Ist es besser, Freunde in Nosql oder Sql zu speichern?

Es gibt viele verschiedene Arten von Datenbanken, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Beispielsweise sind SQL-Datenbanken in der Regel strukturierter und einfacher abzufragen, während NoSQL-Datenbanken flexibler und einfacher zu skalieren sind. Welche Art von Datenbank eignet sich also besser zum Speichern von Freunden? Darauf gibt es keine einfache Antwort, da es von vielen Faktoren abhängt. Wenn Sie beispielsweise in der Lage sein müssen, Ihre Daten auf eine bestimmte Weise abzufragen, ist SQL möglicherweise die bessere Option. Wenn Sie jedoch erwarten, dass Ihre Freundesliste schnell wächst, dann könnte NoSQL die bessere Wahl sein. Letztendlich liegt es an Ihnen, zu entscheiden, welche Art von Datenbank Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Die Wahl der zu verwendenden Methode basiert auf der Art der Informationen, die Sie speichern, und der besten Methode, sie zu speichern. Daten können in beiden Arten gespeichert werden; Jeder Typ hat seine eigene Art, ihn zu speichern. Für viele Teams geht es oft um die Entscheidung, ob sie das eine oder das andere verwenden. Die Verwendung einer NoSQL-Engine ist eine effiziente Möglichkeit, Cloud Computing zu skalieren und zu nutzen. Sie können die Vorteile der Cloud-Skalierbarkeit nutzen, da sie horizontal skaliert werden kann. Da NoSQL ein leicht anpassbarer Datentyp ist, funktioniert es gut mit agilen Entwicklungsteams. Mit NoSQL können Sie auf schwierigere Probleme stoßen, die nicht einfach zu lösen sind.

Shallow NoSQL ist nicht gut geeignet, wenn Sie mit einer großen Datenmenge oder vielen Datentypen arbeiten. Wenn Sie nichts gegen Datenkonsistenz oder 100%ige Datenintegrität haben, ist NoSQL eine gute Option. Durch die Verwendung von NoSQL gewinnen Sie mehr Flexibilität und kontrollieren Ihre Kosten bei der Änderung Ihrer Daten. Es geht nicht immer darum, welches Sie verwenden, sondern wann und wo Sie es in derselben Anwendung verwenden. JavaScript und Java wurden während der Debatte über eine Lösung für ein Middleware-Projekt von Integrant-Ingenieuren heftig diskutiert. Die folgende kurze Einführung beschreibt einige der wichtigsten Vorschläge von Integrant für die Zuweisung von Ressourcen in Softwareentwicklungsprojekten.

NoSQL ist ein großartiges Tool zum Entwickeln von Apps für soziale Netzwerke. Obwohl die Entwicklung Ihres sozialen Netzwerks mit MySQL zunächst einfacher sein mag, müssen Sie entscheiden, wie Sie einen MySQL-Cluster verwalten, mit Master-Slave-Konfigurationen umgehen und so weiter, wenn die App wächst und die Anzahl der Benutzer zunimmt.

Wenn Ihre Daten stark strukturiert und ACID-konform sind, ist SQL eine ausgezeichnete Wahl. Wenn Sie dagegen nicht wissen, welche Daten Sie benötigen oder wenn Ihre Daten unstrukturiert sind, könnte NoSQL die beste Wahl sein. Wenn Sie Daten in einer NoSQL-Datenbank speichern, sind keine vordefinierten Schemas wie in einer SQL-Datenbank erforderlich.

Die Datenstruktur in einer NoSQL-Datenbank ist einfacher zu verwalten und besser an die Anforderungen einer Vielzahl von Datentypen angepasst. Im Allgemeinen bieten NoSQL-Datenbanken eine bessere Leistung und Speicherung, wenn es darum geht, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen Datenbank zu speichern und zu modellieren.

Bei der Datenverarbeitung bieten NoSQL-Datenbanken eine weitaus größere Flexibilität. Das Schema muss nicht angegeben werden, bevor die Anwendung gestartet werden kann. Ebenso schränkt die NoSQL-Datenbank keine Datentypen oder Datentypen ein. Sie können neue Typen hinzufügen, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.

