لماذا تعتبر قواعد بيانات NoSQL خيارًا قابلاً للتطبيق لمشاريع البيانات الضخمة

يُنظر إلى قواعد بيانات NoSQL بشكل متزايد على أنها خيار قابل للتطبيق لمشاريع البيانات الضخمة. في حين أن نموذج قاعدة البيانات العلائقية كان الخيار المفضل لسنوات عديدة ، أدى ظهور البيانات الضخمة إلى الحاجة إلى نهج جديد. تم تصميم قواعد بيانات NoSQL للتعامل مع مشاريع البيانات واسعة النطاق ، وعلى هذا النحو ، أصبحت أكثر شيوعًا لتطبيقات البيانات الضخمة .

قاعدة بيانات NoSQL هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر يمكن لأي شخص الوصول إليها. يمكن تقسيم قاعدة بيانات NoSQL إلى عدة فئات بناءً على نموذج البيانات الخاص بها. يعد نموذج بيانات مخزن القيمة الرئيسية ، ونموذج المستند ، ونموذج العمود ، ونموذج الإدخال ، ونموذج بيانات الرسم البياني من بين نماذج البيانات المتاحة. كل من قواعد البيانات هذه متاحة على أجهزة ومواقع متعددة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن القواسم المشتركة هي واحدة من أهم الخصائص. تتيح لك قواعد بيانات NoSQL الاستفادة من مجموعة متنوعة من خصائص البيانات الكبيرة من خلال إنشاء أنواع متعددة من قواعد البيانات دون الحاجة إلى استخدام مخطط ثابت. نظرًا لخصائص ACID التي يجب استيفائها من أجل إكمال المعاملة ، فإن قواعد البيانات العلائقية ليست متاحة على نطاق واسع.

هذه الخدمة متاحة كمصدر مفتوح NoSQL ويقدر أنها فعالة من حيث التكلفة. بسبب هذه الفوائد ونمو الصناعة ، ستكون هناك زيادة في عدد البشر الذين يمكنهم العمل في قواعد بيانات NoSQL. يحتوي موقع Craigslist ، وهو موقع ويب مصنف ونشر الوظائف ، على أكثر من 570 مدينة في 50 دولة كقاعدة مستخدمين له. تعمل Coursera6 ، وهي منصة للتعليم عبر الإنترنت ، مع الكليات والجامعات من جميع أنحاء العالم لتقديم الدورات. منذ عام 2010 ، نمت إلى أكثر من 10 ملايين مستخدم ، وتحولت من قاعدة بيانات تقليدية إلى قاعدة بيانات NoSQL ، Cassandra.

هذه تقنية قاعدة بيانات تُستخدم في الحوسبة السحابية والويب والبيانات الضخمة والمؤسسات الكبيرة. يتم الآن استبدال RDBMS البالغ من العمر 40 عامًا بـ NoSQL ، مما يسمح لشركات الإنترنت الشهيرة مثل LinkedIn و Google و Amazon و Facebook بحل بعض عيوبه.

Hadoop ، على عكس برنامج قواعد البيانات ، هو عبارة عن منصة للحوسبة المتوازية على نطاق واسع. تمكن هذه الإمكانية قواعد بيانات NoSQL الموزعة (مثل HBase) ، والتي تسمح بمشاركة البيانات عبر آلاف الخوادم مع عدم تقليل الأداء.

يعد Hadoop مثاليًا لحالات الاستخدام التحليلي والأرشيف التاريخي ، بينما تؤدي NoSQL أداءً رائعًا في أحمال العمل التشغيلية ، مما يؤدي إلى استبدال قواعد البيانات العلائقية. بدأ سوق قاعدة بيانات NoSQL كقواعد بيانات تخزين ذات قيمة رئيسية ، ثم تبع ذلك مستندات / JSON وقواعد بيانات رسوم بيانية.

Google Cloud Platform (GCP) عبارة عن منصة قاعدة بيانات سحابية تتضمن مجموعة متنوعة من الخدمات. على الرغم من أنها معروفة جيدًا بخدمات قاعدة بيانات NoSQL الخاصة بها ، إلا أن قدرتها على معالجة مجموعات البيانات الديناميكية الكبيرة بدون مخطط ثابت هي إحدى ميزاتها المميزة.

