قواعد بيانات NoSQL: قواعد بيانات على نطاق الويب لحركة المرور المرتفعة ومجموعات البيانات الكبيرة

قواعد بيانات Nosql هي قواعد بيانات على نطاق الويب يمكنها التعامل مع حركة المرور العالية ومجموعات البيانات الكبيرة. وهي مصممة لتكون قابلة للتطوير وللتعامل مع الأحمال العالية. يمكن تحجيم قاعدة بيانات nosql أفقيًا عن طريق إضافة المزيد من الخوادم إلى النظام. يسمح هذا للنظام بمعالجة المزيد من حركة المرور وتخزين المزيد من البيانات.

زيادة الطلب على التطبيقات المعقدة يستلزم قدرًا أكبر من المرونة. من المهم بنفس القدر تحديد مخازن البيانات التي يسهل قياسها وتشغيلها بكفاءة. إن القضية الأكثر أهمية هي ما إذا كانت قواعد بيانات "ASL" أو "NoSQL" أفضل لتشغيل تطبيق ما. تم استخدام قواعد بيانات SQL لبعض الوقت ، ولكن من المعروف أن قواعد بيانات NoSQL أسهل في القياس. بالنسبة لقواعد بيانات NoSQL ، فإن الافتراض هو أنه يجب إجراء التجزئة في جميع العمليات. يمكن تحديد العقدة بواسطة وظيفة مؤهلة ، والتي تكون متوقعة من كل عملية بيانات في قاعدة البيانات. نظرًا لأنه يتم تخزين البيانات على أجهزة متعددة ، فمن الفعال للغاية التعامل مع عمليات البيانات حتى على أبسط الأجهزة.

باستخدام هذه الميزة ، يمكن استخدام آلات السلع البسيطة لتوسيع نطاق متاجر NoSQL. تفترض NoSQL أنه يمكن للمستخدم تخطيط البيانات وهيكلها بحيث يتم استردادها فقط من نفس العقدة في نقطة زمنية معينة لأي عملية معينة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن إجراء إلغاء تطبيع البيانات عبر العقد (بيانات مطبوخة مسبقًا لبدء التشغيل). هناك مكان لعمليات انضمام NoSQL ، لكن لا تتوقع أن تكون غنية بـ SQL أو محسّنة. من الناحية العملية ، من المفترض أن تكون البيانات متوافقة دائمًا مع تطبيقات NoSQL. هناك العديد من أنظمة NoSQL التي توفر محولات لتعديل التناسق بمرور الوقت إذا كان الاتساق مهمًا. الهدف من أي قرار معماري ، مثل الهدف من تقييم حالة الاستخدام ، هو تحديد مخزن البيانات المناسب.

يمكن توسيع مجموعة موارد القياس الأفقية عن طريق إضافة المزيد من الآلات إليها ، في حين يمكن توسيع مجموعة القياس الرأسي عن طريق إضافة المزيد من الأجهزة إليها.

تستخدم قواعد بيانات SQL وقواعد بيانات NoSQL مقياسًا رأسيًا نظرًا للطريقة التي يتم بها تخزين البيانات (الجداول ذات الصلة مقابل المجموعات غير ذات الصلة) ، بينما تستخدم قواعد بيانات NoSQL القياس الأفقي لأنها لا تستخدم الجداول ذات الصلة.

نوع القياس الذي تدعمه NoSQL أفقي.

للتوسع أفقيًا ، تستخدم MongoDB آلية مضمنة تسمح لك بنقل البيانات عبر خوادم متعددة. يشار إلى هذه العملية باسم التجزئة ، ويمكنك إجراؤها بالضغط على زر تبديل في صفحة تكوين واجهة مستخدم Atlas. بصرف النظر عن ذلك ، يمكن أيضًا إكمال العملية دون توقف.

كيف يعمل القياس الأفقي في Nosql؟

يعني القياس الأفقي في قاعدة بيانات NoSQL أنه يمكن توسيع قاعدة البيانات عن طريق إضافة المزيد من الأجهزة إلى النظام ، بدلاً من جعل جهاز واحد أسرع أو أكثر قوة. هذا يسمح للنظام بمعالجة المزيد من حركة المرور والبيانات دون الوقوع في مشاكل الأداء.