Welche Art von Datenbank würden Sie zum Speichern von Freundschaftsnetzwerken verwenden?

Graphdatenbanken bestehen aus Beziehungen zwischen Datenpunkten und ihren zugeordneten Beziehungen. Knotenbeziehungen sind in einer Datenbank physisch verknüpft, sodass auf sie zugegriffen werden kann, sobald sie erstellt wurden.

Graphdatenbanken sind trotz ihres geringen Bekanntheitsgrades eine der am schwierigsten zu verstehenden Arten von Datenbanken. Graphdatenbanken können, wenn sie in Verbindung mit stark vernetzten Daten verwendet werden, als eher relational als relationale Datenbanken beschrieben werden. Die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge in riesigen Datenmengen zu visualisieren, glänzt, wenn eine Graphdatenbank verwendet wird, um sie zu finden. Wenn Objekte in einer Graphdatenbank verknüpft sind, können sie in Sekundenschnelle abgerufen werden. Im Gegensatz zu tabellenorientierten Datenbanken oder relationalen Datenbanken sind Graphdatenbanken schemalos und nähern sich Dokumentendatenbanken als tabellenorientierten Datenbanken. Eine Graphdatenbank eignet sich am besten für die Arbeit, wenn die Daten stark vernetzt sind und auf viele verschiedene Arten dargestellt werden sollen. Es ist keine Überraschung, dass Graphdatenbanken eine natürliche Ergänzung für Anwendungen sind, die die Beziehungen zwischen Entitäten verwalten.

Graph-Abfragesprachen wie Cypher sind in der Neo4j-Graphdatenbank weit verbreitet. Die meisten Graphdatenbanken unterstützen Gremlin über Bibliotheken, die entweder integriert sind oder von Drittanbietern bereitgestellt werden. Neo4j ist als kostenlose Open-Source- und als kostenpflichtige Enterprise-Edition verfügbar, ohne Einschränkungen hinsichtlich der Größe eines Datensatzes. Es ist nicht klar, ob die All-in-One-Architektur von Microsoft im Vergleich zu nativen Graphdatenbanken gut abschneidet. Diese gegabelte Version von TitanDB wird von der Linux Foundation verwaltet und basiert auf JanusGraph.

Datenbanken, die von den wichtigsten sozialen Netzwerken verwendet werden

Den Ergebnissen der Studie zufolge verwendeten führende soziale Netzwerke sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbanken, um Benutzern bei der Lösung verschiedener Benutzeranforderungen zu helfen. In den meisten Fällen werden NoSQL-Datenbanken neben relationalen Datenbanken verwendet, die in der tiefen Datenanalyse noch leistungsfähiger sind. Im Allgemeinen gilt Oracle Database als eine der besten Datenbanken in Bezug auf Leistung und Zuverlässigkeit, da alle Datentypen unterstützt werden, einschließlich relationaler, grafischer, strukturierter und unstrukturierter Daten.

Soll ich Nosql oder SQL wählen?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von einer Reihe von Faktoren abhängt, wie z. B. den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts, den Fähigkeiten Ihres Teams und Ihren eigenen Vorlieben. Einige Entwickler bevorzugen SQL, weil es standardisierter und einfacher zu erlernen ist, während andere NoSQL bevorzugen, weil es flexibler und besser skalierbar ist. Letztendlich hängt die beste Antwort für Ihr Projekt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Umständen ab.

Einige der Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken mögen Sie überraschen, aber es gibt ein paar Dinge, die Sie beachten sollten, bevor Sie den Wechsel vornehmen. NoSQL-Datenbanken sind in der Regel schneller als SQL-Datenbanken, aber das ist nicht immer der Fall. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken möglicherweise nicht in der Lage, ACID-Transaktionen zu verarbeiten, was zu Dateninkonsistenzen führen kann. Darüber hinaus fehlt es NoSQL-Datenbanken an der Fähigkeit, dynamische Operationen auszuführen, was sie für Anwendungen mit hoher Laufzeitflexibilität ungeeignet macht. Bevor Sie Entscheidungen treffen, sollten Sie die Vor- und Nachteile jeder Datenbank abwägen.