هل SQL أو Nosql أفضل للبيانات الضخمة؟

تتمتع SQL أيضًا بوقت تخزين واسترداد أقل من الأنواع الأخرى من قواعد البيانات ، مما يسمح باستخدامها بشكل أكثر فعالية عند التعامل مع الاستعلامات المعقدة. إذا كنت ترغب في التوسع في البنية القياسية لـ RDBMS أو تطوير مخطط مرن ، فإن قواعد بيانات NoSQL هي الخيار الأفضل.

قاعدة بيانات NoSQL هي قاعدة بيانات موزعة وغير علائقية يمكنها تخزين كمية كبيرة من البيانات. تم إنشاؤها استجابةً لطلب خفة الحركة والأداء والحجم ، ويمكنها دعم مجموعة متنوعة من التطبيقات. إنه مصمم ليتسع أفقيًا لمئات الملايين أو حتى مليارات المستخدمين وللتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يشرح كاميرون بوردي ، وهو مسؤول تنفيذي سابق في Oracle ومبشر جافا ، سبب انتشار قواعد بيانات NoSQL. باستخدام NoSQL ، يمكن معالجة البيانات عالية الأداء والرشاقة على نطاق واسع. يمكن تخزين البيانات غير المهيكلة في عقد معالجة متعددة وعلى خوادم متعددة. هل NoSQL جيدة للتحليل؟ يتم تحديد مقدار البيانات التي يمكنك تحليلها من خلال مجموعة متنوعة من العوامل ، بما في ذلك نوع البيانات التي تقوم بتحليلها ، وكمية البيانات التي لديك ، ومدى سرعة احتياجك إليها. ضع في اعتبارك البيانات شبه المنظمة مثل الوسائط الاجتماعية أو النصوص أو البيانات الجغرافية ، والتي تتطلب الكثير من التنقيب عن النصوص ومعالجة الصور ، واعتبر قواعد بيانات NoSQL مثل mongoDB أو CouchDB أو MongoDB لتكون بمثابة الأساس لهذا النوع من البيانات.

من ناحية أخرى ، يمكن أن يكون SQL أكثر فاعلية عندما يتعلق الأمر بالاستعلامات المعقدة لأن محرك الاستعلام يمكنه استخدام عمليات الانضمام لاسترداد البيانات من جداول متعددة. يمكن تخزين البيانات في جدول بهذه الطريقة ، وهي أكثر كفاءة مما هي عليه في عالم NoSQL . علاوة على ذلك ، يمكن لمحرك استعلام SQL استخدام وظائف التجميع لتقليل حجم مجموعة البيانات. عندما يتعلق الأمر بالاستعلامات المعقدة ، فإن SQL هي نظام أساسي أكثر كفاءة. تتيح تقنية NoSQL قراءة أو كتابة كيان البيانات بشكل أكثر كفاءة عندما يتعلق الأمر بقراءة وكتابة العمليات.

أفضل قواعد البيانات للبيانات الكبيرة

نظرًا لقدرتها على تحويل البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة بكفاءة إلى أشكال منظمة ، فقد نمت قواعد بيانات NoSQL في شعبيتها كوسيلة تخزين لمجموعات البيانات الكبيرة. بسبب هذه المتطلبات الفريدة ، تعد قواعد بيانات NoSQL مثل MongoDB مثالية لتخزين كميات كبيرة من البيانات. ما هي أفضل قاعدة بيانات للبيانات الكبيرة؟ لا توجد إجابة واحدة على هذا السؤال لأن أفضل قاعدة بيانات للبيانات الكبيرة ستختلف بناءً على متطلبات المشروع. تتضمن بعض الخيارات الأكثر شيوعًا Amazon Redshift و Azure Synapse Analytics و Microsoft SQL Server و Oracle Database و MySQL و IBM DB2 وأنظمة أساسية أخرى. يمكن إجراء عمليات قاعدة البيانات بواسطة محركات Hadoop SQL-on-Hadoop. لطالما تم دحض الأسطورة القائلة بأن "البيانات الضخمة كبيرة جدًا لأنظمة SQL" ، وهي ليست صحيحة حاليًا. وجود الأسطورة ضرب من الخيال. تمتلك SQL الكثير من الإمكانات لاستخدامها في تطوير أنظمة البيانات الكبيرة.

