Las diferentes formas de implementar PutIfAbsent en bases de datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL son cada vez más populares como alternativa a las bases de datos relacionales tradicionales . Hay muchos tipos diferentes de bases de datos NoSQL, cada una con sus propias fortalezas y debilidades. Una decisión clave al elegir una base de datos NoSQL es qué operaciones de consulta admite. Una operación de consulta importante es "putIfAbsent". Esta operación inserta un nuevo registro en la base de datos si no existe ningún registro con la misma clave. Esto puede ser útil para garantizar que los datos estén siempre actualizados, evitar duplicados y más. Sin embargo, no todas las bases de datos NoSQL admiten putIfAbsent. En este artículo, compararemos las diversas implementaciones de putIfAbsent de diferentes bases de datos NoSQL. También veremos el rendimiento y otras ventajas y desventajas de cada opción.

¿Uber usa Nosql?

Los datos se almacenan en bases de datos NoSQL para poder acceder a ellos. El equipo de cumplimiento de Uber usa una tabla separada para almacenar el índice porque las bases de datos NoSQL no admiten índices (porque las bases de datos NoSQL no admiten transacciones distribuidas).

¿Uber utiliza Gcp?

Los clientes de UberCloud se beneficiarán de los servicios de Google Cloud además de los beneficios de UberCloud. Debido al desarrollo del estándar Kubernetes de Google, la empresa ofrece una sólida oferta de contenedores de software. Los contenedores de software UberCloud se pueden ejecutar en Google Cloud utilizando la plataforma UberCloud.

¿Cómo escala Uber a millones de solicitudes simultáneas?

Hasta millones de personas usan la plataforma al mismo tiempo, y cada año se realizan millones de viajes en la plataforma. Las transacciones de la base de datos pueden tener lugar en un solo día por el bien de las transacciones de la base de datos. Los datos de pedidos de Uber se almacenan en Google Cloud Spanner como parte de su escalabilidad y consistencia. En el pasado, usaban una base de datos local (Cassandra).

¿Nosql admite datos semiestructurados?

Son ideales para almacenar datos estructurados y no estructurados porque pueden hacerlo. Es ideal para datos semiestructurados porque es fácil de escalar e incluso se puede agregar una sola capa de estructura (asunto, valor, tipo de datos, etc.). La consolidación de datos no estructurados en uno puede facilitar la búsqueda y el análisis.

La Web 2.0 genera una amplia gama de datos semiestructurados y no estructurados, según la fuente. Bases de datos NoSQL orientadas a documentos basadas en tipos de documentos. En términos de tiempos de respuesta de consultas, MongoDB y MySQL son comparables. Este estudio de caso compara un conjunto de datos de News con una lista de otros periódicos. La Universidad de Delhi y la Comisión de Becas Universitarias (UGC) han apoyado esta investigación y los autores les agradecen su ayuda. Los investigadores fueron asistidos por el Instituto de Tecnología Nitte Meenakshi, Bangalore, Karnataka, India, así como por la Comisión de Becas Universitarias (UGC). (NET-DEC-2012) Número 3492/

Nosql: el chico no tan nuevo en el bloque de la base de datos

Una base de datos NoSQL es un sistema de administración de bases de datos altamente escalable y flexible que puede almacenar y procesar datos no estructurados y semiestructurados. Los modelos de datos con una variedad de parámetros flexibles se pueden subdividir en SQL, sql y SQL en general. Las bases de datos de documentos, los almacenes de clave-valor, las bases de datos de columnas anchas y las bases de datos de gráficos son solo algunos ejemplos de bases de datos NoSQL. MongoDB es la base de datos no relacional más utilizada debido a su formato JSON compatible de forma nativa para almacenar documentos semiestructurados.

¿Nosql utiliza árboles B?

Nosql no usa árboles b.

Los árboles B son más potentes que otros algoritmos de indexación cuando sus datos tienen un alto grado de similitud. Como resultado, cuando el número de páginas en una base de datos es pequeño, son más eficientes.

Los beneficios de los motores B-tree

Incluso las bases de datos NoSQL pueden aprovechar los motores de árbol B, pero existe la tentación de creer que los motores de árbol B son solo para bases de datos SQL. Los motores de árbol B son especialmente adecuados para indexar grandes conjuntos de datos donde la recuperación de un valor específico es fundamental. Los árboles B de la base de datos son un componente importante de los índices de MongoDB. Existen algunas excepciones, pero el algoritmo es esencialmente el mismo que el de una base de datos relacional. En este contexto, las cadenas y los números enteros se pueden combinar para organizar los datos en el árbol B.

¿Se puede usar Graphql con Nosql?

Lanzamos un contenedor GraphQL para que nuestra base de datos NoSQL lo use en la versión 2.8 de nuestra base de datos NoSQL, y también lo usamos para nuestros experimentos GraphQL. Debido a la disponibilidad general de ArangoDB 2.8, los usuarios ahora pueden usar los servicios de Foxx (JavaScript en la base de datos) en la base de datos para administrar datos con GraphQL.

