قواعد بيانات NoSQL أسهل في القياس من قواعد البيانات العلائقية

تتمثل إحدى مزايا استخدام قاعدة بيانات NoSQL في أنها أسهل في القياس من قاعدة البيانات العلائقية. عندما يتم تحجيم قاعدة البيانات العلائقية ، يجب نقل جميع البيانات إلى خادم جديد ، مما قد يكون عملية صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً. باستخدام قاعدة بيانات NoSQL ، يمكن أن يحتوي كل خادم على جزء من البيانات ، مما يسهل إضافة خوادم جديدة حسب الحاجة.

قواعد بيانات SQL قابلة للتطوير عموديًا ، مما يعني أنه يمكنك زيادة الحمل على الخادم عن طريق إضافة مكونات RAM و SSD ووحدة المعالجة المركزية. من ناحية أخرى ، فإن قواعد بيانات NoSQL قابلة للتوسع أفقيًا ، مما يعني أنها تستطيع التعامل مع المزيد من حركة المرور دون الحاجة إلى إضافة أي خوادم إضافية إلى قواعد بياناتها.

بشكل عام ، نسمي هذه المرحلة من التوسع الرأسي أو التوسع عندما نحتاج إلى التعامل مع حمل حوسبة أعلى أثناء ترقية أجهزتنا. يُعرف الانتقال إلى بنية موزعة وإضافة المزيد من أجهزة الكمبيوتر لحل مشكلة باسم التحجيم أو التحجيم الأفقي.

حاول Cattell وصف NoSQL بشكل أكثر رسمية من خلال تسمية ست ميزات رئيسية في مجموعة من ستة أجزاء من المواصفات: 1) قابلية التوسع الأفقي ، 2) النسخ المتماثل عبر العديد من الخوادم ، 3) واجهة بسيطة أو بروتوكول ، 4) التزامن المعاملة "الأضعف" من RDBs 5) كفاءة التخزين باستخدام ذاكرة الوصول العشوائي وتوزيعها

كيف يتم توسيع قاعدة بيانات Nosql؟

قواعد بيانات Nosql قابلة للتطوير نظرًا لقدرتها على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. كما أنهم قادرون على التعامل مع عدد كبير من المستخدمين المتزامنين.

على الرغم من هذه الاختلافات ، تعد كل من NoSQL و SQL تقنيات ممتازة لهياكل البيانات. تتفوق قابلية التوسع الأفقي لـ NoSQL على قابلية التوسع الرأسي لـ SQL. يمكن لقواعد بيانات NoSQL معالجة المزيد من البيانات في بيئة NoSQL أكثر من قواعد بيانات SQL ، والتي يمكنها التعامل مع استعلامات أكثر تعقيدًا في بيئة SQL.
تعد كل من NoSQL و SQL من التقنيات التكميلية التي يمكن استخدامها لتخزين البيانات واستردادها. تعد قواعد بيانات NoSQL أفضل في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة من قواعد بيانات SQL ، والتي تعد أفضل في التعامل مع الاستعلامات المعقدة. قواعد بيانات NoSQL ، بالإضافة إلى كونها قابلية للتوسع ، لا تقتصر أيضًا على القياس الرأسي في قواعد بيانات SQL.

قواعد بيانات نوصل هي المستقبل

يمكن لقواعد بيانات NoSQL التوسع والعمل بشكل متزامن إذا تم توزيعها عبر أجهزة متعددة.

ما هي قابلية التوسع وكيف يتم تحقيقها في مونجودب؟

قابلية التوسع هي قدرة النظام على التعامل مع كمية متزايدة من العمل عن طريق إضافة موارد إلى النظام. في MongoDB ، يتم تحقيق قابلية التوسع من خلال توزيع البيانات عبر خوادم متعددة. يستخدم MongoDB التجزئة للقياس أفقيًا. تعد المشاركة طريقة لتوزيع البيانات عبر خوادم متعددة. يخزن كل خادم في نظام مجزأ جزءًا من البيانات. عند إجراء استعلام ، يتم توجيه الاستعلام إلى الخادم الذي يحتوي على البيانات المطلوبة.

شعبية Mongodb تنمو بين الشركات الكبيرة

قاعدة بيانات NoSQL الأكثر شيوعًا بين الشركات ، مثل Facebook و LinkedIn و Walmart ، هي MongoDB. التطبيقات كثيفة البيانات التي تتطلب قابلية عالية للتوسع ستجد أن MongoDB خيار جيد.

كيف يؤثر استخدام قاعدة بيانات Nosql على قابلية التوسع والتوافر؟

قواعد بيانات Nosql قابلة للتطوير بدرجة كبيرة وتوفر توفرًا عاليًا. وهي مصممة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات ويمكن زيادتها أو تصغيرها حسب الحاجة. قواعد بيانات Nosql متاحة بشكل كبير أيضًا ، مما يعني أنه يمكن الوصول إليها من أي مكان ولا تخضع لنقاط فشل فردية.