ما هو نوع البيانات هو Nosql؟

استنادًا إلى نموذج البيانات المستخدم في إنشائها ، تتوفر قواعد بيانات NoSQL في مجموعة متنوعة من الأشكال المختلفة. أنواع المستندات وأنواع قيم المفتاح وأنواع الأعمدة العريضة والرسوم البيانية هي الأنواع الأربعة الرئيسية. إنها تجعل من السهل تكوين المخططات والتوسع بسرعة لأن لديهم كمية كبيرة من البيانات وعدد كبير من المستخدمين. في هذه المقالة ، سأشرح كيف تعمل قواعد بيانات NoSQL ولماذا تكون مفيدة (ومتى تكون مفيدة!).

تعد قاعدة بيانات NoSQL ، على عكس قاعدة البيانات العلائقية ، غير علائقية بطبيعتها ولا تحتوي على أي وظائف SQL. لا تتطلب NoSQL مخططًا ثابتًا ولا تتطلب صلات ويمكنها التوسع بسهولة. تُستخدم قواعد بيانات NoSQL لتخزين كميات كبيرة من البيانات في مخازن البيانات الموزعة. تقوم شركات مثل Twitter و Facebook و Google بجمع تيرابايت من بيانات المستخدم يوميًا. من المفترض أن قاعدة بيانات NoSQL الموزعة لا تحتوي على وحدة تخزين أو وحدة تحكم واحدة. يمكن التخلص من الحاجة إلى نشر وإدارة قواعد بيانات متعددة لنفس الكمية من البيانات عن طريق القيام بذلك. نظرًا لأن البيانات يتم نسخها باستمرار بين نسخ متعددة ، توفر قاعدة البيانات الموزعة إمدادًا مستمرًا بالبيانات.

يتم تخزين كل شيء في مخزن القيمة الرئيسية كمفتاح وقيمة. تم تصميم Column Family Store لتخزين ومعالجة كمية كبيرة من البيانات عبر عدد كبير من الأجهزة. قاعدة بيانات المستندات ، في جوهرها ، عبارة عن مجموعة من المستندات ذات الإصدارات من مجموعات القيم الأساسية الأخرى. يتم تخزين المستندات شبه المهيكلة بتنسيقات JSON ، والتي يتم استخدامها في السحابة. على عكس SQL ، لا تحتوي قاعدة بيانات الرسم البياني على لغة استعلام قوية. في المقابل ، يتم استخدام الاستعلامات القائمة على نموذج البيانات عند الوصول إلى قواعد البيانات هذه. يسمح عدد كبير من أنظمة NoSQL لواجهات بيانات RESTful.

قاعدة بيانات الرسم البياني ، مثل قاعدة البيانات العلائقية ، متعددة المراجع. تم تصميم قاعدة بيانات الرسم البياني لتشغيل نماذج بيانات متعددة في مكان واحد في خلفية واحدة. قواعد البيانات متعددة النماذج ، كنوع جديد من قواعد بيانات NoSQL ، تكتسب شعبية ، وسيكون هناك المزيد من الاهتمام بهذا النوع من قواعد البيانات في المستقبل. يتم تصنيف قواعد البيانات الأكثر شيوعًا كجزء من تصنيف قاعدة البيانات وتحليلها على http://db-engines.com/en/rankings.

تم استخدام Erlang ، وهو تطبيق اتصالات وبنوك طورته شركة إريكسون ، في جميع أنحاء صناعة الاتصالات ، والصناعة المصرفية ، والقطاعات الرئيسية الأخرى.
اللغة الوظيفية هي اللغة التي تسمح لك بالتشفير من حيث الوظيفة بدلاً من المتغيرات. يمكنك الحفاظ على الكود بسيطًا وسهل القراءة عن طريق كتابة هذا النوع من البرامج.
علاوة على ذلك ، تتميز Erlang بقابلية التوسع ، مما يجعل من السهل التعامل مع الأحمال الكبيرة. يتيح نظام الترابط الموجود على هذا الكمبيوتر التعامل مع مهام متعددة في نفس الوقت.
تُستخدم قواعد بيانات NoSQL الموجهة للمستندات مثل MongoDB لإنشاء المستندات. تعد قابلية التوسع والمرونة من أكثر ميزاته جاذبية. يتمتع MongoDB بدرجة عالية من المرونة فيما يتعلق بالبيانات التي يمكن تخزينها. علاوة على ذلك ، فإن MongoDB قابل للتطوير بدرجة كبيرة ، مما يجعل من السهل التعامل مع الأحمال الكبيرة.

