Die verschiedenen Möglichkeiten zur Implementierung von PutIfAbsent in NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken erfreuen sich zunehmender Beliebtheit als Alternative zu herkömmlichen relationalen Datenbanken . Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Eine wichtige Entscheidung bei der Auswahl einer NoSQL-Datenbank ist, welche Abfrageoperationen sie unterstützt. Eine wichtige Abfrageoperation ist „putIfAbsent“. Diese Operation fügt einen neuen Datensatz in die Datenbank ein, wenn kein Datensatz mit demselben Schlüssel vorhanden ist. Dies kann nützlich sein, um sicherzustellen, dass die Daten immer auf dem neuesten Stand sind, Duplikate zu vermeiden und vieles mehr. Allerdings unterstützen nicht alle NoSQL-Datenbanken putIfAbsent. In diesem Artikel vergleichen wir die verschiedenen PutIfAbsent-Implementierungen verschiedener NoSQL-Datenbanken. Wir werden uns auch die Leistung und andere Kompromisse jeder Option ansehen.

Verwendet Uber Nosql?

Daten werden in NoSQL-Datenbanken gespeichert, um darauf zugreifen zu können. Das Fulfillment-Team von Uber verwendet eine separate Tabelle, um den Index zu speichern, da NoSQL-Datenbanken keine Indizes unterstützen (da NoSQL-Datenbanken keine verteilten Transaktionen unterstützen).

Verwendet Uber Gcp?

UberCloud-Kunden profitieren zusätzlich zu den Vorteilen von UberCloud von den Diensten von Google Cloud. Aufgrund der Entwicklung des Kubernetes-Standards durch Google bietet das Unternehmen ein starkes Angebot an Software-Containern. UberCloud-Softwarecontainer können mithilfe der UberCloud-Plattform in Google Cloud ausgeführt werden.

Wie skaliert Uber Millionen gleichzeitiger Anfragen?

Bis zu Millionen Menschen nutzen die Plattform gleichzeitig, und jedes Jahr finden Millionen von Fahrten auf der Plattform statt. Datenbanktransaktionen können aus Gründen der Datenbanktransaktionen an einem einzigen Tag stattfinden. Die Bestelldaten von Uber werden im Rahmen der Skalierbarkeit und Konsistenz in Google Cloud Spanner gespeichert. In der Vergangenheit verwendeten sie eine lokale Datenbank (Cassandra).

Unterstützt Nosql halbstrukturierte Daten?

Sie sind ideal zum Speichern sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, da sie dies können. Es ist ideal für halbstrukturierte Daten, da es einfach zu skalieren ist und sogar eine einzige Strukturebene (Thema, Wert, Datentyp usw.) hinzugefügt werden kann. Die Konsolidierung unstrukturierter Daten zu einer einzigen kann die Suche und Analyse erleichtern.

Das Web 2.0 generiert je nach Quelle eine Vielzahl von halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Dokumentorientierte NoSQL-Datenbanken basierend auf Dokumenttypen. In Bezug auf die Antwortzeiten von Abfragen sind MongoDB und MySQL vergleichbar. Diese Fallstudie vergleicht einen News-Datensatz mit einer Liste anderer Zeitungen. Die University of Delhi und die University Grants Commission (UGC) haben diese Forschung unterstützt, und die Autoren danken ihnen für ihre Unterstützung. Die Forscher wurden vom Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bangalore, Karnataka, Indien, sowie der University Grants Commission (UGC) unterstützt. ( NET-DEZ-2012) Nummer 3492/

Nosql: The Not-so-new Kid On The Database-Block

Eine NoSQL-Datenbank ist ein hochgradig skalierbares und flexibles Datenbankverwaltungssystem, das unstrukturierte und halbstrukturierte Daten speichern und verarbeiten kann. Datenmodelle mit einer Vielzahl flexibler Parameter lassen sich in SQL, SQL und SQL allgemein unterteilen. Dokumentendatenbanken, Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken sind nur einige Beispiele für NoSQL-Datenbanken. MongoDB ist die am weitesten verbreitete nicht-relationale Datenbank aufgrund ihres nativ unterstützten JSON-Formats zum Speichern halbstrukturierter Dokumente.

Verwendet Nosql B-Bäume?