قاعدة بيانات Nosql: إيجابيات وسلبيات

هل يجب علي استخدام قاعدة بيانات Nosql؟
في النهاية ، فإن اتخاذ قرار بشأن استخدام قواعد بيانات NoSQL يتعلق بالمقياس والتوافر ومرونة نموذج البيانات.

لماذا يتم قياس قواعد بيانات Nosql بشكل جيد؟

تتسع قواعد بيانات Nosql بشكل جيد جدًا لأنها مبنية ليتم توزيعها من الألف إلى الياء. هذا يعني أنها مصممة للتشغيل على عقد متعددة ويمكن أن تتسع بسهولة لاستيعاب المزيد من البيانات والمزيد من المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم قواعد بيانات nosql نموذج بيانات أبسط من قواعد البيانات العلائقية التقليدية ، مما يجعلها أكثر قابلية للتوسع وأسهل في الإدارة.

للتوسع أفقيًا ، تستخدم قواعد بيانات NoSQL عددًا أكبر من الآلات لكل مجموعة. من ناحية أخرى ، فإن قواعد البيانات التقليدية ، المصممة للتوسع عموديًا عن طريق زيادة وحدة المعالجة المركزية أو ذاكرة الوصول العشوائي على جهاز قاعدة البيانات الحالي لديك ، لا يتم تحجيمها عموديًا بهذه الطريقة. عند قياس قاعدة بيانات تقليدية ، يجب أن تفكر في كيفية تأثير البيانات على أداء تطبيقك. قد يكون التطبيق المقيَّد بوحدة المعالجة المركزية قادرًا على إضافة المزيد من خوادم قواعد البيانات دون التأثير سلبًا على الأداء. عندما يكون تطبيقك مرتبطًا بـ IO ، فإن إضافة المزيد من الخوادم قد لا يؤدي إلى تحسين الأداء. عند التعامل مع NoSQL ، لا يكون الأمر كذلك دائمًا. عند استخدام قواعد بيانات NoSQL ، فهي مصممة للتعامل مع عدد كبير من البيانات بطريقة آمنة دون التأثير على أداء التطبيق. في هذا الصدد ، فإن قواعد بيانات NoSQL ليست شائعة مثل قواعد البيانات التقليدية. تتكون قاعدة البيانات من نوع قاعدة البيانات التي تم إنشاؤها لتوسيع نطاقها أفقيًا. نظرًا لإضافة المزيد من الأجهزة إلى مجموعة قاعدة البيانات الخاصة بك ، فلا داعي للقلق بشأن أداء التطبيق. عند توسيع نطاق قاعدة بيانات NoSQL ، يتم تجنب مشكلات الأداء التي قد تنشأ مع قاعدة البيانات التقليدية. تطورت إدارة قواعد البيانات في السنوات الأخيرة ، ونتيجة لذلك تكتسب NoSQL شهرة. إذا كنت تبحث عن طريقة لتوسيع نطاق عملك ، فإن قواعد بيانات NoSQL تعد خيارًا ممتازًا.

هل جميع قواعد بيانات Nosql قابلة للتطوير؟

في قاعدة بيانات NoSQL ، يتم استخدام نموذج BASE بدلاً من نموذج ACID. نتيجة لذلك ، يتم تقليل متطلبات A و / C و / أو D ، مما يؤدي إلى زيادة قابلية التوسع. يتيح لك البعض ، مثل Cassandra ، تعيين ضمانات حمض كلما احتجت إليها. على الرغم من أنه يمكن توسيع نطاق قواعد بيانات NoSQL وتصغيرها بسهولة ، إلا أنه لا يمكن توسيع نطاقها جميعًا أو تصغيرها في نفس الوقت.

لماذا يعتبر Nosql أكثر قابلية للتوسع

تعد قواعد بيانات Nosql أكثر قابلية للتوسع من نظيراتها العلائقية لأنها مصممة للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة. قواعد البيانات العلائقية ليست فعالة عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة ، مما قد يؤدي إلى مشاكل في الأداء. قواعد بيانات Nosql هي أيضًا أكثر مرونة من حيث تصميم المخطط ، مما يعني أنه يمكن تكييفها بسهولة مع متطلبات البيانات المتغيرة.

قابلية التوسع الرأسي في Nosql

قابلية التوسع الرأسي في nosql هي عملية زيادة سعة خادم nosql واحد عن طريق إضافة المزيد من الموارد مثل وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة أو تخزين القرص. هذا على عكس قابلية التوسع الأفقي ، والتي تتضمن إضافة المزيد من خوادم nosql إلى النظام.

