Nosql vs Elasticsearch : lequel est le plus rapide ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car elle dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment l'implémentation spécifique de chaque logiciel et le type et la taille des données lues ou écrites. En général, cependant, les bases de données Nosql sont généralement plus rapides pour les opérations de lecture qu'Elasticsearch, tandis qu'Elasticsearch est généralement plus rapide pour les opérations d'écriture.

Les deux seront évalués à l'aide d'une approche en dix points et de la mise en œuvre de dix paramètres clés. L'intégrité des données, la sécurité, la disponibilité, le contrôle de version, l'interrogation, le partitionnement, la communication, la gestion de la mémoire et l'évolutivité font tous partie de cette catégorie. Le contrôle de version est disponible pour les niveaux base de données et collection de RavenDB. Si vous l'activez, un document sera transformé en une révision - une image du document qui restera inchangée jusqu'à ce qu'elle soit modifiée. Cela peut devenir nécessaire si un flux de données a rendu une base de données critique inutile, par exemple. Dans la base de données RavenDB%27s, 80% sont écrits en NoSQL, avec un accent sur les performances et les fonctionnalités avancées telles que l'interrogation de graphes. Dès que vous créez et exécutez une requête, un gestionnaire d'index détectera et améliorera les index de cette requête.

Dans RavenDB, il n'y a pas besoin d'applications tierces car il implémente une fonctionnalité MapReduce native. Les agrégats archivés tels que ceux trouvés sur les pages populaires, ainsi que ceux trouvés sur les sites Web locaux, peuvent être réutilisés. La base de données d'ElasticSearch est organisée en index. Chaque index peut être divisé en plusieurs fragments afin de le répliquer plus tard dans la vie. Pour s'assurer que les données mises en cache sont à jour, les clients n'ont pas besoin d'approcher le serveur. ElasticSearch utilise des JVM, qui sont susceptibles d'arrêter tout flux de programmation en raison de leurs routines standard de récupération de place. RavenDB n'a pas de schémas.

Vous n'avez pas besoin de spécifier les types de données et vous pouvez modifier les documents à votre guise. Une mise à l'échelle simple réduit la latence, allège la charge sur chaque nœud et vous offre une sécurité supplémentaire. Chaque nœud peut gérer des dizaines de milliers de requêtes par seconde avec une latence et un débit constants. Des milliers de clients satisfaits, allant des startups aux entreprises du Fortune 100, ont téléchargé l'application.

En effet, une entité de données spécifique n'est pas partitionnée et est stockée en même temps que d'autres. Par conséquent, une base de données NoSQL effectue des opérations de lecture et d'écriture plus rapidement qu'une base de données SQL sur une seule entité de données.

Les bases de données NoSQL sont suffisamment flexibles pour prendre en charge les systèmes intensifs en lecture et en écriture. Étant donné que les données sont réparties sur plusieurs partitions et serveurs, un hachage et un hachage cohérent sont nécessaires pour déterminer quels serveurs/surtensions acheminer les demandes d'application.

Dans notre expérience, nous avons constaté que les bases de données NoSQL sont généralement plus rapides que SQL, en particulier pour le stockage clé-valeur ; Les bases de données NoSQL peuvent ne pas prendre entièrement en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner des données incohérentes.

La lecture est-elle plus rapide dans Nosql ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car elle dépend de divers facteurs, notamment la base de données nosql spécifique en question et la nature des données lues. En général, cependant, les bases de données nosql sont conçues pour des performances et une évolutivité élevées, il est donc probable que les vitesses de lecture seront plus rapides que dans une base de données relationnelle traditionnelle .

Dans la pensée traditionnelle, les lignes et les colonnes sont censées être lues plus rapidement que les documents. Les bases de données documentaires, contrairement aux anciennes bases de données relationnelles, gagnent des parts de marché. Il n'y a qu'une seule base de données de documents qui utilise des index automatiques pour les documents. L'apprentissage automatique est utilisé pour améliorer les index en fonction des requêtes des utilisateurs. Les développeurs n'ont pas besoin de coder dans leur propre index car ils n'ont pas besoin d'y coder. Les bases de données de documents sur n'importe quelle plate-forme cloud peuvent aider à réduire la latence, les coûts, les frais généraux, la complexité et les maux de tête tout en augmentant les performances. Les bases de données de documents sont idéales pour les réseaux distribués, car elles n'ont pas de tables ni de jointures. Les bases de données documentaires sont les meilleures candidates pour la forme la plus populaire de réseau distribué, également connue sous le nom de cloud.

