Nosql と Elasticsearch: どちらが速いですか?
公開: 2023-02-08この質問に対する決定的な答えはありません。これは、各ソフトウェアの特定の実装や、読み書きされるデータのタイプとサイズなど、さまざまな要因に依存するためです。 ただし、一般に、 Nosql データベースは通常、Elasticsearch よりも読み取り操作の方が高速ですが、Elasticsearch は通常、書き込み操作の方が高速です。
この 2 つは、10 項目のアプローチと 10 の重要なパラメーターの実装を使用して評価されます。 データの整合性、セキュリティ、可用性、バージョン管理、クエリ、シャーディング、通信、メモリ管理、およびスケール アウトはすべて、このカテゴリの一部です。 バージョン管理は、RavenDB のデータベース レベルとコレクション レベルの両方で利用できます。 有効にすると、ドキュメントはリビジョン (変更されるまで変更されないドキュメントのイメージ) に変換されます。 たとえば、データの流れによって重要なデータベースが役に立たなくなった場合に必要になることがあります。 RavenDB%27s データベースでは、パフォーマンスとグラフ クエリなどの高度な機能に重点を置いて、80% が NoSQL で記述されています。 クエリを作成して実行するとすぐに、インデックス マネージャーがそのクエリのインデックスを検出して改善します。
RavenDB では、ネイティブの MapReduce 機能を実装しているため、サードパーティ アプリケーションは必要ありません。 人気のあるページやローカル Web サイトにあるものなど、アーカイブされた集計は再利用できます。 ElasticSearch のデータベースは、インデックスに編成されています。 各インデックスは、後で複製するために複数のシャードに分割できます。 キャッシュされたデータが最新であることを確認するために、クライアントはサーバーにアクセスする必要はありません。 ElasticSearch は JVM を採用していますが、標準的なガベージ コレクション ルーチンが原因でプログラミング フローが停止する傾向があります。 RavenDB にはスキーマがありません。
データ型を指定する必要はなく、ドキュメントを自由に変更できます。 シンプルなスケーリングにより、レイテンシが短縮され、各ノードの負荷が軽減され、セキュリティが強化されます。 各ノードは、一貫したレイテンシーとスループットで、毎秒数万のリクエストを処理できます。 スタートアップ企業からフォーチュン 100 企業に至るまで、何千人もの満足した顧客がこのアプリをダウンロードしています。
これは、1 つの特定のデータ エンティティがパーティション分割されておらず、他のデータ エンティティと同時に格納されているためです。 その結果、NoSQL データベースは、単一のデータ エンティティに対して SQL データベースよりも高速に読み取りおよび書き込み操作を実行します。
NoSQL データベースは、読み取り集中型システムと書き込み集中型システムの両方をサポートするのに十分な柔軟性を備えています。 データは複数のシャードとサーバーに分散しているため、アプリケーション要求をルーティングするサーバー/サージを決定するには、ハッシュと一貫性のあるハッシュが必要です。
私たちの実験では、NoSQL データベースは一般的に SQL よりも高速であることがわかりました。特に、キーと値のストレージでは顕著です。 NoSQL データベースは ACID トランザクションを完全にはサポートしていない可能性があり、データの一貫性が失われる可能性があります。
Nosqlで読み取りは高速ですか?
