Die Vor- und Nachteile der automatischen Sicherung für NoSQL-Datenbanken

Da sich die Welt des Datenmanagements ständig weiterentwickelt, stellt sich immer wieder die Frage, ob NoSQL-Datenbanken automatische Backups bieten werden oder nicht. Obwohl die Antwort auf diese Frage noch unbekannt ist, ist es wichtig, die Vor- und Nachteile dieser potenziellen Funktion abzuwägen, bevor Sie eine Entscheidung treffen. Einerseits könnte die automatische Sicherung ein Lebensretter für diejenigen sein, die vergessen, ihre Daten regelmäßig zu sichern. Diese Funktion könnte auch dazu beitragen, Datenverluste im Falle eines Stromausfalls oder eines anderen unvorhergesehenen Ereignisses zu verhindern. Auf der anderen Seite argumentieren einige, dass automatische Sicherungen zu Datenbeschädigungen führen könnten, wenn sie nicht richtig verwendet werden. Letztendlich liegt die Entscheidung, ob die automatische Sicherung für eine NoSQL-Datenbank aktiviert werden soll oder nicht, bei der Person oder Organisation, die die Datenbank verwendet. Es ist jedoch wichtig, die Vor- und Nachteile sorgfältig abzuwägen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

Was ist der Nachteil einer Nosql-Datenbank?

Welche Nachteile hat die Verwendung von NoSQL-Datenbanken? Eine NoSQL-Datenbank unterstützt keine ACID-Transaktionen (atomar, konsistent, isoliert und haltbar) über mehrere Dokumente hinweg, was einer ihrer schwerwiegendsten Nachteile ist. Für eine Vielzahl von Anwendungen ist es akzeptabel, Einzeldatensatz-Atomizität mit einem geeigneten Schemadesign zu verwenden.

NoSQL-Datenbanken haben aufgrund ihrer Technologie Vor- und Nachteile. NoSQL-Datenbanken haben einige Vorteile, aber auch einige Nachteile. Sie können jede Art von Daten speichern und kombinieren, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte. Sie sind so konzipiert, dass sie in Bezug auf Gesamtleistung und Latenz eine hervorragende Leistung erbringen. Da NoSQL-Datenbanken Open Source sind und auf kostengünstiger Hardware ausgeführt werden, sind sie eine kostengünstige Option für die Datenspeicherung . NoSQL-Datenbanken haben keine vereinbarten Regeln und Rollen. Wenn es um Skalierbarkeit und Leistung geht, kümmert sich NoSQL viel mehr um diese Faktoren als herkömmliche Datenbanken, aber es kümmert sich nicht viel um die Datenkonsistenz, wodurch es weniger unsicher ist als herkömmliche Datenbanken.

Eine NoSQL-Datenbank kann eine unendliche Anzahl von Datentypen verarbeiten, was eines ihrer attraktivsten Merkmale ist. Dadurch können Sie Daten flexibler speichern , ohne vorher einen Datentyp definieren zu müssen. Auf diese Weise können die Daten bei Bedarf später aktualisiert werden. Die Flexibilität von NoSQL-Datenbanken ermöglicht es Ihnen, den Datentyp, den Sie speichern möchten, unterwegs zu ändern. Sie müssen sich keine Sorgen darüber machen, dass die Daten in einem bestimmten Format vorliegen, da sie durch diese Funktion geschützt sind. Dadurch werden Ihre Daten einfach so gespeichert, wie sie eingehen. NoSQL-Datenbanken sind im Allgemeinen eine ausgezeichnete Wahl zum Speichern unstrukturierter Daten. Ihre Verwendung bietet zahlreiche Vorteile, zusätzlich zu ihrer Anpassungsfähigkeit, einfachen Handhabung und Benutzerfreundlichkeit.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Infolgedessen werden NOSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit immer beliebter. Zudem sind sie vielseitig einsetzbar und einfach zu warten. Es ist wichtig zu verstehen, dass es einige Nachteile gibt, die es zu beachten gilt. Eine NoSQL-Datenbank lässt sich nicht von selbst skalieren, und ihre Abfragen sind viel weniger flexibel. Darüber hinaus sind MongoDB und andere Nosql-Datenbanken anfällig für Speicherverwaltungsprobleme, die in einigen Fällen nachteilig sein können. Darüber hinaus unterstützen MongoDB und andere Nosql-Datenbanken keine Transaktionen, was für einige Anwendungen ein Stolperstein sein kann.

