Bazy danych Structured Query Language (SQL) są sercem współczesnych systemów informatycznych. Od aplikacji mobilnych, przez strony internetowe, aż po systemy korporacyjne, SQL jest wszędzie tam, gdzie wymagana jest efektywna organizacja i szybki dostęp do danych. W tym obszernym przewodniku przeanalizujemy, czym są bazy danych SQL oraz jakie narzędzia są najczęściej używane do pracy z nimi. Dowiemy się również jakie najlepsze praktyki warto wdrożyć, aby zarządzać danymi w sposób skuteczny i bezpieczny. Dodatkowo omówimy różnice między relacyjnymi i nierelacyjnymi bazami danych, pomagając Ci zrozumieć, kiedy warto sięgnąć po każdą z tych technologii.
Spis treści
Co to są bazy danych SQL?
Bazy danych Structured Query Language (SQL) to systemy zarządzania danymi. Opierają się na modelu relacyjnym, zaprojektowanym do organizowania danych w tabele. Każda tabela składa się z wierszy i kolumn. Każdy wiersz reprezentuje jeden rekord, a kolumny określają typ przechowywanych danych, takie jak liczby, teksty czy daty.
Podstawowe pojęcia w SQL:
Tabela: Podstawowa struktura w bazach danych SQL, która przechowuje dane w formie wierszy i kolumn.
Wiersz: Pojedynczy rekord danych w tabeli, zawierający informacje w różnych kolumnach.
Kolumna: Definiuje rodzaj danych w tabeli, np. imię, nazwisko, data urodzenia.
Klucz główny (Primary Key): Unikalny identyfikator rekordu w tabeli, zapewniający jednoznaczność danych.
Klucz obcy (Foreign Key): Kolumna w jednej tabeli, która odwołuje się do klucza głównego w innej tabeli, tworząc relacje między tabelami.
SQL pozwala na przeprowadzanie różnorodnych operacji na danych, takich jak ich wstawianie, modyfikowanie, usuwanie czy selekcjonowanie. Dzięki temu jest on niezbędnym narzędziem w każdym systemie zarządzania danymi.
Relacyjne bazy danych
Relacyjne bazy danych są najpopularniejszym typem baz danych i opierają się na modelu relacyjnym, który został opracowany przez Edgara F. Codda w 1970 roku. Główną zaletą relacyjnych baz danych jest możliwość definiowania relacji między różnymi zestawami danych. Umożliwia to tworzenie złożonych struktur danych i zarządzanie nimi w efektywny sposób.
Zarządzanie relacyjnymi bazami danych: Współczesne systemy informatyczne opierają się na relacyjnych bazach danych. Umożliwiają efektywne zarządzanie danymi poprzez użycie tabel, kluczy i relacji między nimi. Zarządzanie relacyjnymi bazami danych obejmuje zarówno tworzenie, jak i utrzymanie tych baz, co jest kluczowe dla zapewnienia spójności i integralności danych. Administratorzy baz danych (DBA) są odpowiedzialni za zarządzanie strukturą bazy danych, tworzenie użytkowników, nadawanie im odpowiednich uprawnień oraz optymalizację zapytań SQL. Wszystko to pozwala na efektywne korzystanie z danych przez aplikacje biznesowe.
Popularne relacyjne bazy danych:
MySQL: Jedna z najczęściej używanych baz danych na świecie, szeroko stosowana w aplikacjach webowych. Oferuje stabilność, wydajność i szerokie wsparcie społeczności.
PostgreSQL: Zaawansowana, open-source’owa baza danych, znana z bogatego zestawu funkcji i wysokiej zgodności z standardami SQL.
Microsoft SQL Server: Komercyjna baza danych opracowana przez Microsoft, zintegrowana z ekosystemem narzędzi Microsoftu, takich jak Azure i Visual Studio.
Oracle Database: Wysoko zaawansowana i skalowalna baza danych, często używana w dużych przedsiębiorstwach do zarządzania krytycznymi aplikacjami.
Tworzenie baz danych SQL: Tworzenie relacyjnych baz danych SQL polega na definiowaniu schematów danych. Opisują one strukturę tabel i relacje między nimi. Proces ten obejmuje wybór odpowiednich typów danych, ustalanie kluczy głównych i obcych oraz implementację reguł zapewniających integralność danych. Narzędzia takie jak MySQL Workbench czy pgAdmin umożliwiają tworzenie, modyfikowanie i zarządzanie bazami danych SQL za pomocą intuicyjnych interfejsów graficznych. Ułatwia to pracę zarówno początkującym, jak i zaawansowanym użytkownikom.