問題の特定の nosql データベースや読み取られるデータの性質など、さまざまな要因に依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、一般に、nosql データベースは高いパフォーマンスとスケーラビリティを考慮して設計されているため、従来のリレーショナル データベースよりも読み取り速度が速くなる可能性があります。
従来の考え方では、行と列は文書よりも速く読めると考えられていました。 ドキュメント データベースは、古いリレーショナル データベースとは対照的に、市場シェアを獲得しています。 文書の自動索引を使用する文書データベースは 1 つだけです。 機械学習を使用して、ユーザー クエリに基づいてインデックスを改善します。 開発者は独自のインデックスをコーディングする必要がないため、独自のインデックスをコーディングする必要はありません。 クラウド プラットフォーム上のドキュメント データベースは、パフォーマンスを向上させながら、待ち時間、コスト、オーバーヘッド、複雑さ、頭痛の種を軽減するのに役立ちます。 ドキュメント データベースにはテーブルや結合がないため、分散ネットワークに最適です。 ドキュメント データベースは、クラウドとも呼ばれる分散型ネットワークの最も一般的な形式の最有力候補です。
B+ ツリーは、従来の RDBMS の基礎となるデータ構造ですが、いくつかの制限があります。 一方、B+ ツリーには、ログ構造のツリーと比較して、読み取りレイテンシーの短縮、書き込みスループットの向上、柔軟性の向上など、多くの利点がありません。 キャッシングとスマート ストレージ データ モデルは、書き込みスループットを向上させながら、低い読み取りレイテンシを実現するのに役立ちます。どちらも、メモリ キャッシュと追加専用のストレージ セマンティクスを使用して実現されます。 ストレージ エンジンを備えた Cassandra は、従来の RDBMS に比べて大きな利点があるため、高スループット アプリケーションに最適です。
Elasticsearch は最速ですか?
ElasticSearch は Lucene の上に構築されているため、ドキュメントのテキスト全体を検索できます。 さらに、このプラットフォームはリアルタイム検索に非常に近いため、ドキュメントがインデックス化されてから検索可能になるまでの待ち時間が非常に短く、通常はわずか 1 秒です。
Elasticsearch を使用して、JavaScript エラー データを TrackJS にリアルタイムで保存およびクエリします。 最近、一部のコア ページのデータをさらに調査し始めたところ、応答時間が許容範囲を超えていることがわかりました。 問題の原因を突き止め、修復しました。 そのため、クエリを高速で実行するには、Highity Cardinal Fields をグループ化することが重要です。 Elasticsearch では、JavaScript エラー メッセージは数千文字になる場合があります。 長い文字列は、数値よりも集計に時間がかかります。 文字列フィールドの代わりに数値フィールドで集計できたらいいと思いませんか?
エラーメッセージを数値に変換する最良の方法は何ですか? ハッシュすると真実が明らかになります。 1 つよりも 2 つのクエリを使用することをお勧めします。 アプリケーションを改善するために、常にパフォーマンスの改善に取り組み、より多くのデータを表示します。 平均的なデータセットでは、2 次元クエリは 1 次元クエリとほぼ同じように実行されます。 一方、カーディナリティ データセットが大きいお客様は、桁違いに速度が向上することに気付くでしょう。
規模の大小を問わず、あらゆる規模の企業が ArangoDB を使用して大量のデータを検索できます。 さらに、データを 1 つの場所にスケーリングして保存したい企業に最適です。
The World Is Flat The World Is Flat: 論説
Elasticsearch と Mongodb はどちらが速いですか?
MongoDB は、デフォルトのインデックス (**1.15) がある場合、Elasticsearch よりも高速であり、カスタム インデックスがある場合は **1.20 高速です。
No-SQL データベースの人気が高まるにつれて、ユーザー数も増加しています。 このブログでは、MongoDB とElasticsearch の比較と対比について説明します。 Elasticsearch の構築には、Java で記述された Apache Lucene が使用されます。 Elasticsearch は、テキストではなくインデックスを検索するため、ミリ秒単位で出力を生成します。 ElasticSearch と MongoDB はどちらも、同じレベルのパフォーマンスを達成するために必要なインデックスが少なくなっています。 Elasticsearch は、検索エンジンの中で 1 位、全体では 8 位にランクされています。 MongoDB は、C、C++、C#、GO、Java、Node.js、PHP、Python、Ruby など、ほぼすべてのプログラミング言語のドライバー サポートをサポートしています。
PostgreSQL が MySQL ほど有名ではないという事実は、それを扱った開発者を見つけるのをより困難にする可能性があり、PostgreSQL は MySQL 自体ほど有名ではありません。 さらに、PostgreSQL は MySQL ほど広く採用されていないため、サポートが少ない可能性があります。 ただし、PostgreSQL の利点と比較すると、欠点はそれほど深刻ではありません。
複雑なデータ構造を素早く構築するにはRedisの方が優れている
