NoSQL-Datenbanken: Eine Alternative zu herkömmlichen relationalen Datenbanken

NoSQL-Datenbanken erfreuen sich zunehmender Beliebtheit als Alternative zu traditionellen relationalen Datenbanken. Eine NoSQL-Datenbank benötigt kein festes Schema und ist einfach zu skalieren. Eine Warteschlange ist eine Art NoSQL-Datenspeicher. Eine Warteschlange ist eine Datenstruktur, die Daten nach dem First-In-First-Out-Prinzip (FIFO) speichert. Eine Warteschlange wird häufig verwendet, um Daten zu speichern, die in einer sequentiellen Reihenfolge verarbeitet werden müssen, z. B. eine Liste von Aufgaben, die erledigt werden müssen. Eine Warteschlange ist eine Art NoSQL-Datenspeicher, da sie kein festes Schema erfordert. Eine Warteschlange kann einfach skaliert werden, wenn die Anzahl der Aufgaben zunimmt.

Wenn ich MongoDB oder RavenDB als Nachrichtenwarteschlange verwenden werde, was bevorzuge ich? Das Nachrichtenobjekt kann über den Client an einen Webdienst gesendet und dann vom Webdienst abgerufen werden. Der Dienst, der die Arbeit durchführt, kann dann einen Nachrichtentyp basierend auf beliebigen Kriterien auswählen, die auftreten können. Ich kann Indizes basierend auf den Szenarien erstellen, um die Dinge zu beschleunigen. Wenn Sie nur eine Warteschlange erstellen, sollten Sie NoSQL für nichts weiter als das in Betracht ziehen. Es wird höchstwahrscheinlich einen größeren Einfluss auf Leistung, Zuverlässigkeit und Effizienz haben, wenn Sie eine Entscheidung treffen, welche Implementierung Sie verwenden möchten.

NoSQL-Datenbanken (auch bekannt als SQL) speichern Daten anders als relationale Datenbanken und sind nicht tabellarisch. Eine NoSQL-Datenbank kann je nach Datenmodell in verschiedenen Typen vorkommen. Dokumenttypen, Schlüsselwerttypen, Breitspaltentypen und Diagramme werden am häufigsten verwendet.

Datastore ist eine hochgradig skalierbare NoSQL-Datenbank, die eine Vielzahl von Anwendungen unterstützt. Infolgedessen verwaltet Datastore automatisch Sharding und Replikation, sodass Sie eine hochverfügbare und dauerhafte Datenbank verwenden können, die automatisch skaliert wird, um die Last Ihrer Anwendungen zu bewältigen.

Was ist ein Nosql-Datenspeicher?

Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenspeichern, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beliebtesten NoSQL-Datenspeicher sind MongoDB, Cassandra und HBase.

Dokumentbasierte NoSQL-Datenbanken speichern Daten effizienter als relationale Datenbanken. Sie sollen anpassungsfähig, skalierbar und in der Lage sein, schnell auf Geschäftsanforderungen für das Datenmanagement zu reagieren. Datenbanktypen, die gemeinhin als NoSQL bezeichnet werden, umfassen reine Dokumentdatenbanken, Schlüsselwertspeicher, Datenbanken mit breiten Spalten und Graphdatenbanken. Global-2000-Unternehmen führen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu betreiben. Dies ist auf fünf Trends zurückzuführen, die technische Herausforderungen darstellen, die die Verwendung der meisten relationalen Datenbanken erschweren. Die Datenbankverwaltung ist ein großes Hindernis für die agile Entwicklung, da sie nicht in der Lage ist, das feste Datenmodell zu unterstützen, das für die agile Entwicklung unerlässlich ist. Das Anwendungsmodell definiert das Datenmodell in NoSQL.

