Nosql vs. Elasticsearch: Was ist schneller?

Es gibt keine endgültige Antwort auf diese Frage, da sie von einer Reihe von Faktoren abhängt, einschließlich der spezifischen Implementierung jeder Software und der Art und Größe der gelesenen oder geschriebenen Daten. Im Allgemeinen sind Nosql-Datenbanken jedoch bei Lesevorgängen normalerweise schneller als Elasticsearch, während Elasticsearch normalerweise bei Schreibvorgängen schneller ist.

Die beiden werden anhand eines Zehn-Punkte-Ansatzes und der Umsetzung von zehn Schlüsselparametern bewertet. Datenintegrität, Sicherheit, Verfügbarkeit, Versionskontrolle, Abfragen, Sharding, Kommunikation, Speicherverwaltung und Skalierung gehören alle zu dieser Kategorie. Die Versionskontrolle ist sowohl für die Datenbank- als auch für die Sammlungsebene von RavenDB verfügbar. Wenn Sie es aktivieren, wird ein Dokument in eine Revision umgewandelt – ein Abbild des Dokuments, das unverändert bleibt, bis es geändert wird. Dies kann beispielsweise erforderlich werden, wenn ein Datenfluss eine kritische Datenbank unbrauchbar gemacht hat. Die Datenbank von RavenDB%27 ist zu 80 % in NoSQL geschrieben, wobei der Schwerpunkt auf Leistung und erweiterten Funktionen wie Graph-Abfragen liegt. Sobald Sie eine Abfrage erstellen und ausführen, erkennt und verbessert ein Indexmanager die Indizes dieser Abfrage.

In RavenDB sind keine Anwendungen von Drittanbietern erforderlich, da es eine native MapReduce-Funktion implementiert. Archivierte Aggregate, wie sie auf beliebten Seiten gefunden werden, sowie solche, die auf lokalen Websites gefunden werden, können wiederverwendet werden. Die Datenbank von ElasticSearch ist in Indizes organisiert. Jeder Index kann in mehrere Shards aufgeteilt werden, um ihn später im Leben zu replizieren. Um sicherzustellen, dass die zwischengespeicherten Daten aktuell sind, müssen sich Clients nicht an den Server wenden. ElasticSearch verwendet JVMs, die aufgrund ihrer Standard-Garbage-Collection-Routinen dazu neigen, jeden Programmierfluss zu stoppen. RavenDB hat keine Schemas.

Sie müssen keine Datentypen angeben und können Dokumente beliebig ändern. Einfache Skalierung reduziert die Latenz, entlastet jeden Knoten und gibt Ihnen zusätzliche Sicherheit. Jeder Knoten kann Zehntausende von Anfragen pro Sekunde mit konsistenter Latenz und konsistentem Durchsatz verarbeiten. Tausende zufriedene Kunden, von Startups bis hin zu Fortune-100-Unternehmen, haben die App heruntergeladen.

Dies liegt daran, dass eine bestimmte Datenentität nicht partitioniert ist und gleichzeitig mit anderen gespeichert wird. Infolgedessen führt eine NoSQL-Datenbank Lese- und Schreibvorgänge schneller aus als eine SQL-Datenbank auf einer einzelnen Datenentität.

NoSQL-Datenbanken sind flexibel genug, um sowohl lese- als auch schreibintensive Systeme zu unterstützen. Da Daten über mehrere Shards und Server verteilt sind, sind Hashing und konsistentes Hashing erforderlich, um zu bestimmen, welche Server/Surges Anwendungsanforderungen weiterleiten sollen.

In unserem Experiment haben wir festgestellt, dass NoSQL-Datenbanken in der Regel schneller sind als SQL, insbesondere für die Speicherung von Schlüsselwerten. NoSQL-Datenbanken unterstützen ACID-Transaktionen möglicherweise nicht vollständig, was zu inkonsistenten Daten führen kann.

Ist das Lesen in Nosql schneller?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von einer Vielzahl von Faktoren abhängt, einschließlich der betreffenden nosql-Datenbank und der Art der gelesenen Daten. Im Allgemeinen sind nosql-Datenbanken jedoch auf hohe Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt, sodass die Lesegeschwindigkeiten wahrscheinlich höher sind als in einer herkömmlichen relationalen Datenbank .