Wofür ist Nosql nicht gut?

Darüber hinaus ist NoSQL nicht in der Lage, dynamische Operationen durchzuführen. Obwohl es verwendet werden kann, ist es nicht garantiert, ein SÄURE-freies Produkt herzustellen. In solchen Fällen können SQL-Datenbanken vorzuziehen sein. Ebenso sollten Sie NoSQL vermeiden, wenn Sie Laufzeitflexibilität für Ihre Anwendung bereitstellen müssen.

Trotz des wachsenden Interesses an NoSQL ist es wichtig, die eigenen Bedürfnisse zu berücksichtigen. Mit zunehmendem Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten wächst auch der Bedarf an NoSQL. Der Fall von Uber hingegen zeigt, dass die richtige Technologiekombination manchmal eine schlechte Kulturkombination sein kann. Es ist die Empfehlung von Etsys CTO, dass das Unternehmen eine kleine Anzahl bekannter Tools verwendet, die für die langfristige Funktionsfähigkeit seiner Software entwickelt wurden. In diesen Fällen wäre MySQL die bevorzugte Lösung, auch wenn die Daten nicht für ein RDSM geeignet wären.

Trotz seiner Nachteile bleibt NoSQL eine beliebte Wahl bei Unternehmen, die nach Möglichkeiten suchen, ihre Datenspeicherung zu skalieren, und bei Entwicklern, die nach schnelleren, einfacheren und effizienteren Anwendungen suchen. Der Vorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber anderen Datenbanken ist ihre Skalierbarkeit und Einfachheit, die beide anderen Datenbanken fehlen.

Warum Nosql-Datenbanken nicht immer eine gute Wahl sind

Transaktionales NoSQL verspricht nicht immer ACID-Eigenschaften wie unter anderem Atomarität, Konsistenz, Isolation oder Dauerhaftigkeit. Die meisten relationalen Datenbanken garantieren, dass Daten in der gesamten Datenbank konsistent bleiben, wenn sie in ihrer Konfiguration verschoben werden.

Aufgrund ihrer damaligen relativen Unfähigkeit waren Datenbanken nicht in der Lage, den für NoSQL erforderlichen massiven Umfang zu bewältigen. Ein NoSQL-basierter Cold-Storage-/gelegentlicher Batch-Zugriffsansatz war eine neue, kostengünstige Methode für den Zugriff auf Daten im Petabyte-Bereich. Als NoSQL als Alternative zu Big Data auftauchte, verzichtete es auf zentrale Datenbankfunktionen, die sie hochleistungsfähig und benutzerfreundlich machten. Es war die einzige Möglichkeit, für die weltweit größten Systeme wie E-Mail und Suche, die von Google, Facebook, Microsoft und Yahoo entwickelt wurden, zu skalieren. MySpace wuchs in den späten 2000er Jahren schnell, sodass die Website eine große Anzahl von SQL-Servern benötigte, um ihre Expansion zu verwalten. Die Entdeckung, dass diese neuen digitalen Dienste eine Aufnahme-, Verwaltungs- und Oberflächenlösung erforderten, war klar. Es sind zwei Arten von Speichersystemen verfügbar, ACID und BASE.