Zalety relacyjnych baz danych:
Spójność danych: Relacyjne bazy danych zapewniają wysoką integralność i spójność danych poprzez mechanizmy takie jak transakcje i ograniczenia (constraints).
Elastyczność zapytań: SQL umożliwia tworzenie skomplikowanych zapytań, które mogą selekcjonować, agregować i łączyć dane z różnych tabel.
Bezpieczeństwo: Wiele relacyjnych baz danych oferuje zaawansowane mechanizmy kontroli dostępu, szyfrowanie oraz audyt.
Zarządzanie bazami danych SQL w praktyce: W codziennej pracy z relacyjnymi bazami danych SQL kluczowe jest nie tylko ich tworzenie, ale także bieżące zarządzanie i optymalizacja. Obejmuje to monitorowanie wydajności zapytań, indeksowanie tabel, a także backup i odzyskiwanie danych w razie awarii. Regularne przeglądy i aktualizacje schematów danych są niezbędne, aby zapewnić zgodność z wymaganiami biznesowymi i prawnymi. Zarządzanie bazami danych wymaga również dbałości o bezpieczeństwo i kontrolę dostępu. Jest to kluczowe w kontekście ochrony danych osobowych i zgodności z regulacjami.
Historia i ewolucja SQL
SQL, czyli Structured Query Language, zostało opracowane w latach 70-tych XX wieku przez IBM jako sposób na zarządzanie i manipulowanie danymi w relacyjnych bazach danych. Początkowo SQL został zaimplementowany w systemie baz danych System R, opracowanym przez IBM.
Kluczowe momenty w historii SQL:
1970: Edgar F. Codd publikuje pracę „A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”. Staje się ona fundamentem dla rozwoju relacyjnych baz danych.
1974: IBM zaczyna prace nad System R, który jest pierwszą implementacją relacyjnej bazy danych i SQL.
1986: SQL staje się standardem ANSI (American National Standards Institute).
1990: Pojawiają się pierwsze komercyjne bazy danych oparte na SQL, takie jak Oracle, DB2 i Sybase.
Od tamtej pory SQL ewoluował, dodając nowe funkcje i usprawnienia, które dostosowują go do rosnących potrzeb użytkowników i technologii. Dziś SQL jest uniwersalnym językiem wykorzystywanym nie tylko do zarządzania relacyjnymi bazami danych, ale także w połączeniu z różnymi technologiami, takimi jak Big Data czy analityka biznesowa.
Narzędzia do pracy z bazami danych SQL
Aby skutecznie zarządzać bazami danych SQL, potrzebne są odpowiednie narzędzia, które umożliwiają tworzenie, modyfikowanie i monitorowanie baz danych.
Przegląd popularnych narzędzi:
MySQL Workbench: Narzędzie to jest oficjalnym interfejsem graficznym dla MySQL. MySQL Workbench oferuje szeroki zakres funkcji, w tym projektowanie schematów baz danych, tworzenie zapytań SQL oraz administrację serwerem.
pgAdmin: Jest to najczęściej używane narzędzie do zarządzania bazami PostgreSQL. PgAdmin umożliwia tworzenie zapytań, zarządzanie użytkownikami, monitorowanie wydajności oraz zarządzanie kopiami zapasowymi.
DBeaver: Jest to narzędzie open-source, które obsługuje wiele typów baz danych, w tym MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, i wiele innych. DBeaver jest cenione za swoją wszechstronność i rozbudowane funkcje, takie jak zarządzanie danymi, modelowanie schematów oraz eksport/import danych.
HeidiSQL: Lekkie i szybkie narzędzie do pracy z bazami danych MySQL, MariaDB i PostgreSQL. HeidiSQL umożliwia tworzenie i modyfikowanie tabel, wykonywanie zapytań oraz zarządzanie użytkownikami.
Navicat: Komercyjne narzędzie, które oferuje wsparcie dla wielu systemów baz danych, w tym MySQL, MariaDB, MongoDB, SQL Server, Oracle, i PostgreSQL.
