Bagaimana Skala Basis Data Sql Dan Nosql

Dengan semakin populernya aplikasi web dan jumlah data yang dihasilkannya, kebutuhan akan database yang dapat diskalakan dengan cepat dan efisien menjadi lebih penting dari sebelumnya. Database SQL dan NoSQL adalah dua pilihan paling populer bagi pengembang yang mencari solusi database yang dapat diskalakan. Database SQL telah ada selama beberapa dekade dan merupakan pilihan tradisional untuk banyak aplikasi. Mereka menggunakan skema tetap, yang berarti bahwa struktur database ditentukan terlebih dahulu dan semua data harus sesuai dengan skema tersebut. Hal ini dapat membuat database SQL lebih sulit untuk dikerjakan saat kumpulan data berukuran besar dan kompleks. Database NoSQL, di sisi lain, relatif baru dan dirancang untuk bekerja dengan kumpulan data yang besar dan kompleks. Mereka memiliki skema yang fleksibel, yang berarti struktur database dapat diubah sesuai kebutuhan. Hal ini dapat membuat database NoSQL lebih mudah untuk digunakan, tetapi juga berarti bahwa database tersebut mungkin tidak dapat diandalkan seperti database SQL. Database SQL dan NoSQL memiliki pro dan kontra dalam hal skalabilitas. Database SQL lebih sulit untuk dikerjakan tetapi lebih dapat diandalkan. Basis data NoSQL lebih mudah untuk dikerjakan tetapi mungkin tidak dapat diandalkan.

Teknik dan prinsip penskalaan yang berbeda dapat diterapkan ke database, tergantung pada jenisnya. Penskalaan sangat penting untuk database NoSQL dan non-NoSQL, dan konsep sharding database adalah komponen yang sangat penting. Saat server didistribusikan, kami mendapatkan keuntungan karena dapat menyimpan lebih banyak data sekaligus mewarisi masalah sistem terdistribusi. Insinyur harus menulis logika secara manual untuk menangani sharding otomatis dalam database mainframe karena tidak mendukungnya. Sebagai solusinya, tempatkan proxy, seperti load balancer, di depan layanan kueri dan database. Proksi dapat dimulai ulang jika shard terlalu besar, yang memungkinkan kueri dieksekusi lebih cepat. Diasumsikan secara luas bahwa penskalaan basis data NoSQL adalah proses yang sangat otomatis yang hanya dapat dilihat oleh pengguna akhir.

Arsitektur master-slave didasarkan pada transaksi sekali pakai, sedangkan arsitektur berbasis shard didasarkan pada transaksi acak. Kueri pembacaan yang diarahkan ke pecahan budak akan mengurangi beban pada pecahan master. Kami dapat mereplikasi database di tingkat pusat data untuk memastikan bahwa kami memiliki cadangan. Node dapat berkomunikasi satu sama lain dengan bertukar informasi. Adalah umum bagi node untuk berkomunikasi dengan sejumlah node lain yang telah ditentukan sebelumnya. Sebuah node di Cassandra dapat dengan mudah mereplikasi datanya di node lain karena node tersebut dianggap sama. Protokol gosip adalah bagian dari keseluruhan konsep node.

Anda mungkin menyerahkan properti tertentu dalam database terdistribusi untuk mendapatkan lebih banyak properti. Hampir selalu penting untuk mereplikasi data untuk menjaga ketersediaan. Anda akan memiliki sedikit perbedaan dalam konsistensi database Anda pada awalnya, tetapi ini akan meningkat seiring waktu. Database SQL digunakan untuk data yang lebih berpresisi tinggi dalam sistem keuangan, sedangkan database NoSQL digunakan untuk data yang kurang penting, seperti jumlah tampilan.

Dua metode penskalaan basis data adalah penskalaan vertikal dan meningkatkan CPU atau RAM dari mesin basis data yang ada. Tambahkan lebih banyak mesin ke klaster database Anda untuk menangani subset dari total data agar dapat diskalakan secara horizontal.

Era komputasi internet dan cloud memungkinkan pembuatan database NoSQL, yang membuatnya lebih mudah untuk mengimplementasikan arsitektur scale-out. Arsitektur scale-out memerlukan penyebaran penyimpanan data dan pekerjaan yang diperlukan untuk memprosesnya di sejumlah besar komputer.

