Basis Data NoSQL: Basis Data Berskala Web Untuk Lalu Lintas Tinggi Dan Kumpulan Data Besar

Basis data Nosql adalah basis data skala web yang dapat menangani lalu lintas tinggi dan kumpulan data besar. Mereka dirancang untuk dapat diskalakan dan untuk menangani beban tinggi. Basis data nosql dapat diskalakan secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak server ke sistem. Hal ini memungkinkan sistem menangani lebih banyak lalu lintas dan menyimpan lebih banyak data.

Peningkatan permintaan untuk aplikasi yang kompleks memerlukan fleksibilitas yang lebih besar. Sama pentingnya untuk memilih penyimpanan data yang mudah diskalakan dan dijalankan secara efisien. Masalah yang paling signifikan adalah apakah database 'ASL' atau 'NoSQL' lebih baik untuk menjalankan aplikasi. Basis data SQL telah digunakan selama beberapa waktu, tetapi basis data NoSQL dikenal lebih mudah untuk diukur. Untuk database NoSQL, asumsinya adalah sharding harus dilakukan di semua operasi. Sebuah node dapat diidentifikasi dengan fungsi kualifikasi, yang diharapkan dari setiap operasi data dalam database. Karena data disimpan di banyak mesin, sangat efisien untuk menangani operasi data bahkan di mesin yang paling dasar sekalipun.

Dengan fitur ini, mesin komoditas sederhana dapat digunakan untuk menskalakan toko NoSQL. NoSQL mengasumsikan bahwa pengguna dapat merencanakan dan menyusun data sehingga hanya diambil dari node yang sama pada titik waktu tertentu untuk setiap operasi yang diberikan. Selain itu, de-normalisasi data lintas node (data yang sudah dimasak sebelumnya untuk memulai) dapat dilakukan. Ada tempat untuk bergabung dengan NoSQL, tetapi jangan berharap mereka kaya akan SQL atau dioptimalkan. Dalam praktiknya, diasumsikan bahwa data akan selalu konsisten dengan aplikasi NoSQL. Ada banyak sistem NoSQL yang menyediakan sakelar untuk mengubah konsistensi dari waktu ke waktu jika konsistensi itu penting. Tujuan dari setiap keputusan arsitektur, seperti tujuan mengevaluasi kasus penggunaan, adalah untuk memilih penyimpanan data yang sesuai.

Kumpulan sumber daya penskalaan horizontal dapat diperluas dengan menambahkan lebih banyak mesin ke dalamnya, sedangkan kumpulan penskalaan vertikal dapat diperluas dengan menambahkan lebih banyak mesin ke dalamnya.

Basis data SQL dan basis data NoSQL menggunakan penskalaan vertikal karena cara penyimpanan data (tabel terkait versus koleksi yang tidak terkait), sedangkan basis data NoSQL menggunakan penskalaan horizontal karena tidak menggunakan tabel terkait.

Jenis penskalaan yang didukung oleh NoSQL adalah horizontal.

Untuk menskalakan secara horizontal, MongoDB menggunakan mekanisme bawaan yang memungkinkan Anda memindahkan data ke beberapa server. Proses ini disebut sebagai sharding, dan Anda dapat melakukannya dengan menekan tombol sakelar di halaman konfigurasi Atlas UI. Selain itu, prosesnya juga dapat diselesaikan tanpa downtime.

Bagaimana Penskalaan Horizontal Bekerja di Nosql?

Penskalaan horizontal dalam database NoSQL berarti bahwa database dapat diskalakan dengan menambahkan lebih banyak mesin ke sistem, daripada membuat satu mesin lebih cepat atau lebih bertenaga. Ini memungkinkan sistem untuk menangani lebih banyak lalu lintas dan data tanpa mengalami masalah kinerja.

Keuntungan dari penskalaan horizontal sangat banyak: Anda dapat dengan mudah menambahkan lebih banyak server untuk menangani peningkatan lalu lintas, dan Anda tidak perlu khawatir memuat baris dari beberapa server secara bersamaan. Akibatnya, database NoSQL menjadi pilihan yang sangat baik untuk bisnis yang ingin menyimpan data sesuai permintaan sekaligus menghemat uang untuk penyimpanan data .

