Les différentes façons d'implémenter PutIfAbsent dans les bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires comme alternative aux bases de données relationnelles traditionnelles . Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Une décision clé lors du choix d'une base de données NoSQL est les opérations de requête qu'elle prend en charge. Une opération de requête importante est "putIfAbsent". Cette opération insère un nouvel enregistrement dans la base de données s'il n'y a pas d'enregistrement existant avec la même clé. Cela peut être utile pour s'assurer que les données sont toujours à jour, éviter les doublons, etc. Cependant, toutes les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge putIfAbsent. Dans cet article, nous comparerons les différentes implémentations putIfAbsent de différentes bases de données NoSQL. Nous examinerons également les performances et les autres compromis de chaque option.

Uber utilise-t-il Nosql ?

Les données sont stockées dans des bases de données NoSQL afin d'y accéder. L'équipe d'exécution d'Uber utilise une table distincte pour stocker l'index, car les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les index (car les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les transactions distribuées).

Uber utilise-t-il Gcp ?

Les clients d'UberCloud bénéficieront des services de Google Cloud en plus des avantages d'UberCloud. En raison du développement par Google de la norme Kubernetes, la société propose une offre solide de conteneurs logiciels. Les conteneurs logiciels UberCloud peuvent être exécutés sur Google Cloud à l'aide de la plate-forme UberCloud.

Comment Uber s'adapte-t-il à des millions de demandes simultanées ?

Des millions de personnes utilisent la plateforme en même temps, et des millions de voyages ont lieu sur la plateforme chaque année. Les transactions de base de données peuvent avoir lieu en une seule journée pour le bien des transactions de base de données. Les données de commande d'Uber sont stockées dans Google Cloud Spanner dans le cadre de son évolutivité et de sa cohérence. Auparavant, ils utilisaient une base de données sur site (Cassandra).

Nosql prend-il en charge les données semi-structurées ?

Ils sont idéaux pour stocker des données structurées et non structurées, car ils peuvent le faire. Il est idéal pour les données semi-structurées car il est facile à mettre à l'échelle et même une seule couche de structure (sujet, valeur, type de données, etc.) peut être ajoutée. La consolidation des données non structurées en une seule peut faciliter la recherche et l'analyse.

Le Web 2.0 génère un large éventail de données semi-structurées et non structurées, selon la source. Bases de données NoSQL orientées document basées sur les types de documents. En termes de temps de réponse aux requêtes, MongoDB et MySQL sont comparables. Cette étude de cas compare un ensemble de données News avec une liste d'autres articles. L'Université de Delhi et la University Grants Commission (UGC) ont soutenu cette recherche, et les auteurs les remercient pour leur aide. Les chercheurs ont été assistés par le Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bangalore, Karnataka, Inde, ainsi que par la University Grants Commission (UGC). ( NET-DEC-2012) Numéro 3492/

Nosql : l'enfant pas si nouveau sur le bloc de base de données

Une base de données NoSQL est un système de gestion de base de données hautement évolutif et flexible qui peut stocker et traiter des données non structurées et semi-structurées. Les modèles de données avec une variété de paramètres flexibles peuvent être subdivisés en SQL, sql et SQL en général. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes ne sont que quelques exemples de bases de données NoSQL. MongoDB est la base de données non relationnelle la plus utilisée en raison de son format JSON pris en charge de manière native pour stocker des documents semi-structurés.

Nosql utilise-t-il des arbres B ?

Nosql n'utilise pas d'arbres b.

Les arbres B sont plus puissants que les autres algorithmes d'indexation lorsque leurs données présentent un degré élevé de similitude. Par conséquent, lorsque le nombre de pages dans une base de données est faible, elles sont plus efficaces.

Les avantages des moteurs B-tree

Même les bases de données NoSQL peuvent tirer parti des moteurs B-tree, mais il est tentant de croire que les moteurs B-tree ne sont que pour les bases de données SQL. Les moteurs B-tree sont particulièrement bien adaptés aux index de grands ensembles de données où la récupération d'une valeur spécifique est critique. Les arbres B de base de données sont un composant important des index de MongoDB. Certaines exceptions existent, mais l'algorithme est essentiellement le même que celui d'une base de données relationnelle. Dans ce contexte, les chaînes et les entiers peuvent être combinés pour organiser les données dans le B-tree.

Graphql peut-il être utilisé avec Nosql ?

Nous avons publié un wrapper GraphQL pour notre base de données NoSQL à utiliser dans la version 2.8 de notre base de données NoSQL, et nous l'avons également utilisé pour nos expériences GraphQL. En raison de la disponibilité générale d'ArangoDB 2.8, les utilisateurs peuvent désormais utiliser les services Foxx (JavaScript sur la base de données) dans la base de données pour gérer les données avec GraphQL.

