لماذا قواعد بيانات Nosql أكثر قابلية للتوسع من قواعد البيانات العلائقية

قواعد بيانات Nosql أكثر قابلية للتوسع من نظيراتها العلائقية لعدد من الأسباب. أولاً ، تم تصميم قواعد بيانات nosql بحيث يتم توزيعها من الألف إلى الياء ، مما يعني أنها بطبيعتها أكثر قابلية للتوسع. ثانيًا ، تستخدم قواعد بيانات nosql عمومًا نماذج بيانات أبسط من قواعد البيانات العلائقية ، مما يجعلها أكثر قابلية للتوسع. أخيرًا ، تميل قواعد بيانات nosql إلى أن تكون أكثر مرونة من حيث المخطط وهيكل البيانات ، مما يجعلها أيضًا أكثر قابلية للتوسع.

إنه النظام القادر على دعم قواعد البيانات الكبيرة جدًا بمعدلات طلب عالية للغاية وزمن انتقال منخفض جدًا. لكي يكون موقع الويب ناجحًا ، يجب أن يكون قابلاً للتوسع وتوافرًا كبيرًا ، بالإضافة إلى وجود قاعدة مستخدمين كبيرة. من أجل تشغيل مثيلات متعددة في وقت واحد على الخوادم ، عادةً ما يتم استخدام القياس الأفقي.

بدلاً من نموذج ACID ، تستخدم قواعد بيانات NoSQL نموذج BASE عادةً. أنها توفر قابلية التوسع مقابل التخلي عن متطلبات A و / C و / أو D. إذا كنت تريد ضمانات ACID ، فيمكنك التسجيل للحصول عليها في بعض الحالات ، مثل Cassandra. في حين أن قواعد بيانات NoSQL عادة ما تكون أكثر قابلية للتوسع ، إلا أنها لا تحقق ذلك دائمًا.

يمكن تحجيم قواعد بيانات SQL ، مثل قواعد بيانات NoSQL ، أفقيًا ، بينما يمكن تغيير حجم قواعد بيانات NoSQL رأسياً. تختلف معماريات قواعد البيانات بين قواعد بيانات SQL و NoSQL في قواعد بيانات SQL تلك التي تستند إلى الجداول ، في حين أن قواعد بيانات NoSQL هي قواعد بيانات مستندة إلى المستندات أو ذات قيمة رئيسية أو رسم بياني أو قواعد بيانات ذات عمود عريض. تعد قاعدة البيانات NoSQL أكثر ملاءمة للبيانات غير المهيكلة ، مثل المستندات أو JSON ، في حين أن قواعد بيانات SQL مناسبة بشكل أفضل للمعاملات متعددة الصفوف.

من ناحية أخرى ، تسمح لك NoSQL بتوسيع نطاق تطبيقات الويب والأعمال الواقعية أفقيًا. تعد Apache HBase و MongoDB و Cassandra من أكثر قواعد بيانات NoSQL شيوعًا .

لماذا قواعد بيانات نوسكل أكثر قابلية للتوسع؟

تعد قواعد بيانات Nosql عمومًا أكثر قابلية للتوسع من نظيراتها في SQL لأنها مصممة للعمل مع البيانات الضخمة. كما أنها أكثر مرونة من حيث المخطط ، مما يعني أنها تستطيع التعامل مع المزيد من أنواع البيانات والهياكل. أخيرًا ، غالبًا ما يتم تصميم قواعد بيانات nosql ليتم توزيعها ، مما يعني أنه يمكن نشرها عبر خوادم متعددة ، مما قد يؤدي إلى زيادة تحسين قابلية التوسع.

لقد أصبح من المهم بشكل متزايد للتطبيقات أن تكون قادرة على التوسع. وبالمثل ، فإن امتلاك مخزن بيانات يمكنه التوسع بسرعة وكفاءة أمر بالغ الأهمية. في المناقشة الرئيسية ، هل من الأفضل استخدام قاعدة بيانات "ASL" أم قاعدة بيانات "NoSQL"؟ كانت قواعد بيانات SQL موجودة منذ فترة طويلة ، في حين أن قواعد بيانات NoSQL معروفة بسهولة توسيع نطاقها. الافتراض القائل بأن قواعد بيانات NoSQL لا يمكن تقسيمها إلا في عمليات معينة متأصل في تصميمها. تتوقع قاعدة البيانات مؤهلاً لتحديد العقدة التي توجد بها البيانات في كل مرة تقوم فيها بتشغيل عملية بيانات. حقيقة أن البيانات مخزنة على أجهزة متعددة تجعل من السهل جدًا تشغيل عمليات البيانات حتى على أكثر الأجهزة غير الفعالة.