Basis Data Nosql Lebih Baik Untuk Menangani Kumpulan Data Besar

Karena keterbatasan database relasional , mereka tidak dapat menangani kumpulan data yang besar. Basis data NoSQL, seperti MongoDB, menyimpan data Anda dalam format dokumen mandiri, memungkinkan Anda untuk mendistribusikan data ke beberapa node. Dengan fitur ini, database mampu menangani kumpulan data besar dengan cepat dan mudah.

Bagaimana Skala Mongodb Secara Horizontal?

MongoDB dapat menskalakan secara horizontal dengan menggunakan sharding. Sharding adalah proses pemisahan data di beberapa server. Setiap server memiliki porsi kumpulan datanya sendiri, dan data tersebut tersebar merata di seluruh server. Saat permintaan dibuat, server MongoDB akan menentukan server mana yang memiliki data yang diminta dan akan mengambilnya dari server tersebut. Proses ini memungkinkan MongoDB untuk menskalakan secara horizontal dan menangani data dalam jumlah besar.

Dalam hal meningkatkan infrastruktur, banyak bisnis mengalami kesulitan. Basis data MongoDB -as-a-service platform mendukung berbagai opsi penskalaan dan dibangun di backendnya. Teknik penskalaan secara horizontal dikenal sebagai sharding (karena lebih disukai). Istilah "penskalaan berjenjang" mengacu pada kemampuan satu server atau kluster untuk menskalakan ke arah atas. Ini adalah metode penskalaan horizontal yang melibatkan pendistribusian data ke beberapa node. Platform MongoDB Atlas secara otomatis mengonfigurasi kunci beling, yang masih bergantung pada kami. Jelas bahwa kumpulan replika dan sharding serupa, tetapi kumpulan datanya tidak sama.

Selain itu, mereka dapat menyebabkan masalah dengan transaksi tulis dalam jumlah besar untuk aplikasi. MongoDB Atlas juga mendukung penskalaan horizontal dan vertikal. Penyebaran klaster sharded memungkinkan penskalaan horizontal. Singkatnya, penskalaan vertikal sesederhana mengonfigurasi tingkat cluster. Dalam kasus penghentian total, klaster dapat dijeda untuk mempertahankan klaster pada 0, secara efektif menskalakan seluruh klaster ke 0 kecuali untuk penyimpanan.

MongoDB adalah database NoSQL yang luar biasa, seperti aplikasi modern yang perlu diskalakan secara horizontal untuk menangani kumpulan data besar. MongoDB memiliki API sederhana yang memudahkan pengembang untuk mengakses dan memanipulasi data, dan penyimpanannya yang bebas skema membuatnya mudah untuk menyimpan dan mengambil data. Selain itu, karena MongoDB mendukung replikasi, data dapat dengan mudah direplikasi di beberapa server, memastikan data tetap tersedia untuk penggunaan di masa mendatang.

Skalabilitas Mongodb

MongoDB adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling elastis. Dalam database berorientasi dokumen seperti MongoDB, data disimpan dalam dokumen mirip JSON. Proses MongoDB menskalakan secara horizontal melalui penggunaan sharding. Srave adalah teknik distribusi data yang menggunakan banyak koleksi dan mesin untuk mendistribusikan data ke seluruh database dan mesin.

Apakah Sql Db Dapat Diskalakan Secara Horizontal?

Dalam penskalaan horizontal, database ditambahkan atau dihapus untuk melakukan tugas tertentu, seperti menambah atau mengurangi keseluruhan kapasitas atau kinerja. Penskalaan horizontal biasanya diterapkan dengan menggabungkan data dari beberapa database yang terstruktur secara identik dan kemudian memisahkannya ke dalam tabel terpisah.

Setiap basis data, setiap hari, harus diskalakan untuk menangani volume data yang dihasilkan. Penskalaan diklasifikasikan menjadi dua jenis: vertikal dan horizontal. Memori server 2TB cukup untuk menyimpan lebih banyak data. Itu membeli server besar dengan harga yang sangat tinggi. Penambahan lebih banyak mesin ke server disebut sebagai penskalaan horizontal. Tujuannya adalah untuk membagi kumpulan data menjadi beberapa server, atau pecahan. Tidak ada gunanya memiliki satu titik kebenaran berdasarkan de-normalisasi. Pendekatan ini memiliki satu kelemahan: jika master gagal memperbarui replika budak saat melakukan penulisan, master tidak akan memperbarui replika budak.