Kemampuan untuk menangani data dalam jumlah besar juga menguntungkan. Basis data SQL dapat diskalakan secara vertikal, memungkinkan Anda memuat server yang lebih besar dengan lebih banyak daya CPU, RAM, dan SSD.

Bagaimana Skala Basis Data Nosql?

Karena database SQL adalah skalabilitas vertikal, Anda dapat menambah beban pada satu server dengan meningkatkan RAM, SSD, atau CPU pada database SQL. Basis data NoSQL, di sisi lain, dapat diskalakan secara horizontal, yang berarti mereka dapat menangani peningkatan lalu lintas dengan lebih mudah dengan menambahkan lebih banyak server.

Rahim Yaseen dari Couchbase memandu kita melalui beberapa poin kritis saat kita melangkah. Sejumlah besar data membanjiri organisasi, dan mereka mencari cara untuk mengelola, menyimpan, dan memanfaatkannya. Keputusan kunci dalam manajemen basis data adalah apakah akan memperbesar atau memperbesar. Pecahan manual, di mana setiap pendaftaran ditugaskan ke stan yang berbeda, memungkinkan pendaftaran didistribusikan ke sejumlah stan check-in. Karena ada skema yang terdefinisi dengan baik dan telah ditentukan sebelumnya, ini berfungsi. Jika Anda memiliki panggilan otomatis, Anda perlu pergi ke setiap stan dan mencari orang yang nama belakangnya adalah S. Basis data dokumen memiliki sejumlah pola akses langsung kunci yang memerlukan pengaksesan data secara langsung melalui satu tombol dan menavigasi ke dokumen lain melalui kunci terkait. Pengindeksan sekunder dan kueri adalah dua tantangan utama saat menangani data terdistribusi.

Karena setiap node harus berpartisipasi dalam eksekusi kueri untuk menjalankan kueri, menggunakan teknik pengurangan peta tidak diperlukan. Seiring bertambahnya volume data, meningkatkan gaya RDBMS menjadi semakin tidak praktis. Kegagalan arsitektur skala-up yang mendasari kumpulan data besar hampir pasti menghasilkan satu titik kegagalan besar. Sebagai contoh klasik dari klaster ultraskala, tidak berbagi apa-apa, Internet adalah salah satunya.

Database NoSQL dapat diskalakan secara horizontal untuk memenuhi kebutuhan berbagai pengguna. Dimungkinkan untuk menggunakannya di mesin apa pun, tanpa memerlukan perangkat keras khusus. Akibatnya, NoSQL adalah pilihan yang sangat baik untuk sistem yang membutuhkan kemampuan untuk menskalakan dengan cepat atau tanpa pengetahuan yang luas.

Bagaimana Skala Basis Data Sql?

Skala adalah angka yang memiliki nilai di sebelah kanan titik desimal. Ada presisi 5 pada angka ini, misalnya, dan skala 2. Di SQL Server, tipe data numerik dan desimal dapat mencapai presisi maksimum 38 bit. Maksimum SQL Server default di versi sebelumnya adalah 28.

Pada artikel ini, saya akan memberikan beberapa ide dan petunjuk dasar tentang penskalaan basis data relasional tradisional. Sudah diterima secara luas bahwa penskalaan harus dilakukan secara vertikal (pada satu server basis data) menggunakan perangkat keras yang lebih baik. Selalu penting untuk menyeimbangkan efisiensi dan fungsionalitas saat memilih tipe data. Data normalisasi dan denormalisasi adalah dua cara mendasar untuk memikirkan tipe data yang optimal. Saat menganalisis data dalam jumlah besar, preprocessing data dapat bermanfaat. Saat menggunakan indeks yang tepat pada tabel, kinerja dapat ditingkatkan secara signifikan. Kita harus tahu persis bagaimana perencana kueri kita menangani kueri kita untuk memastikannya melakukan pekerjaan dengan benar.