In welchem ​​Fall ist Nosql besser als SQL?

Diese Technologie ermöglicht die schnelle und einfache Integration aller Arten von Daten in eine NoSQL-Datenbank, ohne dass wesentliche Änderungen an der Struktur oder dem Datentyp vorgenommen werden müssen. Ihre Daten müssen vergrößert oder verkleinert werden, um darauf zugreifen zu können. Das NoSQL-Framework bietet erhebliche Flexibilität und die Möglichkeit, die Kosten Ihrer Daten zu verwalten, wenn sie sich ändern.

Eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie bei der Auswahl einer Datenbank treffen müssen, ist, ob Sie eine relationale Datenbank (SQL) oder eine nicht-relationale Datenbank (NoSQL) verwenden möchten. Es ist wichtig, die beiden Arten von Datenbanken zu verstehen, um eine fundierte Entscheidung darüber treffen zu können, welche Art von Datenbank verwendet werden soll. Das dynamische Schemadesign von NoSQL-Datenbanken ermöglicht den Einsatz für große Datenprojekte und ist damit die beste Wahl für Big Data. Je nach Anforderung kann es sich um ein Schlüssel-Wert-Paar, eine dokumentbasierte Diagrammdatenbank oder einen breitspaltigen Speicher handeln. Dadurch kann jedes Dokument seine eigene eindeutige Struktur haben, wodurch Dokumente ohne eine definierte Struktur erstellt werden können. Es gibt zahlreiche Fragen zu NoSQL, insbesondere im Zusammenhang mit Big Data und Data Analytics. Einige NoSQL-Datenbanken werden von einer externen Organisation erstellt und verwaltet, während andere auf die Unterstützung der Community angewiesen sind.

NoSQL hingegen ist bei der Durchführung von Lese- und Schreibvorgängen auf einer einzelnen Datenentität nicht so schnell wie SQL, obwohl es in diesem Fall effizienter ist. Google, Yahoo! und Amazon gehören zu den Unternehmen, die NoSQL-Datenbanken für Big Data entwickelt haben. Vorhandene relationale Datenbanken konnten die Anforderungen der Daten nicht erfüllen. Die NoSQL-Datenbank kann horizontal skaliert werden, um den Anforderungen zukünftiger Entwickler gerecht zu werden, wodurch sie wachsen und noch größer und leistungsfähiger werden kann. Ihre Benutzerfreundlichkeit macht sie ideal für Anwendungen ohne spezifische Schemadefinitionen, wie z. B. Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen und Echtzeitanalysen.

NoSQL-Datenbanken hingegen werden SQL-Datenbanken in naher Zukunft wahrscheinlich nicht ersetzen. Ein Vorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber anderen Datenbanken besteht darin, dass sie nicht immer konsistent sind, was bedeutet, dass Daten zwischen verschiedenen Knoten im System verschoben werden können. Mangelnde Konsistenz kann die Abfrageverarbeitung verlangsamen und die Datenanalyse erschweren. Darüber hinaus können MongoDB und BigQuery eine beeindruckende Skalierbarkeit, aber auch eine schlechte Leistung aufweisen.
Obwohl NoSQL-Datenbanken ein mächtiges Werkzeug zum Speichern und Analysieren großer Datenmengen sind, sind sie derzeit keine perfekte Lösung. Ab sofort wird erwartet, dass SQL-Datenbanken die Standardplattform für die meisten Unternehmen bleiben.

Was sind die Vorteile von Nosql gegenüber SQL?

Beim Speichern von Daten in SQL-Datenbanken werden diese in einer viel stärker vordefinierten, starren Struktur gespeichert. NoSQL hingegen ermöglicht eine flüssigere, formfreiere Speicherung von Daten, ohne dass Schemas erforderlich sind. Aufgrund dieses Designs sind Innovation und schnelle Anwendungsentwicklung möglich.

