لماذا Nosql مقياس أفضل

غالبًا ما يتم الإشادة بقواعد بيانات Nosql لقدرتها على التوسع بشكل أفضل من نظيراتها العلائقية. هناك عدة أسباب رئيسية لهذا الأمر. أولاً ، قواعد بيانات nosql بشكل عام أكثر قابلية للتوسع أفقيًا. هذا يعني أنه يمكن تحجيمها بسهولة عن طريق إضافة المزيد من الأجهزة إلى النظام ، بدلاً من ترقية الأجهزة الفردية. ثانيًا ، تم تصميم قواعد بيانات nosql ليتم توزيعها من الألف إلى الياء. هذا يعني أنهم قادرون بشكل أفضل على الاستفادة من العديد من الأجهزة ، كل منها يمكن أن يعمل على جزء مختلف من مجموعة البيانات. أخيرًا ، تستخدم قواعد بيانات nosql هياكل بيانات أبسط من قواعد البيانات العلائقية. هذا يعني أنها أكثر كفاءة بشكل عام من حيث المكان والزمان ، مما يؤدي إلى تحسين قابلية التوسع.

قواعد البيانات التي تحتوي على دلالات SQL قابلة للتطوير عموديًا ، في حين أن تلك التي تحتوي على دلالات NoSQL قابلة للتطوير أفقيًا. تقوم قواعد بيانات SQL بتخزين جداول البيانات ، بينما تقوم قواعد بيانات NoSQL بتخزين البيانات في المستندات أو الرسوم البيانية أو الأعمدة العريضة. تعد قواعد بيانات SQL أفضل في التعامل مع المعاملات متعددة الصفوف من قواعد بيانات NoSQL ، لكن قواعد بيانات NoSQL هي أيضًا أفضل في التعامل مع البيانات غير المنظمة مثل المستندات و JSON.

يتم تقليل عبء الاتساق باستخدام قواعد بيانات NoSQL ، المصممة لتكون مرنة وسريعة ، وبالتالي بها قيود أقل من قواعد بيانات SQL. نتيجة لذلك ، يمكن لـ NoSQL تخزين البيانات بتنسيقات متنوعة ، مثل المستندات (أزواج المفتاح والقيمة) أو الكائنات (الكائنات).

لماذا نحتاج إلى MongoDB؟ MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL ليس لها علاقة بين البيانات والذاكرة. توجد البيانات في مستندات تشبه JSON ويمكن الوصول إليها بسهولة. علاوة على ذلك ، باستخدام القياس الأفقي ، يمكن توزيع المستندات بسهولة عبر عقد متعددة.

تعد قاعدة بيانات NoSQL أفضل من قاعدة البيانات العلائقية من نواح كثيرة. نظرًا لأن قواعد بيانات NoSQL تحتوي على نماذج بيانات مرنة ، وقياسها أفقيًا ، وسريعة التشغيل للغاية ، وبسيطة جدًا في الإنشاء ، فقد اعتاد المطورون على العمل معهم. تحتوي قواعد بيانات NoSQL عادةً على مخططات مرنة جدًا.

لماذا يتم قياس قواعد بيانات Nosql بشكل جيد؟

تتسع قواعد بيانات Nosql جيدًا لأنها مصممة للتوزيع من الألف إلى الياء. هذا يعني أنه يمكنهم الاستفادة من خوادم متعددة ، والتي يمكن أن توفر طاقة معالجة وتخزينًا أكبر من خادم واحد. بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما يتم تصميم قواعد بيانات nosql لتكون متاحة بشكل كبير ، مما يعني أنها يمكن أن تستمر في العمل حتى في حالة تعطل خادم واحد أو أكثر.