تفقد قواعد بيانات SQL شعبيتها مع اكتساب شعبية قواعد بيانات NoSQL. وبالتالي يمكن لمسؤولي قواعد البيانات التعامل مع حجم أكبر من البيانات دون الحاجة إلى أي أجهزة إضافية لأن قواعد بيانات NoSQL يمكن أن تتوسع أفقيًا. بالإضافة إلى ذلك ، تعد قواعد بيانات NoSQL بشكل عام أكثر كفاءة من قواعد بيانات SQL ، مما يجعلها خيارًا أفضل للتطبيقات واسعة النطاق.

قواعد بيانات Nosql: مُصممة لقابلية التوسع

في MongoDB ، قاعدة بيانات MongoDB المصممة لقابلية التوسع ، يوجد nosql. يمكنهم التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة في كل من المقياسين الأفقي والرأسي. يمكنك التوسع أفقيًا لإضافة المزيد من الأجهزة إلى مجموعة الموارد الخاصة بك ، بينما يمكنك عموديًا إضافة المزيد من الطاقة (وحدة المعالجة المركزية وذاكرة الوصول العشوائي) إلى جهاز موجود.

قابلية مونغودب للتوسع

عندما يكون لقاعدة البيانات القدرة على تكييف مواردها ديناميكيًا لتلبية احتياجات مستخدميها ، فإن هذا يشار إليه باسم قابلية التوسع. تحتوي MongoDB Atlas ، وهي منصة بيانات MongoDB متعددة السحابة ، على مجموعة متنوعة من خيارات القياس لكل من التطبيقات الرأسية والأفقية والمرنة.

لماذا يعتبر Mongodb قابلاً للتطوير بدرجة كبيرة؟

لماذا تعتبر MongoDB قابلة للتطوير؟ نظرًا لأن MongoDB ليس لها علاقة بين البيانات والحساب ، فهي قاعدة بيانات NoSQL يمكنها التوسع. يقوم بتخزين البيانات بتنسيق يشبه JSON ، وهو قائم بذاته. باستخدام القياس الأفقي ، يمكن توزيع هذه المستندات عبر عقد متعددة بسهولة أكبر.

هل Mongodb جيد للبيانات الضخمة؟

أفضل استخدام لـ MongoDB هو في البيانات الضخمة حيث يلزم إجراء مزيد من التلاعب لتحقيق النتائج المرجوة. من بين الموارد القوية عمليات CRUD وإطار التجميع والبحث عن النص وتقليل الخريطة.

كيف يتم قياس Nosql أفقيًا

تم تصميم قواعد بيانات Nosql لتوسيع نطاقها أفقيًا ، مما يعني أنها يمكن أن تنتشر عبر خوادم متعددة. هذا يسمح لهم بالتعامل مع المزيد من حركة المرور والبيانات دون إبطاء.

فوائد التحجيم الأفقي في Nosql

ما هي بعض فوائد القياس الأفقي في قواعد بيانات NoSQL؟
للقياس الأفقي في NoSQL بعض المزايا ، مثل: br>. نظرًا لأن مستندات NoSQL عبارة عن كائنات قائمة بذاتها ، فلن تكون إضافة المزيد من الخوادم مطلوبة لتلبية الطلب المتزايد.
أداء محسّن عندما يتم زيادة كمية البيانات واستخدام خوادم متعددة لقراءة البيانات ، تتوسع NoSQL بشكل جيد.
يتميز استرداد البيانات بوتيرة أسرع مع NoSQL لأنه يمكن قراءتها من خوادم متعددة والانضمام إلى صفوف من مصادر متعددة.
لم تعد هناك حاجة إلى دلالات قاعدة البيانات لأن NoSQL لديها نموذج بيانات خالٍ من المخططات.
أوقات الاستجابة المنخفضة مع القياس الأفقي يمكن تجزئة البيانات وتخزينها مؤقتًا على خوادم متعددة ، مما يؤدي إلى أوقات استجابة أقصر.
من ناحية أخرى ، يمكن تحجيم قواعد البيانات التقليدية أفقيًا ، مما يجعلها أسهل في القياس ، مما قد يؤدي إلى استرداد البيانات بشكل أسرع وتحسين الأداء.

لماذا Sql قابل للتحجيم عموديًا و Nosql أفقيًا

قواعد بيانات SQL قابلة للتطوير عموديًا ، مما يعني أنه يمكن تحجيمها عن طريق إضافة المزيد من الموارد إلى خادم واحد. يتناقض هذا مع القياس الأفقي ، حيث يمكن تحجيم قاعدة البيانات عن طريق إضافة المزيد من الخوادم.
الميزة الرئيسية للقياس الرأسي هي أنه بشكل عام أكثر فعالية من حيث التكلفة من القياس الأفقي. هذا لأن إضافة المزيد من الموارد إلى خادم واحد عادة ما تكون أقل تكلفة من إضافة خادم جديد تمامًا.
ميزة أخرى للقياس الرأسي هي أنه يمكن أن يكون أسهل في الإدارة. هذا لأن جميع الموارد موجودة على خادم واحد ، لذلك هناك تعقيد أقل في إدارة قاعدة البيانات.
يتمثل العيب الرئيسي للقياس الرأسي في أنه يمكن أن يصل إلى نقطة لم يعد فيها إضافة المزيد من الموارد إلى خادم واحد ممكنًا أو عمليًا. في هذه المرحلة ، ستحتاج قاعدة البيانات إلى التحجيم الأفقي من أجل الاستمرار في النمو.

