Mengapa Basis Data Nosql Lebih Skalabel Daripada Basis Data Relasional

Basis data Nosql lebih terukur daripada rekan relasionalnya karena sejumlah alasan. Pertama, database nosql dirancang untuk didistribusikan dari bawah ke atas, yang berarti bahwa database tersebut secara inheren lebih dapat diskalakan. Kedua, database nosql umumnya menggunakan model data yang lebih sederhana daripada database relasional , yang membuatnya lebih terukur. Terakhir, database nosql cenderung lebih fleksibel dalam hal skema dan struktur data, yang juga membuatnya lebih terukur.

Ini adalah sistem yang mampu mendukung database yang sangat besar dengan tingkat permintaan yang sangat tinggi dan latensi yang sangat rendah. Agar sebuah situs web berhasil, itu harus skalabilitas dan ketersediaan tinggi, serta memiliki basis pengguna yang besar. Untuk menjalankan banyak instance secara bersamaan di server, penskalaan horizontal biasanya digunakan.

Alih-alih model ACID, database NoSQL biasanya menggunakan model BASE. Mereka memberikan skalabilitas sebagai imbalan untuk melepaskan persyaratan A, C, dan/atau D. Jika Anda menginginkan jaminan ACID, Anda dapat mendaftar untuk beberapa kasus, seperti Cassandra. Meskipun database NoSQL biasanya lebih terukur, mereka tidak selalu mencapai hal ini.

Database SQL , seperti database NoSQL, dapat diskalakan secara horizontal, sedangkan database NoSQL dapat diskalakan secara vertikal. Arsitektur basis data berbeda antara basis data SQL dan NoSQL karena basis data SQL berbasis tabel, sedangkan basis data NoSQL berbasis dokumen, nilai kunci, grafik, atau basis data kolom lebar. Database NoSQL lebih cocok untuk data yang tidak terstruktur, seperti dokumen atau JSON, sedangkan database SQL lebih cocok untuk transaksi multi-baris.

NoSQL, di sisi lain, memungkinkan Anda untuk menskalakan web dunia nyata dan aplikasi bisnis secara horizontal. Apache HBase, MongoDB, dan Cassandra adalah beberapa database NoSQL paling populer .

Mengapa Database Nosql Lebih Skalabel?

Basis data Nosql umumnya lebih terukur daripada rekan sql mereka karena dirancang untuk bekerja dengan data besar. Mereka juga lebih fleksibel dalam hal skema, yang berarti mereka dapat menangani lebih banyak tipe dan struktur data. Akhirnya, database nosql sering dirancang untuk didistribusikan, yang berarti dapat tersebar di beberapa server, yang selanjutnya dapat meningkatkan skalabilitas.

Menjadi semakin penting bagi aplikasi untuk dapat diskalakan. Demikian pula, memiliki penyimpanan data yang dapat diskalakan dengan cepat dan efisien sangatlah penting. Dalam debat utama, apakah lebih baik menggunakan database 'ASL' atau 'NoSQL'? Database SQL telah ada sejak lama, sedangkan database NoSQL terkenal dengan kemudahan penskalaannya. Asumsi bahwa database NoSQL hanya dapat dihancurkan dalam operasi tertentu sudah melekat dalam desainnya. Basis data mengharapkan kualifikasi untuk mengidentifikasi simpul tempat data berada setiap kali menjalankan operasi data. Fakta bahwa data disimpan di banyak mesin membuatnya sangat mudah untuk menjalankan operasi data bahkan di mesin yang paling tidak efisien sekalipun.

Hasilnya, database NoSQL dapat diskalakan menggunakan mesin komoditas sederhana. Ketika sistem NoSQL digunakan, diasumsikan bahwa pengguna akan merencanakan dan menyusun data sedemikian rupa sehingga semua data yang diperlukan dapat diambil pada waktu yang sama untuk operasi tertentu. Tujuan denormalisasi data adalah untuk menghindarinya menjadi rusak (data yang sudah dimasak sebelumnya untuk operasi). Bergabung di NoSQL tidak diharapkan kaya fitur atau dioptimalkan, meskipun memungkinkan. Secara praktis, aplikasi NoSQL berasumsi bahwa data akan konsisten dari waktu ke waktu. Banyak sistem NoSQL juga menyediakan sakelar untuk menyesuaikan konsistensi di seluruh sistem untuk alasan konsistensi. Saat memilih arsitektur, komponen penting adalah mengevaluasi kasus penggunaan dan memilih penyimpanan data yang sesuai berdasarkan itu.