تتعدد مزايا القياس الأفقي: يمكنك بسهولة إضافة المزيد من الخوادم للتعامل مع حركة المرور المتزايدة ، ولن تقلق بشأن تحميل صفوف من خوادم متعددة في نفس الوقت. نتيجة لذلك ، تتخذ قواعد بيانات NoSQL اختيارات ممتازة للشركات التي ترغب في تخزين البيانات عند الطلب مع توفير المال على تخزين البيانات .

قواعد بيانات Nosql هي الأفضل للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة

بسبب قيود قواعد البيانات العلائقية ، لا يمكنهم التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. تقوم قواعد بيانات NoSQL ، مثل MongoDB ، بتخزين بياناتك في تنسيق مستند قائم بذاته ، مما يسمح لك بتوزيع بياناتك عبر عقد متعددة. باستخدام هذه الميزة ، تكون قاعدة البيانات قادرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وسهولة.

كيف يمكن لـ Mongodb أن يتوسع أفقيًا؟

يمكن لـ MongoDB القياس أفقيًا باستخدام التجزئة. المشاركة هي عملية تقسيم البيانات عبر خوادم متعددة. يحتوي كل خادم على جزء خاص به من مجموعة البيانات ، وتنتشر البيانات بالتساوي عبر الخوادم. عند تقديم طلب ، سيحدد خادم MongoDB الخادم الذي يحتوي على البيانات المطلوبة وسيستردها من ذلك الخادم. تسمح هذه العملية لـ MongoDB بالتوسع أفقيًا ومعالجة كميات كبيرة من البيانات.

عندما يتعلق الأمر بتوسيع البنية التحتية ، تجد العديد من الشركات أنها تمر بوقت عصيب. تدعم قاعدة بيانات MongoDB - كخدمة - مجموعة واسعة من خيارات القياس وهي مدمجة في واجهتها الخلفية. تُعرف تقنية القياس الأفقي باسم التجزئة (لأنها مفضلة). يشير مصطلح "التحجيم المتدرج" إلى قدرة خادم أو مجموعة واحدة على التوسع في اتجاه تصاعدي. إنها طريقة قياس أفقي تتضمن توزيع البيانات عبر عقد متعددة. تقوم منصة MongoDB Atlas تلقائيًا بتكوين مفتاح جزء ، والذي لا يزال متروكًا لنا. من الواضح أن مجموعات النسخ المتماثلة والتجزئة متشابهة ، لكن مجموعات البيانات ليست متطابقة.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تسبب مشاكل مع كميات كبيرة من معاملات الكتابة للتطبيقات. يدعم MongoDB Atlas أيضًا القياس الأفقي والرأسي. يتيح نشر مجموعة مجزأة القياس الأفقي. باختصار ، القياس الرأسي بسيط مثل تكوين طبقة عنقود. في حالة الإغلاق الكامل ، يمكن إيقاف الكتلة مؤقتًا للحفاظ على الكتلة عند 0 ، مما يؤدي إلى توسيع الكتلة بالكامل بشكل فعال إلى 0 باستثناء التخزين.

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL ممتازة ، وكذلك تطبيق حديث يحتاج إلى التوسع أفقيًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يحتوي MongoDB على واجهة برمجة تطبيقات بسيطة تجعل من السهل على المطورين الوصول إلى البيانات ومعالجتها ، كما أن التخزين الخالي من المخططات يجعل من السهل تخزين البيانات واستردادها. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن MongoDB يدعم النسخ المتماثل ، يمكن نسخ البيانات بسهولة عبر خوادم متعددة ، مما يضمن بقاءها متاحة للاستخدام في المستقبل.

قابلية مونجودب للتوسع

MongoDB هي واحدة من أكثر لغات البرمجة مرونة. في قاعدة بيانات موجهة للمستندات مثل MongoDB ، يتم تخزين البيانات في مستندات تشبه JSON. تقوم عملية MongoDB بالتحجيم الأفقي من خلال استخدام التجزئة. Srave هي تقنية لتوزيع البيانات تستخدم مجموعات وآلات متعددة لتوزيع البيانات عبر قواعد البيانات والآلات.

