Mengapa Database Nosql Mengganti Gudang Data

Gudang data telah lama menjadi cara utama bagi perusahaan untuk menyimpan dan menganalisis data. Tapi database Nosql semakin banyak digunakan untuk melengkapi atau bahkan mengganti gudang data. Ada sejumlah alasan untuk pergeseran ini. Basis data Nosql umumnya lebih terukur dan lebih mudah digunakan daripada gudang data tradisional. Mereka juga bisa lebih hemat biaya, karena tidak memerlukan tingkat investasi perangkat keras dan perangkat lunak yang sama. Basis data Nosql juga bisa lebih fleksibel daripada gudang data, membuatnya lebih mudah untuk mengintegrasikan sumber data baru dan beradaptasi dengan perubahan kebutuhan bisnis. Terlepas dari kelebihan ini, database Nosql bukanlah obat mujarab. Mereka bisa lebih kompleks untuk dikelola daripada gudang data, dan mereka mungkin tidak mendukung semua fitur dan fungsionalitas yang dibutuhkan perusahaan. Meskipun demikian, database Nosql semakin banyak digunakan untuk melengkapi atau bahkan mengganti gudang data di banyak organisasi. Ketika perusahaan menjadi lebih nyaman dengan teknologi ini, kami berharap untuk melihat adopsi yang lebih luas di tahun-tahun mendatang.

Baik NoSQL dan Data-Warehouse mampu melakukan kueri SQL. Gudang data dan NoSQL bukanlah hal yang sama. Mereka berbagi konsep untuk dapat menangani data dalam jumlah besar karena mereka mampu melakukannya. Gudang data , jika dibandingkan dengan model dimensi, biasanya memiliki banyak fakta dan dimensi (atau banyak entitas dalam model 3NF).

Bagaimana Database Nosql Menyimpan Data?

Alih-alih database relasional, database NoSQL menyimpan data dalam dokumen. Dalam pengertian ini, mereka diklasifikasikan sebagai "tidak hanya SQL" dan dibagi lagi menjadi berbagai model data yang fleksibel. Database NoSQL dapat terdiri dari database dokumen murni, penyimpanan nilai kunci, database kolom lebar, atau database grafik.

Penggunaan database NoSQL memungkinkan penyimpanan cepat sejumlah besar data yang tidak terkait. NoSQL bukan tipe NoSQL karena tidak mengandung struktur data relasional. Selama tahun 1970-an, database relasional adalah standar penyimpanan data. Dalam percakapan dengan Ben Finkel, seorang pelatih CBT, NoSQL menganggap kecepatan dan fleksibilitas lebih penting daripada konsistensi dan efisiensi. Terlepas dari kecepatan dan efisiensinya, database relasional membutuhkan banyak upaya untuk membangun dan memelihara. Tidak ada persyaratan untuk mendesain atau merencanakan database NoSQL sebelum diimplementasikan. Akibatnya, pengembang akan dapat membuat, membuat prototipe, dan menyebarkan aplikasi lebih cepat.

Mereka juga dapat digunakan dalam proses pengembangan tangkas yang lebih tradisional. Berbeda dengan database tradisional, database NoSQL mampu menangani berbagai tipe data dan tidak memerlukan regularisasi. Basis data NoSQL membutuhkan lebih banyak daya komputasi daripada basis data relasional. Basis data NoSQL dapat berjalan di Raspberry Pi dengan mudah, tetapi akan lebih sulit menangani beban server web. Grafik, berbeda dengan pasangan kunci:nilai atau dokumen, agak abstrak. Node dan edge dibagi menjadi dua bagian graf. Node berisi informasi tentang suatu objek (orang, tempat, benda, ide, dll.)

yang disimpan dalam blok memori. Koneksi logis dibuat antara tepi node. Model data kolom lebar mirip dengan database relasional karena terdiri dari baris dan kolom.