من الصعب حل مشكلة صلات SQL التي تكون معقدة للغاية. تتطلب مهمة الانضمام إلى جدولين قدرًا كبيرًا من الجهد. يمكن أن تستغرق الصلة عدة ساعات حتى تكتمل. هذه مشكلة لأن توسيع قاعدة البيانات العلائقية أمر صعب. إذا كنت ترغب في توسيع قاعدة البيانات الخاصة بك ، فستحتاج إلى إضافة المزيد من الخوادم. من الضروري إضافة المزيد من أجهزة الكمبيوتر إلى قاعدة البيانات الخاصة بك لاستيعاب العدد المتزايد من المستخدمين. من الصعب قياس قاعدة البيانات العلائقية أفقيًا. يتمثل مفهوم قاعدة البيانات العلائقية في أنها تتكون بالكامل من أجهزة كمبيوتر. من المستحيل إضافة خادم آخر إلى نظامك وتتوقع أن تعمل قاعدة البيانات. يجب إضافة قاعدة بيانات جديدة من أجل استخدامها. تعد إضافة مستخدمين إلى قاعدة بيانات علائقية تحديًا لأنه يجب أن يفعل ذلك بصعوبة كبيرة. لا يمكنك إضافة أجهزة كمبيوتر جديدة إلى نظامك وتتوقع أن تعمل قاعدة البيانات بشكل صحيح. لا توجد طريقة لتغيير الخادم الخاص بك. تشكل استعلامات SQL ذات الطبيعة غير المحدودة مجموعة متنوعة من المشكلات. يمكن القيام بذلك عن طريق كتابة استعلام SQL في جهاز الكمبيوتر. هذا بيان واضح للغرض. يمكن لاستعلامات SQL إرجاع بضعة أسطر فقط من النص في الاستعلام. نظرًا لصعوبة تحديد موقع المعلومات في قاعدة بيانات علائقية ، فهذه مشكلة. سيتطلب منك التدقيق في جميع البيانات الموجودة في قاعدة البيانات الخاصة بك لتحديد المعلومات التي تحتاجها. قد يكون من الصعب الوصول إلى قواعد البيانات الكبيرة لأنها تحتوي على كمية كبيرة من المعلومات.

كيف يتم توسيع قاعدة بيانات Nosql؟

السبب الرئيسي الذي يجعل NoSQL وقواعد البيانات غير العلائقية تفضل الإتاحة على التناسق هو أنها تقدر القدرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، حتى إذا انخفض عدد عقد قاعدة البيانات . يسمح هذا بتخزين كميات كبيرة من البيانات ، مما يسمح بدعم قابلية التوسع.

لماذا من السهل توسيع نطاق Nosql؟

فوائد استخدام قاعدة بيانات NoSQL عديدة ومتنوعة ، ولكن إحدى المزايا الرئيسية هي أن قواعد بيانات NoSQL سهلة القياس للغاية. ويرجع ذلك إلى هيكلها المبسط للغاية عند مقارنتها بقواعد البيانات العلائقية التقليدية ؛ يمكن تحجيم قواعد بيانات NoSQL أفقيًا بسهولة أكبر بكثير من قواعد البيانات العلائقية. هذا يعني أن قواعد بيانات NoSQL يمكنها التعامل مع أعباء عمل أكبر بكثير وتوسيع نطاقها بشكل أكثر فاعلية لتلبية احتياجات مستخدميها.

كيف يتم قياس Nosql أفقيًا

من ناحية أخرى ، فإن قواعد بيانات NoSQL قابلة للتوسع أفقيًا ، مما يعني أنه عندما تزداد حركة المرور ، يمكنهم ببساطة إضافة المزيد من الخوادم إلى قاعدة بياناتهم للتعامل معها. يمكن تخصيص قاعدة بيانات NoSQL لتلبية متطلبات مجموعة بيانات كبيرة أو دائمة التطور ، مما يسمح لها بأن تصبح أكثر قوة وأكبر.

ما هو القياس الرأسي والأفقي في Nosql؟

إذا قمت بالتوسيع أفقيًا ، يمكنك إضافة المزيد من الأجهزة إلى مجموعة الموارد الخاصة بك عن طريق القيام بذلك ، بينما إذا قمت بالتوسيع عموديًا ، يمكنك إضافة المزيد من قوة الحوسبة (وحدة المعالجة المركزية ، ذاكرة الوصول العشوائي) إلى الأجهزة الموجودة.