Die Modellierung der Daten in NoSQL ist nicht statisch. Das JSON-Format ist das Standardformat zum Speichern von Daten in einer dokumentenorientierten Datenbank. Dadurch werden ORM-Frameworks überflüssig und der Entwicklungsprozess verbessert. N1QL (ausgesprochen Nickel), eine leistungsstarke Abfragesprache, die SQL auf JSON erweitert, wurde als Teil von Couchbase Server 4.0 veröffentlicht. Darüber hinaus enthält es Unterstützung für standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen sowie Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Verknüpfungen (LEFT OUTER / INNER) und andere. Aufgrund ihrer Scale-out-Architektur und des Fehlens eines einzelnen Fehlerpunkts haben verteilte NoSQL-Datenbanken überzeugende Betriebsvorteile. Die Verfügbarkeit wird zu einem wichtigen Thema, da immer mehr Kunden online und über mobile Apps mit Unternehmen interagieren.

NoSQL-Datenbanken sind einfach zu installieren, zu konfigurieren und zu skalieren. Mit ihren verteilten Lese-, Schreib- und Speicherfunktionen wurden sie entwickelt, um das Lesen, Schreiben und Speichern zu vereinfachen. Sie können in einer Vielzahl von Größenordnungen betrieben werden, einschließlich solcher, die Cluster unterschiedlicher Größe verwalten und überwachen. Es ist nicht erforderlich, Software für die Replikation zwischen Rechenzentren zu entwickeln; Eine verteilte NoSQL-Datenbank enthält eine integrierte Replikation zwischen Rechenzentren. Darüber hinaus können Anwendungen ihr eigenes Failover durchführen, anstatt darauf zu warten, dass die Datenbank ein Problem erkennt und einen datenbankbasierten Wiederherstellungsprozess durchführt. NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und einfachen Integration zunehmend in Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen eingesetzt.

Die Tabellenspeicherung ist eine hervorragende Lösung für Daten, die nicht in einer relationalen Datenbank gespeichert sind. Tabellenspeicher ermöglicht es Ihnen, Daten in einem Container zu speichern, der flexibel genug ist, um das Wachstum Ihrer Anwendung zu bewältigen. Ein Tabellenspeichersystem kann verwendet werden, um Daten zu speichern, die in einem relationalen Modell schwierig zu speichern sind, wie z. B. Video- oder Bilddaten.

Nosql-Datenbanken von Azure: Documentdb, Graph und Keyvalue

Die drei Arten von NoSQL-Datenbanken in Azure sind Azure DocumentDB, Azure Graph und Azure KeyValue. Mit Azure DocumentDB besteht keine Notwendigkeit, Datendateien auf dem Server zu verwalten oder sie aus Archiven abzurufen; Es ist serverlos, Schlüsselwert und kann bis zu Millionen Anfragen pro Sekunde verarbeiten. Dies ist eine Diagrammdatenbank, die zum Abfragen und Verwalten von Daten über mehrere Ebenen in einer Anwendung verwendet werden kann. Azure Graph ist eine Graphdatenbank, die zum Abfragen und Verwalten von Daten über mehrere Ebenen in einer Anwendung verwendet werden kann. Es ermöglicht Ihnen, Daten in den sortierten und gefilterten Listen von Azure KeyValue zu organisieren und zu filtern.

Ist eine Warteschlange eine Datenbank?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da dies davon abhängt, wie Sie eine Datenbank definieren. Im Allgemeinen ist eine Datenbank eine Sammlung von Daten, die auf eine bestimmte Weise organisiert sind, damit sie bei Bedarf abgerufen und aktualisiert werden können. Eine Warteschlange ist eine Datenstruktur, mit der Sie Daten in einer bestimmten Reihenfolge speichern und abrufen können. Wenn Sie also eine Warteschlange als Sammlung von Daten betrachten, dann könnte sie als Datenbank betrachtet werden. Wenn Sie jedoch eine Datenbank nur als eine Sammlung von Daten betrachten, auf die zugegriffen und die aktualisiert werden kann, wird eine Warteschlange nicht als Datenbank betrachtet.