Saat kami melihat struktur data kami, kami dapat menentukan apakah akan menambahkan indeks atau menulis ulang kueri kami. Empat tingkat isolasi dasar yang didefinisikan dalam standar SQL:1992 akan sangat mempengaruhi bagaimana kita menggunakan sistem database kita. Sebelum memutuskan apakah kompresi pada lapisan aplikasi akan memberikan manfaat yang diinginkan, Anda harus memeriksa terlebih dahulu bagaimana data disimpan dan apakah kompresi diperlukan. Karena menyisipkan kolom di lokasi tertentu membutuhkan waktu lama, sebaiknya menyisipkan kolom baru di akhir tabel. Tudung basis data mungkin sudah penuh dengan data terkompresi. Kami dapat menskalakan secara horizontal untuk operasi tulis dengan menambahkan lebih banyak server, tetapi kami juga dapat menggunakan replika hanya-baca untuk memperluas kapasitas kami. Partisi pada steroid memungkinkan kita untuk menyimpan bagian dari tabel database (shard) pada server yang berbeda.

Sharding adalah proses menyimpan data dalam database. Ekstensi basis data lainnya, seperti TimescaleDb atau PostGIS, dapat digunakan untuk meningkatkan pemrosesan data dan efisiensi penyimpanan. Dimungkinkan untuk mentransfer data dari satu sistem ke sistem lain dan memprosesnya di sana. Kami juga dapat mengirimkannya ke database analitik, seperti Hadoop atau Clickhouse. Distribusi Apache Spark adalah perangkat lunak komputasi cluster terdistribusi gratis dan sumber terbuka yang dapat digunakan untuk komputasi data skala besar. Cara lain untuk memindahkan data termasuk menyalin database, mengekstraksi data menggunakan SQL, dan sebagainya. Jika Anda memilih penyedia cloud seperti AWS atau Azure, Anda harus menyadari bahwa mereka tidak mendukung database SQL terkelola.

Keterbatasan ini diperbesar ketika berhadapan dengan kumpulan data besar yang didistribusikan di beberapa node. Kumpulan data ini dipecah menjadi potongan-potongan yang dapat dikelola oleh MySQL Cluster dan didistribusikan ke node secara paralel. Jika database memiliki snapshot kapan saja, tidak perlu menunggu kueri mengembalikan hasilnya. Hasilnya, Anda dapat menggunakan keunggulan skalabilitas ini untuk menganalisis kumpulan data besar secara waktu nyata, atau memproses data secara massal. MySQL Cluster adalah pilihan yang sangat baik untuk beban kerja yang memerlukan operasi sederhana karena kemudahan penggunaannya, memungkinkan Anda menghemat uang dan waktu sambil tetap mempertahankan fitur yang sama seperti database relasional tradisional. MySQL Cluster adalah pilihan bagus untuk bisnis yang ingin menskalakan basis data mereka secara horizontal tanpa mengorbankan kinerja. Alih-alih sistem basis data relasional tradisional, bisnis dapat menghemat uang dan waktu dengan memanfaatkan MySQL Cluster.

Amerika Serikat Adalah Negara Yang Didirikan Atas Ide Kebebasan Tanah Yang Bebas

Apakah Nosql Atau Sql Lebih Skalabel?

Dalam kebanyakan kasus, database SQL dapat diskalakan secara vertikal. Satu server dapat ditingkatkan dengan lebih banyak kapasitas CPU, RAM, atau SSD untuk menangani lebih banyak lalu lintas. Basis data NoSQL dapat diskalakan secara horizontal. Dengan sharding, Anda dapat meningkatkan jumlah server di database NoSQL Anda, memungkinkan Anda menangani lebih banyak lalu lintas.

Aplikasi membutuhkan lebih banyak skalabilitas karena menjadi lebih kompleks. Penyimpanan data yang dapat diskalakan secara efisien dan mudah juga harus dipertimbangkan. Perbedaan utama antara keduanya adalah apakah database harus 'ASL' atau 'NoSQL.' Database SQL telah ada sejak lama, sedangkan database NoSQL terkenal dengan kemudahan skalabilitasnya. Setiap operasi dalam Database NoSQL memerlukan penggunaan sharding. Setiap operasi data harus menyertakan metode kualifikasi, yang mengidentifikasi node tempat data berada. Data disimpan di banyak mesin, membuat operasi data lebih mudah bahkan di mesin bertenaga rendah.