فوائد استخدام مونجودب

علاوة على ذلك ، تسمح ميزات النسخ المتماثل لـ MongoDB بتوزيع البيانات عبر عقد متعددة في حالة حدوث زيادة في الطلب. بعبارة أخرى ، حتى إذا كانت بياناتك منتشرة عبر عدد كبير من العقد ، فستظل تطبيقاتك تعمل بشكل صحيح.
ما هي فوائد تعلم MongoDB؟
يأتي MongoDB بعدد من المزايا بالإضافة إلى قابلية التوسع. يجب أن تكون سهلة التعلم والاستخدام في المقام الأول. كما أن لديها درجة عالية من السرعة والكفاءة. الميزة الثالثة للبرنامج هي أنه يوفر مستويات عالية من ثبات البيانات واتساقها. أخيرًا ، تكلفة المنتج منخفضة.

كيف يمكن لـ Mongodb أن يتوسع أفقيًا؟

يوفر آلية مضمنة لتوزيع البيانات عبر خوادم متعددة لتوسيع نطاقها أفقيًا. يمكن استخدام زر التبديل في صفحة تكوين Atlas UI لتمكين هذه العملية ، والتي تُعرف باسم التجزئة. يمكنك أيضًا تحقيق صفر تعطل عن طريق التجزئة.

فوائد قاعدة بيانات الرسم البياني: Neo4j و Kafka

تتمثل إحدى مزايا Neo4j في أنه يدعم قابلية التوسع الأفقي غير المحدودة. باستخدام التجزئة ، يمكن لـ Neo4j دعم التطبيقات ذات المهام الحرجة في دقائق إلى أجزاء من الثانية مع تقليل استهلاك الموارد بشكل كبير. يتم توزيع سجل التزام كافكا أفقيًا ويتيح عمليات موزعة تتسامح مع الأخطاء. كانت هناك بعض الكلمات الرائعة هناك ، لذا دعنا نراجعها واحدة تلو الأخرى ونرى ما تعنيه. النقطة الأولى التي يجب فهمها حول الرسوم البيانية هي أنها ليست مثل قواعد البيانات التقليدية. تُستخدم جداول قاعدة البيانات في قواعد البيانات التقليدية لتخزين البيانات المنظمة. من ناحية أخرى ، تم تصميم بنية البيانات المستخدمة في قاعدة بيانات الرسم البياني خصيصًا لتخزين الرسوم البيانية. هناك نوعان من الرسوم البيانية: العقد والحواف. تمثل العقدة عنصرًا يتم تمثيله بواسطة عنصر بيانات ، بينما تمثل الحافة الاتصال بين العقدتين. بمعنى آخر ، لا تقتصر قاعدة بيانات الرسم البياني بأي شكل من الأشكال على قاعدة البيانات التقليدية. قاعدة البيانات التقليدية ، على سبيل المثال ، لا تسمح لها بأن تحتوي على أكثر من جدول واحد. من ناحية أخرى ، تقوم قواعد بيانات الرسم البياني بتخزين البيانات في الذاكرة أو على محرك تخزين. علاوة على ذلك ، يمكن تحجيم قاعدة بيانات الرسم البياني أفقيًا ، مما يعني أنها يمكن أن تستوعب عددًا أكبر من العقد والحواف من قاعدة البيانات القياسية. هذه البيانات هي أيضًا متسامحة مع الأخطاء ، وهي ميزة أخرى مهمة لقواعد بيانات الرسم البياني. نتيجة لذلك ، يمكنه التعامل مع الفشل ولا يزال يعمل بشكل صحيح. على سبيل المثال ، لا يزال من الممكن إزالة عقدة واحدة في الرسم البياني إذا فشلت ، لكن بقية قاعدة بيانات الرسم البياني ستستمر في العمل. من ناحية أخرى ، لن تتمكن قواعد البيانات التقليدية من العمل نتيجة لفشل أحد جداولها. قواعد بيانات الرسم البياني هي بنية بيانات قوية بسبب كل هذه الميزات ، والتي تعد مفيدة لمجموعة متنوعة من التطبيقات. مع ميزة الأداء من الدقائق إلى الملايين على قواعد البيانات الأخرى ، فهي قاعدة بيانات للتطبيقات ذات المهام الحرجة. إذا كنت تبحث عن قاعدة بيانات يمكن توسيع نطاقها أفقيًا ، فهذه هي القاعدة المناسبة لك.