Wann ist der richtige Zeitpunkt, um eine Datenbank für ein warteschlangenbasiertes System zu verwenden? Es ist wichtig, eine geordnete und organisierte Warteschlange aufrechtzuerhalten, damit alle Anfragen so schnell wie möglich bearbeitet werden können. Es gibt eine Nachrichtenwarteschlange, die für diese Art von Situation entwickelt wurde, wodurch es einfach ist, Nachrichten aus der Warteschlange zu nehmen oder in eine Warteschlange zu stellen . Stellen Sie sich vor, Sie haben zu jedem beliebigen Zeitpunkt Hunderte von PDF-Erstellungsanfragen in Ihrer Datenbank. Es ist wünschenswert, kontinuierlich mehr Anforderungen pro Sekunde verarbeiten zu können. Es ist nicht erforderlich, weitere Worker (Prozesse, die Anforderungen bearbeiten) zu verbinden, da Sie Ihre Lösung skalieren können. Um die Anfrage zu erhalten, muss der Arbeitnehmer eine zusätzliche Information bereitstellen.

Bei Nachrichtenwarteschlangen muss der Benutzer keine Transaktionen durchführen, um sicherzustellen, dass Nachrichten gespeichert und verarbeitet werden. Anstatt Nachrichten manuell aus einer Datenbank abzurufen, werden Nachrichtenwarteschlangen in Echtzeit verschoben. Wenn Ihnen die CPU-Leistung ausgeht, während Sie sich mit zu vielen Verbindungen verbinden oder andere Aufgaben ausführen, die viel CPU erfordern, können Sie mehr CPU-Leistung verwenden, um Ihren Nachrichtenwarteschlangenserver mit Strom zu versorgen. In Fällen, in denen eine große Anzahl asynchroner Nachrichten erforderlich ist, wird eine Nachrichtenwarteschlange dringend empfohlen. Wenn ein Arbeiter stirbt, während er eine Aufgabe ausführt, sollte er in der Warteschlange gehalten werden, bis die Anfrage gelöst ist. Wenn eine Nachricht empfangen und verarbeitet wird, sendet ein Worker eine Bestätigung zurück an die Nachrichtenwarteschlange, um sie über den Fortschritt zu informieren.

Eine Warteschlange ist eine Datenstruktur, die eine Sammlung von Elementen in einer logischen Reihenfolge speichern kann. In eine Warteschlange gestellte Elemente werden so schnell wie möglich verarbeitet, nachdem sie der Warteschlange hinzugefügt wurden. Eine Warteschlange kann nützlich sein, wenn Sie Elemente in einer bestimmten Reihenfolge verarbeiten möchten. Eine SELECT-Anweisung ist eine Methode, mit der der Inhalt einer Warteschlange geändert werden kann. Eine SELECT-Anweisung ist eine Methode, mit der Sie Elemente aus einer Warteschlange auswählen und auf Wunsch an einen anderen Ort senden können. Die SELECT-Anweisung wird auch verwendet, um Elemente von einem anderen Ort an eine geeignete Warteschlange zu senden und sie in eine Warteschlange einzufügen. Eine INSERT-, UPDATE-, DELETE- oder TRUNCATE-Anweisung kann nicht versuchen, auf eine Warteschlange abzuzielen. Wenn Sie Elemente in einer bestimmten Reihenfolge verarbeiten müssen, ist eine Warteschlange hilfreich. Sie sollten die Elemente in der Warteschlange jedoch nicht ändern.

Die Bedeutung von Warteschlangensystemen in Datenbanksystemen

Eine Datenbank mit Queue-Mechanismen ist eine hervorragende Ergänzung für jedes Rechenzentrum. Es ist entscheidend, DBMS-Funktionalität für Warteschlangensysteme zu haben, da sie für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden können. Durch die Integration der Warteschlangenfunktionalität in ein Standarddatenbanksystem können andere Anwendungen besser darauf zugreifen. Mit diesem Update sind Warteschlangensysteme leistungsfähiger und vielseitiger, und ihre Nützlichkeit und ihr Potenzial werden erhöht.

Hat Mongodb eine Warteschlange?

Eine Warteschlange ist eine Sammlung von Dokumenten, die in aufsteigender Reihenfolge basierend auf den Erstellungsdaten des Dokuments oder einer Rangfolge von Dokumenten basierend auf einer bestimmten Priorität in eine MongoDB-Datenbank eingefügt werden.