Nach traditioneller Auffassung werden Zeilen und Spalten schneller gelesen als Dokumente. Dokumentendatenbanken gewinnen im Gegensatz zu älteren relationalen Datenbanken Marktanteile. Es gibt nur eine Dokumentendatenbank, die automatische Indizes für Dokumente verwendet. Maschinelles Lernen wird verwendet, um Indizes basierend auf Benutzerabfragen zu verbessern. Entwickler müssen nicht in ihrem eigenen Index codieren, weil sie darin nicht codieren müssen. Dokumentendatenbanken auf jeder Cloud-Plattform können dazu beitragen, Latenz, Kosten, Overhead, Komplexität und Kopfschmerzen zu reduzieren und gleichzeitig die Leistung zu steigern. Dokumentdatenbanken sind ideal für verteilte Netzwerke, da sie keine Tabellen oder Verknüpfungen haben. Dokumentendatenbanken sind der beste Kandidat für die beliebteste Form des verteilten Netzwerks, auch als Cloud bekannt.

B+-Bäume sind eine zugrunde liegende Datenstruktur in herkömmlichen RDBMS, weisen jedoch einige Einschränkungen auf. B+-Bäumen hingegen fehlen im Vergleich zu protokollstrukturierten Bäumen viele Vorteile, wie z. B. geringere Leselatenzen, höherer Schreibdurchsatz und größere Flexibilität. Caching und intelligente Speicherdatenmodelle tragen dazu bei, niedrige Leselatenzen zu erreichen und gleichzeitig den Schreibdurchsatz zu erhöhen, was beide durch die Verwendung von Speicher-Cache und Nur-Anhäng-Speichersemantik erreicht wird. Cassandra ist mit seiner Speicher-Engine eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen mit hohem Durchsatz, da es erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen RDBMS bietet.

Ist Elasticsearch am schnellsten?

Da es auf Lucene aufbaut, kann ElasticSearch den gesamten Text eines Dokuments durchsuchen. Darüber hinaus ist die Plattform sehr nah an der Echtzeitsuche, was bedeutet, dass die Latenzzeit zwischen der Indizierung und der Durchsuchbarkeit eines Dokuments sehr kurz ist – normalerweise nur eine Sekunde.

Wir verwenden Elasticsearch, um unsere JavaScript-Fehlerdaten in Echtzeit in TrackJS zu speichern und abzufragen. Wir haben vor Kurzem damit begonnen, uns weitere Daten für einige unserer Hauptseiten anzusehen, und wir haben festgestellt, dass die Reaktionszeiten nicht akzeptabel waren. Wir haben die Ursache des Problems aufgespürt und es dann behoben. Daher ist es wichtig, die Highity Cardinal Fields zu gruppieren, damit eine Abfrage mit hoher Geschwindigkeit ausgeführt werden kann. In Elasticsearch können JavaScript-Fehlermeldungen Tausende von Zeichen lang sein. Eine lange Zeichenfolge hat eine langsamere Aggregationszeit als ein numerischer Wert. Wäre es nicht schön, wenn wir über ein numerisches Feld anstatt über ein Zeichenfolgenfeld aggregieren könnten?

Was ist der beste Weg, um eine Fehlermeldung in eine Zahl umzuwandeln? Die Wahrheit wird offenbart, wenn wir sie hashen. Es ist besser, zwei Abfragen statt einer zu verwenden. Wir arbeiten ständig daran, die Leistung zu verbessern und mehr Daten zur Verfügung zu stellen, um unsere Anwendung zu verbessern. Eine zweidimensionale Abfrage verhält sich in den durchschnittlichen Datasets ungefähr genauso wie eine eindimensionale Abfrage. Kunden mit großen Kardinalitätsdatensätzen hingegen werden eine um Größenordnungen höhere Geschwindigkeit feststellen.

Unternehmen jeder Größe, ob klein oder groß, können mit ArangoDB nach großen Datenmengen suchen. Darüber hinaus ist es eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die ihre Daten skalieren und an einem Ort speichern möchten.