Facebook a créé un langage de requête appelé GraphQL pour gérer les applications Web et mobiles modernes. Avec la nouvelle version ArangoDB 2.8, vous pouvez utiliser les services Foxx (JavaScript dans la base de données) pour vous connecter à votre serveur GraphQL. Un point de terminaison unique qui gère toutes les demandes de requête est requis pour que GraphQL s'exécute seul. Contrairement à une API REST traditionnelle, qui nécessiterait généralement plus d'appels d'API pour accéder aux amis de l'utilisateur, une requête GraphQL qui renvoie la réponse comme ceci : pourrait également être accessible via une API REST traditionnelle. Il élimine le besoin de duplication et de bogues potentiels dans la création d'API HTTP tout aussi exhaustives en utilisant GraphQL. L'utilisation de GraphQL dans des bases de données dynamiques sans schéma et des langages à typage dynamique est une option prometteuse. Un schéma HTTP peut décrire ces problèmes à l'aide de GraphQL plutôt que d'avoir à acheminer la logique de validation et d'autorisation sur différents points de terminaison HTTP. L'impact d'une seule requête GraphQL entraînant un nombre potentiellement important de requêtes de base de données est beaucoup moins important lorsqu'il est implémenté directement dans la base de données.

De plus, l'utilisation de GraphQL permet une récupération de données plus efficace. Un schéma GraphQL peut réduire considérablement la charge sur le backend grâce à des données pré-structurées. Cela est particulièrement vrai si vous avez beaucoup de données car il est plus facile d'interroger la base de données plusieurs fois pour les mêmes données que pour des données différentes.
La création d'API avec l'API GraphQL est un moyen simple de les rendre plus conviviales et intuitives. Si vous ne disposez pas encore de données, il est recommandé d'ajouter un jeu d'échantillons à votre cluster pour explorer l'API GraphQL.

Pourquoi utiliser Graphql plutôt que SQL

Un système de type est utilisé pour renvoyer des données dans un langage de requête flexible comme GraphQL. SQL (langage de requête structuré) est une norme de langage plus ancienne et plus largement utilisée qui est couramment utilisée pour interroger des données dans des bases de données tabulaires et hiérarchiques . Si vous souhaitez que votre API fonctionne avec une base de données NoSQL, vous pouvez utiliser GraphQL. MongoDB est une base de données NoSQL populaire avec prise en charge de GraphQL. Commencez par créer un cluster gratuit et connectez-le à votre application. Si vous n'avez pas encore de données, vous pouvez créer un exemple d'ensemble de données sur votre cluster pour démarrer avec GraphQL. Vous disposez d'un large éventail d'options de base de données disponibles lors du développement d'une API GraphQL. Si vous ne savez pas lequel choisir, appelez-nous et nous vous aiderons à le faire.

Est-ce que Nosql est bon

Une base de données NoSQL, telle que MongoDB, est idéale pour la mise à l'échelle. Le partage de base de données vous permet de vous assurer que les bonnes données se trouvent au bon endroit au bon moment, car les données sont partitionnées sur plusieurs machines. Un seul ordinateur pourra assurer le fonctionnement du réseau après une panne.

Le terme NoSQL, ou Not Only SQL, fait référence à un type de système de base de données qui peut être utilisé pour stocker des données dans une variété de formats. Les bases de données NoSQL sont conçues pour être extrêmement flexibles, rapides et hautement disponibles dès le début. Les capacités de la base de données sont accessibles via une variété de méthodes, y compris plusieurs méthodes d'accès aux données, également appelées multimodèles. Une base de données NoSQL peut satisfaire et même dépasser les exigences d'un vaste éventail de charges de travail, offrant aux clients des expériences à la fois nouvelles et améliorées. Ces bases de données sont conçues pour fournir un haut niveau de disponibilité en distribuant automatiquement les données sur plusieurs nœuds à mesure que de nouveaux serveurs sont ajoutés. Les bases de données documentaires peuvent être utilisées pour développer des applications agiles car elles sont sans schéma et ne nécessitent pas de modélisation statique des données. Dans les bases de données NoSQL, les collections et les étendues sont des regroupements hiérarchiques logiques.

Oracle, en revanche, n'est pas une base de données relationnelle très complexe, coûteuse ou entièrement fiable . Les structures de données dans les bases de données NoSQL distribuées sont conçues pour évoluer dans un environnement basé sur les produits. Les 100 premières organisations du Fortune 100 gèrent des données critiques sur la plate-forme de base de données Couchbase 30 % du temps.

Les nombreux avantages d'une base de données NoSQL incluent sa capacité à prendre en charge des applications en temps réel à grande échelle. Ces services sont capables de gérer un volume élevé de transactions avec une faible latence. De plus, ils sont conformes ACID, ce qui signifie qu'ils peuvent garantir que les mises à jour des données sont correctes. L'inconvénient des bases de données NoSQL est qu'elles n'incluent pas de nombreuses fonctionnalités des bases de données traditionnelles . Par exemple, ils ne sont pas aussi flexibles qu'ils devraient l'être en termes de stockage et d'accès aux données. De plus, ils ne fonctionnent pas bien avec les applications qui nécessitent des mises à jour d'exécution fréquentes.

Bases de données Nosql : plus flexibles et évolutives que les bases de données SQL

Les bases de données NoSQL, telles que MongoDB, sont très flexibles car elles ne sont pas aussi rigides dans leurs modèles de données que les bases de données traditionnelles. De cette façon, ils conviennent mieux aux applications qui nécessitent de grandes quantités de données, une faible latence et un ensemble diversifié de modèles de données, car ils atténuent certaines des restrictions de cohérence des données trouvées dans d'autres bases de données. Cependant, les bases de données SQL peuvent avoir du mal à conserver les propriétés ACID lors de l'exécution d'opérations dynamiques en plus d'effectuer des opérations dynamiques.