Jak wybrać odpowiednie narzędzie?
Wybór narzędzia zależy od kilku czynników, takich jak:
Typ bazy danych: Wybierz narzędzie, które najlepiej obsługuje typ bazy danych, z którą pracujesz.
Funkcjonalność: Zastanów się, jakie funkcje są dla Ciebie najważniejsze – czy jest to zarządzanie użytkownikami, modelowanie schematów, czy może optymalizacja wydajności zapytań?
Środowisko pracy: Niektóre narzędzia, takie jak DBeaver, są bardziej wszechstronne i mogą obsługiwać wiele typów baz danych, co może być przydatne w środowisku wielobazodanowym.
Nierelacyjne bazy danych NoSQL
Nierelacyjne bazy danych, znane również jako NoSQL, zostały opracowane, aby radzić sobie z nowymi wyzwaniami, takimi jak duże zbiory danych (Big Data), elastyczność struktury danych oraz potrzeba skalowalności w poziomie.
Typy nierelacyjnych baz danych: Bazy NoSQL dzielą się na kilka głównych typów, w zależności od modelu danych, który stosują. Do najpopularniejszych typów należą: dokumentowe bazy danych, takie jak MongoDB; kolumnowe bazy danych, jak Cassandra; bazy klucz-wartość, jak Redis; oraz bazy grafowe, jak Neo4j. Każdy z tych typów baz danych został zaprojektowany z myślą o specyficznych potrzebach i scenariuszach użycia, takich jak skalowalność, elastyczność struktury danych, czy szybki dostęp do złożonych relacji między danymi.
Typy nierelacyjnych baz danych:
Dokumentowe bazy danych (np. MongoDB): Przechowują dane w formie dokumentów JSON lub BSON, co pozwala na elastyczne przechowywanie danych o złożonych strukturach.
MongoDB jest jedną z najpopularniejszych baz danych NoSQL, która przechowuje dane w formacie dokumentów JSON. Dzięki elastycznej strukturze, MongoDB jest idealnym wyborem do zarządzania nieustrukturyzowanymi i półustrukturyzowanymi danymi, takimi jak dane z aplikacji webowych, logi, czy dane analityczne. MongoDB oferuje wsparcie dla replikacji danych, co pozwala na zapewnienie wysokiej dostępności, a także łatwą skalowalność w poziomie. Ze względu na swoją elastyczność, MongoDB jest często wykorzystywana w aplikacjach wymagających szybkiego prototypowania, takich jak platformy e-commerce, zarządzanie użytkownikami, czy systemy rekomendacyjne.
Bazy danych oparte na kluczach i wartościach (np. Redis): Przechowują dane jako pary klucz-wartość, co umożliwia szybki dostęp do danych w prostych aplikacjach.
Bazy danych kolumnowe (np. Cassandra): Przechowują dane w formacie kolumn, co jest idealne dla aplikacji wymagających szybkiego przetwarzania dużych ilości danych.
Apache Cassandra jest wysoce skalowalną bazą danych kolumnową, zaprojektowaną do zarządzania ogromnymi ilościami danych rozproszonymi na wielu serwerach. Dzięki architekturze zorientowanej na kolumny, Cassandra umożliwia szybkie zapisy i odczyty dużych zbiorów danych. To sprawia, że jest idealnym rozwiązaniem dla aplikacji wymagających niskich opóźnień i wysokiej dostępności. Cassandra jest często wykorzystywana w scenariuszach takich jak analiza danych w czasie rzeczywistym, zarządzanie danymi IoT (Internet of Things) oraz w aplikacjach typu media społecznościowe, gdzie wymagane jest zarządzanie dużymi ilościami danych generowanych przez użytkowników na bieżąco.
Bazy danych grafowe (np. Neo4j): Przechowują dane w formie węzłów i krawędzi, co pozwala na modelowanie i analizowanie skomplikowanych relacji między danymi.
Zastosowania baz danych NoSQL
Zarządzanie dużymi danymi (Big Data): Bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB i Cassandra, są idealnym rozwiązaniem do zarządzania dużymi ilościami danych, które wymagają elastyczności i skalowalności. W środowiskach Big Data, gdzie dane są gromadzone z różnych źródeł i w różnych formatach, NoSQL oferuje elastyczność struktury. Umożliwia łatwe dodawanie nowych typów danych bez konieczności modyfikacji całego schematu bazy danych. Cassandra jest szczególnie ceniona w scenariuszach, gdzie kluczowe są szybkie zapisy i odczyty. MongoDB sprawdza się tam, gdzie konieczna jest elastyczność w przechowywaniu i przetwarzaniu złożonych, półustrukturyzowanych danych.
