لماذا تعتبر قواعد بيانات نقل أفضل بالنسبة للبيانات الضخمة

تعد قواعد بيانات Nosql أفضل بالنسبة للبيانات الضخمة لعدد من الأسباب. تم تصميمها لتكون قابلة للتطوير أفقيًا ، مما يعني أنها تستطيع التعامل مع المزيد من البيانات عن طريق إضافة المزيد من الخوادم. تم تصميمها أيضًا لتكون متاحة بشكل كبير ، مما يعني أنها يمكن أن تستمر في العمل حتى في حالة فشل بعض الخوادم. ويمكنهم التعامل مع الإنتاجية العالية ، مما يعني أنه يمكنهم التعامل مع الكثير من عمليات القراءة والكتابة.

كان استخدام قواعد بيانات NoSQL شائعًا بين شركات الإنترنت مثل Amazon و Google و LinkedIn و Facebook ردًا على عيوب RDBMS. مع نمو متطلبات معالجة البيانات ، تعد NoSQL حلاً قابلاً للتكيف وقائم على السحابة لإدارة البيانات غير المهيكلة. وفقًا لـ Esprdo de Oliveira ، مدير تطوير الأعمال في FairCom ، هناك بعض المشكلات في NoSQL التي لا يمكن لقاعدة البيانات التقليدية معالجتها. يتم استخدامه لدفع تقنية قواعد البيانات في السحابة والويب والبيانات الضخمة والمستخدمين الكبار. قواعد بيانات NoSQL هي مجموعة فرعية من قواعد البيانات التي تخزن البيانات بعدة طرق. الأنواع الأكثر شيوعًا هي الرسوم البيانية وأزواج القيمة الرئيسية والأعمدة والمستندات. تتطلب الشركات التي تعتمد بشكل كبير على البيانات ، مثل Amazon و eBay وما إلى ذلك ، قاعدة بيانات مثل NoSQL أو SQL التي يمكن أن تتطابق بشكل أفضل مع نموذج البيانات المتغير ، مما يسمح لها بإدارة عملياتها بكفاءة أكبر.

يمكن تخزين البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي من خلال قواعد بيانات NoSQL ، والتي تعد أكثر تعقيدًا من قواعد البيانات العلائقية. بسبب السرعة المتزايدة وتنوع البيانات ، يغمر المشهد الطبيعي لقواعد البيانات بسرعة البيانات المتزايدة ، ومجموعة متنوعة من البيانات ، وحجم هائل من البيانات ، وكلها مطلوبة بواسطة تطبيقات البيانات الضخمة. قواعد بيانات NoSQL مثل HBase و Cassandra و Couchbase هي مفهوم أولويات CAP (الاتساق - التوفر - التسامح التقسيم) هو مفهوم قاعدة بيانات NoSQL.

مخطط قاعدة البيانات ثابت في قواعد البيانات العلائقية. لا يوجد اتساق في قواعد بيانات NoSQL. لا توجد معاملات في قواعد بيانات NoSQL (فهي تدعم المعاملات البسيطة فقط). في قاعدة البيانات العلائقية ، يتم دعم المعاملات (وكذلك المعاملات المعقدة مع الصلات).

هناك سبب لتزايد شعبية قواعد بيانات NoSQL في السنوات الأخيرة: فهي سهلة الفهم ولا تتطلب نماذج بيانات معقدة مثل قواعد بيانات SQL. علاوة على ذلك ، تسمح قواعد بيانات NoSQL للمطورين في كثير من الأحيان بتعديل بنية البيانات مباشرة.

يمكن للمطورين الاستفادة من قواعد بيانات NoSQL بعدة طرق ، بما في ذلك نتائج الاستعلام الأسرع ونماذج البيانات المرنة والقياس الأفقي وعملية التطوير المبسطة. تعد قواعد بيانات المستندات وقواعد بيانات القيمة الرئيسية ومخازن الأعمدة العريضة وقواعد بيانات الرسم البياني مجرد أمثلة قليلة لقواعد بيانات NoSQL.