نتيجة لذلك ، يمكن تحجيم قواعد بيانات NoSQL باستخدام آلات السلع البسيطة. عند استخدام نظام NoSQL ، فإنه يفترض أن المستخدم سوف يخطط ويهيكل البيانات بطريقة يمكن من خلالها استرداد جميع البيانات المطلوبة في نفس الوقت لعملية معينة. الهدف من إلغاء تسوية البيانات هو تجنب تلفها (بيانات مطبوخة مسبقًا للتشغيل). لا يُتوقع أن تكون عمليات الانضمام في NoSQL غنية بالميزات أو مُحسَّنة ، على الرغم من إمكانية ذلك. من الناحية العملية ، تفترض تطبيقات NoSQL أن البيانات ستكون متسقة بمرور الوقت. توفر العديد من أنظمة NoSQL أيضًا مفاتيح لضبط التناسق عبر النظام لأسباب تتعلق بالاتساق. عند اختيار بنية ، فإن أحد المكونات المهمة هو تقييم حالة الاستخدام واختيار مخزن البيانات المناسب بناءً عليها.

تعد قواعد بيانات المستندات خيارًا رائعًا لتطبيقات التحجيم الأفقي لأنه يمكن توزيعها عبر عقد متعددة. توجد البيانات في مستندات MongoDB القائمة بذاتها والتي تشبه ملفات MongoDB ، وهي ملفات تشبه JSON. يتيح ذلك الوصول إلى عقد متعددة بسهولة عن طريق توزيع المستندات عبر نطاق قياس أفقي. يعتبر MongoDB أيضًا قويًا للغاية نظرًا لاستخدامه مجموعات مُقسمة ، والتي تسمح بنقل البيانات بين عقد متعددة. تتمتع قاعدة بيانات NoSQL بالعديد من المزايا بالإضافة إلى نماذج البيانات المرنة والقياس الأفقي والاستعلامات السريعة وسهولة الاستخدام. تعد قواعد بيانات المستندات وقواعد بيانات القيمة الرئيسية ومخازن الأعمدة العريضة وقواعد بيانات الرسم البياني مجرد عدد قليل من أنواع قواعد بيانات NoSQL. تعد قاعدة بيانات NoSQL مثالية للتطبيقات التي تتطلب تحجيمًا أفقيًا لأنه يتم توزيعها بسهولة عبر عقد متعددة. يعد MongoDB اختيارًا ممتازًا للتطبيقات التي تتطلب نظامًا أساسيًا للتوسيع الأفقي لأنه يتم توزيعه بسهولة عبر منصات متعددة.

كيف يمكن توسيع قاعدة بيانات Nosql؟

من ناحية أخرى ، فإن قاعدة بيانات NoSQL قابلة للتوسع أفقيًا ، مما يعني أنها تستطيع التعامل مع حركة المرور المتزايدة عن طريق إضافة المزيد من الخوادم. يمكن استخدام قواعد بيانات NoSQL ، بالإضافة إلى كونها أكبر وأكثر قوة ، لمجموعات البيانات الكبيرة أو المتغيرة باستمرار.

كما يشرح رحيم ياسين من Couchbase ، يمكننا اكتساب فهم للعديد من المفاهيم الأساسية. مع انفجار البيانات ، تبحث المؤسسات بشكل متزايد عن طرق لإدارتها وتخزينها واستخراج القيمة منها. هل يجب أن أقوم بتوسيع نطاق قاعدة البيانات الخاصة بي أو توسيع نطاقها؟ يسمح نظام التجزئة اليدوي بتوزيع معلومات التسجيل عبر سلسلة من أكشاك تسجيل الوصول. إنه يعمل لأن هناك فكرة جيدة عما سيكون عليه المخطط. نتيجة لذلك ، في حالة المشاركة التلقائية ، ستحتاج إلى الذهاب إلى كل كشك لمعرفة من قام بتسجيل الوصول بالاسم الأخير S. تتطلب أنماط الوصول المباشر الرئيسية في قاعدة بيانات المستندات عادةً الوصول إلى مستند معين من خلال مفتاح واحد ، مثل بالإضافة إلى القدرة على الانتقال إلى مستند آخر من خلال مفتاح ذي صلة. من الضروري فهرسة عدد كبير من مجموعات البيانات والاستعلام عنها لإنجاز هذه المهمة.