Zarządzanie danymi w aplikacjach webowych i mobilnych: W dynamicznie rozwijających się aplikacjach webowych i mobilnych, gdzie liczba użytkowników i ilość generowanych danych może szybko rosnąć, bazy NoSQL oferują niezbędną skalowalność i wydajność. MongoDB jest często wykorzystywana w aplikacjach e-commerce, systemach zarządzania treścią (CMS) oraz w aplikacjach, które muszą szybko przetwarzać duże ilości danych, takich jak platformy społecznościowe czy systemy rekomendacyjne.
Systemy rekomendacyjne i analityka: Bazy NoSQL, ze względu na swoją elastyczność i skalowalność, są również wykorzystywane w zaawansowanych systemach rekomendacyjnych oraz w analizie danych. Systemy takie jak Netflix czy Amazon wykorzystują bazy danych NoSQL do analizy preferencji użytkowników i dostarczania spersonalizowanych rekomendacji w czasie rzeczywistym.
Porównanie SQL i NoSQL:
Struktura danych: SQL jest najlepszy dla danych o ustalonej strukturze, podczas gdy NoSQL jest bardziej elastyczny i lepiej radzi sobie z danymi o złożonej i zmiennej strukturze.
Skalowalność: Relacyjne bazy danych zazwyczaj skalują się w pionie (poprzez dodawanie zasobów do serwera), podczas gdy NoSQL skalują się w poziomie (poprzez dodawanie kolejnych serwerów do klastra).
Przykłady użycia: SQL jest często stosowany w systemach transakcyjnych, takich jak systemy bankowe, podczas gdy NoSQL sprawdza się w aplikacjach takich jak analityka Big Data, sieci społecznościowe i systemy rekomendacji.
Kiedy wybrać NoSQL?
Nierelacyjne bazy danych są idealne do zarządzania danymi, które są nieustrukturyzowane, których struktura może się zmieniać z czasem, lub które wymagają szybkiej skalowalności. Są również doskonałym wyborem dla aplikacji, które muszą obsługiwać duże ilości danych w czasie rzeczywistym.
Architektura baz danych SQL
Architektura baz danych SQL składa się z kilku kluczowych komponentów, które współpracują ze sobą, aby zapewnić efektywne przechowywanie, przetwarzanie i zarządzanie danymi.
Główne komponenty architektury SQL:
- Silnik SQL: Odpowiada za interpretację i wykonywanie zapytań SQL. Silnik SQL przetwarza polecenia SQL i przekształca je w operacje na danych.
System zarządzania pamięcią: Zarządza alokacją i zwalnianiem pamięci używanej przez bazę danych do przechowywania danych, indeksów i buforów.
Procesor zapytań: Optymalizuje zapytania SQL, aby zminimalizować czas ich wykonania. Procesor zapytań analizuje zapytania, tworzy plan wykonania i decyduje, które indeksy i operacje będą używane.
Moduł kontroli dostępu: Odpowiada za autoryzację użytkowników i kontrolę dostępu do danych. Zapewnia, że tylko uprawnione osoby mogą wykonywać określone operacje na danych.
Moduł transakcji: Zarządza transakcjami, zapewniając, że wszystkie operacje w ramach jednej transakcji są wykonywane jako całość (ACID). Moduł ten monitoruje również blokady i zarządza konfliktami między równocześnie wykonywanymi operacjami.
System backupu i odzyskiwania danych: Odpowiada za tworzenie kopii zapasowych bazy danych i umożliwia jej przywracanie w przypadku awarii.
Znaczenie architektury w wydajności bazy danych
Dobrze zaprojektowana architektura bazy danych SQL jest kluczowa dla zapewnienia wysokiej wydajności i niezawodności. Zrozumienie, jak poszczególne komponenty współpracują ze sobą, może pomóc w optymalizacji bazy danych, minimalizacji opóźnień oraz poprawie skalowalności i bezpieczeństwa systemu.
