NitrosBase

NitrosBase
Tipo de SGBD multimodelo
Desarrollador NitrosData
Escrito en C++
Sistema operativo ventanas , linux
Primera edición 2009
ultima versión 2.0 (3 de diciembre de 2018 ) ( 2018-12-03 )
Licencia Propiedad
Sitio web nitrosbase.com

NitrosBase es un DBMS ruso [1] de alto rendimiento [2] que admite modelos de datos relacionales , gráficos y de documentos .

Historia

Como pionera de la Web Semántica en Rusia, la empresa de desarrollo inicialmente desarrolló el producto principalmente como un repositorio RDF . El procesamiento en un  DBMS multimodelo fue apoyado en 2017 por una subvención del Skolkovo Innovation Center . [3]

NitrosBase se utiliza en los sistemas de información para respaldar la reforma del sistema de salud en la Federación Rusa. [cuatro]

Características funcionales

En NitrosBase, todos los datos se almacenan en el formato de un modelo gráfico interno, otros modelos compatibles son sus representaciones. Independientemente del formato del modelo en el que se cargaron los datos, se puede acceder a ellos utilizando el mismo lenguaje de consulta, combinando uniformemente las llamadas a los datos cargados en el formato de diferentes modelos en una consulta.

Además, se puede acceder a los datos en el formato de cualquier modelo utilizando el lenguaje de consulta que sea más natural para ese modelo. NitrosBase es compatible con:

Características no funcionales

Rendimiento

Según la empresa desarrolladora [5] , el rendimiento de NitrosBase puede superar el rendimiento de los DBMS conocidos en varios órdenes de magnitud , especialmente en consultas JOIN complejas .

Escalabilidad

Según la empresa desarrolladora [5] , NitrosBase admite varios tipos de replicación y fragmentación .

Confiabilidad

Los mecanismos de replicación permiten alcanzar el 99,99% de disponibilidad . Es posible establecer explícitamente la proporción de indicadores de disponibilidad y consistencia para diferentes datos. [5]

Transaccional

La implementación de los principios ACID en una arquitectura distribuida se garantiza utilizando mecanismos MVCC : cada transacción funciona con su propia instantánea del estado de la base de datos: una versión coherente de los datos. [5]

Detalles de implementación

El modelo de gráfico interno es similar al RDF* utilizado en Blazegraph y Amazon Neptune , gracias al cual el gráfico de datos interno puede tratarse como un gráfico RDF y como un gráfico de propiedades y, en consecuencia, consultar lenguajes similares a SPARQL y Gremlin .

En lugar de los índices basados ​​en árboles B+ que se utilizan tradicionalmente en los DBMS gráficos , NitrosBase utiliza un índice de diseño propio, el Sparse Link Index, para almacenar enlaces entre los vértices del gráfico del modelo interno. Otra fuente de mejora del rendimiento es la optimización del almacenamiento físico para reducir los accesos aleatorios a la RAM y al disco duro.

Al igual que memSQL , NitrosBase traduce una consulta a código C++ cuando se ejecuta una consulta .

Se informa que NitrosBase admite tecnologías de aceleración de hardware como la memoria no volátil y, en una versión en clúster, RDMA sobre InfiniBand . [6]

Premios y logros

Notas

  1. Registro unificado de programas rusos para computadoras electrónicas y bases de datos del Ministerio de Telecomunicaciones y Comunicaciones Masivas de la Federación Rusa (2018). Fecha de acceso: 24 de agosto de 2018.
  2. Ontology Summit 2014 Hackathon: SPARQL optimizado mediante API nativa (inglés) (2014). Fecha de acceso: 24 de agosto de 2018.  
  3. NitrosData Rus LLC - Comunidad Skolkovo (2017). Fecha de acceso: 24 de agosto de 2018.
  4. Sitio web oficial del Sistema Unificado de Información en materia de contratación (2015). Fecha de acceso: 24 de agosto de 2018.
  5. 1 2 3 4 Sitio web oficial de NitrosBase . Fecha de acceso: 24 de agosto de 2018.
  6. Volkov, Dmitri; Nikolaenko, Andrei. En camino a "planchar" DBMS (neopr.)  // Sistemas Abiertos. SGBD. - Editorial "Sistemas Abiertos", 2019. - V. 27 , N° 02 . ISSN 1028-7493 .  
  7. Startup of the Day - NitrosBase (inglés) (2010). Fecha de acceso: 24 de agosto de 2018.  
  8. Premio Nacional de Seguridad - Laureados-2008 (2008). Fecha de acceso: 24 de agosto de 2018.

Enlaces