Nosql مقابل Elasticsearch: أيهما أسرع؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على عدد من العوامل ، بما في ذلك التنفيذ المحدد لكل برنامج ونوع وحجم البيانات التي تتم قراءتها أو كتابتها. بشكل عام ، ومع ذلك ، عادةً ما تكون قواعد بيانات Nosql أسرع في عمليات القراءة من Elasticsearch ، في حين أن Elasticsearch عادةً ما تكون أسرع في عمليات الكتابة.

سيتم تقييم الاثنين باستخدام نهج من عشر نقاط وتنفيذ عشر معلمات رئيسية. تعد سلامة البيانات والأمان والتوافر والتحكم في الإصدار والاستعلام والتجزئة والاتصال وإدارة الذاكرة والتوسع جزءًا من هذه الفئة. يتوفر التحكم في الإصدار لكل من قاعدة البيانات ومستويات المجموعة في RavenDB. إذا قمت بتمكينه ، فسيتم تحويل المستند إلى مراجعة - صورة للمستند تظل بدون تغيير حتى يتم تغييرها. قد يصبح ضروريًا إذا أدى تدفق البيانات إلى جعل قاعدة بيانات مهمة عديمة الفائدة ، على سبيل المثال. في قاعدة بيانات RavenDB٪ 27s ، تمت كتابة 80٪ في NoSQL ، مع التركيز على الأداء والميزات المتقدمة مثل استعلام الرسم البياني. بمجرد إنشاء استعلام وتنفيذه ، سيقوم مدير الفهارس باكتشاف وتحسين فهارس هذا الاستعلام.

في RavenDB ، ليست هناك حاجة لتطبيقات الطرف الثالث لأنها تنفذ ميزة MapReduce أصلية. يمكن إعادة استخدام المجاميع المؤرشفة مثل تلك الموجودة في الصفحات الشائعة ، وكذلك تلك الموجودة على مواقع الويب المحلية. يتم تنظيم قاعدة بيانات ElasticSearch في مؤشرات. يمكن تقسيم كل فهرس إلى عدة شظايا لتكرارها لاحقًا في الحياة. للتأكد من أن البيانات المخزنة مؤقتًا حديثة ، لا يحتاج العملاء إلى الاقتراب من الخادم. تستخدم ElasticSearch JVMs ، والتي تكون عرضة لإيقاف أي تدفق برمجة بسبب إجراءات جمع القمامة القياسية. RavenDB ليس لديه مخططات.

لا تحتاج إلى تحديد أنواع البيانات ، ويمكنك تغيير المستندات كما يحلو لك. يقلل التحجيم البسيط من زمن الوصول ويخفف الحمل على كل عقدة ويمنحك أمانًا إضافيًا. يمكن لكل عقدة معالجة عشرات الآلاف من الطلبات في الثانية بزمن انتقال وإنتاجية متسقة. قام الآلاف من العملاء الراضين ، بدءًا من الشركات الناشئة إلى شركات Fortune 100 ، بتنزيل التطبيق.

هذا لأن كيان بيانات معين غير مقسم ويتم تخزينه بشكل متزامن مع كيانات أخرى. نتيجة لذلك ، تؤدي قاعدة بيانات NoSQL عمليات القراءة والكتابة بشكل أسرع من قاعدة بيانات SQL في كيان بيانات واحد.

تتميز قواعد بيانات NoSQL بالمرونة الكافية لدعم الأنظمة كثيفة القراءة والكتابة. نظرًا لانتشار البيانات عبر أجزاء وخوادم متعددة ، يلزم التجزئة والتجزئة المتسقة لتحديد الخوادم / الاندفاعات لتوجيه طلبات التطبيق.

في تجربتنا ، وجدنا أن قواعد بيانات NoSQL عادةً ما تكون أسرع من SQL ، خاصةً لتخزين قيمة المفتاح ؛ قد لا تدعم قواعد بيانات NoSQL بشكل كامل معاملات ACID ، مما قد يؤدي إلى بيانات غير متسقة.

هل القراءة أسرع في النصقل؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على مجموعة متنوعة من العوامل ، بما في ذلك قاعدة بيانات nosql المحددة المعنية وطبيعة البيانات التي يتم قراءتها. بشكل عام ، تم تصميم قواعد بيانات nosql للحصول على أداء عالٍ وقابلية للتوسع ، لذلك من المحتمل أن تكون سرعات القراءة أسرع من قاعدة البيانات العلائقية التقليدية .