Najlepsze praktyki w pracy z bazami danych SQL
Wydajne i bezpieczne zarządzanie bazami danych SQL wymaga stosowania najlepszych praktyk, które zapewniają spójność, wydajność i bezpieczeństwo danych.
Optymalizacja zapytań:
Używanie indeksów: Indeksy przyspieszają dostęp do danych, ale ich nadmiar może spowolnić operacje zapisu. Ważne jest, aby stosować je rozważnie i regularnie monitorować ich wpływ na wydajność.
Unikanie złożonych zapytań: Staraj się unikać skomplikowanych zapytań, które łączą wiele tabel lub wymagają intensywnych operacji na dużych zbiorach danych. Zamiast tego, rozważ podział zapytania na mniejsze, bardziej zrozumiałe części.
Analiza planów zapytań: Regularne przeglądanie i analiza planów wykonania zapytań (ang. execution plans) mogą pomóc w identyfikacji i optymalizacji najbardziej kosztownych operacji.
Zarządzanie indeksami:
Regularne przeglądy: Przeprowadzaj regularne przeglądy indeksów w celu identyfikacji tych, które są rzadko używane lub niepotrzebne.
Zarządzanie fragmentacją: Fragmentacja indeksów może prowadzić do spadku wydajności. Regularne odbudowywanie i reorganizacja indeksów pomoże utrzymać ich efektywność.
Regularne backupy:
Tworzenie planów backupu: Upewnij się, że regularnie tworzysz kopie zapasowe bazy danych, zarówno pełne, jak i przyrostowe. Plan backupu powinien uwzględniać częstotliwość zmian danych oraz poziom tolerancji na straty danych.
Testowanie procedur odzyskiwania: Regularnie testuj procedury odzyskiwania danych, aby upewnić się, że są one skuteczne i że w razie potrzeby można szybko przywrócić dane.
Monitorowanie wydajności:
Użycie narzędzi monitorujących: Wykorzystuj narzędzia takie jak New Relic, Datadog, lub narzędzia wbudowane w system bazy danych do monitorowania wydajności. Pozwalają one na wczesne wykrycie problemów i przeciwdziałanie im.
Optymalizacja zasobów: Pamięć podręczna (cache): Używanie cache’owania wyników zapytań może znacząco przyspieszyć operacje na danych. Rozważ implementację cache’u zarówno na poziomie aplikacji, jak i bazy danych.
Podział na partycje: Partycjonowanie dużych tabel może przyspieszyć operacje na danych poprzez rozdzielenie ich na mniejsze, bardziej zarządzalne segmenty.
Zarządzanie wydajnością baz danych SQL
Wydajność bazy danych jest kluczowa dla utrzymania płynnego działania aplikacji i systemów zależnych od niej. Oto kilka kluczowych strategii zarządzania wydajnością:
Optymalizacja schematu bazy danych:
Normalizacja: Proces podziału tabel na mniejsze, bardziej logiczne jednostki, które minimalizują redundancję danych.
Denormalizacja: W niektórych przypadkach denormalizacja, czyli celowe wprowadzenie redundancji, może poprawić wydajność poprzez zmniejszenie liczby złożonych zapytań.
Zarządzanie relacjami: Zadbaj o poprawne definiowanie kluczy obcych oraz integralność referencyjną, co poprawia spójność danych i może przyspieszyć niektóre operacje.
Zarządzanie zasobami:
Pamięć podręczna (cache): Wykorzystanie pamięci podręcznej do przechowywania wyników najczęściej wykonywanych zapytań, co pozwala na znaczące przyspieszenie działania bazy.
Podział na partycje: Partycjonowanie danych umożliwia lepsze zarządzanie dużymi zbiorami danych, co może przyczynić się do zwiększenia wydajności operacji na bazach.
Optymalizacja indeksów i zarządzanie zasobami
Indeksy są kluczowym elementem optymalizacji zapytań SQL, pozwalając na szybki dostęp do danych. Jednak nadmiar indeksów może negatywnie wpłynąć na wydajność operacji zapisu. Regularna analiza i optymalizacja indeksów, w tym usuwanie zbędnych lub rzadko używanych indeksów, jest istotna dla utrzymania wysokiej wydajności bazy danych. W kontekście zarządzania zasobami, pamięć podręczna (cache) oraz zarządzanie partycjami danych to techniki, które mogą znacznie przyspieszyć operacje odczytu i zapisu, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych.
