Der beste Weg, um die Qualität einer NoSQL-Datenbank zu messen

Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort, da die beste Methode zur Messung der Qualität einer NoSQL-Datenbank von den spezifischen Anforderungen und Zielen der Organisation abhängt, die sie verwendet. Einige gängige Methoden zur Beurteilung der Qualität einer NoSQL-Datenbank umfassen jedoch die Betrachtung ihrer Leistung, Skalierbarkeit, Stabilität und Sicherheit. Darüber hinaus ist es wichtig zu berücksichtigen, wie gut sich die Datenbank in die bestehenden Systeme der Organisation integrieren lässt und wie einfach sie zu verwenden ist.

In traditionellen relationalen Umgebungen wird eine umfangreiche Datenextraktion aus nativen Formularen verwendet, um die Daten in SQL umzuwandeln. Eingehende Daten sind ein wichtiger Bestandteil des ETL-Prozesses, da sie überprüft und korrigiert werden müssen. Mit MarkLogic Alerts ist es möglich, einen Großteil des Aufwands für diese Aufgaben zu automatisieren, um eine bessere Datenqualität zu liefern. Beim Laden von Daten, wie sie von der Primärquelle eintreffen, verwendet MarkLogic das intuitive Muster, das die Erstellung von Metadaten zur Harmonisierung und Anreicherung der Daten beinhaltet. Während das Envelope-Muster die ursprünglichen Daten weiterhin so speichert, wie sie sind, behält es auch einen Metadatenabschnitt zum Anreichern und Kanonisieren der Informationen bei. Warnungen werden erstellt, um bekannte Datenqualitätsprobleme beim Umgang mit einem Datenqualitätsszenario zu erfassen. Benutzer werden benachrichtigt, wenn neue Inhalte gemäß einer vordefinierten Abfrage aufgenommen werden. Diese Probleme können mit spezialisierten Indizes gelöst werden, die nur geringe Auswirkungen auf die Systemleistung haben. Die Verwendung von MarkLogic Alerts kann die Datenqualität erheblich verbessern und gleichzeitig den Zeit- und Arbeitsaufwand für deren Generierung reduzieren.

Was sind Bewertungskriterien für die Skalierung von Nosql?

Cattell identifizierte sechs Hauptmerkmale in NoSQL-Systemen , die seiner Meinung nach formaler definiert waren als: 1) horizontale Skalierbarkeit, 2) Replikation über viele Server, 3) einfache Schnittstelle oder Protokoll, 4) Transaktionsparallelität im Vergleich zu RDBs, 5) RAM und verteilte Indexspeicherung und 6) hohe Leistung.

NoSQL-Datenbanken können horizontal skaliert werden. Daten können problemlos in mehreren Knoten gespeichert werden, ohne dass der Benutzer die Daten kopieren oder die Anwendung ändern muss. Durch die Erweiterung des Clusters kann die Anzahl der Knoten erhöht werden, ohne die Leistung der Anwendung zu beeinträchtigen. Eine NoSQL-Datenbank ist aufgrund fehlender traditioneller SQL-Funktionen weniger stabil als SQL-Datenbanken. Da die Datenbank eine spezifische Interaktion erfordert, kann es für Anwendungen schwierig sein, damit zu interagieren. Da NoSQL Indizes fehlen, ist es außerdem schwierig, Daten zu finden. Trotz dieser Einschränkungen können NoSQL-Datenbanken über mehrere Plattformen hinweg skaliert werden. Eine NoSQL-Anwendung ist ideal, um große Datenmengen zu speichern und gleichzeitig die Leistung auf einem akzeptablen Niveau zu halten.

Wie skaliere ich und skaliere die Nosql-Datenbank?

Es gibt zwei Möglichkeiten, Datenbanken zu skalieren: vertikale Skalierung (Erhöhung der CPU oder des RAM auf Ihrem vorhandenen Datenbankcomputer) oder horizontale Skalierung (Erhöhung der Anzahl der Zeilen in Ihrer Datenbank). Sie können Ihrem Datenbank-Cluster weitere Computer hinzufügen, um ihn horizontal zu skalieren, indem Sie auswählen, welche Computer welche Teilmengen der Daten verarbeiten.

Warum ist Nosql besser für die Skalierung?

Im Vergleich zu NoSQL-Datenbanken, die horizontal skalierbar sind, können sie einen Anstieg des Datenverkehrs bewältigen, indem sie weitere Server hinzufügen. NoSQL-Datenbanken können viel größer und leistungsfähiger werden als vergleichbare Datenbanken , was sie ideal für große und sich ständig ändernde Datenmengen macht.

Was ist ein wichtiger Faktor, der bei der Nosql-Datenmodellierung zu berücksichtigen ist?

Die Fähigkeit, Daten effizient abzufragen, ist ein wesentlicher Unterschied zwischen NoSQL-Systemen. Dokumentendatenbanken bieten die meisten Funktionen aller Datenbanken, sodass sie in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können. Indem Sie einen Primärschlüssel aus einem Schlüsselwertspeicher auswählen, können Sie auf Daten in beiden Arten von Speichern zugreifen.