Nosql verwendet keine B-Bäume.

B-Bäume sind leistungsfähiger als andere Indizierungsalgorithmen, wenn ihre Daten ein hohes Maß an Ähnlichkeit aufweisen. Wenn die Anzahl der Seiten in einer Datenbank gering ist, sind sie daher effizienter.

Die Vorteile von B-Tree-Engines

Sogar NoSQL-Datenbanken können B-Tree-Engines nutzen, aber man ist versucht zu glauben, dass B-Tree-Engines nur für SQL-Datenbanken gedacht sind. B-Tree-Engines eignen sich besonders gut für die Indizierung großer Datensätze, bei denen das Abrufen eines bestimmten Werts entscheidend ist. Datenbank-B-Bäume sind eine wichtige Komponente der Indizes von MongoDB. Es gibt einige Ausnahmen, aber der Algorithmus ist im Wesentlichen derselbe wie bei einer relationalen Datenbank. In diesem Zusammenhang können Zeichenfolgen und Ganzzahlen kombiniert werden, um Daten im B-Baum zu organisieren.

Kann Graphql mit Nosql verwendet werden?

Wir haben einen GraphQL-Wrapper für unsere NoSQL-Datenbank veröffentlicht, der in der Version 2.8 unserer NoSQL-Datenbank verwendet werden kann, und wir haben ihn auch für unsere GraphQL-Experimente verwendet. Aufgrund der allgemeinen Verfügbarkeit von ArangoDB 2.8 können Benutzer nun Foxx-Dienste (JavaScript auf der Datenbank) in der Datenbank verwenden, um Daten mit GraphQL zu verwalten.

Facebook hat eine Abfragesprache namens GraphQL entwickelt, um moderne Web- und mobile Anwendungen zu handhaben. Mit der neuen Version ArangoDB 2.8 können Sie Foxx-Dienste (JavaScript in der Datenbank) verwenden, um eine Verbindung zu Ihrem GraphQL-Server herzustellen. Damit GraphQL eigenständig ausgeführt werden kann, ist ein einzelner Endpunkt erforderlich, der alle Abfrageanforderungen verarbeitet. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen REST-API, die normalerweise mehr API-Aufrufe erfordern würde, um auf die Freunde des Benutzers zuzugreifen, könnte auf eine GraphQL-Abfrage, die die Antwort wie folgt zurückgibt, auch über eine herkömmliche REST-API zugegriffen werden. Durch die Verwendung von GraphQL werden Duplikate und potenzielle Fehler bei der Erstellung ebenso umfassender HTTP-APIs eliminiert. Der Einsatz von GraphQL in dynamischen, schemafreien Datenbanken und dynamisch typisierten Sprachen ist eine vielversprechende Option. Ein HTTP-Schema kann diese Bedenken mithilfe von GraphQL beschreiben, anstatt Validierungs- und Autorisierungslogik über verschiedene HTTP-Endpunkte leiten zu müssen. Die Auswirkung einer einzelnen GraphQL-Anforderung, die zu einer potenziell großen Anzahl von Datenbankanforderungen führt, ist viel weniger wichtig, wenn sie direkt in die Datenbank implementiert wird.

Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung von GraphQL einen effizienteren Datenabruf. Ein GraphQL-Schema kann durch vorstrukturierte Daten die Last auf dem Backend deutlich reduzieren. Dies gilt insbesondere, wenn Sie über viele Daten verfügen, da es einfacher ist, die Datenbank mehrmals nach denselben Daten abzufragen als nach unterschiedlichen Daten.
Das Erstellen von APIs mit der GraphQL-API ist eine einfache Möglichkeit, sie benutzerfreundlicher und intuitiver zu gestalten. Wenn Sie noch keine Daten haben, wird empfohlen, dass Sie Ihrem Cluster einen Beispielsatz hinzufügen, um die GraphQL-API zu erkunden.

Warum Graphql über Sql verwenden?