في التفكير التقليدي ، يُعتقد أن قراءة الصفوف والأعمدة أسرع من المستندات. قواعد بيانات المستندات ، على عكس قواعد البيانات العلائقية القديمة ، تكتسب حصة في السوق. لا توجد سوى قاعدة بيانات واحدة للمستندات تستخدم فهارس تلقائية للمستندات. يستخدم التعلم الآلي لتحسين الفهارس بناءً على استفسارات المستخدم. لا يحتاج المطورون إلى الكود في الفهرس الخاص بهم لأنهم لا يحتاجون إلى الكود فيه. يمكن أن تساعد قواعد بيانات المستندات على أي نظام أساسي سحابي في تقليل زمن الوصول والتكاليف والنفقات العامة والتعقيد والصداع مع زيادة الأداء. تعتبر قواعد بيانات المستندات مثالية للشبكات الموزعة لأنها لا تحتوي على جداول أو صلات. قواعد بيانات المستندات هي أفضل مرشح للشكل الأكثر شيوعًا للشبكات الموزعة ، والمعروف أيضًا باسم السحابة.

B + Trees هي بنية بيانات أساسية في RDBMS التقليدية ، ولكن لها بعض القيود. من ناحية أخرى ، تفتقر أشجار B + إلى العديد من المزايا عند مقارنتها بالأشجار ذات البنية اللوغاريتمية ، مثل زمن انتقال القراءة المنخفض ، وإنتاجية الكتابة الأكبر ، والمرونة الأكبر. تساعد نماذج بيانات التخزين المؤقت والتخزين الذكي على تحقيق زمن انتقال منخفض للقراءة مع زيادة إنتاجية الكتابة ، وكلاهما يتحقق باستخدام ذاكرة التخزين المؤقت ودلالات تخزين الإلحاق فقط. تعتبر Cassandra ، بمحرك التخزين الخاص بها ، خيارًا ممتازًا للتطبيقات عالية الإنتاجية لأنها توفر مزايا كبيرة على أنظمة RDBMS التقليدية.

هل Elasticsearch هو الأسرع؟

نظرًا لأنه مبني على قمة Lucene ، يمكن لـ ElasticSearch البحث في نص المستند بالكامل. علاوة على ذلك ، فإن النظام الأساسي قريب جدًا من البحث في الوقت الفعلي ، مما يعني أن زمن الانتقال بين وقت فهرسة المستند والوقت الذي يكون فيه قابلاً للبحث قصير جدًا - عادةً ما يكون ثانية فقط.

نحن نستخدم Elasticsearch لتخزين بيانات خطأ JavaScript والاستعلام عنها في الوقت الفعلي في TrackJS. بدأنا مؤخرًا في البحث عن المزيد من البيانات لبعض صفحاتنا الأساسية ، ولاحظنا أن أوقات الاستجابة كانت غير مقبولة. لقد تعقبنا مصدر المشكلة ثم أصلحناها. نتيجة لذلك ، من الأهمية بمكان تجميع الحقول الأساسية العالية من أجل أداء الاستعلام بمعدل سرعة مرتفع. في Elasticsearch ، يمكن أن تتكون رسائل خطأ JavaScript من آلاف الأحرف. السلسلة الطويلة لها وقت أبطأ في التجميع من القيمة الرقمية. ألن يكون من الجيد أن نتمكن من التجميع على حقل رقمي بدلاً من حقل سلسلة؟

ما هي أفضل طريقة لتحويل رسالة خطأ إلى رقم؟ يتم الكشف عن الحقيقة عندما نقوم بتجزئةها. يفضل استخدام استعلامين بدلاً من استعلام واحد. نعمل باستمرار على تحسين الأداء وإظهار المزيد من البيانات من أجل تحسين تطبيقنا. يؤدي الاستعلام ثنائي الأبعاد تقريبًا نفس أداء الاستعلام أحادي البعد في متوسط ​​مجموعات البيانات. من ناحية أخرى ، سيلاحظ العملاء الذين لديهم مجموعات بيانات أساسية كبيرة زيادة في السرعة.

يمكن للشركات من جميع الأحجام ، سواء كانت صغيرة أو كبيرة ، استخدام ArangoDB للبحث عن كميات كبيرة من البيانات. علاوة على ذلك ، يعد اختيارًا ممتازًا للشركات التي ترغب في توسيع نطاق بياناتها وتخزينها في مكان واحد.