Nosql-Freundesliste

Sie müssen keine Angst vor NoSQL-Datenbanken haben – sie können auch Ihre Freunde sein! NoSQL-Datenbanken werden heutzutage immer beliebter, da sie große Datenmengen verarbeiten können und flexibel sind. Wenn Sie den Wechsel zu einer NoSQL-Datenbank erwägen, finden Sie hier einige unserer Lieblingsfreunde, die Ihnen den Einstieg erleichtern: MongoDB: MongoDB ist eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken und bekannt für ihre Skalierbarkeit und Flexibilität. Cassandra: Cassandra ist eine hervorragende Wahl für große Datenmengen und auf hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit ausgelegt. Redis: Redis ist eine leistungsstarke In-Memory-Datenbank und wird häufig für Echtzeitanwendungen verwendet. Dies sind nur einige der vielen großartigen NoSQL-Datenbanken da draußen – also scheuen Sie sich nicht, zu erkunden und die für Sie richtige zu finden!

Das Beste aus beiden Welten: Warum Sie sowohl Sql als auch Nosql verwenden sollten

Es ist ein fantastisches Tool für Anwendungen, die große Datenmengen speichern müssen, kein hohes Maß an Datenverwaltung erfordern oder keine langen Datenbankzugriffszeiten tolerieren können. SQL ist nach wie vor die beliebteste Datenbankplattform. Anwendungen, die eine große Menge an Datenspeicher benötigen, Daten auf sorgfältig kontrollierte Weise verwalten oder einen schnellen Datenbankzugriff erfordern, können stark davon profitieren.

So speichern Sie die Freundesliste in der Datenbank

Es gibt viele Möglichkeiten, eine Freundesliste in einer Datenbank zu speichern. Eine Möglichkeit wäre, eine Tabelle mit zwei Spalten zu erstellen, eine für die ID des Benutzers und eine für die ID des Freundes. Eine andere Möglichkeit wäre, für jeden Benutzer eine separate Tabelle zu erstellen und eine Spalte für die ID des Freundes zu haben.

Dieses Tutorial gibt einen Überblick über die Datenbankstruktur der Freundesliste. Angenommen, es gibt zwei Tabellen: User und Other. Aus diesem Grund habe ich dieses Tutorial in die folgenden vier Schritte unterteilt. Senden Sie eine Freundschaftsanfrage 2): Überprüfen Sie die Freundschaftsanfrage 3) Aktualisieren Sie den Anfragestatus 4) Rufen Sie die Freundesliste ab. Überprüfen Sie den Status der Freundschaftsanfrage, um zu sehen, ob die Anfrage genehmigt wurde. Setzen Sie den Freunde-SET 'Status'=1, um ihn zu aktualisieren. Nur die Friends-Tabelle muss aktualisiert werden. Sie können Ihren Status auch löschen oder einfach aktualisieren, wenn Sie nichts anderes möchten. Warum die Tabellen-ID anstelle des Spaltennamens verwenden?

Wie wird die Freundesliste in Facebook gepflegt?

Ein Algorithmus wählt Interaktionen, Aktivitäten, Kommunikation, Fotos und andere Faktoren aus. Infolgedessen haben Freunde, die zuerst auftauchen, eine höhere Priorität. Die ersten Personen, die auf dieser Liste erscheinen, sind normalerweise Ihre häufigsten Kommunikationspartner.

Inaktive Freunde auf Facebook entfreunden

Wenn sich einer Ihrer Freunde jedoch drei Monate lang nicht bei Facebook angemeldet hat, wird sein Profil aus Ihren Top 6 entfernt.
Wenn sich diese Person längere Zeit nicht angemeldet hat, erscheint ihr Profil möglicherweise nicht in den Top 6 Ihrer Facebook-Liste, selbst wenn Sie sie schon lange kennen.
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Facebook ein soziales Netzwerk ist. Wenn du deine besten sechs Freunde hast, verbringst du vielleicht nicht so viel Zeit mit ihnen wie mit deinen nicht besten sechs Freunden.