مزايا قواعد بيانات NoSQL للبحث

قواعد بيانات NoSQL تكتسب شعبية كبديل لقواعد البيانات العلائقية التقليدية. أحد أسباب هذه الشعبية هو أن قواعد بيانات NoSQL أكثر قابلية للتوسع ويمكنها التعامل مع كميات أكبر من البيانات. سبب آخر هو أن قواعد بيانات NoSQL أكثر مرونة ، مما يسمح بنمذجة البيانات بشكل أسهل. أحد المجالات التي تكتسب فيها قواعد بيانات NoSQL زخمًا هو مجال البحث. هناك عدد من الأسباب التي تجعل قواعد بيانات NoSQL مناسبة تمامًا للبحث. أولاً ، يمكن لقواعد بيانات NoSQL فهرسة البيانات بسرعة أكبر من قواعد البيانات العلائقية. هذا لأن قواعد بيانات NoSQL تستخدم نموذج بيانات أبسط لا يتطلب الكثير من المعالجة. ثانيًا ، يمكن لقواعد بيانات NoSQL التوسع بسهولة أكبر للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. هذا لأنها مصممة لتوزيعها عبر خوادم متعددة. ثالثًا ، يمكن أن توفر قواعد بيانات NoSQL نتائج في الوقت الفعلي. هذا لأنه يمكن تهيئتها لتحديث فهارسها بشكل متكرر. رابعًا ، يمكن دمج قواعد بيانات NoSQL بسهولة أكبر مع التطبيقات الأخرى. هذا لأنهم غالبًا ما يستخدمون RESTful APIs ، مما يجعل من السهل الاتصال بالأنظمة الأخرى. خامسًا ، يمكن تخصيص قواعد بيانات NoSQL بسهولة أكبر. هذا لأنهم غالبًا ما يستخدمون نماذج بيانات بدون مخطط ، مما يسمح بمزيد من المرونة في كيفية تخزين البيانات. بشكل عام ، تتمتع قواعد بيانات NoSQL بعدد من المزايا التي تجعلها مناسبة تمامًا للبحث. تتضمن هذه المزايا أداء أفضل وقابلية التوسع والمرونة.

نتيجة للتقنيات الجديدة ، يمكننا الآن العمل مع كميات هائلة من البيانات بطريقة أكثر سهولة وكفاءة. تم بناء البنية التحتية للبيانات الضخمة حول Hadoop و NoSQL و Spark ، من بين أشياء أخرى. يتحمل مسؤولو قواعد البيانات ومهندسو / مطورو البنية التحتية مجموعة جديدة كاملة من المسؤوليات نتيجة لقدرتهم على إدارة أنظمة أكثر تعقيدًا. Hadoop هو نظام إيكولوجي للبرامج يسمح بالحوسبة المتوازية على نطاق واسع بدلاً من قاعدة البيانات ، وهي ليست نوعًا من قواعد البيانات. لقد كانت هذه التكنولوجيا بمثابة تغيير لقواعد اللعبة في مجال معالجة البيانات الضخمة . في كتلة Hadoop ، يمكن إكمال معاملة البيانات الكبيرة ، والتي قد تستغرق 20 ساعة على نظام قاعدة بيانات علائقية مركزية ، في أقل من 3 دقائق.

تعد Apache Hadoop أداة مثالية لتحليل السجلات التاريخية وأرشفتها ، بينما تعد NoSQL أداة ممتازة لتشغيل أحمال العمل التشغيلية ، والتنافس مع قواعد البيانات العلائقية. بدأت قواعد بيانات NoSQL كقواعد بيانات تخزين ذات قيمة رئيسية ، والتي تبعتها قواعد بيانات المستند / JSON والرسم البياني .

تعد تحليلات البيانات في صميم NoSQL ، وذلك بفضل الحوسبة السحابية والويب والبيانات الضخمة والعدد الكبير من المستخدمين الذين يساهمون في التكنولوجيا. أصبحت فوائد NoSQL على RDBMS التقليدية متاحة الآن لعدد كبير من شركات الإنترنت الشهيرة مثل LinkedIn و Google و Amazon و Facebook.

تستخدم Ryanair ، أكثر خطوط الطيران ازدحامًا في العالم ، NoSQL لتشغيل تطبيق الهاتف المحمول الخاص بها ، والذي يخدم أكثر من 3 ملايين مستخدم. تستخدم ماريوت NoSQL في نظام الحجز الخاص بها ، والذي يدر عائدات تبلغ 38 مليار دولار سنويًا. أكبر ناشر صحيفة في الولايات المتحدة ، The Washington Post ، يستخدم NoSQL لإدارة نظام إدارة المحتوى ، Presto.