Wenn Sie MongoDB bereits verwenden, können Sie diese Methode verwenden, um Warteschlangen mit einer netten API zu erstellen. Wenn Sie einen MongoDB v3-Treiber oder eine ältere Datenbank haben, wird die Option mongodb-[email protected] empfohlen. Dieses Paket wird als vollständig und stabil eingestuft. Trotz seiner weit verbreiteten Verwendung gibt es nur sehr wenige neue Entwicklungen. Bitte lassen Sie uns wissen, wenn Sie irgendwelche Probleme haben oder wenn Sie es falsch verwenden. Jede Warteschlange, die Sie erstellen, ist eine für sich. Es kann eine MongoDB-Sammlung namens „resizing-image-queue“ oder „notify-owner-queue“ erstellt werden, die beide verwendet werden können.

Wenn Sie eine Nachricht nicht innerhalb von 30 Sekunden nach Erhalt erhalten, wird sie wieder in die Warteschlange gestellt, damit sie abgerufen werden kann. Fragen Sie Ihre Warteschlange für tote Nachrichten ab, um festzustellen, ob tote Nachrichten gefunden wurden. Wenn wir alle Nachrichten aus der ursprünglichen Warteschlange an die Dead-Warteschlange zurückgeben, wenn.get(), ist die Nutzlast der Dead-Warteschlange die Nachricht. Wenn ein Element aus der Warteschlange entfernt, aber nicht bestätigt wird, wird es beim nächsten Versuch, es zu verlassen, in diese Warteschlange verschoben. Wenn ein Element aus der Warteschlange entfernt, aber nicht bestätigt wird, wird es beim nächsten Versuch, es zu verlassen, in diese Warteschlange verschoben. Die Warteschlange kann weiterhin angezeigt werden, indem Sie eine Nachricht anpingen, um ihr mitzuteilen, dass Sie am Leben sind und die Anfrage verarbeiten. Die Sichtbarkeitszeit, die Sie bei der Ping-Operation übergeben, wird ebenfalls durch die Methode // Sichtbarkeitszeit bestimmt (in diesem Fall hat diese Warteschlange %d Nachrichten gesehen,%d Nachrichten%d zählt; ); // queue.ping(msg.ack, (err, id) = Die Anzahl der Nachrichten, die in den letzten 24 Stunden in der Warteschlange waren, sowie die aktuellen Nachrichten.

Wir können die Anzahl der neu empfangenen, aber noch nicht aktivierten Nachrichten berechnen. Es sollte möglich sein, get.total() zu erhalten, wenn Sie up.size() +.inFlight() +.done() addieren, aber dies ist nur ungefähr, da die beiden unterschiedliche Operationen sind, die zur Berechnung der Summe verwendet werden. Manchmal sind die Jahreszeiten sehr unterschiedlich. Verwenden Sie die Option setInterval, um Ihr System regelmäßig zu reinigen. Console.log('Die verarbeiteten Nachrichten wurden aus der Warteschlange gelöscht')*).

Mongodb-Warteschlange

MongoDB-Warteschlangen (oder Nachrichtenwarteschlangen) bieten einen Mechanismus zum Speichern von Nachrichten in einer geordneten First-in-First-out-Methode. Nachrichten können jederzeit in die Warteschlange eingefügt werden und werden in der Reihenfolge ihres Eingangs verarbeitet. Dadurch eignen sich MongoDB- Warteschlangen ideal für die Verarbeitung von Aufgaben, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden müssen, oder für Aufgaben, die asynchron verarbeitet werden können.

Die Mission von FloQast ist es, Produktteams in die Lage zu versetzen, die Entwicklung innovativer Produkte zu beschleunigen und zu automatisieren. Traditionell hat AWS SQS als unser Nachrichtenwarteschlangendienst gedient. Dies hat zu Problemen in Bezug auf die Aufrechterhaltung der Durchführbarkeit und Duplizierung geführt. Stattdessen haben wir MongoDB als unsere Nachrichtenwarteschlange ausgewählt. In AWS Lambda können Sie jeder Warteschlange ganz einfach Nachrichten hinzufügen. Es entfällt die Notwendigkeit, vorhandene Dienste zu aktualisieren, um ein separates Lambda zu verwenden. Wenn auf eine Warteschlange zugegriffen wird, verwendet der Dienst die atomare findAndModify-Methode von MongoDB, um das erste Element abzurufen und Lambda basierend auf den Anweisungen des Entwicklers aufzurufen.