العالم مسطح العالم مسطح: افتتاحية

أيهما أسرع Elasticsearch أم Mongodb؟

يعتبر MongoDB أسرع من Elasticsearch عندما يكون لديه فهرس افتراضي ، وهو ** 1.15 ، ويكون ** 1.20 أسرع عندما يكون به فهرس مخصص.

مع تزايد شعبية قاعدة بيانات No-SQL ، يزداد عدد المستخدمين أيضًا. ستدرس هذه المدونة كيفية مقارنة وتباين كل من MongoDB و Elasticsearch . يستخدم Apache Lucene ، المكتوب بلغة Java ، لبناء Elasticsearch. ينتج Elasticsearch الإخراج بالمللي ثانية لأنه يبحث عن فهرس بدلاً من البحث عن نص. كان لدى كل من ElasticSearch و MongoDB عدد أقل من الفهارس المطلوبة لتحقيق نفس المستوى من الأداء. يحتل Elasticsearch المرتبة الأولى بين محركات البحث والثامنة بشكل عام. يدعم MongoDB دعم برامج التشغيل لجميع لغات البرمجة تقريبًا ، بما في ذلك C و C ++ و C # و GO و Java و Node.js و PHP و Python و Ruby والعديد من اللغات الأخرى.

حقيقة أن PostgreSQL ليست معروفة مثل MySQL يمكن أن تجعل من الصعب العثور على مطورين عملوا معها ، كما أن PostgreSQL ليست معروفة مثل MySQL نفسها. علاوة على ذلك ، نظرًا لعدم اعتماد PostgreSQL على نطاق واسع مثل MySQL ، فقد يكون هناك دعم أقل لها. ومع ذلك ، عند مقارنتها بفوائد PostgreSQL ، تكون العيوب أقل خطورة بشكل ملحوظ.

يعد Redis أفضل لبناء هياكل البيانات المعقدة بسرعة

MongoDB هي أداة رائعة لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة ، ولكنها قد تستغرق وقتًا أطول للاستجابة للطلبات. تعد كتابة هياكل البيانات المعقدة باستخدام Redis أسرع مما هي عليه مع لغات البرمجة الأخرى.

أداء Mongodb مقابل Elasticsearch

يتفوق ElasticSearch على MongoDB من حيث معالجة الاستعلام نظرًا لقدرته على التعامل مع طلبات REST. يمكن تخزين المستندات المسطحة بسهولة وبشكل نهائي في قاعدة بيانات ، مما يلغي حاجة المستخدمين إلى التدقيق في قائمة طويلة من المستندات. لدى ElasticSearch أيضًا القدرة على تصفية البيانات.

أكثر قواعد البيانات استخدامًا في السنوات الأخيرة هما MongoDB و Elasticsearch. من المعروف أن MongoDB هي لغة برمجة سهلة الاستخدام ، بينما تكتسب Elasticsearch شعبية كأداة تسمح للمبرمجين بإنشاء التطبيقات الأكثر تقدمًا فقط. بمقارنة الأمثلة التالية ، يمكننا الحصول على فكرة أفضل عن كيفية مقارنة وتباين Elasticsearch و Mongodb. Elasticsearch هي أداة تسمح للعملاء بتشغيل تحليلات البيانات بشكل متزامن مع بعضهم البعض. هناك العديد من البرامج التي تساعد في معظم المزايا التي توفرها قواعد البيانات على هياكل السجلات التقليدية. مقارنة ومقارنة Elasticsearch و MongoDB: فحص مزايا وعيوب كليهما. ليس هناك شك في أن قدرات البحث في Elasticsearch استثنائية. MongoDB هي قاعدة البيانات التي يستخدمها مشروع Aadhar لتخزين المعلومات الديموغرافية والبيومترية حول أكثر من 1.2 مليار شخص. تُستخدم منصة MongoDB من Shutterfly لتخزين وإدارة أكثر من 6 مليارات صورة بمعدل معاملة يصل إلى 10000 في الثانية.

بالإضافة إلى إلغاء التطابق هذا ، قد يواجه Elasticsearch زيادة في استخدام الذاكرة نتيجة لذلك. عندما يتعلق الأمر بتخصيص الذاكرة على العقد ، يجب تخصيص 50٪ لـ JVM ، ولكن يمكن استخدام 20٪ من الذاكرة على العقد لـ ElasticSearch. نتيجة لذلك ، لا تستخدم Elasticsearch عمليات الوصل كوظيفة أصلية ، مما يجعلها فعالة في استخدام الذاكرة. هناك نتيجتان لهذا: أولاً ، يتم إلغاء تنسيق البيانات أو يتم تسويتها تقريبًا ، مما يقلل من كمية البيانات التي يجب تخزينها ؛ وثانيًا ، نظرًا لأن استخدام الذاكرة لا يعتمد على حجم البيانات ، فقد يواجه Elasticsearch مشكلات في الذاكرة. إنها مشكلة لأنظمة مثل مستودعات البيانات لأن الذاكرة مورد نادر.