Database dokumen adalah pilihan tepat untuk aplikasi penskalaan horizontal karena dapat didistribusikan ke beberapa node. Data disimpan dalam dokumen mirip MongoDB mandiri MongoDB, yang merupakan file mirip JSON. Ini memungkinkan banyak node untuk diakses dengan mudah dengan mendistribusikan dokumen melintasi rentang penskalaan horizontal. MongoDB juga sangat kuat karena penggunaan klaster sharded, yang memungkinkan data ditransfer antar beberapa node. Basis data NoSQL memiliki banyak keunggulan selain model datanya yang fleksibel, penskalaan horizontal, permintaan secepat kilat, dan kemudahan penggunaan. Database dokumen, database nilai kunci, penyimpanan kolom lebar, dan database grafik hanyalah beberapa jenis database NoSQL. Database NoSQL ideal untuk aplikasi yang memerlukan penskalaan horizontal karena mudah didistribusikan ke beberapa node. MongoDB adalah pilihan yang sangat baik untuk aplikasi yang membutuhkan platform penskalaan horizontal karena mudah didistribusikan ke berbagai platform.

Bagaimana Basis Data Nosql Dapat Diskalakan?

Basis data NoSQL, di sisi lain, dapat diskalakan secara horizontal, yang berarti mereka dapat menangani peningkatan lalu lintas dengan menambahkan lebih banyak server. Database NoSQL, selain lebih besar dan lebih kuat, dapat digunakan untuk kumpulan data yang besar atau terus berubah.

Seperti yang dijelaskan oleh Rahim Yaseen dari Couchbase, kita dapat memperoleh pemahaman tentang beberapa konsep penting. Dengan ledakan data, organisasi semakin mencari cara untuk mengelola, menyimpan, dan mengambil nilai darinya. Haruskah saya memperbesar atau memperbesar basis data saya? Sistem sharding manual memungkinkan distribusi informasi pendaftaran ke seluruh rangkaian loket check-in. Ini berhasil karena ada ide bagus tentang skema apa yang akan dibuat. Akibatnya, dalam kasus autosharding, Anda harus pergi ke setiap stan untuk mencari tahu siapa yang check-in dengan nama belakang S. Pola akses langsung kunci dalam database dokumen biasanya memerlukan akses ke dokumen tertentu melalui satu kunci, seperti serta kemampuan untuk menavigasi ke dokumen lain melalui kunci terkait. Sangat penting untuk mengindeks dan menanyakan sejumlah besar kumpulan data untuk menyelesaikan tugas ini.

Karena setiap node harus berpartisipasi dalam eksekusi kueri, menerapkan teknik pengurangan peta tidak ada gunanya. Ketika volume data bertambah, meningkatkan gaya RDBMS menjadi semakin tidak efektif. Arsitektur scale-up yang menopang kumpulan data besar kemungkinan besar akan gagal, seperti satu titik kegagalan yang sangat besar. Internet adalah contoh yang sangat baik dari cluster shared-nothing, yang sangat besar dan sangat terdistribusi.

Penskalaan vertikal lebih mahal dan mungkin tidak diperlukan dalam beberapa kasus. Karena fakta bahwa masalah dapat didistribusikan ke sejumlah besar mesin, penskalaan horizontal lebih hemat biaya.
Sangat penting untuk memilih solusi penskalaan yang tepat untuk menghindari masalah kinerja, peningkatan kompleksitas, dan kehilangan data yang dapat diakibatkan oleh keputusan penskalaan yang salah.
Kapan saya harus meningkatkan?
Ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan sebelum memutuskan untuk meningkatkan atau tidak. Hal pertama yang harus Anda ketahui adalah berapa banyak data yang ditangani aplikasi Anda. Mesin basis data tunggal dapat menangani jumlah data yang relatif besar jika datanya relatif kecil. Volume data yang lebih besar juga diharapkan menghasilkan jumlah pemrosesan yang lebih besar yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi, dan mesin mungkin tidak lagi dapat memprosesnya.
Jika data relatif kecil, beban dapat ditangani oleh satu mesin database.
Kapan sebaiknya Anda mempertimbangkan untuk melakukan scaling out?
Jika Anda memiliki masalah yang dapat diselesaikan dengan membagi sejumlah besar mesin menjadi lebih kecil, penskalaan mungkin merupakan opsi terbaik untuk Anda. Jika Anda memiliki situs web yang memerlukan banyak server dan tidak memiliki cukup CPU atau RAM untuk menempatkan semuanya di pusat data, Anda mungkin dapat menambahkan lebih banyak server ke pusat data dan meminta mereka menangani bebannya.
Meningkatkan jumlah server di pusat data Anda mungkin lebih hemat biaya dalam situasi tertentu, seperti menangani sejumlah besar mesin yang dapat tersebar.