MongoDB は大規模なデータ セットを格納するための優れたツールですが、リクエストへの応答に時間がかかる場合があります。 複雑なデータ構造を Redis で記述する方が、他のプログラミング言語よりも高速です。
Mongodb 対 Elasticsearch のパフォーマンス
ElasticSearch は、REST 要求を処理できるため、クエリ処理の点で MongoDB よりも優れています。 フラットなドキュメントはデータベースに簡単かつ確実に格納できるため、ユーザーは長いドキュメント リストをふるいにかける必要がありません。 ElasticSearch には、データをフィルタリングする機能もあります。
近年最も広く使用されているデータベースは、MongoDB と Elasticsearch です。 MongoDB が使いやすいプログラミング言語であることはよく知られていますが、Elasticsearch はプログラマーが最も高度なアプリケーションのみを作成できるツールとして人気を集めています。 次の例を比較することで、Elasticsearch とMongodb の比較と対比をよりよく理解できます。 Elasticsearch は、クライアントが互いに同時にデータ分析を実行できるようにするツールです。 従来のレコード構造に対してデータベースが提供する利点の大部分を支援する多数のプログラムがあります。 Elasticsearch と MongoDB の比較と対照: 両方の長所と短所を調べる。 Elasticsearch の検索機能が優れていることは間違いありません。 MongoDB は、12 億人を超える人口統計情報と生体認証情報を格納するために Aadhar プロジェクトで使用されているデータベースです。 Shutterfly の MongoDB プラットフォームは、1 秒あたり最大 10,000 のトランザクション レートで 60 億を超える画像を保存および管理するために使用されます。
この非正規化に加えて、結果として Elasticsearch のメモリ使用量が増加する場合があります。 ノードにメモリを割り当てる場合、50% を JVM に割り当てる必要がありますが、ノードのメモリの 20% を ElasticSearch に使用できます。 その結果、Elasticsearch は結合をネイティブ機能として使用しないため、メモリ効率が向上します。 これには 2 つの結果があります。1 つ目は、データが非正規化またはほぼ平坦化され、保存する必要があるデータの量が減少することです。 次に、メモリ使用量はデータのサイズに依存しないため、Elasticsearch でメモリの問題が発生する可能性があります。 メモリが不足しているリソースであるため、データ ウェアハウスなどのシステムでは問題になります。
Elasticsearch は Nosql データベースですか
Elasticsearch は、完全にオープン ソースで Java 上に構築された NoSQL データベースです。 その結果、データは構造化されていない方法で格納され、SQL にアクセスできなくなります。 Elasticsearch は NoSQL チュートリアルでもあるため、ここではそのように参照できます。
Elasticsearch 分散型 NoSQL データベースを使用して、データをリアルタイムで検索および分析します。 米国で 63% 以上、英国で 21% 以上のユーザーが利用しています。 システムが成長するにつれて、ノードを追加することで、Elasticsearch を水平方向に拡張できます。 ノードを追加するだけです。 Elastisearch では、Apache 2 ライセンスを使用して、インストール、操作、カスタマイズを無料で行うことができます。 プログラムがデータの構造と形式を認識すると、検索可能なインデックスが生成されます。 Elasticsearch を使用して、洗練されたデータを構造化された JSON ドキュメントに格納できます。 Elasticsearch での Lucene の内部使用により、最高の分散検索および分析機能を提供できます。 コントロールパネルを活用することで、データに不慣れな方でも直感的に操作できます。 Google 検索エンジンを使用すると、何百万ものドキュメントをすばやく簡単にインデックスに登録し、すばやく検索できます。
この強力なデータ検索ツールを使用すると、大規模なデータ セットをすばやく効果的に検索できます。 一般に、このテクノロジーをエンジン/テクノロジーとして使用する複雑な検索機能と要件を持つアプリケーションを作成するための手段として使用されます。 非常に高いスケーラビリティを備えており、さまざまな形式でデータを保存できるため、ログ分析やビッグデータ分析に使用できます。
Elasticsearch: 異なる種類のデータベース
ACID に準拠していないため、Elasticsearch は他のほとんどのデータベースとは異なるドキュメント指向のデータベースです。 Elasticsearch は Web アプリケーションを構築するための優れたツールですが、インデックス (値の挿入) などの一部の操作は他のデータベースよりもコストがかかるため、プライマリ データベースとして使用しないでください。
Mongodb 全文検索と Elasticsearch の比較
Mongodb 全文検索は、テキスト データを検索するための強力なツールです。 Elasticsearch は、分散型の RESTful 検索および分析エンジンです。 どちらのツールにも長所と短所がありますが、一般的には、mongodb の全文検索の方が高速で正確です。
Mongodb は Elasticsearch より優れていますか?