هل يمكن لخادم SQL الحجم التوسع أفقيًا؟

لا يمكن عادةً تغيير حجم قاعدة بيانات SQL التقليدية أفقيًا لعمليات الكتابة لأنه لا يمكننا إضافة المزيد من الخوادم ، ولكن لا يزال بإمكاننا إضافة أجهزة أخرى من خلال النسخ المتماثلة للقراءة فقط. باستخدام سجل الكتابة إلى الأمام ، يتم تنفيذ جميع عمليات الكتابة على الخادم الرئيسي وإعادة توجيهها إلى أجهزة أخرى.

هل القياس الأفقي أرخص من القياس الرأسي؟

هناك سببان رئيسيان وراء كون القياس الأفقي أقل تكلفة من القياس الرأسي. العيب الأول لإضافة خوادم جديدة إلى حل التوسع الرأسي الحالي هو أنه يمكن أن يصبح سريعًا استثمارًا مكلفًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً. كنتيجة للتحجيم الأفقي ، تكون التكاليف عادةً أقل لأنه يمكن إضافة عقد إضافية دون تكبد أي تكاليف إضافية.
أحد أسباب انخفاض تكلفة القياس الأفقي هو أنه كثيرًا ما يكون أكثر كفاءة. لاستيعاب الحمل المتزايد ، يجب نقل البيانات بين الخوادم في مزرعة خوادم عمودية ، مما يؤدي إلى بطء أوقات الاستجابة وزيادة حركة المرور. عندما يتم قياس البيانات عموديًا ، يكون من السهل توزيعها ، مما يؤدي إلى أداء أعلى.
من الأهمية بمكان مراعاة الاحتياجات المحددة لكل مؤسسة عند اتخاذ قرار بشأن التوسع ، حيث أن كل من المقياس الرأسي والأفقي لهما مجموعة من المزايا والعيوب. عند اتخاذ القرار ، من الأهمية بمكان أن تزن بعناية جميع العوامل ذات الصلة.

Nosql مقابل Sql قابلية التوسع

الفرق الرئيسي بين Nosql و Sql هو أن Sql يعتمد على النموذج العلائقي بينما يعتمد Nosql على النموذج غير العلائقي أو الموزع. قواعد بيانات SQL هي أكثر قابلية للتوسع من قواعد بيانات Nosql.

لا يوصى باستخدام قواعد البيانات العلائقية في كل تطبيق. على الرغم من أنها مناسبة تمامًا للتطبيقات التي تتطلب مستويات عالية من التوفر والأمان والحجم ، إلا أنها ليست مناسبة تمامًا للتطبيقات التي لا تتطلب هذه الميزات. لا ينبغي النظر في استخدامها في قواعد البيانات العلائقية ، مثل قواعد بيانات NoSQL. MongoDB ، على سبيل المثال ، هي قاعدة بيانات NoSQL يمكن استخدامها لتطبيقات عالية الأداء وقابلية التوسع . فهي أقل ملاءمة للتطبيقات التي تتطلب توفرًا متكررًا وتحديثات أمنية.

قوة قواعد بيانات Nosql

علاوة على ذلك ، تعد قواعد بيانات NoSQL أكثر كفاءة لأنها قابلة للتطوير أفقيًا وقوية رأسياً. يمكن لقواعد بيانات NoSQL معالجة طلبات أكثر في الثانية من قواعد بيانات SQL التقليدية لأنها تخزن البيانات بطريقة موزعة.

نوسكل شاردينج

إنه نوع من الأنماط المستخدمة في عصر NoSQL لتقسيم البيانات. تضع أنماط التقسيم الأقراص الفردية في خوادم يحتمل أن تكون منفصلة في جميع أنحاء العالم. يسمح المقياس بدعم الأشخاص في جميع أنحاء العالم للوصول إلى أجزاء مختلفة من مجموعة البيانات.