Replikasi adalah tindakan pertukaran data antar node dalam sebuah cluster. Dengan mereplikasi data, Anda dapat meningkatkan ketersediaan dan pemulihan server. Selain itu, replikasi dapat digunakan untuk menyebarkan beban ke beberapa cluster node. Suatu organisasi dapat secara horizontal membagi datanya menjadi potongan yang lebih kecil dan mendistribusikan potongan tersebut ke beberapa node. Mempartisi secara horizontal meningkatkan kinerja. Ada beberapa jenis klaster MongoDB , selain klaster MongoDB default. Cluster single-node, secara umum, adalah jenis cluster yang paling sederhana dan cocok untuk pengujian dan pengembangan. Cluster dua node adalah jenis cluster yang paling umum, dan cocok untuk aplikasi skala menengah hingga besar. Cluster tiga node juga populer, dan cocok untuk aplikasi skala besar. Dalam kluster dua node, misalnya, data dibagi menjadi dua pecahan terpisah di setiap node. Dalam hal ini, setiap node memiliki salinan data. Ketika beban satu node bertambah, node lain mungkin dapat menangani beban tersebut. Sebuah cluster dengan beban seimbang adalah salah satu jenis cluster yang paling umum. Klaster tiga node terdiri dari tiga pusat data terpisah, yang masing-masing berisi tiga pecahan terpisah. Jika beban satu node naik, dua node lainnya mungkin dapat mengambil alih. Cluster yang seimbang adalah salah satu dari cluster ini. Basis data MongoDB adalah basis data berbasis dokumen modern dengan kemampuan penskalaan horizontal: replikasi dan partisi horizontal (atau sharding). Proses penskalaan horizontal database melibatkan penambahan lebih banyak instance atau node untuk menangani peningkatan permintaan. Saat Anda membutuhkan lebih banyak kapasitas, Anda cukup menambahkan lebih banyak server ke cluster. Selain itu, server biasanya lebih kecil dan lebih murah daripada yang digunakan untuk komputasi desktop. Ini adalah proses penyalinan data antar node dalam sebuah cluster. Mempartisi data secara horizontal membaginya menjadi potongan yang lebih kecil dan mendistribusikannya ke beberapa node dalam sistem terdistribusi. Ada beberapa jenis klaster MongoDB, masing-masing dengan kumpulan fitur yang berbeda. Cluster tiga node juga umum, meskipun tidak seefektif cluster empat node.

Penskalaan Secara Horizontal Dengan Database Relasional

Basis data SQL tradisional biasanya tidak dapat diskalakan secara horizontal karena perlu menampung lebih banyak server, tetapi kami masih dapat menambahkan replika mesin lain. Write Ahead Log digunakan untuk menyebarkan semua operasi tulis dari server utama ke mesin lain. Karena fleksibilitas sintaks kueri, basis data relasional tidak dapat diskalakan secara horizontal. Untuk memastikan bahwa tidak ada bagian dari data Anda yang diambil sampai Anda mengeksekusi kueri Anda, SQL memungkinkan Anda untuk menambahkan begitu banyak kondisi dan filter ke data Anda sehingga database Anda tidak mungkin memprediksi bagian mana yang akan diambil. Akibatnya, database mungkin menjadi lamban karena mencoba memproses data dalam jumlah besar. Karena basis data relasional dapat diskalakan secara horizontal, mereka dapat membantu mencakup area di mana Spark biasanya kurang efektif, baik dengan bertindak sebagai media penyimpanan untuk Streaming Spark atau perhitungan batch. Platform cloud SQL tidak mendukung konfigurasi ini secara bawaan, tetapi dapat diimplementasikan menggunakan fitur industri seperti ProxySQL. Namun, konsep dasar Cloud SQL tidak ditujukan untuk jenis skenario ini.

Mengapa Nosql Dapat Diskalakan Secara Horizontal

Basis data NoSQL dapat diskalakan secara horizontal atau vertikal tergantung pada kebutuhannya. Anda dapat menangani situasi lalu lintas tinggi dengan melakukan sharding database NoSQL Anda, menambahkan lebih banyak server ke dalam proses. Basis data NoSQL adalah pilihan yang lebih disukai untuk kumpulan data yang besar dan sering berubah karena dapat diskalakan secara horizontal daripada vertikal.