Beschreiben Sie eine saure Substanz mit atomaren, konsistenten, isolierenden und haltbaren Eigenschaften. Eine Basis bedeutet im Allgemeinen, dass sie verfügbar ist, einen weichen Zustand hat und schließlich konsistent ist. Die Anwendung muss nicht auf die Wiederholung des Schreibvorgangs warten, um die Konsistenz bei den Schreibvorgängen aufrechtzuerhalten, sodass die letztendliche Konsistenz schneller erfolgt. Datensystemarchitekten und -entwickler sollten in der Lage sein, das erforderliche Konsistenzniveau auszuwählen. Konsistenz ist in manchen Situationen erforderlich, aber nicht die einzige Lösung. Ein gutes Schemadesign erfordert viel Vorbereitung. Das Fehlen eines Schemas erhöht die Agilität eines Ingenieurs bei der Eingabe von Daten in das System.

Die Leser hingegen tragen die Last, das Problem zu lösen. Die Dokumentendatenspeicherung (und Schlüssel/Wert) sollte eher ein Merkmal einer modernen Datenbank sein als das einzige. Mit MongoDB wurde der Prozess der Installation und Verwendung von MongoDB vereinfacht. Überraschenderweise wurde entdeckt, dass das relationale Modell viel Macht hat. In allen anderen als den trivialsten Systemen möchten Sie die Daten immer auf andere Weise abfragen, und Sie müssen die Ergebnisse in einer separaten Datei speichern. Die NoSQL-Revolution hatte seit ihrem Beginn vor 10 Jahren nur begrenzte Auswirkungen auf die Welt. Es ist entscheidend, eine effiziente Benutzererfahrung bereitzustellen, insbesondere wenn analytische Abfragen mit einer Vereinbarung zum Servicelevel durchgeführt werden.

Ein weiteres Problem bei verteilten Systemen ist ihre notorisch schwierige Verwaltung. Menschen mit einem Hintergrund in Beziehungsfragen sind gut darauf vorbereitet, sich damit auseinanderzusetzen. SingleStoreDB Self-Managed 7.0 umfasst Synchronisierungsbeständigkeit und Replikationsgeschwindigkeit. Um sicherzustellen, dass Änderungen an DDL ordnungsgemäß durch den Cluster weitergegeben werden, verwendet es einen zweiphasigen Commit. HA repliziert Daten in zwei Modi: synchron und asynchron, wodurch sichergestellt wird, dass ein Duplikat der Daten von allen Maschinen gemeinsam genutzt wird. Wenn Sie später einige Spalten abfragen möchten, können Sie sie als Spalten indizieren und die Eigenschaften als Spalten projizieren. Der SingleStore ist ein verteilter Abfrageprozessor, der gleichzeitig mit der zugrunde liegenden Datenbank ausgeführt wird.

Unter Verwendung der Standard-SQL-Syntax können Sie Ihre Abfrage im Cluster ausdrücken, und das System übernimmt die Verteilung Ihrer Abfrage auf die Knoten des Clusters. Mit SingleStore können Sie nahezu jede Abfrage mit einer Vielzahl von ANSI-SQL-Operatoren ausdrücken. Es hat sich als eines der beständigsten Modelle des relationalen Computing erwiesen. Das Unternehmen hat neue Produkte wie SingleStore Universal Storage hinzugefügt. Es gibt keine inhärenten Schwierigkeiten mit der Abfragesyntax und dem relationalen Modell. Um eine Scale-out-Architektur zu implementieren, brauchten wir einfach eine andere Speicherimplementierung.

Es fehlt an Konsistenz zwischen den Produkten, und Datenabfragen werden daher typischerweise langsamer durchgeführt. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Abfragekomplexität steigt. Wenn Sie beispielsweise die Daten von MongoDB abfragen möchten, müssen Sie das Schema kennen, was ein zeitaufwändiger und langwieriger Prozess sein kann. Darüber hinaus sind SQL-Datenbanken im Vergleich zu NoSQL-Datenbanken weniger effizient bei der Verarbeitung von Abfragen und der tabellenübergreifenden Verknüpfung von Daten. Aufgrund der Struktur strukturierter Daten können komplexe Abfragen schwierig durchzuführen sein.