هل يمكنك شارد نصقل ديسيبل؟

يمكن تقسيم البيانات إلى أجزاء بعدة طرق. يمكنك استخدام إما قواعد بيانات SQL أو NoSQL لتخزين الأجزاء.

فوائد تطبيع بياناتك

عند العمل مع البيانات غير القياسية ، قد يكون من الصعب التأكد من أن الاستعلامات تعمل بسرعة وأن البيانات سهلة القراءة والفهم. من خلال ضبط بياناتك ، يمكنك التأكد من أنها تتصرف بشكل أكثر توقعًا وأن التعامل معها أسهل.

هل يستخدم Mongodb التقسيم؟

يشار إلى عملية توزيع البيانات بين أجهزة متعددة باسم التشتت. في عمليات نشر MongoDB ، يوجد الكثير من البيانات الكبيرة والكثير من عمليات الإنتاجية العالية ، لذا يُعد التجزئة خيارًا رائعًا. يمكن تحدي خادم بسعة أقل من واحد بواسطة قاعدة بيانات كبيرة بها الكثير من البيانات أو تطبيق عالي الإنتاجية.

مزايا قاعدة بيانات متعددة العقد

هذا النهج ينتج عنه العديد من المزايا. يتم فقد البيانات في حالة فشل العقدة. يمكن للعقدة التعامل مع عدد أكبر من عمليات القراءة والكتابة أكثر من عقدة واحدة فقط. عند إضافة العقد أو إزالتها ، يجب عليك أولاً إعادة تخصيص البيانات.

أي ديسيبل هو الأفضل للتجزئة؟

المعجون ، المعروف أيضًا باسم التقسيم الأفقي ، هو أسلوب معروف جيدًا لتوسيع نطاق عمليات قاعدة البيانات. Amazon RDS (Amazon Relational Database Service) هي خدمة قاعدة بيانات علائقية مُدارة قائمة على السحابة توفر العديد من الميزات للتجزئة البسيطة.

الفهرسة مقابل. التقسيم: ما هو الفرق؟

يشير مصطلح "التجزئة" إلى عملية تقسيم الجدول إلى أجزاء متعددة بحيث يمكن التعامل معه بواسطة أجهزة متعددة. عندما يتم توزيع البيانات عبر الأجهزة كجزء من جزء ، يكون من السهل إدارتها. تتم معالجة البيانات بهذه الطريقة حتى يمكن الوصول إليها بسهولة من قبل أجزاء مختلفة من النظام.
الفهرسة هي تقنية لتخزين الأعمدة في بنية بيانات مثل B-Tree أو Hashing. كلما تمكنت من البحث عن استعلام أو الانضمام إليه بشكل أسرع باستخدام فهرس ، قل الوقت الذي ستقضيه في البحث عن القيم الصحيحة. بصرف النظر عن الفهارس ، فهي مطلوبة لأغراض أخرى مثل تسريع استرجاع البيانات من قواعد البيانات. من ناحية أخرى ، تتمثل الوظيفة الأساسية للتجزئة في تخزين البيانات.
بطريقة مماثلة ، يمكن استخدام الفهرسة وغروب الشمس لإدارة البيانات. من ناحية أخرى ، تقوم فهرسة قاعدة البيانات بتخزين البيانات في قاعدة بيانات ، بينما تقوم التجزئة بإدارة البيانات على الأجهزة. بشكل عام ، يختلف الاثنان في أن الفهارس مطلوبة لتشغيل التجزئة ، ولكن استرداد البيانات ليس كذلك.

ما هي التجزئة والنسخ المتماثل في نسقل؟

ما هو الفرق بين التجزئة والنسخ؟ نسخ البيانات هو عملية نقل البيانات من عقدة خادم أساسي إلى أخرى. كنسخة احتياطية ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين توفر البيانات مع المساعدة أيضًا في استرداد الخادم الأساسي إذا فشل. يمكن استخدامه للتوسع عبر خوادم متعددة بناءً على مفتاح جزء.