هل نصقل جيد للبيانات الكبيرة؟

من الأهمية بمكان أن تكون حلول تخزين البيانات الضخمة قادرة على معالجة وتخزين كميات كبيرة من البيانات من أجل معالجتها وتحليلها. تم إنشاء قاعدة بيانات NoSQL ، والمعروفة أيضًا باسم قاعدة البيانات غير العلائقية ، للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات أثناء القياس أفقيًا.

كما يتضح من MongoDB و Apache Cassandra و HBase ، شهدت قواعد بيانات NoSQL نموًا غير مسبوق بمرور الوقت. بالمقارنة مع البرامج مفتوحة المصدر ، تعد NoSQL خيارًا أفضل للشركات التي تتطلب معالجة وتحليل سريع لكميات كبيرة من البيانات المتنوعة وغير المهيكلة. قواعد البيانات هذه سريعة الاستجابة وقابلية التوسع ومزايا التوافر على منتجات RDBMS التقليدية. تُفضل قاعدة بيانات NoSQL من قبل المؤسسات التي ترغب في تخزين كميات هائلة من ملفات ومجموعات البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة وتحليلها - لا سيما في الوقت الفعلي. ستكون هناك حاجة إلى المزيد من الخوادم المادية مع نمو البيانات في المجموعة. تستخدم قواعد بيانات NoSQL بنية قياس أفقيًا تجعلها فعالة. تتمتع قواعد بيانات NoSQL بتكلفة أقل لكل معاملة من قواعد البيانات التقليدية بسبب طبيعتها مفتوحة المصدر. يمكن استخدام NoSQL و RDBMS ، بالإضافة إلى نقاط قوتهما ، معًا لإنشاء نظام فعال لإدارة البيانات.

ما هي قاعدة البيانات الأفضل للبيانات الكبيرة؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على عوامل مختلفة ، مثل الاحتياجات المحددة للمستخدم ونوع البيانات المخزنة والميزانية. ومع ذلك ، فإن بعض قواعد البيانات المستخدمة على نطاق واسع لمجموعات البيانات الكبيرة تشمل Apache Hadoop و Apache Cassandra و MongoDB.

لماذا نصقل أفضل

هناك العديد من الأسباب وراء اعتبار NoSQL خيارًا أفضل لإدارة البيانات الحديثة. أولاً ، تعتبر قواعد بيانات NoSQL جيدة جدًا في التعامل مع البيانات واسعة النطاق نظرًا لقدراتها على التحجيم الأفقي. يمكن أيضًا دمجها بسهولة مع حلول البيانات الضخمة. ثانيًا ، تقدم قواعد بيانات NoSQL نموذج بيانات أكثر ثراءً من قواعد البيانات العلائقية التقليدية ، مما يجعلها أكثر ملاءمة للتعامل مع البيانات المعقدة. أخيرًا ، قواعد بيانات NoSQL أسهل في الاستخدام بشكل عام وتتطلب صيانة أقل من قواعد البيانات العلائقية.

تعد البيانات مكونًا رئيسيًا لجميع الحقول الفرعية لعلوم البيانات. من المرجح أن تحتاج إلى تخزين البيانات في نظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS). عند التفاعل والتواصل مع نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) ، تكون لغته مطلوبة. SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) هي اللغة المستخدمة للتفاعل مع نظم إدارة قواعد البيانات. مصطلح آخر ظهر مؤخرًا في مجال قواعد البيانات هو قواعد بيانات NoSQL. قواعد بيانات NoSQL ، مثل قواعد البيانات غير العلائقية ، لا تخزن البيانات في جداول أو سجلات. يتم تكوين هيكل تخزين البيانات بدلاً من ذلك لتلبية متطلبات محددة.