ماذا تقصد بالبيانات الضخمة في نسقل؟

لكي تكون فعالة في تخزين البيانات الضخمة ، يجب أن تكون الحلول قادرة على معالجة وتخزين كميات كبيرة من البيانات وتحويلها إلى تنسيق يمكن استخدامه للتحليل. MongoDB هو نوع من قواعد البيانات التي يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من البيانات مع القياس الأفقي أيضًا.

تعد قواعد البيانات الضخمة فعالة للغاية في استيعاب كميات هائلة من البيانات وإعدادها وتخزينها من مجموعة واسعة من المصادر. إنهم مسؤولون عن تحويل البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة إلى تنسيق يمكن استخدامه بواسطة أدوات التحليل. يمكن تخزين البيانات الضخمة في قاعدة بيانات NoSQL ، مثل MongoDB ، وهي قاعدة بيانات غير علائقية. تتميز البيانات الضخمة بثلاث خصائص مميزة بشكل عام: الحجم والسرعة والتنوع. البيانات الضخمة ليست شيئًا يمكن وصفه بأنه كبير ما لم يصل إلى مستوى معين من الكثافة. نظرًا لأن الأدوات وقواعد البيانات التقليدية ليست كافية لتحليل البيانات الضخمة ، يجب على علماء البيانات الاعتماد على أدوات البيانات الضخمة. البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المنظمة هي الأنواع الثلاثة الرئيسية للبيانات الكبيرة.

في عام 1980 ، صاغ عالم الاجتماع تشارلز تيلي مصطلح البيانات الضخمة. تستخدم الشركات اليوم البيانات الضخمة لإنشاء رؤى وخفض التكاليف وزيادة الأرباح. تعد البيانات النصية والصوتية والفيديو والبيانات ثلاثية الأبعاد مجرد أمثلة قليلة لأنواع البيانات الكبيرة. في عام 2001 ، حددت جارتنر البيانات الضخمة على أنها مجموعة من الأحجام والسرعة والتنوع. يتمتع السوق برأس مال جيد ، وقواعد البيانات الحديثة تتطور لتقديم رؤى أفضل بكثير من البيانات الضخمة. يمكن إجراء تحسينات على العمليات والإيرادات بشكل أكثر فعالية من خلال اكتساب رؤى عملية من كميات كبيرة من البيانات. هذا مثال على طلب بيانات ضخم بسيط.

تبحث شركات الملابس عن عملاء جدد لتوسيع قاعدة عملائها. إنها خدمة قاعدة بيانات سحابية تُدار بالكامل بواسطة MongoDB Atlas. إنه متوافق مع مزودي الخدمات السحابية الرئيسيين مثل AWS و Azure ويوفر مجموعة متنوعة من الميزات مثل المرونة وقابلية التوسع. يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين العمليات التجارية مثل تجربة العملاء والتحليلات وذكاء الأعمال. يعد اكتشاف الاحتيال وتوصيات المحتوى المخصصة والتحليلات التنبؤية أمثلة على تحليلات البيانات الضخمة. يتم إنتاج البيانات من قبل كل من الشركات والمستهلكين على مستوى عالٍ. استخدام البيانات الضخمة ليس ممكنًا فحسب ، بل يسمح أيضًا بمعالجة الدُفعات والبث المباشر.

تعتمد تحليلات قواعد البيانات لمجموعات البيانات الكبيرة على NoSQL ، والمعروفة أيضًا باسم قواعد البيانات غير العلائقية. سنلقي نظرة فاحصة على بعض من أفضل قواعد البيانات الضخمة في هذا القسم. منصة بيانات مطور MongoDB Atlas عبارة عن مجموعة من البيانات الأولية التي تم إنشاؤها فوق قاعدة بيانات MongoDB . تجعل ميزات Cassandra منه مثاليًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. تتيح لك ميزة Data Lake تشغيل عدة قواعد بيانات MongoDB جنبًا إلى جنب مع Amazon Web Services S3. يعد رسم بيانات MongoDB أفضل طريقة لتصورها.

هل Mongodb بيانات ضخمة؟

MongoDB هي أداة قوية لإدارة البيانات الضخمة. إنه مصمم للتعامل مع إدارة وتحليل البيانات على نطاق واسع. MongoDB هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر يمكن لأي شخص استخدامها مجانًا.