الموازنة بين إيجابيات وسلبيات النسخ والتقسيم

يعد كل من النسخ المتماثل والتجزئة خيارات جيدة لإدارة بياناتك. يمكن أن يساعد النسخ المتماثل في القياس الأفقي للقراءات ، ولكن يمكن أن تساعد القطعة في القياس الأفقي للبيانات التي تكتب عن طريق تقسيم البيانات عبر خوادم متعددة باستخدام مفتاح جزء. للوصول إلى جزء ، يجب عليك أولاً اختيار مفتاح جيد.
علاوة على ذلك ، يمكن أن يؤدي تخزين البيانات في Shard إلى تحسين توفر البيانات من خلال السماح لخوادم متعددة بالوصول إلى نفس البيانات في حالة فشل أحدها. قد يكون من الصعب ، مع ذلك ، الاستعلام عن البيانات التي تم نشرها عبر خوادم متعددة.
من الضروري الموازنة بين إيجابيات وسلبيات كل خيار قبل اتخاذ القرار.

حركة نوسكل

كان هناك تحرك حديث في مجتمع تطوير البرمجيات نحو ما يسمى بقواعد بيانات "NoSQL". هذه قواعد بيانات لا تستخدم النموذج العلائقي التقليدي ، وبدلاً من ذلك تستخدم نموذج بيانات أكثر مرونة لا يحتوي على مخطط. هذا يجعلها أكثر ملاءمة لتطبيقات الويب الحديثة ، حيث غالبًا ما يكون نموذج البيانات أكثر مرونة ويتغير بشكل متكرر.

قواعد بيانات Nosql في ازدياد: لماذا تكتسب شعبية

يمكن أن تُعزى الزيادة في شعبية قواعد بيانات NoSQL في السنوات الأخيرة إلى مجموعة متنوعة من العوامل. كانت المشكلة الأولى في قواعد البيانات العلائقية هي أنها لم تستطع مواكبة الطلب خلال ذروة شعبية الإنترنت في التسعينيات. نتيجة لهذا التطور ، أصبحت قواعد البيانات غير العلائقية أكثر استجابة لتدفق البيانات.
سبب آخر لشعبية قواعد بيانات NoSQL هو أنها توفر قدرًا أكبر من المرونة في كيفية التعامل مع البيانات. يمكن لقواعد بيانات MongoDB تحقيق قدر أكبر من التعبير عن طريق استخدام أي نموذج بيانات معبر بدرجة كافية ، بدلاً من استخدام النموذج التقليدي القائم على الجدول. نتيجة لذلك ، يتمتع المطورون بمزيد من الحرية في تخزين البيانات بأكثر الطرق فعالية.
تواجه قواعد بيانات NoSQL بعض التحديات ، لكنها توفر مزايا كبيرة مقارنة بقواعد البيانات العلائقية التقليدية من حيث المرونة والكفاءة.

قواعد بيانات نوصل

قاعدة بيانات Nosql هي قاعدة بيانات لا تستخدم SQL التقليدي للغة الاستعلام الخاصة بها. غالبًا ما تُستخدم قواعد بيانات Nosql لتطبيقات البيانات الضخمة حيث يجعل حجم البيانات استخدام SQL غير عملي.

ما هي قواعد بيانات Nosql؟

يتم تخزين البيانات بشكل مختلف في قواعد بيانات NoSQL (المعروفة أيضًا باسم SQL) عنها في قواعد البيانات العلائقية. بناءً على نموذج البيانات الخاص بهم ، يمكن تقسيم قواعد بيانات NoSQL إلى مجموعة متنوعة من الأنواع. أنواع المستندات وأنواع قيم المفتاح وأنواع الأعمدة العريضة وأنواع الرسوم البيانية هي الأكثر شيوعًا.

ما هو مثال على nosql؟

يمكن العثور على قواعد بيانات NoSQL المستندة إلى الجدول ، مثل Cassandra و HBase و Hypertable ، في السوق.