Menskalakan Server Anda: Pro Dan Kontra Dari Penskalaan Vertikal Dan Horizontal

Penskalaan vertikal biasanya lebih mahal, sehingga sulit mencapai tingkat kinerja yang sama. Meskipun penskalaan horizontal umumnya lebih efisien, pengaturannya bisa jadi lebih sulit.

Mengapa Database Nosql Lebih Baik?

Basis data Nosql sering dianggap lebih baik daripada rekan relasionalnya karena sejumlah alasan. Pertama, mereka umumnya lebih mudah diatur dan digunakan – tidak perlu desain skema yang rumit atau pemetaan objek-relasional. Kedua, mereka sangat skalabel dan dapat dengan mudah menangani data dalam jumlah besar. Terakhir, mereka cenderung lebih fleksibel dalam hal pemodelan data, membuatnya lebih mudah untuk menyimpan dan menanyakan struktur data yang kompleks.

Industri database NoSQL tumbuh di akhir tahun 2000-an dengan fokus pada penskalaan, kueri cepat, dan membuat pemrograman menjadi lebih mudah. Fleksibilitas database NoSQL, serta kemampuannya untuk menskalakan secara horizontal dan mengakomodasi model data yang fleksibel, menjadikannya ideal untuk pengembang. Database SQL (Structured Query Language) dikenal dengan skema kaku, kompleks, dan tabular, serta persyaratan penskalaan vertikal yang tinggi. Pada rilis 4.0, MongoDB menambahkan transaksi ACID multi-dokumen, dan pada rilis 4.2, MongoDB memperluas dukungan untuk menjangkau klaster pecahan. No. 1 berisi model data. Data dalam database NoSQL biasanya dioptimalkan untuk tujuan kueri, bukan untuk duplikasi data.

Kompresi juga tersedia di beberapa database No. NoSQL untuk mengurangi footprint penyimpanan. Database grafik, misalnya, dapat berguna untuk menganalisis hubungan, tetapi mungkin tidak memberikan informasi yang cukup untuk penggunaan sehari-hari. Jika Anda mencari database untuk kasus penggunaan tertentu, buku putih Tempat Menggunakan MongoDB dapat membantu Anda mengetahui database mana yang tepat untuk Anda. MongoDB Atlas adalah database NoSQL yang bagus untuk memulai karena ini adalah salah satu yang paling sederhana untuk digunakan. Anda dapat mempelajari MongoDB hanya dalam waktu 24 jam dengan MongoDB University, yang menyediakan pelatihan online gratis.

Nosql Menawarkan Cara Penanganan Data Yang Berbeda

Lebih baik menggunakan NoSQL untuk menyimpan dan mengelola data. Kesederhanaan dan skalabilitas aplikasi ini membuatnya ideal untuk digunakan. Database NoSQL lebih andal dan memiliki aksesibilitas yang lebih besar.

Skalabilitas Nosql Vs Sql

Database SQL dapat diskalakan secara vertikal, artinya database tersebut dapat diskalakan dengan menambahkan lebih banyak sumber daya (CPU, memori, dll.) ke satu server. Basis data NoSQL dapat diskalakan secara horizontal, artinya basis data tersebut dapat diskalakan dengan menambahkan lebih banyak server.