Ein Typsystem wird verwendet, um Daten in einer flexiblen Abfragesprache wie GraphQL zurückzugeben. SQL (Structured Query Language) ist ein älterer, weiter verbreiteter Sprachstandard, der häufig zum Abfragen von Daten in tabellarischen und hierarchischen Datenbanken verwendet wird. Wenn Sie möchten, dass Ihre API mit einer NoSQL-Datenbank funktioniert, können Sie GraphQL verwenden. MongoDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank mit GraphQL-Unterstützung. Erstellen Sie zunächst einen kostenlosen Cluster und verbinden Sie ihn mit Ihrer App. Wenn Sie noch keine Daten haben, können Sie einen Beispieldatensatz auf Ihrem Cluster erstellen, um mit GraphQL zu beginnen. Bei der Entwicklung einer GraphQL-API steht Ihnen eine breite Palette von Datenbankoptionen zur Verfügung. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Sie wählen sollen, rufen Sie uns an und wir helfen Ihnen bei der Auswahl.

Ist Nosql gut

Eine NoSQL-Datenbank wie MongoDB ist ideal für die Skalierung. Mit Datenbank-Sharding können Sie sicherstellen, dass sich die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort befinden, da die Daten auf mehreren Computern partitioniert sind. Ein einzelner Computer kann das Netzwerk nach einem Ausfall am Laufen halten.

Der Begriff NoSQL oder Not Only SQL bezieht sich auf eine Art von Datenbanksystem , das zum Speichern von Daten in einer Vielzahl von Formaten verwendet werden kann. NoSQL-Datenbanken sind von Anfang an extrem flexibel, schnell und hochverfügbar aufgebaut. Auf Datenbankfunktionen kann über eine Vielzahl von Methoden zugegriffen werden, einschließlich mehrerer Datenzugriffsmethoden, die auch als Multimodelle bekannt sind. Eine NoSQL-Datenbank kann die Anforderungen einer Vielzahl von Workloads erfüllen und sogar übertreffen und den Kunden sowohl neue als auch verbesserte Erfahrungen bieten. Diese Datenbanken sind so konzipiert, dass sie ein hohes Maß an Verfügbarkeit bieten, indem Daten automatisch auf mehrere Knoten verteilt werden, wenn neue Server hinzugefügt werden. Dokumentendatenbanken können zur Entwicklung agiler Anwendungen verwendet werden, da sie schemalos sind und keine statische Modellierung der Daten erfordern. In NoSQL-Datenbanken sind Sammlungen und Bereiche logische hierarchische Gruppierungen.

Oracle hingegen ist keine sehr komplexe, teure oder absolut zuverlässige relationale Datenbank . Datenstrukturen in verteilten NoSQL-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie in einer Commodity-basierten Umgebung skaliert werden können. Die Top-100-Fortune-100-Unternehmen verwalten kritische Daten in 30 % der Zeit auf der Couchbase-Datenbankplattform.

Zu den vielen Vorteilen einer NoSQL-Datenbank gehört ihre Fähigkeit, umfangreiche Echtzeitanwendungen zu unterstützen. Diese Dienste sind in der Lage, ein hohes Transaktionsvolumen mit geringer Latenz zu verarbeiten. Darüber hinaus sind sie ACID-konform, was bedeutet, dass sie sicherstellen können, dass Datenaktualisierungen korrekt sind. Der Nachteil von NoSQL-Datenbanken besteht darin, dass sie viele Funktionen traditioneller Datenbanken nicht enthalten. Beispielsweise sind sie in Bezug auf die Art und Weise, wie Daten gespeichert und abgerufen werden, nicht so flexibel, wie sie sein sollten. Außerdem funktionieren sie nicht gut mit Anwendungen, die häufige Laufzeitaktualisierungen erfordern.

Nosql-Datenbanken: Flexibler und skalierbarer als SQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken wie MongoDB sind sehr flexibel, da sie in ihren Datenmodellen nicht so starr sind wie herkömmliche Datenbanken. Auf diese Weise eignen sie sich besser für Anwendungen, die große Datenmengen, geringe Latenz und einen vielfältigen Satz von Datenmodellen erfordern, da sie einige der Datenkonsistenzbeschränkungen lockern, die in anderen Datenbanken zu finden sind. SQL-Datenbanken können jedoch Schwierigkeiten haben, ACID-Eigenschaften beizubehalten, wenn zusätzlich zur Ausführung dynamischer Operationen dynamische Operationen ausgeführt werden.