Facebook ha creado un lenguaje de consulta conocido como GraphQL para manejar aplicaciones web y móviles modernas. Con la nueva versión ArangoDB 2.8, puede usar los servicios de Foxx (JavaScript en la base de datos) para conectarse a su servidor GraphQL. Se requiere un único punto final que maneje todas las solicitudes de consulta para que GraphQL se ejecute por sí solo. A diferencia de una API REST tradicional, que normalmente requeriría más llamadas API para acceder a los amigos del usuario, también se puede acceder a una consulta de GraphQL que devuelve una respuesta como esta: a través de una API REST tradicional. Elimina la necesidad de duplicación y posibles errores en la creación de API HTTP igualmente exhaustivas mediante el uso de GraphQL. El uso de GraphQL en bases de datos dinámicas, sin esquemas y lenguajes escritos dinámicamente es una opción prometedora. Un esquema HTTP puede describir estas preocupaciones con la ayuda de GraphQL en lugar de tener que enrutar la lógica de validación y autorización a través de diferentes puntos finales HTTP. El impacto de una sola solicitud de GraphQL que genera una cantidad potencialmente grande de solicitudes de base de datos es mucho menos importante cuando se implementa directamente en la base de datos.

Además, el uso de GraphQL permite una obtención de datos más eficiente. Un esquema GraphQL puede reducir significativamente la carga en el backend mediante datos preestructurados. Esto es especialmente cierto si tiene una gran cantidad de datos porque es más fácil consultar la base de datos varias veces por los mismos datos que por datos diferentes.
La creación de API con la API de GraphQL es una forma sencilla de hacerlas más fáciles de usar e intuitivas. Si aún no tiene datos, se recomienda que agregue un conjunto de muestra a su clúster para explorar la API de GraphQL.

¿Por qué usar Graphql sobre Sql?

Se utiliza un sistema de tipos para devolver datos en un lenguaje de consulta flexible como GraphQL. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un estándar de lenguaje más antiguo y más utilizado que se usa comúnmente para consultar datos en bases de datos tabulares y jerárquicas . Si desea que su API funcione con una base de datos NoSQL, puede usar GraphQL. MongoDB es una base de datos NoSQL popular con soporte GraphQL. Comience por crear un clúster gratuito y conéctelo a su aplicación. Si aún no tiene datos, puede crear un conjunto de datos de muestra en su clúster para comenzar con GraphQL. Tiene una amplia gama de opciones de bases de datos disponibles al desarrollar una API de GraphQL. Si no está seguro de cuál elegir, llámenos y le ayudaremos a hacerlo.

¿Es bueno Nosql?

Una base de datos NoSQL, como MongoDB, es ideal para escalar. La fragmentación de la base de datos le permite asegurarse de que los datos correctos estén en el lugar correcto en el momento correcto, porque los datos se particionan en varias máquinas. Una sola computadora podrá mantener la red en funcionamiento después de una interrupción.

El término NoSQL, o No solo SQL, se refiere a un tipo de sistema de base de datos que se puede usar para almacenar datos en una variedad de formatos. Las bases de datos NoSQL están diseñadas para ser extremadamente flexibles, rápidas y altamente disponibles desde el principio. Se puede acceder a las capacidades de la base de datos a través de una variedad de métodos, incluidos múltiples métodos de acceso a datos, también conocidos como multimodelos. Una base de datos NoSQL puede cumplir e incluso superar las demandas de una amplia gama de cargas de trabajo, brindando experiencias nuevas y mejoradas a los clientes. Estas bases de datos están diseñadas para proporcionar un alto nivel de disponibilidad mediante la distribución automática de datos entre varios nodos a medida que se agregan nuevos servidores. Las bases de datos de documentos se pueden usar para desarrollar aplicaciones ágiles porque no tienen esquemas y no requieren un modelado estático de los datos. En las bases de datos NoSQL, las colecciones y los ámbitos son agrupaciones jerárquicas lógicas.

Oracle, por otro lado, no es una base de datos relacional muy compleja, costosa o completamente confiable . Las estructuras de datos en las bases de datos NoSQL distribuidas están diseñadas para escalar horizontalmente en un entorno basado en productos básicos. Las 100 principales organizaciones de Fortune 100 administran datos críticos en la plataforma de base de datos de Couchbase el 30 % del tiempo.

Las muchas ventajas de una base de datos NoSQL incluyen su capacidad para admitir aplicaciones en tiempo real a gran escala. Estos servicios son capaces de manejar un alto volumen de transacciones con baja latencia. Además, cumplen con ACID, lo que significa que pueden garantizar que las actualizaciones de datos sean correctas. La desventaja de las bases de datos NoSQL es que no incluyen muchas de las características de las bases de datos tradicionales . Por ejemplo, no son tan flexibles como deberían ser en términos de la forma en que se almacenan y acceden los datos. Además, no funcionan bien con aplicaciones que requieren actualizaciones frecuentes en tiempo de ejecución.

Bases de datos Nosql: más flexibles y escalables que las bases de datos Sql

Las bases de datos NoSQL, como MongoDB, son muy flexibles porque sus modelos de datos no son tan rígidos como las bases de datos tradicionales. De esta forma, son más adecuados para aplicaciones que requieren grandes cantidades de datos, baja latencia y un conjunto diverso de modelos de datos porque alivian algunas de las restricciones de coherencia de datos que se encuentran en otras bases de datos. Sin embargo, las bases de datos SQL pueden tener dificultades para mantener las propiedades ACID al realizar operaciones dinámicas además de realizar operaciones dinámicas.