تتميز قواعد بيانات NoSQL بالعديد من الأسباب ، بالإضافة إلى توفير مزايا عديدة مقارنة بقواعد البيانات العلائقية. قواعد بيانات NoSQL سهلة الاستخدام لأنها يمكن تحجيمها أفقيًا ولديها استعلامات سريعة جدًا ومرنة للغاية مع نماذج البيانات الخاصة بها. عادةً ما تكون المخططات في قواعد بيانات NoSQL مرنة جدًا.

هل يعتمد Hadoop على Nosql؟

يعمل Hadoop على مجموعة من الأجهزة السلعية لمعالجة البيانات الضخمة. من الممكن تعديل أو إزالة وظيفة بناءً على ما إذا كانت لا تلبي احتياجاتك أو لا تعمل بشكل صحيح. ونتيجة لذلك ، فإن NoSQL ، من ناحية أخرى ، هو نوع من نظام إدارة قواعد البيانات الذي يخزن البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة.

Apache HBase هي قاعدة بيانات NoSQL مبنية على Hadoop وموجهة نحو الأعمدة. يعتمد تطبيق المصدر المفتوح لورقة Bigtable على معايير Bigtable من Google. عند استخدام مفتاح صف ، يمكنك فقط رؤية بيانات هذا الصف. لاسترداد صف ، سنستخدم مفتاح صف مثل [email protected] يمكن استخدام بطاقات اللعب لمساعدتك على فهم كيفية عمل HBase. تستخدم Pinterest خدمة HBase ، وهي خدمة تخزين بيانات ، لتخزين الرسوم البيانية. Flipboard قادر على تخصيص المحتوى وتخزين المحتوى كجزء من منصته. يمكن استخدام HBase لتخزين بيانات تدفق النقرات وتحليلها ، ويمكن أيضًا استخدامها لتحليل السلاسل الزمنية.

بينما لا يعمل Google BigQuery مع خادم ، فإن Hadoop ليس كذلك. إذا كنت تستخدم Hadoop ، فأنت حر في توسيع قدرات أنظمتك على النحو الذي تراه مناسبًا. تتولى Google مسؤولية توسيع نطاق BigQuery ، لذا لن تواجهك أي مشكلة إذا كنت تستخدمها. نتيجةً لذلك ، سيكون لدى فريقك داخل الشركة طريقة مبسطة لإدارة BigQuery. هناك العديد من المزايا والعيوب لكل تقنية. إذا كانت احتياجاتك معنية بشكل أساسي بقابلية التوسع وسهولة الاستخدام ، فإن Google BigQuery يعد خيارًا أفضل من Microsoft Azure. Hadoop هو الحل الأنسب إذا كنت مهتمًا بإدارة البيانات ولا تمانع في إضافة المزيد من العمل. إذا كنت تريد أن تكون مستعدًا للمستقبل ، يجب أن تفهم الخيارات والأنظمة الأساسية المختلفة المتاحة حتى تتمكن من تحقيق أقصى استفادة من التكنولوجيا.

لماذا Hbase هو Nosql؟

Java هي المحرك الذي يقوم بتشغيل HBase ، وهي قاعدة بيانات موزعة غير علائقية وقابلة للتطوير. يشتمل نظام Hadoop البيئي على هذا المنتج ويعمل على رأس HDFS. يتم منح الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي ، مع عمليات القراءة والكتابة العشوائية. باستخدام واجهات برمجة التطبيقات ، يمكنك إجراء استعلامات NoSQL والحصول على النتائج.

Mongodb أو Hbase: أيهما أفضل لتخزين البيانات على نطاق واسع؟

يعد MongoDB خيارًا ممتازًا لتخزين واسترجاع البيانات على نطاق واسع بشكل عام. يشتمل البرنامج على نموذج استعلام أكثر تنوعًا ، بالإضافة إلى إمكانات بحث أصلية. الميزة الرئيسية لـ HBase هي قدرتها على تخزين واسترجاع البيانات مع التركيز على النص.

ما هو الفرق بين Nosql و Hdfs؟

يشار إلى نظام الملفات على أنه نظام HDFS. أنت تعرف بالفعل ما هو قادر على ذلك. من أين تأتي NOSQL؟ يمكننا معالجة كميات كبيرة من البيانات باستخدامها في الوقت الفعلي بدلاً من الاعتماد على قواعد البيانات العلائقية والميزات الأخرى.

مزايا Hadoop و Google Cloud Platform

عند استخدام Hadoop ، يمكنك تخزين البيانات في Hadoop HDFS ، وهو نظام ملفات موزع يتيح لك تخزين كميات كبيرة من البيانات بسهولة. كما أنها تتيح الأداء العالي ، والتسامح مع الخطأ ، والمستوى العالي من التسامح مع الخطأ. تمتلك Google GCP عددًا من المزايا الأخرى ، بالإضافة إلى قابلية التوسع والقدرة على التعامل مع عدد كبير من الطلبات.