Was ist Change Stream in Mongodb?

Anwendungsentwickler können Änderungen in Daten in Echtzeit sehen, ohne befürchten zu müssen, dass sie ihre Oplogs verfolgen oder sich mit der Komplexität und den Risiken komplexer Datenstrukturen auseinandersetzen müssen. Ein Änderungsstrom kann von einer Anwendung verwendet werden, um alle Datenänderungen in einer beliebigen Sammlung, Datenbank oder Bereitstellung zu abonnieren und sofort darauf zu reagieren.

Verwenden Sie Trigger, um Datenbankvorgänge zu automatisieren

Durch die Verwendung von Triggermechanismen können Sie Datenbankoperationen automatisieren und Ihr System effizienter machen. Wenn ein Dokument zu einem verknüpften MongoDB-Atlas-Cluster hinzugefügt, aktualisiert oder entfernt wird, können Trigger serverseitige Logik verarbeiten. Sie sind in der Lage, Ihr System am Laufen zu halten und dadurch Datenbankoperationen zu automatisieren.

Nosql-Dokumentendatenbank

Eine NoSQL-Datenbank, auch nicht relationale Datenbank genannt, ist eine Datenbank, die nicht die traditionelle tabellenbasierte relationale Datenbankstruktur verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet.

Eine dokumentenorientierte Datenbank ist eine moderne Art, Daten in JSON zu speichern, anstatt herkömmliche Spalten und Zeilen zu verwenden. Diese halbstrukturierten Daten können verwendet werden, um schwierige Probleme anzugehen, die andernfalls ein RDBMS erfordern würden. Dokumentenspeicher stellen eine natürliche und flexible Lösung dar, die von Entwicklern verwendet werden kann, die schneller mit agiler Software arbeiten möchten. Mit der ausdrucksstarken Abfragesprache und den vielseitigen Indizierungsfunktionen können Sie auf vielfältige Weise Abfragen durchführen. Eine relationale Datenbank hat eine Reihe von Garantien, mit denen Sie vertraut sind, wenn Sie ACID-Transaktionen ausführen. Mit verteilten Systemen können Sie Ihre Daten effizienter und anpassungsfähiger skalieren und schützen. Jedes Dokument wird auf mehrere Server in einer unabhängigen Einheit verteilt, wodurch die Notwendigkeit einer Datenlokalisierung reduziert wird.

Dokumentendatenbanken sind intuitiv und einfach zu verwenden, mit schnelleren Datengeschwindigkeiten als relationale Datenbanken. Die Datenqualität wird geringer und die Tabellen starr. Da das native Scale-out nicht durchgeführt werden kann, müssen Sie für teure Scale-up-Systeme bezahlen, wenn Sie Ihre herkömmliche relationale Datenbank partitionieren möchten. In dokumentenorientierten Datenbanken kann aus einer Vielzahl von Dokumententypen ausgewählt werden; Die in jedem Geschäft gefundenen Felder können jedoch optional sein. Jedes Dokument hat die gleiche Struktur, aber seine Felder unterscheiden sich. Jedes Dokument hat seine eigene eindeutige ID, die verwendet werden kann, um Informationen hinzuzufügen, zu ändern, zu löschen und abzufragen. Dokumentcodierungen werden normalerweise als Prozess zum Konvertieren eingekapselter Daten (oder Informationen) in ein Standardformat angesehen.

Eine dokumentenorientierte Datenbankstruktur ist weniger starr und damit weniger anfällig für Inkonsistenzen. Wenn Sie Informationen direkt aus dem Dokument statt aus Spalten innerhalb der Datenbank abfragen, werden die Daten direkter im Dokument gespeichert. Daten können dem Dokumentenspeicher mit einem einzelnen Feld hinzugefügt werden, das für die Daten relevante Informationsfelder enthält.