هل Sql Db قابل للتحجيم أفقيًا؟

في القياس الأفقي ، تتم إضافة قواعد البيانات أو إزالتها لأداء مهمة محددة ، مثل زيادة أو تقليل السعة الإجمالية أو الأداء. عادةً ما يتم تنفيذ القياس الأفقي من خلال دمج البيانات من عدة قواعد بيانات منظمة بشكل متماثل ثم فصلها في جداول منفصلة.

كل قاعدة بيانات ، كل يوم ، يجب أن يتم تحجيمها للتعامل مع حجم البيانات المتولدة. يتم تصنيف التحجيم إلى نوعين: الرأسي والأفقي. ذاكرة الخادم 2 تيرابايت كافية لتخزين المزيد من البيانات. إنها تشتري خادمًا كبيرًا بسعر مرتفع للغاية. يشار إلى إضافة المزيد من الأجهزة إلى الخادم باسم التحجيم الأفقي. هدفه هو تقسيم مجموعة البيانات إلى خوادم متعددة أو أجزاء. سيكون من غير المجدي أن يكون لديك نقطة واحدة للحقيقة تقوم على إزالة التطبيع. هذا النهج له عيب واحد: إذا فشل السيد في تحديث النسخ المتماثلة التابعة أثناء إجراء الكتابة ، فلن يقوم السيد بتحديث النسخ المتماثلة التابعة.

النسخ المتماثل هو عملية تبادل البيانات بين العقد في الكتلة. عن طريق نسخ البيانات ، يمكنك زيادة توافر واستعادة الخادم. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام النسخ المتماثل لنشر الحمل عبر مجموعات متعددة من العقد. يمكن للمؤسسة تقسيم بياناتها أفقيًا إلى أجزاء أصغر وتوزيع هذه الأجزاء عبر عقد متعددة. يؤدي التقسيم أفقيًا إلى تحسين الأداء. هناك عدة أنواع مختلفة من مجموعات MongoDB ، بالإضافة إلى مجموعات MongoDB الافتراضية. الكتلة أحادية العقدة ، بشكل عام ، هي أبسط أنواع الكتلة وهي مناسبة تمامًا للاختبار والتطوير. الكتلة ثنائية العقد هي النوع الأكثر شيوعًا من الكتلة ، وهي مناسبة للتطبيقات المتوسطة إلى الكبيرة الحجم. تعتبر المجموعة ثلاثية العقد شائعة أيضًا ، وهي مناسبة للتطبيقات واسعة النطاق. في مجموعة ثنائية العقد ، على سبيل المثال ، يتم تقسيم البيانات إلى جزأين منفصلتين على كل عقدة. في هذه الحالة ، تحتوي كل عقدة على نسخة من البيانات. عندما ينمو حمل إحدى العقدة ، قد تتمكن العقدة الأخرى من التعامل مع الحمل. الكتلة المتوازنة الحمل هي واحدة من أكثر أنواع الكتل شيوعًا. تتكون المجموعة ثلاثية العقد من ثلاثة مراكز بيانات منفصلة ، يحتوي كل منها على ثلاث شظايا منفصلة. إذا زاد حمل إحدى العقدة ، فقد تتمكن العقدتان الأخريان من تولي زمام الأمور. الكتلة المتوازنة هي واحدة من هذه المجموعات. قاعدة بيانات MongoDB هي قاعدة بيانات حديثة قائمة على المستندات ذات إمكانات تحجيم أفقية: النسخ المتماثل والتقسيم الأفقي (أو التجزئة). تتضمن عملية القياس الأفقي لقاعدة البيانات إضافة المزيد من المثيلات أو العقد للتعامل مع الطلب المتزايد. عندما تحتاج إلى سعة أكبر ، فأنت ببساطة تضيف المزيد من الخوادم إلى المجموعة. بالإضافة إلى ذلك ، عادة ما تكون الخوادم أصغر حجمًا وأقل تكلفة من تلك المستخدمة في حوسبة سطح المكتب. إنها عملية نسخ البيانات بين العقد في الكتلة. تقسيم البيانات أفقيًا يقسمها إلى أجزاء أصغر ويوزعها عبر عقد متعددة في نظام موزع. هناك عدة أنواع من مجموعات MongoDB ، ولكل منها مجموعة مميزة من الميزات. المجموعات ثلاثية العقد شائعة أيضًا ، على الرغم من أنها ليست فعالة مثل الكتلة المكونة من أربع عقد.