Die Vor- und Nachteile von Nosql-Datenbanken

Die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken sind zahlreich, jedoch überwiegen die Vorteile in vielen Fällen die Nachteile. Eine Datenbank ist letztlich auf die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten. SQL ist eine gute Wahl für Daten, die strukturiert und ACID-konform sind. Eine NoSQL-Datenbank ist möglicherweise die beste Option zum Speichern unstrukturierter Daten oder zum Speichern flexiblerer Daten, wenn Ihre Daten zu unstrukturiert sind.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind ein Datenbanktyp, der einen Key-Value-Speicher, einen Dokumentenspeicher, einen Spaltenspeicher oder ein Diagrammformat für die Datenspeicherung verwendet. Sie sind in der Regel skalierbarer als herkömmliche relationale Datenbanken und können in einer verteilten oder Cloud-Umgebung verwendet werden.

Anstatt Daten in relationalen Tabellen zu speichern, speichern NoSQL-Datenbanken Daten in Dokumenten. Ihre Fähigkeit, Daten effektiv zu verwalten, basiert auf ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an moderne Geschäftsanforderungen. NoSQL-Datenbanken kommen typischerweise in Form von reinen Dokumentendatenbanken , Key-Value-Stores, Wide-Column-Datenbanken und Graph-Datenbanken vor. Global-2000-Organisationen setzen NoSQL-Datenbanken schnell ein, um unternehmenskritische Anwendungen zu unterstützen. Aufgrund von fünf Trends stehen die meisten relationalen Datenbanken vor technischen Herausforderungen, die zu schwierig zu handhaben sind. Aufgrund ihres festen Datenmodells sind relationale Datenbanken ein großes Hindernis für die agile Entwicklung. Es basiert auf dem Anwendungsmodell, um das Datenmodell in NoSQL zu definieren.

Wenn Sie NoSQL verwenden, müssen Sie nicht definieren, wie Daten modelliert werden. Eine dokumentenorientierte Datenbank wird daher so klassifiziert, dass sie JSON als De-facto-Format zum Speichern von Daten hat. Dieser Prozess eliminiert nicht nur den Overhead von ORM-Frameworks, sondern vereinfacht auch die Anwendungsentwicklung. N1QL (ausgesprochen Nickel) ist eine leistungsstarke Abfragesprache, die es einfach macht, SQL und JSON in Couchbase Server 4.0 zu verknüpfen. Es unterstützt nicht nur standardmäßige SELECT / FROM / WHERE-Anweisungen, sondern auch Aggregation (GROUP BY), Sortierung (SORT BY), Joins (LEFT OUTER / INNER) und so weiter. Die betrieblichen Vorteile von verteilten NoSQL-Datenbanken, die mit einer Scale-out-Architektur entwickelt wurden und keinen Single Point of Failure aufweisen, sind zahlreich. Da immer mehr unserer Interaktionen online über Web- und mobile Anwendungen stattfinden, wird unsere Erreichbarkeit zu einem Problem.

NoSQL-Datenbanken vereinfachen das Einrichten, Konfigurieren und Skalieren. Sie sollten genauso gelesen, geschrieben und gespeichert werden, wie sie entworfen wurden. Sie können auf breiter Ebene operieren, von kleinen bis zu großen Clustern, und sie können sogar Cluster in kleinem Maßstab verwalten. Die Datenbank ist verteilt, sodass für die domänenübergreifende Replikation zwischen Büros keine separate Software erforderlich ist. Darüber hinaus ermöglichen Hardware-Router neben der Selbstheilung der Anwendung eine sofortige Notfallwiederherstellung – Anwendungen müssen nicht warten, bis die Datenbank ein Problem erkennt, und ihre eigene Wiederherstellung durchführen. NoSQL-Datenbanken sind zur Standardspeichertechnologie für die heutigen Web-, Mobil- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen geworden.