Les arbres B + sont une structure de données sous-jacente dans le SGBDR traditionnel, mais il présente certaines limites. Les arbres B+, en revanche, manquent de nombreux avantages par rapport aux arbres structurés en journal, tels que des latences de lecture plus faibles, un débit d'écriture plus élevé et une plus grande flexibilité. La mise en cache et les modèles de données de stockage intelligents permettent d'obtenir de faibles latences de lecture tout en augmentant le débit d'écriture, les deux étant obtenus à l'aide de la mémoire cache et de la sémantique de stockage en ajout uniquement. Cassandra, avec son moteur de stockage, est un excellent choix pour les applications à haut débit car il offre des avantages significatifs par rapport aux SGBDR traditionnels.

Elasticsearch est-il le plus rapide ?

Parce qu'il est construit sur Lucene, ElasticSearch peut rechercher le texte entier d'un document. De plus, la plate-forme est très proche de la recherche en temps réel, ce qui signifie que la latence entre le moment où un document est indexé et le moment où il est consultable est très courte - généralement une seconde seulement.

Nous utilisons Elasticsearch pour stocker et interroger nos données d'erreur JavaScript en temps réel dans TrackJS. Nous avons récemment commencé à examiner davantage de données pour certaines de nos pages principales et nous avons remarqué que les temps de réponse étaient inacceptables. Nous avons recherché la source du problème puis l'avons réparé. Par conséquent, il est essentiel de regrouper les champs cardinaux de haute qualité pour qu'une requête s'exécute à une vitesse élevée. Dans Elasticsearch, les messages d'erreur JavaScript peuvent contenir des milliers de caractères. Une longue chaîne a un temps d'agrégation plus lent qu'une valeur numérique. Ne serait-il pas agréable de pouvoir agréger un champ numérique au lieu d'un champ de chaîne ?

Quelle est la meilleure façon de transformer un message d'erreur en nombre ? La vérité est révélée lorsque nous la hachons. Il est préférable d'utiliser deux requêtes plutôt qu'une. Nous travaillons constamment à l'amélioration des performances et à la production de plus de données afin d'améliorer notre application. Une requête bidimensionnelle fonctionne à peu près de la même manière qu'une requête unidimensionnelle dans les ensembles de données moyens. Les clients avec de grands ensembles de données de cardinalité, d'autre part, remarqueront une augmentation de la vitesse d'un ordre de grandeur.

Les entreprises de toutes tailles, petites ou grandes, peuvent utiliser ArangoDB pour rechercher de grandes quantités de données. De plus, c'est un excellent choix pour les entreprises qui souhaitent faire évoluer et stocker leurs données en un seul endroit.

Le monde est plat Le monde est plat : un éditorial

Quel est le plus rapide Elasticsearch ou Mongodb ?

MongoDB est plus rapide qu'Elasticsearch lorsqu'il a un index par défaut, qui est de **1,15, et il est **1,20 plus rapide lorsqu'il a un index personnalisé.

À mesure que la popularité de la base de données No-SQL augmente, le nombre d'utilisateurs augmente également. Ce blog examinera comment MongoDB et Elasticsearch se comparent et s'opposent. Apache Lucene, écrit en Java, est utilisé pour créer Elasticsearch. Elasticsearch produit une sortie en quelques millisecondes car il recherche un index plutôt que du texte. ElasticSearch et MongoDB avaient tous deux moins d'index nécessaires pour atteindre le même niveau de performances. Elasticsearch est classé premier parmi les moteurs de recherche et huitième au classement général. MongoDB prend en charge la prise en charge des pilotes pour presque tous les langages de programmation, y compris C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby et bien d'autres.

Le fait que PostgreSQL ne soit pas aussi connu que MySQL peut rendre plus difficile la recherche de développeurs qui ont travaillé avec lui, et PostgreSQL n'est pas aussi connu que MySQL lui-même. De plus, étant donné que PostgreSQL n'est pas aussi largement adopté que MySQL, il peut être moins pris en charge. Cependant, comparés aux avantages de PostgreSQL, les inconvénients sont nettement moins graves.

Redis est meilleur pour créer rapidement des structures de données complexes

MongoDB est un outil fantastique pour stocker de grands ensembles de données, mais il peut prendre plus de temps pour répondre aux demandes. Il est plus rapide d'écrire des structures de données complexes avec Redis qu'avec d'autres langages de programmation.

