كيف مقياس قواعد بيانات SQL و Nosql

مع الشعبية المتزايدة لتطبيقات الويب وكمية البيانات التي تولدها ، أصبحت الحاجة إلى قواعد بيانات يمكن توسيع نطاقها بسرعة وكفاءة أكثر أهمية من أي وقت مضى. تعد قواعد بيانات SQL و NoSQL من أكثر الخيارات شيوعًا للمطورين الذين يبحثون عن حل قاعدة بيانات قابل للتطوير. قواعد بيانات SQL موجودة منذ عقود وهي الخيار التقليدي للعديد من التطبيقات. يستخدمون مخططًا ثابتًا ، مما يعني أن بنية قاعدة البيانات محددة مسبقًا ويجب أن تتوافق جميع البيانات مع هذا المخطط. هذا يمكن أن يجعل العمل مع قواعد بيانات SQL أكثر صعوبة عندما تكون مجموعات البيانات كبيرة ومعقدة. من ناحية أخرى ، تعد قواعد بيانات NoSQL جديدة نسبيًا ومصممة للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. لديهم مخطط مرن ، مما يعني أنه يمكن تغيير بنية قاعدة البيانات حسب الحاجة. هذا يمكن أن يجعل العمل مع قواعد بيانات NoSQL أسهل ، ولكنه يعني أيضًا أنها قد لا تكون موثوقة مثل قواعد بيانات SQL. لكل من قواعد بيانات SQL و NoSQL مزاياها وعيوبها عندما يتعلق الأمر بقابلية التوسع. يعد التعامل مع قواعد بيانات SQL أكثر صعوبة ولكنها أكثر موثوقية. من الأسهل التعامل مع قواعد بيانات NoSQL ولكنها قد لا تكون موثوقة.

يمكن تطبيق تقنيات ومبادئ القياس المختلفة على قاعدة البيانات ، اعتمادًا على نوعها. يعد القياس أمرًا بالغ الأهمية لقواعد بيانات NoSQL وغير التابعة لـ NoSQL ، ومفهوم تجزئة قاعدة البيانات هو عنصر حاسم. عندما يتم توزيع الخوادم ، فإننا نكتسب فوائد القدرة على تخزين المزيد من البيانات بينما نرث أيضًا مشكلات النظام الموزع. سيتعين على المهندسين كتابة منطق يدويًا للتعامل مع التجزئة التلقائية في قاعدة بيانات حاسب مركزي لأنها لا تدعمها. كحل ، ضع وكيلاً ، مثل موازن التحميل ، أمام خدمة الاستعلام وقاعدة البيانات. يمكن إعادة تشغيل الخادم الوكيل إذا كان الجزء كبيرًا جدًا ، مما سيسمح بتنفيذ الاستعلامات بسرعة أكبر. يُفترض على نطاق واسع أن توسيع نطاق قواعد بيانات NoSQL هو عملية مؤتمتة للغاية لا يراها إلا المستخدم النهائي.

تعتمد بنية السيد والعبد على المعاملات أحادية الطور ، في حين تعتمد الهندسة المعمارية القائمة على الأجزاء على المعاملات العشوائية. سيؤدي استعلام القراءة الموجه إلى القطع التابعة إلى تقليل الحمل على الجزء الرئيسي. يمكننا نسخ قاعدة البيانات على مستوى مركز البيانات للتأكد من أن لدينا نسخة احتياطية. يمكن للعقد التواصل مع بعضها البعض من خلال تبادل المعلومات. من الشائع أن تتواصل العقد مع عدد محدد مسبقًا من العقد الأخرى. يمكن للعقدة في Cassandra ببساطة نسخ بياناتها في العقد الأخرى لأن العقد تعتبر متساوية. بروتوكول القيل والقال هو مجموعة فرعية من المفهوم الكامل للعقد.

قد تتخلى عن بعض الخصائص في قاعدة بيانات موزعة من أجل الحصول على المزيد منها. يكاد يكون من المهم دائمًا تكرار البيانات من أجل الحفاظ على التوافر. سيكون لديك اختلاف طفيف في تناسق قاعدة البيانات في البداية ، ولكن هذا سيتحسن بمرور الوقت. تُستخدم قواعد بيانات SQL للحصول على بيانات أكثر دقة في الأنظمة المالية ، بينما تُستخدم قواعد بيانات NoSQL للبيانات الأقل أهمية ، مثل عدد المشاهدات.