قاعدة بيانات NoSQL ، مثل MongoDB ، هي نظام قاعدة بيانات متعدد المنصات موجه نحو المستندات. منحت DB-Engines جائزة أفضل نظام لإدارة قواعد البيانات للعام إلى MongoDB. بشكل عام ، تعد قواعد بيانات NoSQL أكثر ملاءمة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات من RDBMS. نتيجة لذلك ، يمكن لـ MongoDB التفاعل مع لغات البرمجة مثل JavaScript و Ruby و Python. يتم تناول الجانب المتنوع للبيانات الضخمة في MongoDB. Hadoop و NoSQL متكاملان بطبيعتهما ، ولا يتنافسان على أساس الأداء. تتمتع MongoDB بقابلية توسعة هائلة للقراءة / الكتابة وكمية هائلة من التوفر لأنظمة المعاملات في الوقت الفعلي. ما هو سؤالك لنا؟ بعد تعليقك ، سنعود إليك أو سنقدم لك دورة مجانية للحصول على شهادة Mongodb.

تتمثل رؤية منصة بيانات مطوري MongoDB في جعل MongoDB الخيار الأكثر شيوعًا للمطورين الذين يطورون تطبيقات قابلة للتطوير. تجعل منصة Atlas ، منصة MongoDB ، من السهل على المطورين الوصول إلى بيانات الشركة ، سواء كانوا يستخدمون JavaScript أو Java أو Python أو Ruby. باستخدام Atlas ، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات حديثة بسرعة.
يمكن للمطورين الآن إنشاء تطبيقات قابلة للتطوير باستخدام MongoDB ، مما يجعلها أسهل من أي وقت مضى. من خلال منصة Atlas من MongoDB ، يمكن للمطورين الوصول إلى نفس بيانات MongoDB مثل المستخدمين الآخرين ، مما يسهل إنشاء تطبيقات حديثة.

لماذا تعتبر Mongodb أفضل قاعدة بيانات للبيانات الضخمة

يوفر استخدام قواعد بيانات NoSQL ، مثل MongoDB ، مزايا مميزة من حيث تخزين البيانات الضخمة. يتم تضمين كل من القدرة على تخزين البيانات بتنسيق أكثر إحكاما ، وتنفيذ استعلامات أسرع ، وتكرار البيانات بكميات كبيرة. يمكن أن تتكامل قاعدة بيانات MongoDB ، وكذلك Hadoop ، مع الأنظمة الأساسية الأخرى لاستهلاك ومزج البيانات من مصادر مختلفة لتطوير التحليلات المعقدة ونماذج التعلم الآلي.

كيف تكون البيانات الضخمة وقواعد بيانات Nosql متطابقة؟

لا توجد إجابة واحدة على هذا السؤال لأنه يعتمد على البيانات الضخمة المحددة وقاعدة بيانات NoSQL المعنية. ومع ذلك ، بشكل عام ، تم تصميم كل من قواعد البيانات الضخمة و NoSQL للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المناسبة تمامًا لقواعد البيانات العلائقية التقليدية . على هذا النحو ، كلاهما يوفر آليات لتخزين البيانات والاستعلام عنها بطريقة قابلة للتطوير وفعالة.

يمكن تعريف قاعدة بيانات NoSQL على أنها أي نوع آخر من قواعد البيانات غير قاعدة بيانات SQL. على عكس نماذج جداول الصفوف والأعمدة التقليدية المستخدمة في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية ، يعتمد نموذج البيانات الذي تستخدمه هذه البرامج على بنية مختلفة. تختلف قواعد بيانات NoSQL اختلافًا كبيرًا عن بعضها البعض. غالبًا ما تكون قواعد بيانات المستندات ذات هندسة التدرج هي الأكثر استخدامًا. تعد التجارة الإلكترونية ومنصات التداول وتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة أمثلة على حالات العمل. على سبيل المقارنة ، يمكن عرض MongoDB و PostgreSQL بمزيد من التفصيل. يمكن لقاعدة البيانات العمودية تجميع قيمة الأعمدة المتعددة بسرعة.

بسبب الطريقة التي يكتبون بها البيانات ، فهم غير قادرين على إنتاج النتائج باستمرار. الهدف من قواعد بيانات الرسم البياني هو البحث عن علاقات عناصر البيانات والتقاطها. يستخدمون إدخال قاعدة بيانات SQL المفردة للالتفاف عليها.