Szyfrowanie danych w ruchu i w spoczynku
Szyfrowanie danych w ruchu (In-Transit) zabezpiecza dane podczas przesyłania między klientem a serwerem lub między serwerami, używając protokołów takich jak SSL/TLS. Z kolei szyfrowanie danych w spoczynku (At-Rest) chroni dane przechowywane w bazach danych, dyskach twardych i innych nośnikach przed nieautoryzowanym dostępem. Implementacja tych metod stanowi fundamentalny element polityki bezpieczeństwa każdej organizacji, zwłaszcza w kontekście ochrony danych wrażliwych.
Bezpieczeństwo w bazach danych SQL
Bezpieczeństwo danych jest jednym z najważniejszych aspektów zarządzania bazami danych. Oto kluczowe kroki, które warto podjąć, aby zabezpieczyć bazy danych SQL:
Kontrola dostępu:
Zarządzanie uprawnieniami: Ustal precyzyjne uprawnienia dostępu dla użytkowników, zapewniając, że każdy użytkownik ma dostęp tylko do tych danych, które są mu niezbędne do pracy.
Rozdzielanie ról: Rozważ użycie różnych ról użytkowników w bazie danych, takich jak administratorzy, operatorzy, czy użytkownicy końcowi, z odpowiednio przypisanymi uprawnieniami.
Szyfrowanie danych:
Szyfrowanie danych w ruchu: Upewnij się, że wszystkie dane przesyłane między aplikacją a bazą danych są szyfrowane za pomocą protokołów takich jak SSL/TLS.
Szyfrowanie danych w spoczynku: Zastosuj szyfrowanie danych na poziomie bazy danych, aby zabezpieczyć informacje przed nieautoryzowanym dostępem, nawet w przypadku fizycznej kradzieży serwera.
Monitorowanie i audyt:
Logowanie zdarzeń: Regularne monitorowanie logów bazy danych pozwala na wczesne wykrycie nieautoryzowanych prób dostępu lub innych anomalii.
Audyt dostępu: Implementuj mechanizmy audytu, które rejestrują, kto i kiedy uzyskał dostęp do krytycznych danych.
FAQ: Najczęściej zadawane pytania dotyczące baz danych SQL
SQL (Structured Query Language) jest standardowym językiem do zarządzania i manipulowania danymi w relacyjnych bazach danych. Pozwala na tworzenie, modyfikowanie oraz zapytania do baz danych.
Bazy danych dzielą się na różne rodzaje, takie jak relacyjne (SQL), nierelacyjne (NoSQL), kolumnowe, dokumentowe i grafowe, w zależności od sposobu przechowywania i organizacji danych.
Tworzenie bazy danych SQL obejmuje zaplanowanie struktury danych, zdefiniowanie tabel, kolumn i relacji między nimi oraz wdrożenie odpowiednich zabezpieczeń. Proces ten można przeprowadzić za pomocą narzędzi takich jak MySQL Workbench lub pgAdmin.
Relacyjne bazy danych SQL działają na zasadzie tabel, w których dane są przechowywane w wierszach i kolumnach. Relacje między tabelami są definiowane przez klucze obce, co pozwala na skuteczne zarządzanie i przetwarzanie danych.
Relacyjne bazy danych są idealne do aplikacji, które wymagają precyzyjnych relacji między danymi, takich jak systemy transakcyjne. Nierelacyjne bazy danych lepiej sprawdzają się w przypadku dużych zbiorów danych, które mogą być niestrukturalne, jak w przypadku aplikacji Big Data.
Podsumowanie
Bazy danych SQL są kluczowym elementem w zarządzaniu danymi w nowoczesnych systemach informatycznych. Wybór odpowiedniego narzędzia, znajomość najlepszych praktyk oraz zrozumienie różnic między relacyjnymi a nierelacyjnymi bazami danych pozwala na efektywne i bezpieczne zarządzanie danymi. Wdrażając opisane strategie, możesz znacząco poprawić wydajność, spójność i bezpieczeństwo swoich baz danych.
Dalsze kroki:
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o pracy z PostgreSQL w środowisku chmurowym, zapraszam do zapoznania się z naszym artykułem:
PostgreSQL Online: Jak efektywnie pracować z bazami danych w chmurze.