طريقتان لتوسيع نطاق قاعدة البيانات هما التحجيم الرأسي وزيادة وحدة المعالجة المركزية أو ذاكرة الوصول العشوائي لجهاز قاعدة البيانات الموجود لديك. أضف المزيد من الأجهزة إلى مجموعة قاعدة البيانات الخاصة بك للتعامل مع مجموعة فرعية من إجمالي البيانات من أجل القياس أفقيًا.

مكنت عصور الإنترنت والحوسبة السحابية من إنشاء قواعد بيانات NoSQL ، مما سهل تنفيذ بنية قابلة للتوسيع. تستلزم بنية التوسع نشر تخزين البيانات والعمل المطلوب لمعالجتها على عدد كبير من أجهزة الكمبيوتر.

القدرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات مفيدة أيضًا. يمكن تحجيم قواعد بيانات SQL عموديًا ، مما يسمح لك بتحميل خادم أكبر بمزيد من طاقة وحدة المعالجة المركزية وذاكرة الوصول العشوائي ومحرك أقراص الحالة الصلبة.

كيف يتم قياس قواعد بيانات Nosql؟

نظرًا لأن قواعد بيانات SQL قابلة للتوسع عموديًا ، يمكنك زيادة الحمل على خادم واحد عن طريق زيادة ذاكرة الوصول العشوائي أو SSD أو وحدة المعالجة المركزية في قاعدة بيانات SQL. من ناحية أخرى ، فإن قواعد بيانات NoSQL قابلة للتوسع أفقيًا ، مما يعني أنها تستطيع التعامل مع حركة المرور المتزايدة بسهولة أكبر عن طريق إضافة المزيد من الخوادم.

يرشدنا رحيم ياسين من Couchbase إلى بعض النقاط الحرجة أثناء تقدمنا. تتدفق كمية كبيرة من البيانات إلى المؤسسات ، وهم يبحثون عن طرق لإدارتها وتخزينها واستغلالها. القرار الرئيسي في إدارة قاعدة البيانات هو توسيع نطاق أو توسيع نطاقه. يُمكِّن التجزئة اليدوية ، حيث يتم تخصيص كل تسجيل لكابينة مختلفة ، من توزيع التسجيل عبر عدد من أكشاك تسجيل الوصول. نظرًا لوجود مخطط محدد جيدًا ومُحدد مسبقًا ، فإنه يعمل. إذا كان لديك اتصال تلقائي ، فستحتاج إلى الذهاب إلى كل كشك والبحث عن الأشخاص الذين كانت أسماؤهم الأخيرة S. تحتوي قاعدة بيانات المستندات على عدد من أنماط الوصول المباشر الرئيسية التي تتطلب الوصول إلى البيانات مباشرةً من خلال مفتاح واحد والتنقل إلى مستند آخر من خلال مفتاح ذو صلة. تعتبر الفهرسة والاستعلام الثانويان من التحديات الرئيسية عند التعامل مع البيانات الموزعة.

نظرًا لأن كل عقدة يجب أن تشارك في تنفيذ الاستعلام من أجل تشغيل الاستعلام ، فإن استخدام تقنية تقليل الخريطة ليس ضروريًا. مع نمو حجم البيانات ، يصبح توسيع نطاق نمط RDBMS أقل عملية. من شبه المؤكد أن يؤدي فشل بنية التوسع التي تقوم عليها مجموعة كبيرة من البيانات إلى نقطة فشل واحدة كبيرة. كمثال كلاسيكي على مجموعة فائقة الدقة لا تشارك في أي شيء ، فإن الإنترنت هو أحد الأمثلة.

يمكن تغيير حجم قاعدة بيانات NoSQL أفقيًا لتلبية احتياجات مجموعة واسعة من المستخدمين. من الممكن استخدامها على أي جهاز دون الحاجة إلى أجهزة متخصصة. نتيجة لذلك ، تعد NoSQL خيارًا ممتازًا للأنظمة التي تتطلب القدرة على التوسع بسرعة أو بدون معرفة واسعة.