Untuk mempermudah penskalaan penyimpanan NoSQL , mesin komoditas sederhana digunakan. Berdasarkan NoSQL, pengguna berasumsi bahwa mereka akan merencanakan dan menyusun data sedemikian rupa sehingga semua data yang diperlukan untuk operasi tertentu dapat diambil sekaligus dari node yang sama. Data juga harus dinormalisasi di seluruh node (data yang sudah dimasak sebelumnya untuk operasi) agar dapat dinormalisasi. Di NoSQL, Anda dapat menggabungkan file, tetapi jangan berharap penggabungan gaya SQL dengan struktur yang dioptimalkan. Aplikasi di dunia NoSQL percaya bahwa konsistensi data terjamin dari waktu ke waktu. Masuk akal bagi sistem NoSQL untuk menyediakan sakelar untuk membuat perubahan pada konsistensi di atas apa yang diperlukan. Aspek penting dari setiap keputusan arsitektur, seperti aspek lainnya, adalah melihat kasus penggunaan dan memilih penyimpanan data yang tepat.

Memilih database yang tepat sangat penting karena membutuhkan sejumlah besar pengguna. MongoDB, Apache HBase, dan Cassandra adalah database NoSQL yang dapat digunakan lebih cepat daripada database standar . Alasannya adalah karena mereka tidak mengikuti model ACID, yang dapat menghasilkan kinerja yang lebih rendah. Database NoSQL, di sisi lain, mampu bekerja pada level tinggi bila diperlukan. Saat memilih database, pastikan itu sesuai dengan kebutuhan Anda.

Mengapa Menggunakan Database Relasional?

Sangat masuk akal untuk menskalakan basis data Anda secara vertikal karena terlindungi dengan baik dan memiliki latensi rendah. Database non-relasional, berbeda dengan database relasional yang sesuai dengan ACID, tidak memiliki konsistensi dan keamanan untuk kinerja dan skalabilitas. Basis data NoSQL adalah pilihan yang sangat baik untuk penskalaan horizontal karena tidak memiliki batasan jumlah server dan dapat menskalakan dengan cepat karena kecepatan pemrosesannya yang rendah.

Mengapa Sql Tidak Dapat Diskalakan Secara Horizontal?

SQL tidak dapat diskalakan secara horizontal karena merupakan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). RDBMS tidak dirancang untuk menskalakan secara horizontal. Mereka dirancang untuk menskalakan secara vertikal, yang berarti bahwa mereka dirancang untuk ditingkatkan dengan menambahkan lebih banyak sumber daya (CPU, memori, dll.) ke satu server.

Mengapa Nosql Lebih Baik Untuk Penskalaan Horizontal?

Database NoSQL dapat diskalakan secara horizontal. Selain menangani lalu lintas yang lebih tinggi, sharding memungkinkan Anda menambahkan lebih banyak server ke database NoSQL Anda. Bukan rahasia lagi bahwa database NoSQL adalah pilihan yang lebih disukai untuk kumpulan data yang besar dan sering berubah karena kemampuan penskalaan horizontalnya melebihi kemampuan penskalaan vertikalnya.

Cara Menskalakan Basis Data Nosql

penskalaan basis data nosql adalah proses peningkatan kapasitas sistem untuk menangani peningkatan beban kerja dengan menambahkan lebih banyak sumber daya. Proses penskalaan database nosql dapat dibagi menjadi dua pendekatan utama: penskalaan vertikal dan penskalaan horizontal.
Penskalaan vertikal adalah proses penambahan lebih banyak sumber daya ke satu node dalam suatu sistem, seperti menambahkan lebih banyak inti CPU, memori, atau penyimpanan. Pendekatan ini dapat digunakan untuk meningkatkan kapasitas database nosql untuk menangani lebih banyak data atau lebih banyak pengguna.
Penskalaan horizontal adalah proses penambahan lebih banyak node ke sistem. Pendekatan ini dapat digunakan untuk meningkatkan kapasitas database nosql untuk menangani lebih banyak data atau lebih banyak pengguna dengan menambahkan lebih banyak node ke sistem dan mendistribusikan beban kerja ke seluruh node.