Die Welt ist flach Die Welt ist flach: Ein Leitartikel

Was ist schneller Elasticsearch oder Mongodb?

MongoDB ist schneller als Elasticsearch, wenn es einen Standardindex hat, der **1,15 ist, und es ist **1,20 schneller, wenn es einen benutzerdefinierten Index hat.

Mit der Popularität der No-SQL-Datenbank wächst auch die Zahl der Benutzer. In diesem Blog wird untersucht, wie MongoDB und Elasticsearch verglichen und kontrastiert werden. Apache Lucene, geschrieben in Java, wird zum Erstellen von Elasticsearch verwendet. Elasticsearch erzeugt eine Ausgabe in Millisekunden, da es nach einem Index sucht, anstatt nach Text zu suchen. Sowohl ElasticSearch als auch MongoDB benötigten weniger Indizes, um das gleiche Leistungsniveau zu erreichen. Elasticsearch belegt den ersten Platz unter den Suchmaschinen und den achten Platz insgesamt. MongoDB unterstützt Treiberunterstützung für fast alle Programmiersprachen, einschließlich C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby und viele andere.

Die Tatsache, dass PostgreSQL nicht so bekannt ist wie MySQL, kann es schwieriger machen, Entwickler zu finden, die damit gearbeitet haben, und PostgreSQL ist nicht so bekannt wie MySQL selbst. Da PostgreSQL nicht so weit verbreitet ist wie MySQL, wird es möglicherweise weniger unterstützt. Im Vergleich zu den Vorteilen von PostgreSQL sind die Nachteile jedoch deutlich geringer.

Redis eignet sich besser für den schnellen Aufbau komplizierter Datenstrukturen

MongoDB ist ein fantastisches Tool zum Speichern großer Datensätze, aber die Beantwortung von Anfragen kann länger dauern. Komplexe Datenstrukturen lassen sich mit Redis schneller schreiben als mit anderen Programmiersprachen.

Mongodb vs. Elasticsearch-Leistung

ElasticSearch ist MongoDB in Bezug auf die Abfragebehandlung überlegen, da es REST-Anfragen verarbeiten kann. Flache Dokumente können einfach und endgültig in einer Datenbank gespeichert werden, sodass Benutzer keine lange Liste von Dokumenten durchsuchen müssen. ElasticSearch kann auch Daten filtern.

Die am weitesten verbreiteten Datenbanken der letzten Jahre waren MongoDB und Elasticsearch. Es ist allgemein bekannt, dass MongoDB eine benutzerfreundliche Programmiersprache ist, während Elasticsearch als Tool immer beliebter wird, mit dem Programmierer nur die fortschrittlichsten Anwendungen erstellen können. Durch den Vergleich der folgenden Beispiele können wir ein besseres Gefühl dafür bekommen, wie Elasticsearch und Mongodb verglichen und gegenübergestellt werden. Elasticsearch ist ein Tool, mit dem Kunden Datenanalysen gleichzeitig ausführen können. Es gibt zahlreiche Programme, die die meisten Vorteile nutzen, die Datenbanken gegenüber herkömmlichen Datensatzstrukturen bieten. Vergleich und Gegenüberstellung von Elasticsearch und MongoDB: Untersuchung der Vor- und Nachteile beider. Es besteht kein Zweifel, dass die Suchfunktionen von Elasticsearch außergewöhnlich sind. MongoDB ist die Datenbank, die vom Aadhar-Projekt verwendet wird, um demografische und biometrische Informationen von über 1,2 Milliarden Menschen zu speichern. Die MongoDB-Plattform von Shutterfly wird verwendet, um mehr als 6 Milliarden Bilder mit einer Transaktionsrate von bis zu 10.000 pro Sekunde zu speichern und zu verwalten.