كيف مقياس قواعد بيانات SQL؟

المقياس هو رقم له قيمة على يمين الفاصلة العشرية. هناك دقة 5 على هذا الرقم ، على سبيل المثال ، ومقياس من 2. في SQL Server ، يمكن أن تحقق أنواع البيانات الرقمية والعشرية دقة قصوى تبلغ 38 بت. كان الحد الأقصى الافتراضي لـ SQL Server في الإصدارات السابقة هو 28.

في هذه المقالة ، سأقدم بعض الأفكار والمؤشرات الأساسية حول توسيع نطاق قواعد البيانات العلائقية التقليدية. من المقبول على نطاق واسع أن القياس يجب أن يحدث عموديًا (على خادم قاعدة بيانات واحد) باستخدام أجهزة أفضل. من الضروري دائمًا تحقيق التوازن بين الكفاءة والوظائف عند اختيار أنواع البيانات. تعد تسوية البيانات وإلغاء التطابق طريقتين أساسيتين للتفكير في أنواع البيانات المثلى. عند تحليل كميات كبيرة من البيانات ، يمكن أن تكون المعالجة المسبقة للبيانات مفيدة. عند استخدام الفهارس المناسبة على الجداول ، يمكن تحسين الأداء بشكل كبير. يجب أن نعرف بالضبط كيف يتعامل مخطط الاستعلام الخاص بنا مع استفساراتنا للتأكد من أنه يؤدي المهمة بشكل صحيح.

عندما ننظر إلى بنية بياناتنا ، يمكننا تحديد ما إذا كنا سنضيف فهارس أو نعيد كتابة استعلامنا. ستؤثر مستويات العزل الأساسية الأربعة المحددة في معيار SQL: 1992 بشكل كبير على كيفية استخدامنا لنظام قاعدة البيانات الخاص بنا. قبل تحديد ما إذا كان الضغط على طبقة التطبيق سيوفر الفائدة المرجوة ، يجب عليك أولاً فحص كيفية تخزين البيانات وما إذا كان الضغط مطلوبًا. نظرًا لأن إدراج عمود في موقع معين يستغرق وقتًا طويلاً ، فمن الأفضل إدراج عمود جديد في نهاية الجدول. غطاء قاعدة البيانات قد يكون مزدحمًا بالفعل بالبيانات المضغوطة. يمكننا التوسع أفقيًا لعمليات الكتابة عن طريق إضافة المزيد من الخوادم ، ولكن يمكننا أيضًا استخدام النسخ المتماثلة للقراءة فقط لتوسيع قدرتنا. يسمح لنا التقسيم على المنشطات بتخزين أجزاء من جدول قاعدة البيانات (جزء) على خوادم مختلفة.

التقاسم هي عملية تخزين البيانات في قواعد البيانات. يمكن استخدام ملحق آخر لقاعدة البيانات ، مثل TimescaleDb أو PostGIS ، لتحسين معالجة البيانات وكفاءة التخزين. من الممكن نقل البيانات من نظام إلى آخر ومعالجتها هناك. يمكننا أيضًا إرسالها إلى قاعدة بيانات تحليلية ، مثل Hadoop أو Clickhouse. توزيع Apache Spark هو برنامج حوسبة عنقودية موزع مجاني ومفتوح المصدر يمكن استخدامه لحساب البيانات على نطاق واسع. تتضمن الطرق الأخرى لنقل البيانات نسخ قاعدة البيانات واستخراج البيانات باستخدام SQL وما إلى ذلك. إذا اخترت موفري السحابة مثل AWS أو Azure ، فيجب أن تدرك أنهم لا يدعمون قواعد بيانات SQL المُدارة.