الأنواع الأربعة الأكثر شيوعًا هي قواعد بيانات الرسم البياني وقواعد البيانات الموجهة نحو الأعمدة وقواعد البيانات الموجهة للمستندات وأزواج القيمة الرئيسية. قواعد البيانات الموجهة للمستندات ، مثل MongoDB ، هي مثال على قاعدة بيانات بايثون. عند استخدام قاعدة بيانات NoSQL ، ستتمكن من إنشاء بنية بيانات بسهولة أكبر. من ناحية أخرى ، تتمتع قواعد بيانات SQL بهيكل أكثر صرامة ونوعًا أقل من البيانات. إذا كنت تريد تعلم SQL كمبتدئ ، فابدأ بـ SQL ثم انتقل إلى NoSQL. هناك العديد من المزايا والعيوب لكل من هذه البرامج ، ويجب أن تفكر في مزاياها وعيوبها بناءً على بياناتك وتطبيقك وما يجعل تطويرها أسهل. ليس هناك شك في أن SQL تتفوق على NoSQL أو طريقة كتابتها. إذا كنت تستمع إلى بياناتك ، فستتخذ القرار الأفضل لك.

SQL مقابل Nosql للبيانات الضخمة

تعمل SQL أيضًا بشكل أفضل عند التعامل مع الاستعلامات المعقدة لأنها توفر سرعة أكبر واستردادًا أكبر. ومع ذلك ، إذا كنت ترغب في التوسع في بنية RDBMS القياسية أو إنشاء مخطط مرن ، فإن قواعد بيانات NoSQL هي الخيار الأفضل.

من الضروري تحديد إما قاعدة بيانات علائقية (SQL) أو قاعدة بيانات غير علائقية (Nosql) من أجل تحقيق أقصى استفادة من استثمارات قاعدة البيانات الخاصة بك. لاتخاذ قرار مستنير بشأن نوع قاعدة البيانات المطلوبة لمشروع ما ، يجب عليك أولاً فهم الاختلافات بين الاثنين. تعد المرونة مطلبًا أساسيًا لقواعد بيانات NoSQL ، وهذا هو السبب في أنها مناسبة بشكل أفضل للبيانات الضخمة. اعتمادًا على المتطلبات ، يمكن أن تكون إما أزواجًا ذات قيمة مفتاح ، أو قائمة على المستندات ، أو قواعد بيانات بيانية ، أو متاجر ذات أعمدة عريضة. نتيجة لذلك ، يمكن أن يكون لكل مستند هيكل مميز خاص به ، مما يجعل من الممكن إنشاء المستندات دون وجود بنية محددة. فيما يتعلق بـ NoSQL ، هناك العديد من الأسئلة ، لا سيما في سياق البيانات الضخمة وتحليلات البيانات. تتطلب بعض قواعد بيانات NoSQL إعداد خبرة داخلية وإدارتها ، بينما يعتمد البعض الآخر بشكل كبير على دعم المجتمع.

القاعدة العامة هي أن NoSQL ليست أسرع من SQL ، تمامًا كما أنها أسرع لأداء عمليات القراءة أو الكتابة على كيان بيانات واحد. نظرًا لأن قواعد بيانات NoSQL تتيح كميات كبيرة من البيانات ، فهي مثالية لـ Google و Yahoo و Amazon. كانت قواعد البيانات العلائقية الحالية غير قادرة على تلبية الطلب المتزايد على معالجة البيانات. تمتلك قاعدة بيانات NoSQL القدرة على النمو وتصبح أكثر قوة حسب الحاجة. يعد هذا النوع من التطبيقات مثاليًا للتطبيقات التي لا تحتوي على تعريفات مخطط محددة ، مثل أنظمة إدارة المحتوى وتطبيقات البيانات الضخمة والتحليلات في الوقت الفعلي.