Was sind 3 gemeinsame Merkmale von Nosql-Datenbanken?

In einer NoSQL-Datenbank sind Skalierung, Replikation und flexible Datenstruktur die drei Hauptmerkmale (siehe Abbildung 1).

Nicht relationale Datenbanken wie NoSQL-Datenbanken speichern Daten in einem anderen Format als Tabellenstrukturen. NoSQL erfordert kein festes Schema, erfordert keine Joins und lässt sich leicht skalieren. NoSQL-Datenbanken sind darauf ausgelegt, große Datenspeicher zu verwalten, was ein hohes Maß an Speicherplatz erfordert. Beispielsweise sammeln Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google täglich Terabytes an Nutzerdaten. Es wird angenommen, dass eine verteilte NoSQL-Datenbank keine einzelne Steuereinheit und keinen Speicher hat, was darauf hinweist, dass es sich um eine verteilte Datenbank ohne einzelne Steuereinheit handelt. Die Notwendigkeit, verschiedene Datenbanken für dieselben Daten zu speichern und zu verwalten, entfällt. Da Daten immer von anderen Kopien getrennt gehalten werden, sorgt die Verwendung einer verteilten Datenbank für einen kontinuierlichen Datenfluss.

Ein Schlüsselwertspeicher ist ein Ort, an dem alle Besitztümer einer Person als Schlüssel und Wert aufbewahrt werden. Ein Column Family Store ist eine Maschine, die enorme Datenmengen von einer Vielzahl von Maschinen speichert und verarbeitet. Dokumentdatenbanken sind im Wesentlichen Sammlungen von Versionen anderer Schlüsselwertsammlungen. Ein Dokument wird basierend auf seiner Struktur in mehrere Typen klassifiziert, z. B. JSON. SQL und andere deklarative Abfragesprachen auf hoher Ebene funktionieren nicht mit Graphdatenbanken. Anders bei Abfragesprachen, die datengetrieben und auf ein Datenmodell zugeschnitten sind. RESTful-Schnittstellen für Daten können in eine Vielzahl von NoSQL-Plattformen integriert werden.

Eine Graphdatenbank ist eine multirelationale Datenbank, im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank, in der Tabellen verknüpft, aber nicht unbedingt vereinheitlicht sind. Eine Graphdatenbank soll für den Umgang mit mehreren Datenmodellen in einem einzigen Backend verwendet werden. Die NoSQL-Welt steht mit der Einführung von Multi-Model-Datenbanken vor einer Revolution. Eine Liste der beliebtesten Datenbanken finden Sie unter http://db-engines.com/en/ranking.

Abgesehen von den offensichtlichen Vorteilen der Datenagilität und der verbesserten Leistung, die NoSQL-Datenbanken bieten, ist ihre Fähigkeit zur horizontalen Skalierung einer der attraktivsten Aspekte. Daher müssen Sie sich keine Gedanken über Datenverlust machen, wenn Sie Ihren Cluster erweitern.
Dies ist sowohl für Web- als auch für Geschäftsanwendungen ein großer Vorteil, da Sie bei steigender Nachfrage problemlos mehr Kapazität hinzufügen können. Da NoSQL-Datenbanken keine bestimmte Plattform gemeinsam haben, können sie für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden.
Für diejenigen, die eine NoSQL-Datenbank ohne Ausfallzeiten suchen, sind MongoDB, Apache HBase und Cassandra die besten Optionen.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Datenbanksysteme mit Nosql-Schemas können auf einer Vielzahl von Prozessoren ausgeführt werden. Da sie hohen Geschwindigkeiten standhalten können, eignen sich diese Laufräder hervorragend für Hochleistungsanwendungen. Daten, auf die eine herkömmliche Datenbank nicht ohne weiteres zugreifen kann, können in einer NoSQL-Datenbank gespeichert werden. Nicht relationale Datenbanken verwenden ein Speichermodell, das für die Art der gespeicherten Daten optimiert ist, anstatt ein Gesamtspeichermodell zu haben. Infolgedessen können sie zum Speichern von Daten verwendet werden, auf die über herkömmliche Datenbanken nicht leicht zugegriffen werden kann.

Wie skalieren Nosql-Datenbanken?

Nosql-Datenbanken können horizontal skaliert werden, was bedeutet, dass sie eine zunehmende Menge an Datenverkehr oder Daten verarbeiten können, indem sie dem System mehr Server hinzufügen. Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die vertikal skaliert werden, indem sie einem einzelnen Server mehr Rechenleistung oder Speicherplatz hinzufügen.