Mongodb contre les performances d'Elasticsearch

ElasticSearch est supérieur à MongoDB en termes de traitement des requêtes en raison de sa capacité à gérer les requêtes REST. Les documents plats peuvent être facilement et définitivement stockés dans une base de données, éliminant ainsi le besoin pour les utilisateurs de parcourir une longue liste de documents. ElasticSearch a également la capacité de filtrer les données.

Les bases de données les plus utilisées ces dernières années ont été MongoDB et Elasticsearch. Il est bien connu que MongoDB est un langage de programmation convivial, tandis qu'Elasticsearch gagne en popularité en tant qu'outil permettant aux programmeurs de créer uniquement les applications les plus avancées. En comparant les exemples suivants, nous pouvons avoir une meilleure idée de la façon dont Elasticsearch et Mongodb se comparent et s'opposent. Elasticsearch est un outil qui permet aux clients d'exécuter des analyses de données simultanément. Il existe de nombreux programmes qui contribuent à la majorité des avantages que les bases de données offrent par rapport aux structures d'enregistrement traditionnelles. Comparaison et contraste entre Elasticsearch et MongoDB : examen des avantages et des inconvénients des deux. Il ne fait aucun doute que les capacités de recherche d'Elasticsearch sont exceptionnelles. MongoDB est la base de données utilisée par le projet Aadhar pour stocker des informations démographiques et biométriques sur plus de 1,2 milliard de personnes. La plate-forme MongoDB de Shutterfly est utilisée pour stocker et gérer plus de 6 milliards d'images à un taux de transaction pouvant atteindre 10 000 par seconde.

En plus de cette dénormalisation, Elasticsearch peut par conséquent subir une utilisation accrue de la mémoire. Lorsqu'il s'agit d'allouer de la mémoire sur les nœuds, 50 % doivent être alloués à JVM, mais 20 % de la mémoire sur les nœuds peuvent être utilisés pour ElasticSearch. Par conséquent, Elasticsearch n'utilise pas les jointures comme fonctionnalité native, ce qui la rend économe en mémoire. Il y a deux conséquences à cela : premièrement, les données sont dénormalisées ou presque aplaties, ce qui réduit la quantité de données à stocker ; et deuxièmement, comme l'utilisation de la mémoire ne dépend pas de la taille des données, Elasticsearch peut rencontrer des problèmes de mémoire. C'est un problème pour les systèmes tels que les entrepôts de données car la mémoire est une ressource rare.

Est-ce qu'Elasticsearch est une base de données Nosql

Elasticsearch est une base de données NoSQL entièrement open source et basée sur Java. En conséquence, les données sont stockées de manière non structurée et SQL n'est pas accessible. Elasticsearch est également un tutoriel NoSQL, nous pourrions donc nous y référer ici.

La base de données NoSQL distribuée Elasticsearch est utilisée pour rechercher et analyser vos données en temps réel. Il compte plus de 63 % d'utilisateurs aux États-Unis et 21 % au Royaume-Uni. Au fur et à mesure que votre système se développe, vous pouvez vous étendre horizontalement avec Elasticsearch en ajoutant des nœuds ; tout ce que vous avez à faire est d'ajouter plus de nœuds. La licence Apache 2, qui vous permet de l'installer, de l'utiliser et de la personnaliser gratuitement, est utilisée par Elastisearch. Lorsque le programme reconnaît la structure et le format des données, il génère un index qui peut être recherché. Elasticsearch peut être utilisé pour stocker des données sophistiquées dans un document JSON structuré. C'est l'utilisation interne de Lucene dans Elasticsearch qui lui permet de fournir les meilleures capacités de recherche et d'analyse distribuées. Il permet aux personnes qui ne sont pas familiarisées avec les données de travailler avec elles de manière intuitive en utilisant un panneau de contrôle. Avec le moteur de recherche Google, vous pouvez rapidement et facilement indexer des millions de documents et effectuer une recherche rapide.

Ce puissant outil de recherche de données peut être utilisé pour rechercher rapidement et efficacement de grands ensembles de données. Il est généralement utilisé comme véhicule pour créer des applications avec des fonctions et des exigences de recherche complexes qui utilisent cette technologie comme moteur/technologie. Il a un très haut niveau d'évolutivité et peut être utilisé pour l'analyse de journaux et l'analyse de données volumineuses, car il peut stocker des données dans une variété de formats.

Elasticsearch : un autre type de base de données

Comme il n'est pas conforme à ACID, Elasticsearch est une base de données orientée documents qui diffère de la plupart des autres bases de données . Bien qu'Elasticsearch soit un excellent outil pour créer des applications Web, il ne doit pas être utilisé comme base de données principale car certaines opérations, telles que les index (insertion de valeurs), sont plus coûteuses que d'autres bases de données.