نظرًا لأن كل عقدة يجب أن تشارك في تنفيذ الاستعلام ، فإن تنفيذ تقنية تقليل الخريطة لا طائل من ورائه. عندما ينمو حجم البيانات ، يصبح توسيع نطاق نمط RDBMS أقل فاعلية. من المرجح أن تكون بنية التوسع التي تدعم مجموعة كبيرة من البيانات محكوم عليها بالفشل ، كما هو الحال مع نقطة فشل واحدة كبيرة جدًا. الإنترنت هو مثال ممتاز على مجموعة لا شيء مشترك ، وهي مجموعة كبيرة للغاية وموزعة للغاية.

يكلف القياس الرأسي أكثر وقد لا يكون مطلوبًا في بعض الحالات. نظرًا لحقيقة أنه يمكن توزيع المشكلات عبر عدد أكبر من الأجهزة ، فإن القياس الأفقي يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة.
من الأهمية بمكان تحديد حل القياس المناسب لتجنب مشكلات الأداء وزيادة التعقيد وفقدان البيانات الذي قد ينتج عن قرارات القياس غير الصحيحة.
متى يجب علي التوسع؟
هناك العديد من العوامل التي يجب مراعاتها قبل اتخاذ قرار بشأن توسيع النطاق أم لا. أول شيء يجب أن تعرفه هو مقدار البيانات التي يتعامل معها تطبيقك. يمكن لجهاز قاعدة بيانات واحد التعامل مع كمية كبيرة نسبيًا من البيانات إذا كانت البيانات صغيرة نسبيًا. من المتوقع أيضًا أن يؤدي حجم البيانات الأكبر إلى قدر أكبر من المعالجة المطلوبة لتشغيل التطبيق ، وقد لا يكون الجهاز قادرًا على معالجته.
إذا كانت البيانات صغيرة نسبيًا ، فقد تتم معالجة التحميل بواسطة جهاز قاعدة بيانات واحد.
متى يجب أن تفكر في التوسع؟
إذا كانت لديك مشكلة يمكن حلها عن طريق تقسيم عدد كبير من الأجهزة إلى أجهزة أصغر ، فقد يكون التوسع هو الخيار الأفضل لك. إذا كان لديك موقع ويب يتطلب الكثير من الخوادم وليس لديك ما يكفي من وحدة المعالجة المركزية أو ذاكرة الوصول العشوائي لوضعها جميعًا في مركز البيانات الخاص بك ، فقد تتمكن من إضافة المزيد من الخوادم إلى مركز البيانات الخاص بك وجعلهم يتعاملون مع الحمل.
قد تكون زيادة عدد الخوادم في مركز البيانات الخاص بك أكثر فعالية من حيث التكلفة في مواقف معينة ، مثل التعامل مع عدد كبير من الأجهزة التي يمكن أن تنتشر.

تحجيم الخادم الخاص بك: إيجابيات وسلبيات القياس الرأسي والأفقي

عادةً ما يكون المقياس الرأسي أكثر تكلفة ، مما يجعل من الصعب تحقيق نفس المستوى من الأداء. على الرغم من أن القياس الأفقي أكثر كفاءة بشكل عام ، إلا أنه قد يكون أكثر صعوبة في الإعداد.

لماذا قواعد بيانات النص أفضل؟

غالبًا ما يُنظر إلى قواعد بيانات Nosql على أنها أفضل من نظيراتها العلائقية لعدد من الأسباب. أولاً ، من الأسهل بشكل عام إعدادها واستخدامها - ليست هناك حاجة لتصميم مخطط معقد أو رسم خرائط ارتباطية للكائنات. ثانيًا ، أنها قابلة للتطوير بدرجة كبيرة ويمكنها بسهولة التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. أخيرًا ، تميل إلى أن تكون أكثر مرونة فيما يتعلق بنمذجة البيانات ، مما يسهل تخزين هياكل البيانات المعقدة والاستعلام عنها.