Jika Anda memiliki lingkungan Node.js yang berfungsi, Anda dapat menyelesaikan tutorial ini. Saya telah membuat folder bernama nodejs-dynamodb-sample yang berisi file DynamoDB yang telah saya impor. Silakan lihat halaman GitHub saya untuk tautan ke sampel. Aplikasi sampel tersedia untuk mencari dan mengambil data film dari DynamoDB. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan layanan Identity and Access Management (IAM) Amazon untuk menyimpan data di S3 dan mengakses DynamoDB di Amazon Web Services (AWS). Anda harus terlebih dahulu mendaftar dan membuat pengguna untuk menggunakan layanan IAM Amazon. Anda dapat membuat akun POST /movies baru dengan memasukkan judul dan tahun film.

Jika Anda ingin melacak film dari tahun tertentu, masukkan bidang kunci. Anda kemudian dapat beralih ke pembuatan aplikasi Anda sendiri berdasarkan aplikasi ini. Jika Anda tidak menghapus tabel setelah digunakan, Anda berisiko menimbulkan biaya layanan dan hosting AWS. Saat Anda mengunjungi konsol DynamoDB di Amazon Web Services, Anda dapat melihat berapa banyak penyimpanan yang Anda miliki di AWS. Anda dapat melihat item dalam tabel di tabel Item, mengakses metrik dari aplikasi Anda, dan melihat perkiraan biaya bulanan dengan mengeklik 'Film'. Kode untuk latihan ini dapat ditemukan di halaman GitHub saya, https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

Pro Dan Kontra Dari Database Nosql Dan Sql

Karena berbagai alasan, database NoSQL telah muncul sebagai alternatif dari database SQL tradisional . Proses penskalaan sebagian besar tidak terlihat oleh pengguna akhir karena dirancang dengan mempertimbangkan skala. Hasilnya, mereka ideal untuk aplikasi yang membutuhkan throughput tinggi atau latensi rendah. Database NoSQL lebih cocok untuk data tidak terstruktur, seperti dokumen, sedangkan database SQL lebih cocok untuk transaksi multi-baris. Secara umum, ada perbedaan cara penanganan transaksi di setiap jenis database. Database SQL dibedakan berdasarkan baris tabel untuk transaksi, sedangkan database NoSQL dibedakan berdasarkan dokumen untuk transaksi. Meskipun perbedaan ini tidak selalu terlihat jelas, namun dapat menjadi signifikan dalam kasus-kasus tertentu.

Bagaimana Skala Nosql Secara Horizontal

Basis data Nosql dirancang agar dapat diskalakan, artinya mereka dapat menangani peningkatan jumlah data dan lalu lintas tanpa melambat. Salah satu cara mereka mencapainya adalah dengan menskalakan secara horizontal, yang berarti menambahkan lebih banyak server ke sistem sesuai kebutuhan. Ini berbeda dengan penskalaan secara vertikal, yang berarti menambahkan server yang lebih kuat.

Basis Data Nosql Lebih Mudah Untuk Skala Horizontal

Karena database NoSQL bebas skema, lebih mudah untuk menskalakan secara horizontal karena objek dapat disimpan di server yang berbeda tanpa harus menggabungkan baris. Anda memuat database sistem dari beberapa server sebagai bagian dari penskalaan horizontal.

Perbedaan Antara Sql Dan Nosql

Database SQL adalah database relasional yang menggunakan bahasa query terstruktur untuk menyimpan dan mengambil data. Basis data NoSQL adalah basis data non-relasional yang tidak menggunakan bahasa kueri terstruktur dan seringkali lebih terukur dan berkinerja daripada basis data SQL.

Bahasa kueri terstruktur (SQL) adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dan populer untuk sistem manajemen basis data relasional . Data yang disimpan dan diambil dalam model NoSQL selain bentuk tabel lebih mudah diakses. Kedua produk terdaftar dengan pemahaman lengkap tentang kelebihan dan kekurangannya untuk memberi Anda gambaran yang jelas tentang pro dan kontra mereka. SQL adalah bahasa pemrograman paling populer untuk RDBMS dan digunakan untuk menyimpan data tidak terstruktur, semi terstruktur, dan terstruktur, sedangkan NoSQL adalah bahasa pemrograman paling populer untuk menyimpan data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur. Bergantung pada kebutuhan Anda dan proyek yang sedang Anda kerjakan, mana yang lebih baik adalah pilihan yang bagus. Ada perbedaan antara kedua jenis tersebut: yang pertama berfokus pada kueri kompleks dengan konsistensi data dan properti ACID, sedangkan yang kedua berbasis objek dan dapat menangani berbagai jenis data.