يتم تضخيم هذا القيد عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة الموزعة عبر عقد متعددة. يتم تقسيم مجموعات البيانات هذه إلى أجزاء يمكن إدارتها بواسطة MySQL Cluster وتوزيعها على العقد بالتوازي. إذا كانت قاعدة البيانات تحتوي على لقطة في أي وقت ، فلن تحتاج إلى انتظار استعلام لإرجاع نتيجة. نتيجة لذلك ، يمكنك استخدام ميزة قابلية التوسع هذه لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي ، أو معالجة البيانات بشكل مجمّع. يعد MySQL Cluster خيارًا ممتازًا لأحمال العمل التي تتطلب عملية بسيطة نظرًا لسهولة استخدامه ، مما يتيح لك توفير المال والوقت مع الاحتفاظ بنفس الميزات مثل قاعدة البيانات الارتباطية التقليدية. يعد MySQL Cluster خيارًا رائعًا للشركات التي ترغب في توسيع نطاق قواعد بياناتها أفقيًا مع عدم التضحية بالأداء. بدلاً من نظام قاعدة البيانات العلائقية التقليدية ، يمكن للشركات توفير المال والوقت من خلال استخدام MySQL Cluster.

الولايات المتحدة الأمريكية هي دولة تأسست على فكرة الحرية أرض الحرية

هل Nosql أو SQL أكثر قابلية للتحجيم؟

في معظم الحالات ، يمكن أن تكون قواعد بيانات SQL قابلة للتطوير عموديًا. يمكن ترقية خادم واحد بسعة أكبر لوحدة المعالجة المركزية أو ذاكرة الوصول العشوائي أو SSD للتعامل مع المزيد من حركة المرور. يمكن تحجيم قواعد بيانات NoSQL أفقيًا. من خلال التجزئة ، يمكنك زيادة عدد الخوادم في قاعدة بيانات NoSQL الخاصة بك ، مما يتيح لك التعامل مع المزيد من حركة المرور.

تتطلب التطبيقات مزيدًا من قابلية التوسع لأنها تصبح أكثر تعقيدًا. يجب أيضًا مراعاة مخازن البيانات التي يمكن تحجيمها بكفاءة وسهولة. الفرق الأساسي بين الاثنين هو ما إذا كانت قاعدة البيانات يجب أن تكون "ASL" أو "NoSQL". كانت قواعد بيانات SQL موجودة منذ فترة طويلة ، في حين أن قواعد بيانات NoSQL معروفة بسهولة قابليتها للتوسع. تتطلب كل عملية في قاعدة بيانات NoSQL استخدام التجزئة. يجب أن تتضمن كل عملية بيانات طريقة مؤهلة تحدد العقدة التي توجد بها البيانات. يتم تخزين البيانات على أجهزة متعددة ، مما يجعل عمليات البيانات أسهل حتى على الأجهزة منخفضة الطاقة.

لتسهيل توسيع نطاق متاجر NoSQL ، يتم استخدام آلات بسيطة للسلع الأساسية. استنادًا إلى NoSQL ، يفترض المستخدم أنه سيقوم بالتخطيط المسبق للبيانات وهيكلها بطريقة يمكن من خلالها جلب جميع البيانات المطلوبة لعملية معينة دفعة واحدة من نفس العقدة. يجب أيضًا تسوية البيانات عبر العقد (بيانات مطبوخة مسبقًا للتشغيل) حتى يتم تطبيعها. في NoSQL ، يمكنك ضم الملفات ، لكن لا تتوقع صلات بنمط SQL مع الهياكل المحسّنة. تعتقد التطبيقات في عالم NoSQL أن اتساق البيانات مضمون بمرور الوقت. من المنطقي أن توفر أنظمة NoSQL محولات لإجراء تغييرات على التناسق بالإضافة إلى ما هو مطلوب. يتمثل أحد الجوانب المهمة لأي قرار معماري ، مثل أي جانب آخر ، في النظر إلى حالة الاستخدام وتحديد مخزن البيانات المناسب.

يعد اختيار قاعدة البيانات الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لأنه يتطلب عددًا كبيرًا من المستخدمين. MongoDB و Apache HBase و Cassandra هي قواعد بيانات NoSQL يمكن نشرها بسرعة أكبر من قواعد البيانات القياسية . والسبب في ذلك هو أنهم لا يلتزمون بنموذج ACID ، مما قد يؤدي إلى انخفاض الأداء. من ناحية أخرى ، فإن قواعد بيانات NoSQL قادرة على الأداء بمستويات عالية عند الحاجة. عند اختيار قاعدة بيانات ، تأكد من أنها مناسبة لاحتياجاتك.