نمت صناعة قاعدة بيانات NoSQL في أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين مع التركيز على التوسع والاستعلامات السريعة وتسهيل البرمجة. إن مرونة قواعد بيانات NoSQL ، فضلاً عن قدرتها على التوسع أفقيًا واستيعاب نماذج البيانات المرنة ، تجعلها مثالية للمطورين. تُعرف قواعد بيانات SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) بمخططاتها الصارمة والمعقدة والجداولية ، فضلاً عن متطلبات القياس الرأسي العالية. في الإصدار 4.0 ، أضاف MongoDB معاملات ACID متعددة المستندات ، وفي الإصدار 4.2 ، وسع MongoDB الدعم ليشمل المجموعات المُقسمة. رقم 1 يحتوي على نماذج البيانات. عادةً ما يتم تحسين البيانات في قواعد بيانات NoSQL لأغراض الاستعلام بدلاً من تكرار البيانات.

يتوفر الضغط أيضًا في بعض قواعد بيانات NoSQL لتقليل آثار التخزين. يمكن أن تكون قواعد بيانات الرسم البياني ، على سبيل المثال ، مفيدة في تحليل العلاقات ، لكنها قد لا توفر معلومات كافية للاستخدام اليومي. إذا كنت تبحث عن قاعدة بيانات لحالة استخدام معينة ، فيمكن أن يساعدك المستند التقني أين تستخدم MongoDB في معرفة قاعدة البيانات المناسبة لك. MongoDB Atlas هي قاعدة بيانات NoSQL رائعة لتبدأ بها لأنها واحدة من أبسط قواعد البيانات في الاستخدام. يمكنك تعلم MongoDB في أقل من 24 ساعة مع جامعة MongoDB ، والتي توفر تدريبًا مجانيًا تمامًا عبر الإنترنت.

تقدم Nosql طريقة مختلفة للتعامل مع البيانات

يفضل استخدام NoSQL لتخزين البيانات وإدارتها. إن بساطة هذا التطبيق وقابليته للتوسع تجعله مثاليًا للاستخدام. تعد قاعدة بيانات NoSQL أكثر موثوقية ولديها إمكانية وصول أكبر.

Nosql مقابل Sql قابلية التوسع

قواعد بيانات SQL قابلة للتطوير عموديًا ، مما يعني أنه يمكن توسيع نطاقها عن طريق إضافة المزيد من الموارد (وحدة المعالجة المركزية والذاكرة وما إلى ذلك) إلى خادم واحد. قواعد بيانات NoSQL قابلة للتطوير أفقيًا ، مما يعني أنه يمكن توسيع نطاقها عن طريق إضافة المزيد من الخوادم.

قد يكون من الصعب التمييز بين مجموعة واسعة من أنظمة قواعد البيانات المتاحة اليوم. يجب أن يكون DBA على دراية بالاختلافات بين SQL و NoSQL و DBMS الفردي. بشكل عام ، لا تعتمد قواعد بيانات NoSQL ، التي تفتقر إلى الخصائص العلائقية ، على أنظمة RDBMS التقليدية. يحتوي المنتجان على خمسة اختلافات رئيسية ، بالإضافة إلى بعض الفروق الرئيسية التي تميزهما عن بعضهما البعض. تتوسع بنية السيد والعبد لقواعد بيانات NoSQL بشكل أفقي مع الخوادم أو العقد الإضافية. وفقًا لنظرية CAP ، التي تنص على أنه في أي قاعدة بيانات موزعة ، يمكن ضمان اثنين فقط من الخصائص التالية في نفس الوقت: من الأهمية بمكان دعم المجتمع ودعمه. قواعد بيانات SQL موجودة منذ فترة طويلة ، وهي معروفة جيدًا ولديها سجل حافل من الاعتمادية.

قواعد بيانات NoSQL ليست آمنة مثل قواعد البيانات العلائقية لأنها تحتوي على هياكل بيانات أقل. ومع ذلك ، فهي أكثر قابلية للتوسع ، مما يسمح لها بأن تصبح أكثر شهرة. على الرغم من أمانها ، قد لا تكون قواعد البيانات العلائقية هي الخيار الأفضل لكل تطبيق.