Zusätzlich zu dieser Denormalisierung kann Elasticsearch dadurch eine erhöhte Speicherauslastung erfahren. Wenn es um die Zuweisung von Speicher auf Knoten geht, sollten 50 % der JVM zugewiesen werden, aber 20 % des Speichers auf Knoten können für ElasticSearch verwendet werden. Infolgedessen verwendet Elasticsearch Joins nicht als native Funktionalität, wodurch es speichereffizient ist. Dies hat zwei Konsequenzen: Erstens werden die Daten denormalisiert oder nahezu abgeflacht, wodurch die zu speichernde Datenmenge reduziert wird; und zweitens, da die Speichernutzung nicht von der Größe der Daten abhängt, kann es bei Elasticsearch zu Speicherproblemen kommen. Dies ist ein Problem für Systeme wie Data Warehouses, da Speicher eine knappe Ressource ist.

Ist Elasticsearch eine Nosql-Datenbank?

Elasticsearch ist eine NoSQL-Datenbank, die vollständig Open Source ist und auf Java aufbaut. Dadurch werden Daten unstrukturiert gespeichert und es kann nicht auf SQL zugegriffen werden. Elasticsearch ist auch ein NoSQL-Tutorial, also könnten wir es hier so bezeichnen.

Die verteilte NoSQL-Datenbank von Elasticsearch wird verwendet, um Ihre Daten in Echtzeit zu durchsuchen und zu analysieren. Es hat mehr als 63 % Nutzer in den Vereinigten Staaten und 21 % im Vereinigten Königreich. Wenn Ihr System wächst, können Sie sich mit Elasticsearch horizontal ausbreiten, indem Sie Knoten hinzufügen; Sie müssen lediglich weitere Knoten hinzufügen. Die Apache 2-Lizenz, mit der Sie es kostenlos installieren, damit arbeiten und anpassen können, wird von Elastisearch verwendet. Wenn das Programm die Struktur und das Format der Daten erkennt, erstellt es einen durchsuchbaren Index. Elasticsearch kann verwendet werden, um anspruchsvolle Daten in einem strukturierten JSON-Dokument zu speichern. Es ist die interne Verwendung von Lucene in Elasticsearch, die es ermöglicht, die besten verteilten Such- und Analysefunktionen bereitzustellen. Es ermöglicht Personen, die mit Daten nicht vertraut sind, intuitiv mit ihnen zu arbeiten, indem sie ein Bedienfeld verwenden. Mit der Google-Suchmaschine können Sie schnell und einfach Millionen von Dokumenten indizieren und eine schnelle Suche durchführen.

Dieses leistungsstarke Datensuchtool kann verwendet werden, um große Datenmengen schnell und effektiv zu durchsuchen. Es wird im Allgemeinen als Vehikel zum Erstellen von Anwendungen mit komplexen Suchfunktionen und Anforderungen verwendet, die diese Technologie als Motor/Technologie verwenden. Es hat ein sehr hohes Maß an Skalierbarkeit und kann für Protokollanalysen und Big-Data-Analysen verwendet werden, da es Daten in einer Vielzahl von Formaten speichern kann.

Elasticsearch: Eine andere Art von Datenbank

Da Elasticsearch nicht ACID-konform ist, ist es eine dokumentenorientierte Datenbank, die sich von den meisten anderen Datenbanken unterscheidet. Obwohl Elasticsearch ein hervorragendes Tool zum Erstellen von Webanwendungen ist, sollte es nicht als primäre Datenbank verwendet werden, da einige Operationen wie Indizes (Einfügen von Werten) teurer sind als andere Datenbanken.

Mongodb-Volltextsuche im Vergleich zu Elasticsearch

Die Mongodb-Volltextsuche ist ein leistungsstarkes Tool zum Durchsuchen von Textdaten. Elasticsearch ist eine verteilte, REST-konforme Such- und Analyse-Engine. Beide Tools haben ihre Vor- und Nachteile, aber im Allgemeinen ist die mongodb-Volltextsuche schneller und genauer.

Ist Mongodb besser als Elasticsearch?

Diese Open-Source-Suchmaschine wurde für die Suche entwickelt, was eine erweiterte Datenindizierung ermöglicht. Zur Datenanalyse ist es in Kibana und Logstash integriert. MongoDB ist ein NoSQL-Datenbankverwaltungsprogramm, mit dem große Datenmengen in einem verteilten System verwaltet werden können.

Ist Mongodb gut für die Suche?