このオープン ソースの検索エンジンは検索用に構築されており、高度なデータ インデックス作成が可能です。 データ分析を提供するために、Kibana および Logstash と統合されています。 MongoDB は、分散システムで大量のデータを管理するために使用できる NoSQL データベース管理プログラムです。
Mongodb は検索に適していますか?
MongoDB Atlas Searchを使用すると、クラウド内のデータの上に強力な検索エンジンを作成し、関連する記事をすばやく簡単に見つけることができます。
オープンソース Nosql データベース
オープン ソースの nosql データベースは柔軟でスケーラブルであるため、ビッグ データ アプリケーションに最適です。 また、使用と展開が簡単なため、Web ベースのアプリケーションの一般的な選択肢となっています。
CylllaDB は、最新のアプリケーションに使用できる NoSQL データベースです。 オープンソースで無料です。 その結果、今日のハードウェアと完全に互換性のある、高度に非同期でノンブロッキングの設計を採用しています。 Linux ベースのスケジューリング、優先順位付け、およびキャッシング システムである Seastar の上に構築された C ベースのエンジン。 ScyllaDB は、C++ のフューチャーとプロミスを使用して、汎用同期アーキテクチャを使用することで、シャードされた各プロセスが互いに独立して実行されるようにします。 ScyllaDB のアセンブリ コードは、マルチコア、マルチ CPU NUMA システムなどの最も効率的なハードウェアを使用することを保証します。 最も頻繁にアクセスされるデータが統合キャッシュにある場合は、すぐに利用できます。 このコンポーネントは、 Apache Cassandraのドライバとコネクタの完全なセットと互換性があります。
オープン ソース Nosql データベースとは?
オープンソースの NoSQL データベースである OrientDB は、グラフ、ドキュメント、オブジェクト キー/値モデルなど、さまざまなモデルに基づいて構築されています。 含まれているJava以外のプログラミング言語はありません。 すべてのデータ レコード間の直接接続を使用して、グラフ データベース内のすべてのレコード間の関係を管理できます。
Mongodb はオープン ソースですか?
MongoDB は、オープンソースの NoSQL データベースです。 MongoDB には 2 つのバージョンがあります。 MongoDB にはいくつかのバージョンがありますが、 MongoDB オープン ソース エディションはオープンソース コミュニティの一部として無料ですが、他のエディションはライセンス料がかかります。
Cassandra Nosql はオープン ソースですか?
Cassandra は、複数のコンピューターに分散された NoSQL データベースです。 NoSQL データベースは、コンセプトに従って、軽量、オープンソース、非リレーショナル、および比較的分散するように設計されています。 その強みの 1 つとして、スキーマ定義に関する柔軟性と、水平方向および垂直方向にスケーリングできることでよく知られています。
Mongodb エラスティックサーチ
Mongodb は、強力なドキュメント指向のデータベース システムです。 Elasticsearch は強力な検索エンジンです。 どちらも、データを保存および取得するための優れたツールです。 ただし、それらには異なる長所と短所があります。 Mongodb は、データをドキュメント形式で保存するのに適しています。 これにより、データのクエリと更新が簡単になります。 ただし、Mongodb でデータを検索するのは難しい場合があります。 Elasticsearch は検索に適しています。 データを簡単に検索して、探しているものを見つけることができます。 ただし、Mongodb と同じドキュメント指向の機能はありません。
ファセット検索で使用する API を探している場合は、Matthiasn の BirdWatch Repo を調べてみてください。 NodeJS、Express、およびその他の Node.js アプリのために、単一ノードの Elasticsearch クラスターを使用して、Ubuntu 14.04 EC2 インスタンスで MongoDB のインデックスを作成します。 その結果、プロセスを再起動するときに -replica-Setrs オプションを渡しません。 代わりに、mongod.conf ファイルをコンパイルしました。