التحجيم أفقيًا باستخدام قاعدة بيانات علائقية

لا يمكن عادةً توسيع قاعدة بيانات SQL التقليدية أفقيًا لأنها تحتاج إلى استضافة المزيد من الخوادم ، ولكن لا يزال بإمكاننا إضافة نسخ متماثلة من الأجهزة الأخرى. يتم استخدام سجل الكتابة إلى الأمام لنشر جميع عمليات الكتابة من الخادم الرئيسي إلى الأجهزة الأخرى. نظرًا لمرونة بنية الاستعلام ، لا يمكن تغيير حجم قواعد البيانات العلائقية أفقيًا. لضمان عدم جلب أي أجزاء من بياناتك حتى تقوم بتنفيذ الاستعلام الخاص بك ، يسمح لك SQL بإضافة العديد من الشروط والفلاتر إلى بياناتك بحيث يتعذر على قاعدة البيانات الخاصة بك التنبؤ بالأجزاء التي سيتم استردادها. نتيجة لذلك ، قد تصبح قاعدة البيانات بطيئة لأنها تحاول معالجة كميات كبيرة من البيانات. نظرًا لأن قواعد البيانات العلائقية يمكن أن تتوسع أفقيًا ، فإنها يمكن أن تساعد في تغطية المناطق التي يكون فيها Spark عادةً أقل فعالية ، سواء من خلال العمل كوسيط تخزين لـ Spark Streaming أو الحسابات المجمعة. لا تدعم منصة Cloud SQL هذه التكوينات في الأصل ، ولكن يمكن تنفيذها باستخدام أدوات الصناعة مثل ProxySQL. ومع ذلك ، فإن المفهوم الأساسي لـ Cloud SQL غير مخصص لهذه الأنواع من السيناريوهات.

لماذا هو Nosql قابلة للتحجيم أفقيًا

يمكن أن تتوسع قواعد بيانات NoSQL أفقيًا أو رأسيًا حسب متطلباتها. يمكنك التعامل مع المواقف عالية الحركة عن طريق تقسيم قاعدة بيانات NoSQL الخاصة بك ، وإضافة المزيد من الخوادم إلى العملية. قواعد بيانات NoSQL هي الخيار المفضل لمجموعات البيانات الكبيرة والمتغيرة بشكل متكرر لأنها يمكن أن تتوسع أفقيًا وليس رأسيًا.

يجب أن يكون قادرًا على التعامل مع قواعد البيانات الكبيرة جدًا ، مع معدلات طلب عالية جدًا ، بزمن انتقال منخفض جدًا. يعد التوسع والتوافر من المتطلبات الأساسية لمواقع الويب ذات الحجم الكبير مثل eBay و Amazon و Twitter و Facebook. عندما يكون لديك القدرة على تشغيل مثيلات متعددة على خادم في نفس الوقت ، يكون القياس الأفقي مثاليًا.

نظرًا لقابلية التوسع والمرونة ، تكتسب قواعد بيانات NoSQL شعبية مقارنة بقواعد بيانات SQL. بالإضافة إلى ذلك ، فإنها تعمل بشكل أفضل عند مقارنتها بقواعد البيانات المستندة إلى الجدول للبيانات غير المهيكلة ، والتي قد يكون من الصعب معالجتها وتخزينها.