Mit MongoDB Atlas Search können Sie eine leistungsstarke Suchmaschine auf der Grundlage Ihrer Daten in der Cloud erstellen und schnell und einfach relevante Artikel finden.

Open-Source-Nosql-Datenbanken

Open-Source-Nosql-Datenbanken sind flexibel und skalierbar, wodurch sie sich ideal für Big-Data-Anwendungen eignen . Sie sind außerdem einfach zu verwenden und bereitzustellen, was sie zu einer beliebten Wahl für webbasierte Anwendungen macht.

CylllaDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für moderne Anwendungen verwendet werden kann. Es ist Open Source und kostenlos. Infolgedessen verwendet es ein hoch asynchrones, nicht blockierendes Design, das vollständig mit der heutigen Hardware kompatibel ist. Eine C-basierte Engine, die auf Seastar aufbaut, einem Linux-basierten Planungs-, Priorisierungs- und Caching-System. ScyllaDB verwendet C++ Futures und Promises, um sicherzustellen, dass jeder Sharding-Prozess unabhängig vom anderen läuft, indem eine Allzweck-Sync-Architektur verwendet wird. Der Assembler-Code von ScyllaDB stellt sicher, dass die effizienteste Hardware verwendet wird, z. B. NUMA-Systeme mit mehreren Kernen und mehreren CPUs. Wenn sich die am häufigsten aufgerufenen Daten im einheitlichen Cache befinden, sind sie sofort verfügbar. Diese Komponente ist mit allen Treibern und Konnektoren von Apache Cassandra kompatibel.

Was ist eine Open-Source-Nosql-Datenbank?

OrientDB, eine Open-Source-NoSQL-Datenbank, basiert auf verschiedenen Modellen, darunter Diagramm, Dokument, Objektschlüssel/Wert-Modell und so weiter. Es ist keine andere Programmiersprache als Java enthalten. Durch direkte Verbindungen zwischen allen Datensätzen ist es möglich, die Beziehungen zwischen allen Datensätzen in Graphdatenbanken zu verwalten.

Ist Mongodb eine Open Source?

MongoDB ist eine Open-Source-NoSQL-Datenbank. Es gibt zwei Versionen von MongoDB. Es gibt mehrere Versionen von MongoDB, aber die MongoDB Open Source Edition ist als Teil der Open-Source-Community kostenlos, während die anderen Editionen eine Lizenzgebühr verlangen.

Ist Cassandra Nosql Open Source?

Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank, die auf mehrere Computer verteilt ist. NoSQL-Datenbanken sind gemäß dem Konzept so konzipiert, dass sie leichtgewichtig, Open Source, nicht relational und relativ verteilt sind. Als eine ihrer Stärken sind sie bekannt für ihre Flexibilität in Bezug auf die Schemadefinition sowie für ihre Fähigkeit, horizontal und vertikal zu skalieren.

Mongodb Elasticsearch

Mongodb ist ein leistungsstarkes dokumentenorientiertes Datenbanksystem. Elasticsearch ist eine leistungsstarke Suchmaschine. Beide sind großartige Tools zum Speichern und Abrufen von Daten. Sie haben jedoch unterschiedliche Stärken und Schwächen. Mongodb eignet sich besser zum Speichern von Daten im Dokumentformat. Dies erleichtert das Abfragen und Aktualisieren von Daten. Es kann jedoch schwierig sein, in Mongodb nach Daten zu suchen. Elasticsearch ist besser für die Suche. Es kann Daten einfach durchsuchen, um zu finden, wonach Sie suchen. Es hat jedoch nicht die gleichen dokumentorientierten Funktionen wie Mongodb.

Wenn Sie nach einer API suchen, die Sie mit einer facettierten Suche verwenden können, sollten Sie sich Matthiasns BirdWatch Repo ansehen. Für die Zwecke von NodeJS, Express und anderen Node.js-Apps verwenden wir einen Elasticsearch-Cluster mit einem Knoten , um MongoDB in einer Ubuntu 14.04 EC2-Instance zu indizieren. Daher übergeben wir die Option -replica-Setrs nicht, wenn wir den Prozess neu starten. Stattdessen haben wir eine mongod.conf-Datei kompiliert.