Recherche en texte intégral Mongodb vs Elasticsearch

La recherche en texte intégral Mongodb est un outil puissant pour rechercher des données textuelles. Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse RESTful distribué. Les deux outils ont leurs avantages et leurs inconvénients, mais en général, la recherche en texte intégral mongodb est plus rapide et plus précise.

Mongodb est-il meilleur qu'Elasticsearch ?

Ce moteur de recherche open source est conçu pour la recherche, ce qui permet une indexation avancée des données. Afin de fournir une analyse des données, il est intégré à Kibana et Logstash. MongoDB est un programme de gestion de base de données NoSQL qui peut être utilisé pour gérer de grandes quantités de données dans un système distribué.

Mongodb est-il bon pour la recherche ?

Avec MongoDB Atlas Search , vous pouvez créer un puissant moteur de recherche en plus de vos données dans le cloud et trouver rapidement et facilement des articles pertinents.

Bases de données Nosql open source

Les bases de données nosql open source sont flexibles et évolutives, ce qui les rend idéales pour les applications Big Data . Ils sont également faciles à utiliser et à déployer, ce qui en fait un choix populaire pour les applications Web.

CylllaDB est une base de données NoSQL qui peut être utilisée pour des applications modernes. Il est open source et gratuit. En conséquence, il utilise une conception hautement asynchrone et non bloquante qui est entièrement compatible avec le matériel d'aujourd'hui. Un moteur basé sur C construit sur Seastar, qui est un système de planification, de priorisation et de mise en cache basé sur Linux. ScyllaDB utilise les futurs C++ et promet de garantir que chaque processus partitionné s'exécute indépendamment de l'autre en utilisant une architecture de synchronisation polyvalente. Le code d'assemblage de ScyllaDB garantit qu'il utilise le matériel le plus efficace, tel que les systèmes NUMA multicœurs et multiprocesseurs. Lorsque les données les plus fréquemment consultées se trouvent dans le cache unifié, elles sont immédiatement disponibles. Ce composant est compatible avec l'ensemble complet de pilotes et de connecteurs d' Apache Cassandra .

Qu'est-ce que la base de données Open Source Nosql ?

OrientDB, une base de données NoSQL open source, est construite sur divers modèles, y compris le graphique, le document, le modèle de clé/valeur d'objet, etc. Il n'y a pas d'autre langage de programmation que Java inclus. En utilisant des connexions directes entre tous les enregistrements de données, il est possible de gérer les relations entre tous les enregistrements dans les bases de données de graphes .

Mongodb est-il une source ouverte ?

MongoDB est une base de données NoSQL open source. Il existe deux versions de MongoDB. Il existe plusieurs versions de MongoDB, mais l' édition MongoDB Open Source est gratuite dans le cadre de la communauté Open Source, tandis que les autres éditions facturent des frais de licence.

Cassandra Nosql est-il Open Source ?

Cassandra est une base de données NoSQL distribuée sur plusieurs ordinateurs. Les bases de données NoSQL sont conçues pour être légères, open source, non relationnelles et relativement distribuées, selon le concept. Comme l'un de leurs points forts, ils sont bien connus pour leur flexibilité en termes de définition de schéma, ainsi que leur capacité à évoluer horizontalement et verticalement.

Mongodb Elasticsearch

Mongodb est un puissant système de base de données orienté document. Elasticsearch est un puissant moteur de recherche. Les deux sont d'excellents outils pour stocker et récupérer des données. Cependant, ils ont des forces et des faiblesses différentes. Mongodb est meilleur pour stocker des données au format document. Cela facilite l'interrogation et la mise à jour des données. Cependant, il peut être difficile de rechercher des données dans Mongodb. Elasticsearch est meilleur pour la recherche. Il peut facilement parcourir les données pour trouver ce que vous cherchez. Cependant, il n'a pas les mêmes fonctionnalités orientées document que Mongodb.

Si vous recherchez une API à utiliser avec une recherche à facettes, BirdWatch Repo de Matthiasn est quelque chose que vous voudrez peut-être examiner. Pour les besoins de NodeJS, Express et d'autres applications Node.js, nous utiliserons un cluster Elasticsearch à nœud unique pour indexer MongoDB dans une instance Ubuntu 14.04 EC2. Par conséquent, nous ne transmettons pas l'option -replica-Setrs lorsque nous redémarrons le processus. Au lieu de cela, nous avons compilé un fichier mongod.conf.