كيفية تحجيم قاعدة بيانات Nosql

لا توجد إجابة واحدة تناسب الجميع على هذا السؤال ، لأن أفضل طريقة لتوسيع نطاق قاعدة بيانات NoSQL تعتمد على الاحتياجات المحددة للتطبيق والبيانات المخزنة. ومع ذلك ، تتضمن بعض النصائح حول كيفية توسيع قاعدة بيانات NoSQL إضافة المزيد من العقد إلى المجموعة لزيادة السعة والأداء ، واستخدام التجزئة لتوزيع البيانات عبر عقد متعددة ، ونسخ البيانات إلى عقد متعددة لضمان الإتاحة العالية.

تمت تغطية العديد من النقاط المهمة حيث يسير بنا رحيم ياسين من Couchbase. تسعى المنظمات جاهدة لإدارة وتخزين واستثمار كميات هائلة من البيانات. أحد القرارات المهمة لقاعدة البيانات هو ما إذا كان سيتم التوسع أم لا. يتم توزيع التسجيل على أكشاك تسجيل الوصول في التجزئة اليدوية. يتم تحقيق ذلك بسبب مخطط محدد جيدًا ومُحدد مسبقًا. كجزء من المشاركة التلقائية ، سيتعين عليك الذهاب إلى كل كشك لمعرفة من قام بتسجيل الوصول باسم العائلة بدءًا من S. تمتلك قواعد بيانات المستندات أنماط وصول تتطلب من المستخدمين الانتقال إلى مستند آخر عبر مفتاح محدد والوصول إلى البيانات عبر مفتاح واحد. مفتاح. مع نمو حجم مجموعة البيانات الموزعة ، يصبح من الصعب بشكل متزايد فهرستها والاستعلام عنها.

من غير المجدي استخدام تقنية تقليل الخريطة لأن كل عقدة في الاستعلام يجب أن تشارك فيها. مع نمو حجم البيانات ، يصبح توسيع نطاق نموذج RDBMS أقل جدوى. في حالة مجموعة البيانات الكبيرة ، من المحتمل أن يكون فشل بنية التوسع نقطة فشل كبيرة جدًا. الإنترنت هو مثال على مجموعة فائقة الدقة لا تشارك في أي شيء.

قواعد بيانات نوصل: مستقبل قابلية التوسع

نظرًا لإرسال البيانات عبر أجهزة متعددة في قواعد بيانات Nosql ، فهي قابلة للتوسع للغاية. نتيجة لذلك ، بدلاً من شراء أجهزة باهظة الثمن تتطلب معدات متخصصة ، يمكننا بسهولة إضافة طاقة وحدة المعالجة المركزية. علاوة على ذلك ، يمكن لقواعد بيانات Nosql الاحتفاظ بكمية كبيرة من البيانات دون حدود ، مما يجعلها نظام إدارة بيانات متعدد الاستخدامات.

يمكن قياس قاعدة بيانات SQL أفقيًا

نعم ، يمكن توسيع نطاق قواعد بيانات SQL أفقيًا. هذا يعني أنه يمكن نشرها عبر خوادم متعددة ، كل منها يعالج جزءًا من إجمالي البيانات. هذا يسمح بقابلية تطوير أكبر مما يمكن أن يوفره خادم واحد.

لماذا قواعد بيانات SQL غير قابلة للتحجيم أفقيًا؟

نظرًا لمرونة بناء جملة الاستعلام ، من المستحيل القياس أفقيًا في قاعدة البيانات العلائقية . كنتيجة لـ SQL ، يمكنك إضافة أي عدد من الشروط والفلاتر إلى بياناتك مما يمنع نظام قاعدة البيانات من معرفة الأجزاء التي سيتم إرجاعها حتى اكتمال الاستعلام.

لماذا مقياس SQL عموديًا؟

الهدف من القياس الرأسي هو زيادة استهلاك الطاقة وسعة ذاكرة الوصول العشوائي للأنظمة الحالية ، مما يؤدي بشكل أساسي إلى زيادة الموارد المتاحة. التحجيم الرأسي ليس أسهل فحسب ، ولكنه أيضًا أقل تكلفة. لا تتطلب المشكلة أيضًا إصلاحًا طويل المدى.