Itu harus dapat menangani database yang sangat besar , dengan tingkat permintaan yang sangat tinggi, dengan latensi yang sangat rendah. Penskalaan dan ketersediaan adalah persyaratan penting untuk situs web bervolume tinggi seperti eBay, Amazon, Twitter, dan Facebook. Saat Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan beberapa instans di server secara bersamaan, penskalaan horizontal sangat ideal.

Karena skalabilitas dan fleksibilitasnya, basis data NoSQL semakin populer dibandingkan dengan basis data SQL. Selain itu, mereka bekerja lebih baik jika dibandingkan dengan database berbasis tabel untuk data tidak terstruktur, yang mungkin sulit untuk diproses dan disimpan.

Cara Menskalakan Basis Data Nosql

Tidak ada jawaban yang cocok untuk semua pertanyaan ini, karena cara terbaik untuk menskalakan basis data NoSQL bergantung pada kebutuhan khusus aplikasi dan data yang disimpan. Namun, beberapa tips tentang cara menskalakan database NoSQL termasuk menambahkan lebih banyak node ke klaster untuk meningkatkan kapasitas dan kinerja, menggunakan sharding untuk mendistribusikan data ke beberapa node, dan mereplikasi data ke beberapa node untuk memastikan ketersediaan yang tinggi.

Beberapa poin penting dibahas saat Rahim Yaseen dari Couchbase memandu kita melewatinya. Organisasi berebut untuk mengelola, menyimpan, dan memonetisasi data mereka yang sangat besar. Salah satu keputusan database yang penting adalah apakah akan melakukan scale out atau tidak. Pendaftaran didistribusikan ke loket check-in secara manual sharding. Ini dicapai karena skema yang terdefinisi dengan baik dan telah ditentukan sebelumnya. Sebagai bagian dari autosharding, Anda harus pergi ke setiap stan untuk mencari tahu siapa yang melapor masuk dengan nama belakang yang diawali dengan S. Database dokumen memiliki pola akses yang mengharuskan pengguna menavigasi ke dokumen lain melalui kunci tertentu dan mengakses data melalui satu kunci. Seiring bertambahnya ukuran kumpulan data terdistribusi, semakin sulit untuk mengindeks dan menanyakannya.

Tidak ada gunanya menggunakan teknik pengurangan peta karena setiap node dalam kueri harus berpartisipasi di dalamnya. Saat volume data bertambah, peningkatan model RDBMS menjadi semakin tidak layak. Dalam kasus kumpulan data yang besar, kegagalan arsitektur scale-up cenderung menjadi titik kegagalan yang sangat besar. Internet adalah contoh dari klaster ultrascale, tidak berbagi apa-apa.

Basis Data Nosql: Masa Depan Skalabilitas

Karena data dikirim melalui beberapa mesin dalam database Nosql, data tersebut sangat dapat diskalakan. Alhasil, daripada membeli mesin mahal yang membutuhkan peralatan khusus, kita bisa dengan mudah menambah daya CPU. Selain itu, database Nosql dapat menampung data dalam jumlah besar tanpa batas, menjadikannya sistem manajemen data yang sangat serbaguna.

Dapat Skala Basis Data Sql Secara Horizontal

Ya, basis data SQL dapat diskalakan secara horizontal. Ini berarti bahwa mereka dapat tersebar di beberapa server, yang masing-masing menangani sebagian dari total data. Ini memungkinkan skalabilitas yang lebih besar daripada yang bisa disediakan oleh satu server.

Mengapa Database Sql Tidak Dapat Diskalakan Secara Horizontal?

Karena fleksibilitas sintaks kueri, tidak mungkin untuk menskalakan secara horizontal dalam basis data relasional . Sebagai hasil dari SQL, Anda dapat menambahkan sejumlah kondisi dan filter ke data Anda yang mencegah sistem database mengetahui bagian mana yang akan dikembalikan hingga kueri selesai.

Mengapa Skala Sql Secara Vertikal?

Tujuan dari penskalaan vertikal adalah untuk meningkatkan konsumsi daya dan kapasitas RAM dari sistem yang ada, yang pada dasarnya meningkatkan sumber daya yang tersedia. Penskalaan vertikal tidak hanya lebih mudah, tetapi juga lebih murah. Masalahnya juga tidak memerlukan perbaikan jangka panjang.