Mungkin sulit untuk membedakan antara beragam sistem basis data yang tersedia saat ini. DBA harus terbiasa dengan perbedaan antara SQL, NoSQL, dan DBMS individual. Secara umum, database NoSQL, yang tidak memiliki properti relasional, tidak bergantung pada RDBMS tradisional. Kedua produk tersebut memiliki lima perbedaan utama, serta beberapa perbedaan utama yang membedakannya satu sama lain. Arsitektur master-slave database NoSQL berskala lebih horizontal dengan server atau node tambahan. Menurut teorema CAP, yang menyatakan bahwa dalam basis data terdistribusi apa pun, hanya dua dari properti berikut yang dapat dijamin pada saat yang sama: Sangat penting untuk mendukung dan mendukung komunitas. Database SQL telah ada sejak lama, terkenal, dan memiliki rekam jejak ketergantungan yang panjang.

Basis data NoSQL tidak seaman basis data relasional karena mengandung lebih sedikit struktur data. Namun, mereka lebih terukur, memungkinkan mereka menjadi lebih populer. Terlepas dari keamanannya, database relasional mungkin bukan pilihan terbaik untuk setiap aplikasi.

Skalabilitas Basis Data Relasional Vs Non Relasional

Penskalaan database berbeda dalam database non-relasional, seperti database dokumen, dibandingkan dengan database relasional, yang hanya dapat diskalakan secara vertikal (CPU, ruang hard drive, dan sebagainya). Replikasi database memerlukan pembuatan banyak database di beberapa server, yang membuat data tetap sinkron.

Dalam makalah penelitiannya tahun 1970 Model Data Relasional untuk Bank Data Bersama Besar, EF Codd dari IBM menciptakan istilah "database relasional." Kunci digunakan untuk menautkan informasi dari beberapa tabel dalam database relasional. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, dan IBM DB2 adalah database yang paling banyak digunakan di dunia. Menggunakan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) adalah cara terbaik untuk menjaga data Anda tetap akurat dan konsisten. Untuk mencapai integritas referensial, hubungan primary dan foreign key harus digunakan. Catatan harus dihapus terlepas dari apakah itu merujuk ke kunci utama atau catatan lainnya. Ini mencegah catatan anak yatim disimpan.

Tabel, baris, kunci utama, atau kunci asing tidak dapat ditemukan di database non-relasional, seperti di database relasional. Sebaliknya, database NoSQL menggunakan model penyimpanan yang dioptimalkan untuk jenis data yang disimpan. Penyimpanan data dokumen, penyimpanan data kolom, penyimpanan nilai kunci, grafik, indeks, dan basis data grafik adalah basis data NoSQL yang paling umum digunakan. Database grafik dimaksudkan untuk memudahkan penyimpanan informasi antar entitas. Pemetaan objek-relasional (ORM) adalah kemampuan baru yang diperkenalkan di database NoSQL sebagai pengganti Structure Query Language (SQL). Sejumlah bahasa NoSQL tersedia, termasuk Java, Javascript,. .NET, dan PHP.

Sangat penting untuk membedakan antara dua jenis database karena dua alasan: kegunaannya dengan sendirinya, dan kasus penggunaan yang mereka layani. Tidak ada basis data yang lebih baik dari yang lain, tetapi tidak ada yang memonopoli menjadi lebih baik dari yang lain. Saat memilih tipe database untuk proyek Anda, pertimbangkan kebutuhan organisasi serta fungsionalitas aplikasinya.

Cassandra adalah arsitektur yang dirancang untuk menangani data dalam jumlah besar dengan latensi rendah. Cassandra menyelesaikan ini dengan memanfaatkan skema replikasi penyangga cincin. Skema replikasi ring-buffer dalam suatu sistem memungkinkannya untuk mereplikasi data antara dua atau lebih node. Skema replikasi memungkinkan sistem untuk tumbuh tanpa mengganggu ketersediaan data. Apache Cassandra juga dirancang untuk toleran terhadap kesalahan. Akibatnya, jika sebuah node gagal, node lain dalam sistem mungkin dapat mereplikasi data ke node yang gagal tersebut. Membiarkan sistem berkembang tanpa berdampak negatif terhadap ketersediaan data adalah akibat dari toleransi kesalahan ini. Ini adalah database besar dan dapat diandalkan yang dapat menangani sejumlah besar transaksi dengan cara yang efisien.

Mana yang Lebih Mudah Menskalakan Rdbms Atau Nosql?

Meskipun kurangnya kemampuan penskalaan, RDBMS biasanya tidak melakukan penskalaan, sedangkan database NoSQL yang lebih baru dimaksudkan untuk memanfaatkan node baru dan biasanya dirancang dengan mempertimbangkan perangkat keras komoditas berbiaya rendah.