هل Elasticsearch قاعدة بيانات Nosql

Elasticsearch هي قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر بالكامل ومبنية على Java. نتيجة لذلك ، يتم تخزين البيانات بطريقة غير منظمة ولا يمكن الوصول إلى SQL. Elasticsearch هو أيضًا برنامج تعليمي NoSQL ، لذلك يمكننا الإشارة إليه على هذا النحو هنا.

تُستخدم قاعدة بيانات NoSQL الموزعة من Elasticsearch للبحث عن بياناتك وتحليلها في الوقت الفعلي. لديها أكثر من 63٪ من المستخدمين في الولايات المتحدة و 21٪ في المملكة المتحدة. مع نمو نظامك ، يمكنك الانتشار أفقيًا باستخدام Elasticsearch عن طريق إضافة العقد ؛ كل ما عليك فعله هو إضافة المزيد من العقد. يتم استخدام ترخيص Apache 2 ، الذي يسمح لك بتثبيته والعمل معه وتخصيصه مجانًا ، بواسطة Elastisearch. عندما يتعرف البرنامج على هيكل البيانات وشكلها ، فإنه ينشئ فهرسًا يمكن البحث فيه. يمكن استخدام Elasticsearch لتخزين البيانات المعقدة في مستند JSON منظم. إن الاستخدام الداخلي لـ Lucene في Elasticsearch هو الذي يسمح لها بتوفير أفضل إمكانات البحث والتحليل الموزعة. يسمح للأشخاص الذين ليسوا على دراية بالبيانات بالعمل معها بشكل حدسي من خلال استخدام لوحة التحكم. باستخدام محرك بحث Google ، يمكنك فهرسة ملايين المستندات بسرعة وسهولة وإجراء بحث سريع.

يمكن استخدام أداة البحث عن البيانات القوية هذه للبحث بسرعة وفعالية في مجموعات البيانات الكبيرة. يتم استخدامه بشكل عام كوسيلة لإنشاء تطبيقات ذات وظائف ومتطلبات بحث معقدة تستخدم هذه التقنية كمحرك / تقنية. يتمتع بمستوى عالٍ جدًا من قابلية التوسع ويمكن استخدامه لتحليل السجلات وتحليلات البيانات الضخمة لأنه يمكنه تخزين البيانات في مجموعة متنوعة من التنسيقات.

Elasticsearch: نوع مختلف من قاعدة البيانات

نظرًا لأنه غير متوافق مع ACID ، فإن Elasticsearch هي قاعدة بيانات موجهة للمستندات تختلف عن معظم قواعد البيانات الأخرى . على الرغم من أن Elasticsearch أداة ممتازة لبناء تطبيقات الويب ، إلا أنه لا ينبغي استخدامها كقاعدة بيانات أولية نظرًا لأن بعض العمليات ، مثل المؤشرات (إدخال القيم) ، تكون أكثر تكلفة من قواعد البيانات الأخرى.

البحث عن النص الكامل لـ Mongodb مقابل Elasticsearch

يعد البحث عن النص الكامل في Mongodb أداة قوية للبحث في بيانات النص. Elasticsearch هو محرك بحث وتحليلات موزع ومريح. كلتا الأداتين لها مزاياها وعيوبها ، ولكن بشكل عام ، يكون البحث عن نص كامل من mongodb أسرع وأكثر دقة.

هل Mongodb أفضل من Elasticsearch؟

تم تصميم محرك البحث مفتوح المصدر هذا للبحث ، مما يسمح بفهرسة البيانات المتقدمة. من أجل توفير تحليل البيانات ، تم دمجه مع Kibana و Logstash. MongoDB هو برنامج إدارة قواعد بيانات NoSQL يمكن استخدامه لإدارة كميات كبيرة من البيانات في نظام موزع.

هل Mongodb جيد للبحث؟

باستخدام MongoDB Atlas Search ، يمكنك إنشاء محرك بحث قوي أعلى بياناتك في السحابة والعثور على المقالات ذات الصلة بسرعة وسهولة.