قابلية توسيع قاعدة البيانات العلائقية مقابل غير العلائقية

يختلف قياس قاعدة البيانات في قواعد البيانات غير العلائقية ، مثل قواعد بيانات المستندات ، عما هو عليه في قواعد البيانات العلائقية ، والتي لا يمكن تغيير حجمها إلا عموديًا (وحدة المعالجة المركزية ، ومساحة القرص الصلب ، وما إلى ذلك). يستلزم نسخ قاعدة البيانات إنشاء قواعد بيانات متعددة على خوادم متعددة ، مما يحافظ على مزامنة البيانات.

في ورقته البحثية عام 1970 "نموذج علائقي للبيانات لبنوك البيانات المشتركة الكبيرة" ، صاغ EF Codd من IBM مصطلح "قاعدة البيانات العلائقية". تُستخدم المفاتيح لربط المعلومات من جداول متعددة في قاعدة بيانات علائقية. يعد Microsoft SQL Server و Oracle Database و MySQL و IBM DB2 أكثر قواعد البيانات استخدامًا في العالم. يعد استخدام نظام إدارة قواعد البيانات الارتباطية (RDBMS) طريقة ممتازة للحفاظ على دقة واتساق بياناتك. لتحقيق التكامل المرجعي ، يجب استخدام كل من علاقة المفتاح الأساسي والخارجي. يجب حذف السجل بغض النظر عما إذا كان يشير إلى مفتاح أساسي أو أي سجل آخر. هذا يمنع السجل المعزول من أن يتم حفظه.

لا يمكن العثور على الجداول أو الصفوف أو المفاتيح الأساسية أو المفاتيح الخارجية في قاعدة بيانات غير علائقية ، كما هو الحال في قاعدة بيانات علائقية. في المقابل ، تستخدم قاعدة بيانات NoSQL نموذج تخزين محسنًا لنوع البيانات التي يتم تخزينها. تعد مخازن بيانات المستندات ومخازن البيانات العمودية ومخازن القيمة الرئيسية والرسم البياني والفهرس وقواعد بيانات الرسم البياني أكثر قواعد بيانات NoSQL استخدامًا. تهدف قاعدة بيانات الرسم البياني إلى تسهيل تخزين المعلومات بين الكيانات. رسم الخرائط العلائقية للكائنات (ORM) هو قدرة جديدة تم تقديمها في قواعد بيانات NoSQL كبديل للغة استعلام الهيكل (SQL). يتوفر عدد من لغات NoSQL ، بما في ذلك Java و Javascript و. NET و PHP.

من الأهمية بمكان التمييز بين نوعين من قواعد البيانات لسببين: فائدتها في حد ذاتها ، وحالات الاستخدام التي تخدمها. لا توجد قاعدة بيانات أفضل من الأخرى ، لكن لا تحتكر أي منهما أن تكون أفضل من الأخرى. عند اختيار نوع قاعدة بيانات لمشروعك ، ضع في اعتبارك احتياجات المؤسسة بالإضافة إلى وظائف التطبيق.

Cassandra هي بنية مصممة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بزمن انتقال منخفض. تحقق كاساندرا ذلك من خلال استخدام مخطط تكرار المخزن المؤقت الحلقي. يمكّن نظام النسخ الاحتياطي الحلقي في النظام من نسخ البيانات بين عقدتين أو أكثر. يمكّن مخطط النسخ النظام من النمو دون التدخل في توفر البيانات. تم تصميم Apache Cassandra أيضًا ليكون متسامحًا مع الأخطاء. نتيجة لذلك ، إذا فشلت العقدة ، فقد تتمكن عقدة أخرى في النظام من نسخ البيانات إلى العقدة الفاشلة. إن السماح للنظام بالنمو مع عدم التأثير سلبًا على توفر البيانات هو نتيجة للتسامح مع الخطأ. إنها قاعدة بيانات كبيرة ويمكن الاعتماد عليها يمكنها التعامل مع عدد كبير من المعاملات بطريقة فعالة.

أيهما أسهل لتوسيع نطاق Rdbms أم Nosql؟

على الرغم من افتقارها إلى إمكانيات التوسع ، لا يتم توسيع نطاق RDBMS عادةً ، في حين أن قواعد بيانات NoSQL الأحدث تهدف إلى الاستفادة من العقد الجديدة ويتم تصميمها عادةً مع وضع أجهزة سلعية منخفضة التكلفة في الاعتبار.