Je nach Art der Datenbank beinhaltet die Skalierung verschiedene Techniken und Prinzipien. Datenbank-Sharding ist ein wichtiger Aspekt bei der Skalierung von NoSQL- und Nicht-NoSQL-Datenbanken. Wir profitieren von den Vorteilen, mehr Daten speichern zu können, wenn Server verteilt werden, aber wir übernehmen auch die Probleme, die mit einem verteilten System einhergehen. Aufgrund der fehlenden automatischen Sharding-Unterstützung in einer monolithischen Datenbank müssten Techniker manuell Logik schreiben, um die Arbeitslast zu bewältigen. Wenn keine Proxy-Lösung verfügbar ist, kann ein Load Balancer wie ein Load Balancer verwendet werden, um den Abfragedienst bereitzustellen. Wenn genügend Shard vorhanden ist, können wir einen anderen Proxy verwenden, um Abfragen zu beschleunigen. Da NoSQL-Datenbanken automatisch skaliert werden, ist dies für den Endbenutzer weitgehend unsichtbar.

Im Gegensatz zu einer Master-Slave-Architektur wird jeder Shard gleich behandelt. Wenn Sie es vorziehen, die Last auf Ihrem Master-Shard zu reduzieren, werden Leseabfragen an Slave-Shards geleitet. Beispielsweise könnten wir die Datenbank auf Rechenzentrumsebene replizieren, um sicherzustellen, dass wir über ein Backup verfügen. Knoten kommunizieren in Echtzeit miteinander, indem sie Informationen austauschen. Es ist üblich, dass Knoten mit einer vorbestimmten Anzahl von Knoten kommunizieren. Da der Knoten in Cassandra als gleichwertig betrachtet wird, kann ein Knoten einfach Daten zwischen anderen Knoten replizieren. Es wird allgemein als Klatschprotokoll bezeichnet, da es den Austausch von Informationen zwischen Knoten beinhaltet.

In einer verteilten Datenbank sind Sie möglicherweise bereit, bestimmte Eigenschaften aufzugeben, um andere zu gewinnen. Das primäre Ziel der Datenreplikation ist die Sicherstellung der Verfügbarkeit. Wenn Ihre Datenbank asynchron repliziert wird, ist sie zunächst nicht immer vollständig konsistent, aber dies wird sich mit der Zeit verbessern. SQL-Datenbanken würden für leistungsstarke Finanzsysteme bevorzugt, die eine hohe Datenpräzision erfordern, während NoSQL-Datenbanken für weniger wichtige Daten wie Ansichten bevorzugt würden.

Es gibt einige Unternehmen, die beginnen, die Vorteile von NoSQL-Datenbanken zu erkennen und ihre Datenspeicher zu migrieren. Vor dem Umstieg auf eine NoSQL-Datenbank sind jedoch einige Überlegungen anzustellen. Der erste und wichtigste Punkt, den Sie über NoSQL-Datenbanken verstehen sollten, ist, dass sie kein Ersatz für SQL-Datenbanken sind. Mit anderen Worten, es handelt sich um eine ergänzende Datenbank, die in Verbindung mit einer SQL-Datenbank verwendet werden kann. Beachten Sie bei der Migration zu einer NoSQL-Datenbank, dass die Skalierung nicht immer automatisch erfolgt. Die Struktur der Datenbank und ihre Verwendung müssen berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass Ihre Daten so effizient wie möglich gespeichert werden. Die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken, die Skalierbarkeit Ihres Datenspeichers zu verbessern, ist eine leistungsstarke Funktion. Das Verständnis des Skalierungsprozesses sowie der Schritte, die erforderlich sind, um sicherzustellen, dass Ihre Daten effizient gespeichert werden, sind zwei der wichtigsten Dinge, die Sie tun können.

Die Vor- und Nachteile von SQL- und Nosql-Datenbanken

Da NoSQL-Datenbanken horizontal skaliert werden können, können Sie weitere Server hinzufügen, um die erhöhte Last zu bewältigen, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass Daten synchron bleiben. SQL-Datenbanken verwenden im Gegensatz zu NoSQL-Datenbanken tabellenbasierte Datenstrukturen, während NoSQL-Datenbanken Dokument-, Schlüsselwert-, Diagramm- oder Wide-Column-Strukturen verwenden. Dokumentendatenbanken hingegen eignen sich besser für unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON, während Tabellendatenbanken besser für mehrzeilige Transaktionen geeignet sind. Da NoSQL-Datenbanken unstrukturierte Daten wie Dokumente oder JSON verarbeiten können, werden sie als Lösungen für Unternehmen und Social-Media-Plattformen immer beliebter. SQL-Datenbanken schneiden bei einzeiligen Transaktionen besser ab als NoSQL-Datenbanken, während NoSQL-Datenbanken bei unstrukturierten Daten besser abschneiden. Eine SQL-Datenbank ist teurer in der Installation und Wartung als eine NoSQL-Datenbank. SQL-Datenbanken werden in der Regel von größeren Unternehmen mit komplexen Datenanforderungen bevorzugt, während NoSQL-Datenbanken von kleineren Unternehmen mit einfacheren Datenanforderungen bevorzugt werden.