قواعد بيانات Nosql مفتوحة المصدر

قواعد بيانات nosql مفتوحة المصدر مرنة وقابلة للتطوير ، مما يجعلها مثالية لتطبيقات البيانات الضخمة . كما أنها سهلة الاستخدام والنشر ، مما يجعلها خيارًا شائعًا للتطبيقات المستندة إلى الويب.

CylllaDB هي قاعدة بيانات NoSQL يمكن استخدامها للتطبيقات الحديثة. إنه مفتوح المصدر ومجاني. ونتيجة لذلك ، فإنه يستخدم تصميمًا غير متزامن بدرجة كبيرة وغير معوق ومتوافق تمامًا مع أجهزة اليوم. محرك قائم على C مبني على قمة Seastar ، وهو نظام جدولة قائم على Linux وتحديد الأولويات ونظام التخزين المؤقت. يستخدم ScyllaDB العقود الآجلة لـ C ++ والوعود لضمان تشغيل كل عملية مجزأة بشكل مستقل عن الأخرى باستخدام بنية متزامنة لجميع الأغراض. يضمن كود التجميع الخاص بـ ScyllaDB أنه يستخدم الأجهزة الأكثر كفاءة ، مثل أنظمة NUMA متعددة النواة ووحدات المعالجة المركزية المتعددة. عندما تكون البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر في ذاكرة التخزين المؤقت الموحدة ، فستكون متاحة على الفور. هذا المكون متوافق مع مجموعة كاملة من برامج التشغيل والموصلات في Apache Cassandra .

ما هي قاعدة بيانات Nosql مفتوحة المصدر؟

إن OrientDB ، قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر ، مبنية على نماذج مختلفة ، بما في ذلك الرسم البياني والمستند ومفتاح الكائن / نموذج القيمة وما إلى ذلك. لا توجد لغة برمجة أخرى غير Java المضمنة. باستخدام الاتصالات المباشرة بين جميع سجلات البيانات ، من الممكن إدارة العلاقات بين جميع السجلات في قواعد بيانات الرسم البياني .

هل Mongodb مفتوح المصدر؟

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر. يوجد إصداران من MongoDB. هناك عدة إصدارات من MongoDB ، لكن إصدار MongoDB مفتوح المصدر مجاني كجزء من مجتمع المصدر المفتوح ، بينما تتقاضى الإصدارات الأخرى رسوم ترخيص.

هل Cassandra Nosql مفتوحة المصدر؟

Cassandra هي قاعدة بيانات NoSQL يتم توزيعها عبر أجهزة كمبيوتر متعددة. تم تصميم قواعد بيانات NoSQL لتكون خفيفة الوزن ومفتوحة المصدر وغير علائقية وموزعة نسبيًا وفقًا للمفهوم. كواحدة من نقاط قوتهم ، فهم معروفون بمرونتهم من حيث تعريف المخطط ، بالإضافة إلى قدرتهم على التوسع أفقيًا وعموديًا.

Mongodb Elasticsearch

Mongodb هو نظام قاعدة بيانات قوي موجه نحو المستندات. Elasticsearch هو محرك بحث قوي. كلاهما أدوات رائعة لتخزين واسترجاع البيانات. ومع ذلك ، لديهم نقاط قوة وضعف مختلفة. يعتبر Mongodb أفضل لتخزين البيانات بتنسيق مستند. هذا يجعل من السهل الاستعلام عن البيانات وتحديثها. ومع ذلك ، قد يكون من الصعب البحث عن البيانات في Mongodb. Elasticsearch أفضل للبحث. يمكنه البحث بسهولة في البيانات للعثور على ما تبحث عنه. ومع ذلك ، فإنه لا يحتوي على نفس الميزات الموجهة للمستندات مثل Mongodb.

إذا كنت تبحث عن واجهة برمجة تطبيقات لاستخدامها مع بحث متعدد الأوجه ، فإن BirdWatch Repo من Matthiasn هو شيء قد ترغب في النظر فيه. لأغراض تطبيقات NodeJS و Express وتطبيقات Node.js الأخرى ، سنستخدم مجموعة Elasticsearch ذات عقدة واحدة لفهرسة MongoDB في مثيل Ubuntu 14.04 EC2. نتيجة لذلك ، لا نمرر الخيار -replica-Setrs عند إعادة تشغيل العملية. بدلاً من ذلك ، قمنا بتجميع ملف mongod.conf.