew – Публичное собеседование по базам данныхСкачать

20 типичных ошибок начинающего SQL разработчика, часть 1Скачать