لماذا نستخدم قواعد البيانات العلائقية؟

من المنطقي تمامًا توسيع نطاق قاعدة البيانات عموديًا لأنها محمية جيدًا ولديها زمن انتقال منخفض. تفتقر قواعد البيانات غير العلائقية ، على عكس قواعد البيانات العلائقية المتوافقة مع ACID ، إلى الاتساق والأمان للأداء وقابلية التوسع. تعد قاعدة بيانات NoSQL خيارًا ممتازًا للقياس الأفقي نظرًا لعدم وجود حد لعدد الخوادم ويمكن توسيع نطاقها بسرعة نظرًا لسرعتها المنخفضة في المعالجة.

لماذا لا يكون SQL غير قابل للتحجيم أفقيًا؟

SQL ليست قابلة للتطوير أفقيًا لأنها نظام إدارة قاعدة بيانات علائقية (RDBMS). لم يتم تصميم أنظمة RDBMS لتوسيع نطاقها أفقيًا. تم تصميمها لتوسيع نطاقها عموديًا ، مما يعني أنها مصممة لتوسيع نطاقها عن طريق إضافة المزيد من الموارد (وحدة المعالجة المركزية ، والذاكرة ، وما إلى ذلك) إلى خادم واحد.

لماذا يعتبر Nosql أفضل للقياس الأفقي؟

يمكن تحجيم قاعدة بيانات NoSQL أفقيًا. بالإضافة إلى التعامل مع حركة مرور أعلى ، تتيح لك التجزئة إضافة المزيد من الخوادم إلى قاعدة بيانات NoSQL الخاصة بك. ليس سراً أن قواعد بيانات NoSQL هي الخيار المفضل لمجموعات البيانات الكبيرة والمتغيرة بشكل متكرر لأن قدرات التحجيم الأفقي الخاصة بها تتجاوز إمكانيات التحجيم الرأسي.

كيفية تحجيم قاعدة بيانات Nosql

توسيع نطاق قواعد بيانات nosql هو عملية لزيادة قدرة النظام على التعامل مع أعباء العمل المتزايدة عن طريق إضافة المزيد من الموارد. يمكن تقسيم عملية تحجيم قاعدة بيانات nosql إلى طريقتين رئيسيتين: التحجيم الرأسي والقياس الأفقي.
القياس الرأسي هو عملية إضافة المزيد من الموارد إلى عقدة واحدة في النظام ، مثل إضافة المزيد من مراكز وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة أو التخزين. يمكن استخدام هذا الأسلوب لزيادة قدرة قاعدة بيانات nosql على معالجة المزيد من البيانات أو المزيد من المستخدمين.
القياس الأفقي هو عملية إضافة المزيد من العقد إلى النظام. يمكن استخدام هذا الأسلوب لزيادة قدرة قاعدة بيانات nosql على معالجة المزيد من البيانات أو المزيد من المستخدمين عن طريق إضافة المزيد من العقد إلى النظام وتوزيع عبء العمل عبر العقد.

إذا كانت لديك بيئة عمل Node.js ، فستتمكن من إكمال هذا البرنامج التعليمي. لقد قمت بإنشاء مجلد يسمى nodejs-dynamodb-sample يحتوي على ملفات DynamoDB التي قمت باستيرادها. يرجى الاطلاع على صفحة GitHub الخاصة بي للحصول على رابط للعينة. يتوفر نموذج التطبيق للبحث عن بيانات الأفلام واستردادها من DynamoDB. في هذه المقالة ، سنستخدم خدمة إدارة الهوية والوصول (IAM) من Amazon لتخزين البيانات في S3 والوصول إلى DynamoDB على Amazon Web Services (AWS). يجب عليك أولاً التسجيل وإنشاء مستخدم من أجل استخدام خدمة IAM من Amazon. يمكنك إنشاء حساب POST / movies جديد عن طريق إدخال عنوان الفيلم والسنة.