قواعد بيانات التحجيم: Sql Vs. نوسكل

على الرغم من مزايا قابلية التوسع ، فإن قواعد بيانات SQL ليست دائمًا الخيار الأفضل للقياس الأفقي. نظرًا لأن قواعد بيانات NoSQL تخزن الجداول في جزء بدلاً من أن تكون في قاعدة بيانات واحدة ، فإنها تتعامل مع حركة مرور أعلى بشكل أفضل. يمكنك أيضًا التوسع أفقيًا دون الحاجة إلى إضافة المزيد من الخوادم.

نوسكل شاردينج

تُستخدم أنماط التقسيم في NoSQL ، مثل الأجزاء. من المحتمل أن يكون كل قسم موجودًا في خوادم منفصلة من أي مكان في العالم باستخدام نمط التقسيم هذا. باستخدام هذا النطاق ، يمكنك التأكد من أن الأشخاص في جميع أنحاء العالم يمكنهم الوصول إلى مجموعة متنوعة من أجزاء مجموعة البيانات.

التقاسم: ما يعمل بشكل أفضل لقاعدة البيانات الخاصة بك

طريقة التشتت هي طريقة لتوزيع البيانات عبر أجهزة متعددة. باستخدام تقنية MongoDB للتجزئة ، يمكن دعم عمليات النشر التي تحتوي على مجموعات بيانات كبيرة للغاية وعمليات إنتاجية عالية. بشكل عام ، يمكن أن تستهلك أنظمة قواعد البيانات التي تحتوي على مجموعات بيانات كبيرة أو تطبيقات تتطلب إنتاجية عالية قدرًا كبيرًا من مساحة الخادم. Amazon RDS (Amazon Relational Database Service ) هي خدمة قاعدة بيانات علائقية مُدارة قائمة على السحابة تدعم التجزئة المشفرة ، بالإضافة إلى مجموعة متنوعة من الميزات الأخرى. باستخدام Amazon RDS ، يمكنك بسهولة إنشاء مجموعة مجزأة واستخدام التجزئة لنقل بياناتك عبر أجهزة متعددة. ما هي أفضل قاعدة بيانات للتجزئة؟ تختلف الإجابة حسب احتياجات الفرد والبيانات. يعد MongoDB خيارًا جيدًا لمجموعات البيانات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي لا تتطلب عمليات كبيرة الحجم. تعد قواعد بيانات SQL أكثر ملاءمة لمجموعات البيانات الكبيرة والتطبيقات ذات متطلبات القياس المتكررة.

حركة نوسكل

حركة NoSQL هي استجابة لنموذج قاعدة البيانات العلائقية التقليدي ، والذي وجد أنه غير مناسب للعديد من التطبيقات الحديثة. غالبًا ما تكون قواعد بيانات NoSQL أكثر قابلية للتطوير وتوفر أداءً أفضل من قواعد البيانات العلائقية. كما أنها غالبًا ما تكون أكثر مرونة ، لأنها لا تتطلب مخططًا صارمًا.

لماذا تكتسب قواعد بيانات نوسقل شهرة

ازدادت شعبية قواعد بيانات NoSQL في السنوات الأخيرة حيث أدرك المطورون فوائدها على قواعد البيانات العلائقية التقليدية. قواعد بيانات NoSQL أقل تكلفة وأسهل في الاستخدام عندما يتعلق الأمر بمجموعات البيانات الكبيرة. كما أنها تستخدم نظامًا أساسيًا أكثر مرونة لتخزين البيانات نظرًا لعدم احتوائها على جداول وأعمدة قياسية.

قاعدة بيانات نوصل

قاعدة بيانات NoSQL هي قاعدة بيانات غير علائقية لا تستخدم النموذج التقليدي القائم على الجدول لقواعد البيانات العلائقية. غالبًا ما تكون قواعد بيانات NoSQL أكثر قابلية للتطوير وتوفر أداءً أفضل من قواعد البيانات العلائقية.

Nosql: الخيار الصحيح للبيانات الضخمة

أحد الاستخدامات الأكثر شيوعًا لقواعد بيانات NoSQL هو تطبيقات الهاتف المحمول وبيانات البث عبر الإنترنت.