Abgesehen von einigen technischen Gründen werden NoSQL-Datenbanken immer beliebter. Es hat ein hohes Leistungsniveau. Darüber hinaus verfügen sie über ein viel breiteres Spektrum an Funktionen als herkömmliche SQL-Datenbanken . NoSQL bietet die Freiheit, Daten nach eigenem Ermessen zu verwalten, ohne sich an ein bestimmtes Schema halten zu müssen. Und schließlich sind NoSQL-Datenbanken ideal für umfangreiche Datenanwendungen, da sie eine hochvolumige Verarbeitung von bis zu 5 Milliarden Anfragen pro Sekunde bewältigen können.

Nosql-Datenbanken sind skalierbarer und für unstrukturierte Daten geeignet

SQL oder Structured Data Oriented Database Management System ist ein beliebtes Datenbankverwaltungssystem, das in Unternehmensanwendungen verwendet wird. Daten werden unter Verwendung eines logischen Datenmodells von einem externen Speichergerät erstellt, gelesen, aktualisiert und gelöscht. Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich von einer SQL-Datenbank, da es sich nicht um eine relationale Datenbank handelt. Da NoSQL-Datenbanken kein starres Schema verwenden, verfügen sie über einen größeren Funktionsumfang und werden allgemein als unstrukturierte Datenbanken bezeichnet. Cassandra, HBase und Hypertable sind einige der NoSQL-Datenbanken. Da sie kein vordefiniertes Schema haben, sind NoSQL-Datenbanken besser skalierbar. Es ist auch bequemer, mehrzeilige Transaktionen in ihnen durchzuführen als in SQL-Datenbanken, da sie keine strukturierte Struktur haben. Im Gegensatz zu SQL-Datenbanken eignen sich NoSQL-Datenbanken besser für unstrukturierte Daten. SQL eignet sich besser für Daten mit Tabellenstruktur.

Mongodb-Datenbanken Sicherungsanforderungen für Mongodb-Datenbanken

MongoDB-Datenbanken erfordern regelmäßige Sicherungen, um sicherzustellen, dass die Daten im Falle eines Systemausfalls oder Datenverlusts geschützt sind. Für die Sicherung von MongoDB-Datenbanken gibt es einige Voraussetzungen: -Der Sicherungsvorgang darf die Leistung der Datenbank nicht beeinträchtigen -Die Sicherung muss zu einem konsistenten Zeitpunkt erfolgen -Die Sicherung muss vollständig sein, d. h. alle Daten müssen enthalten sein Sichern MongoDB-Datenbanken können manuell oder mit einem Tool wie MongoDB Cloud Manager erstellt werden.

MongoDB enthält eine MongoDB -Sicherungs- und Wiederherstellungsoption, mit der Sie Ihre Datenbanken mit den Befehlen mongodump und mongorestore sichern und wiederherstellen können. In diesem Handbuch erfahren Sie, wie Sie eine einzelne oder mehrere Datenbanksicherungen durchführen. Auf den lokalen und Remote-Servern von MongoDB wird auch die Sicherung der Einzel- und Mehrfachdatenbanken demonstriert. Sie können eine einzelne Datenbank mit dem Namen test sichern, indem Sie den folgenden Befehl verwenden. Eine Mongodump-Konfiguration wird im testdb-Verzeichnis des Mongodump verwendet. Sie können /opt/ löschen, indem Sie zur Registerkarte Optionen gehen. In /opt erzeugt der Befehl ein Verzeichnis mit dem Namen der Testdatenbank sowie ein Backup der Testdatenbank.

Wenn Sie alle MongoDB-Datenbanken sichern möchten, müssen Sie ihre Namen nicht angeben. Die Abschnitte in diesem Artikel zeigen Ihnen, wie Sie sowohl lokale als auch entfernte Datenbanken wiederherstellen. Mongobackup bietet die Möglichkeit, sowohl vollständige Sicherungen als auch inkrementelle Sicherungen durchzuführen. Sie können den Cron-Job verwenden, um ein Datenbank-Backup-Skript zu planen. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Sicherung aus der einzelnen Datenbank namens remotedb auf dem Remote-MongoDB-Server (192.168.0.101) wiederherzustellen: mongo restore –host localhost –db testdb –out