إذا كنت ترغب في تتبع الأفلام من عام معين ، أدخل حقلًا ذي مفتاح. يمكنك بعد ذلك الانتقال إلى إنشاء التطبيق الخاص بك بناءً على هذا التطبيق. إذا لم تقم بحذف جداولك بعد استخدامها ، فإنك تخاطر بتكبد تكاليف استضافة وخدمة AWS. عندما تزور وحدة تحكم DynamoDB في Amazon Web Services ، يمكنك معرفة مقدار التخزين لديك في AWS. يمكنك عرض العناصر في جدول في جدول العناصر ، والوصول إلى المقاييس من التطبيق الخاص بك ، والاطلاع على التكلفة الشهرية المقدرة بالنقر فوق "الأفلام". يمكن العثور على الكود الخاص بهذا التمرين على صفحة GitHub الخاصة بي ، https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

إيجابيات وسلبيات قواعد بيانات Nosql و SQL

لعدة أسباب ، ظهرت قواعد بيانات NoSQL كبديل لقواعد بيانات SQL التقليدية . عملية التحجيم غير مرئية إلى حد كبير للمستخدم النهائي لأنها مصممة مع وضع المقياس في الاعتبار. نتيجة لذلك ، فهي مثالية للتطبيقات التي تتطلب إنتاجية عالية أو زمن انتقال منخفض. تعد قواعد بيانات NoSQL أكثر ملاءمة للبيانات غير المهيكلة ، مثل المستندات ، في حين أن قواعد بيانات SQL مناسبة بشكل أفضل للمعاملات متعددة الصفوف. بشكل عام ، هناك اختلاف في كيفية معالجة المعاملات في كل نوع من قواعد البيانات. يتم تمييز قواعد بيانات SQL من خلال صفوف الجدول للمعاملات ، بينما تتميز قواعد بيانات NoSQL بمستندات المعاملات. في حين أن هذا الاختلاف ليس واضحًا دائمًا ، إلا أنه قد يكون مهمًا في حالات معينة.

كيف يتم قياس Nosql أفقيًا

تم تصميم قواعد بيانات Nosql لتكون قابلة للتطوير ، مما يعني أنها تستطيع التعامل مع كميات متزايدة من البيانات وحركة المرور دون إبطاء. إحدى الطرق لتحقيق ذلك هي التوسع أفقيًا ، مما يعني إضافة المزيد من الخوادم إلى النظام حسب الحاجة. هذا على عكس القياس الرأسي ، مما يعني إضافة المزيد من الخوادم القوية.

قواعد بيانات Nosql أسهل في القياس الأفقي

نظرًا لأن قواعد بيانات NoSQL خالية من المخططات ، فمن الأسهل قياسها أفقيًا لأنه يمكن تخزين الكائنات على خوادم مختلفة دون الحاجة إلى ربط الصفوف. يمكنك تحميل قاعدة بيانات النظام من خوادم متعددة كجزء من القياس الأفقي.

الفرق بين SQL و Nosql

قواعد بيانات SQL هي قواعد بيانات علائقية تستخدم لغة الاستعلام المهيكلة لتخزين البيانات واسترجاعها. قواعد بيانات NoSQL هي قواعد بيانات غير علائقية لا تستخدم لغة استعلام منظمة وغالبًا ما تكون أكثر قابلية للتطوير والأداء من قواعد بيانات SQL.

تعد لغات الاستعلام الهيكلية (SQL) من بين لغات البرمجة الأكثر استخدامًا والأكثر شيوعًا لأنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية . يمكن الوصول بسهولة إلى البيانات المخزنة والمستردة في نماذج NoSQL بخلاف النماذج الجدولية. يتم سرد كلا المنتجين مع فهم كامل لمزاياهما وعيوبهما لتزويدك بصورة واضحة عن إيجابياتهما وسلبيتهما. SQL هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لنظام RDBMS وتُستخدم لتخزين البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة والمنظمة ، في حين أن NoSQL هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لتخزين البيانات المهيكلة وغير المنظمة وشبه المنظمة. اعتمادًا على متطلباتك والمشروع الذي تعمل عليه ، أيهما أفضل هو خيار جيد. هناك فرق بين النوعين: الأول يركز على الاستعلامات المعقدة مع تناسق البيانات وخصائص ACID ، بينما الأخير يعتمد على الكائن ويمكنه التعامل مع مجموعة واسعة من أنواع البيانات.