هل Nosql جيد لمجموعات البيانات الكبيرة؟

تقع على عاتقهم مسؤولية تحويل البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة إلى تنسيق يمكن استخدامه بواسطة الأدوات التحليلية. جعلت هذه المتطلبات المميزة قواعد بيانات NoSQL (غير علائقية) مثل MongoDB خيارًا قويًا لتخزين كميات كبيرة من البيانات.

هل SQL جيد للبيانات الضخمة؟

يمكن استخدام محركات SQL-on-Hadoop المستندة إلى Hadoop للتعامل مع قواعد البيانات الكبيرة. تم الآن دحض الأسطورة القائلة بأن البيانات الضخمة كبيرة جدًا لأنظمة SQL ، وهي ليست صحيحة على الإطلاق. إنها في الحقيقة أسطورة. SQL هو إطار عمل ممتاز لبناء أنظمة البيانات الضخمة.

كيف تكون البيانات الضخمة وقواعد بيانات Nosql متطابقة؟

لا توجد إجابة واحدة على هذا السؤال لأن المصطلحين يمكن أن يعنيا أشياء مختلفة لأشخاص مختلفين. بشكل عام ، ومع ذلك ، غالبًا ما يتم استخدام قواعد البيانات الضخمة وقواعد بيانات nosql بشكل متبادل للإشارة إلى مخازن البيانات المصممة لاحتواء كميات كبيرة من البيانات والتي لا تستند إلى نموذج قاعدة البيانات العلائقية التقليدية.

قاعدة بيانات NoSQL ، والمعروفة أيضًا باسم المصدر المفتوح ، تستند إلى قاعدة بيانات مفتوحة المصدر. يتم تحديد فئات قواعد بيانات NoSQL من خلال نموذج بيانات قاعدة البيانات. يتكون كل نموذج من نماذج البيانات من مخزن Key-Value واحد ومستند واحد وعمود - إدخال ونموذج بيانات Graph واحد. يمكن الوصول إلى قاعدة بيانات متنقلة على مجموعة متنوعة من الأجهزة والمواقع. هناك أيضًا ميل إلى تعدد المهام بشكل عام. تتيح مرونة قواعد بيانات NoSQL ، بالإضافة إلى عدم وجود مخطط ثابت ، أن تكون أكثر مرونة من قواعد البيانات التقليدية عندما يتعلق الأمر بمعالجة مجموعة متنوعة من خصائص البيانات التي تشتهر بها البيانات الضخمة. نظرًا لخصائص ACID لقواعد البيانات ، فهي غير متوفرة بشكل كبير بسبب عدم إتمام المعاملة بالكامل أو إكمالها.

نظرًا لأن NoSQL مفتوحة المصدر ، فهذا يعني أنها مجدية اقتصاديًا. بسبب كل هذه المزايا وظهور الصناعة ، ستكون هناك زيادة في عدد الأشخاص الذين يمكنهم العمل في قواعد بيانات NoSQL. Craigslist هو موقع للإعلانات المبوبة ونشر الوظائف يخدم 570 مدينة في 50 دولة حول العالم. توفر Coursera6 ، وهي منصة تعليمية عبر الإنترنت تأسست عام 2001 ، فرصًا تعليمية للجامعات من جميع أنحاء العالم. لقد نما إلى 10 ملايين طالب على مدار العقد الماضي ، باستخدام قواعد بيانات NoSQL و Cassandra وقاعدة البيانات التقليدية.

قواعد بيانات نوصل: لماذا تكتسب شهرة

خصائص قاعدة بيانات NoSQL هي كما يلي: تصميمها يسمح لها بمعالجة كميات كبيرة من البيانات. تُعرف باسم "المقاييس". يمكن معالجة البيانات بعدة طرق باستخدامها. كمية البيانات في قواعد البيانات هذه أكبر من تلك الموجودة في قواعد البيانات التقليدية.

تحليل بيانات نوصل

من السهل فهم سبب استخدام NoSQL لـ "ليس فقط SQL". في هذه الحالة ، لا يتم تقسيم البيانات إلى جداول متعددة لأنها تسمح باحتواء مجموعة البيانات بأكملها في بنية واحدة. عند العمل بكميات كبيرة من البيانات ، لن يكون أداء الاستعلام في قاعدة بيانات NoSQL مشكلة.

Nosql مقابل SQL: ما هي أفضل قاعدة بيانات للبيانات الضخمة؟

تتطلب تحليلات البيانات الضخمة قواعد بيانات NoSQL لأنها توفر مزايا فائقة. من ناحية أخرى ، تم استخدام قواعد بيانات SQL لتحليل البيانات لفترة طويلة. نظرًا لأن معظم أدوات BI ، مثل Looker ، لا تدعم وظيفة الاستعلام لقواعد بيانات NoSQL ، فهذا ليس خيارًا.
إذا كانت بياناتك منظمة للغاية وكان التوافق مع ACID مطلوبًا ، فإن SQL تعد خيارًا رائعًا لك. بينما قد تكون NoSQL مفيدة لأولئك الذين لا يعرفون متطلبات البيانات الخاصة بهم أو الذين لديهم بيانات غير منظمة ، إلا أنها قد تكون مفيدة أيضًا لمن يعرفها. لا تتطلب قاعدة بيانات NoSQL مخططات محددة مسبقًا مثل قواعد بيانات SQL.
هذه المرونة ضرورية للتشغيل السلس لمجموعات البيانات المعقدة وتسهيل اتخاذ القرار المرن. علاوة على ذلك ، يدعم MongoDB ميزات الاستعلام القوية التي تسمح لك بتحليل واسترداد كميات كبيرة من البيانات بسرعة. يمكننا إجراء تحليلات البيانات المتقدمة في أي وقت من الأوقات باستخدام اتصالات R الخاصة بنا.

لماذا لا يناسب Rdbms البيانات الضخمة

لا يمكن القضاء على التطبيع. تكاد تكون المشاركة التلقائية للبيانات مستحيلة تحت أي ظرف (كابوس). نظام التوافر العالي يصعب تنفيذه.

ستشرح كل أدوات RDBMS (نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية) الداخلية أهميتها في البيانات الضخمة. لماذا يصعب القيام بالتوسيع؟ هناك عدة أسباب لذلك ، لكن السبب الأساسي هو أننا غير راضين. نحن غير قادرين على تحديد التعقيد الدقيق للاستعلام المطلوب لاستخراج النتائج المرغوبة من قاعدة البيانات. إذا كانت البيانات أكبر من حجم ذاكرة نظامنا ، فلن نتمكن من التعامل معها. في البيانات الضخمة ، يجب دمج قدر كبير من البيانات من أجل تكوين رؤية. يتم تخزين البيانات في مواقع متعددة ، لذا فإن أدوات RDBMS غير فعالة وغير قادرة على التعامل مع هذا الموقف.

القدرة على الانضمام مستحيلة بسبب التجزئة. بعد تنفيذ إجراء التجزئة ، يمكن تقسيم إطار بيانات واحد عبر عقد متعددة. تعتبر الخدمة "توفرًا عاليًا" إذا كانت متوفرة دائمًا ، وإذا لم يتم استيفاء بعض خصائصها ، فسيتم إصلاح أدائها من تلقاء نفسه. هناك مجموعة متنوعة من الأسباب التي تجعل من الصعب للغاية تحقيق التوافر العالي ، في الأقسام التالية.

لماذا لا تستطيع Rdbmss التعامل مع البيانات الضخمة

لا يدعم نظام RDBMS التقليدي البيانات الضخمة. الأنظمة بطيئة وغير قادرة على التعامل مع التقلبات في البيانات. يمكن استخدام Hadoop لتخزين كميات كبيرة من البيانات ، لكنها ليست مصممة خصيصًا لهذا الغرض.