Scaling-out adalah kemampuan database NoSQL untuk tumbuh dalam ukuran tanpa mengorbankan kinerja. Kemampuan database NoSQL untuk mereplikasi data sendiri disebut sebagai replikasi. Data dapat dengan mudah dipetakan dalam berbagai format dengan fleksibilitas struktur data. Basis data NoSQL umumnya lebih cocok untuk menyimpan dan memodelkan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur daripada basis data tradisional . Dengan tiga fitur utama database NoSQL, penskalaan, replikasi, dan fleksibilitas merupakan faktor penting untuk menyimpan data yang tidak tertata rapi ke dalam tabel dan kolom. Kemampuan untuk menskalakan basis data NoSQL memastikannya tetap layak sambil memberikan kinerja. Karena ini bukan baris atau kolom, ini sangat berguna saat menangani kumpulan data besar yang tidak dapat masuk ke dalam satu baris atau kolom dalam tabel standar. Dalam replikasi, data database NoSQL direplikasi ke dalam database terpisah sehingga jika salah satu gagal, data dapat dipulihkan dari yang lain tanpa harus memulai dari awal. Ini sangat penting jika Anda menyimpan data sensitif yang bisa hilang dalam bencana. Teknik ini ideal untuk menyimpan data yang tidak tersusun rapi ke dalam tabel dan kolom, seperti teks dan gambar.

Manfaat Database Nosql

Database NoSQL digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah besar secara real-time. Mereka sangat cocok untuk aplikasi pelanggan 360, seperti belanja online, game online, Internet of things, jejaring sosial, dan iklan online.

Bisakah Nosql Digunakan Sebagai Gudang Data?

Gudang data paling umum digunakan di sektor keuangan, dan sangat kompatibel dengan sistem SQL karena skema yang digunakan untuk memformat data diformat untuk kumpulan data terstruktur. Gudang data memanfaatkan database SQL sebaik-baiknya sambil menghilangkan beberapa database NoSQL.

Kapan Nosql Tidak Digunakan?

Jika aplikasi Anda memerlukan fleksibilitas run-time, hindari NoSQL. Untuk konsistensi dan jika tidak akan ada perubahan signifikan dalam hal volume data, database SQL adalah opsi yang lebih baik.

Pro Dan Kontra Dari Database Nosql

Basis data NoSQL memungkinkan Anda untuk menyimpan dan memodelkan data yang tidak dapat Anda lakukan dengan basis data relasional standar . Selain data semi-terstruktur dan tidak terstruktur, data besar dan kompleks dianggap sebagai data besar dan kompleks. Salah satu keuntungan menggunakan database NoSQL adalah mereka bisa lebih gesit dan responsif terhadap perubahan kebutuhan. Ini karena tidak ada skema yang ditentukan sebelumnya dan model data yang lebih fleksibel. Memang benar, bagaimanapun, bahwa database NoSQL memiliki beberapa batasan. Salah satu kelemahan paling signifikan dari database NoSQL adalah tidak mendukung transaksi ACID. Akibatnya, menjaga keamanan data bisa menjadi lebih sulit. Selain lebih mahal untuk dipelihara, database NoSQL juga lebih sulit digunakan. Selain itu, mereka mungkin bukan pilihan terbaik untuk aplikasi yang membutuhkan throughput tingkat tinggi.

Bisakah Gudang Data Menjadi Non Relasional?

Gudang data adalah domain tradisional dari basis data relasional, dan ada dua alasan untuk itu: (1) mereka terutama digunakan oleh perusahaan besar dengan kumpulan data besar yang dibuat dalam sistem warisan dengan penyimpanan data relasional , dan (2) masih dikembangkan, meskipun fakta bahwa database non-relasional cepat

Gudang Data Adalah Masa Depan Penyimpanan Data

Metode tradisional pergudangan data disebut sebagai komputasi relasional. Alih-alih berurusan dengan transaksi, tujuan utama database relasional adalah memproses permintaan kueri dan menganalisis data. Biasanya mencakup data transaksi historis, tetapi juga dapat mencakup data dari sumber lain. Model ini, di sisi lain, memiliki kekurangan. Kerugian pertama dari database relasional adalah bahwa mereka memerlukan tingkat pemeliharaan dan penskalaan yang tinggi. Selain itu, sejumlah besar data yang tidak terkait dengan transaksi sebelumnya tidak perlu disimpan di cluster Hadoop. Danau data dapat membantu dalam situasi ini. Ini adalah database yang dirancang untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar. Ini adalah perangkat yang dapat menyimpan data dari berbagai sumber, termasuk transaksi. Namun, penting untuk dicatat bahwa data lake bukan tanpa kekurangan. Akibatnya, mereka tidak terlalu cocok untuk kueri atau analisis. Ini karena fakta bahwa mereka dirancang khusus untuk memproses transaksi. Gudang data diperlukan dalam situasi ini. Ini adalah database yang dirancang untuk digunakan untuk kueri dan analisis daripada pemrosesan transaksi. Data warehouse dapat digunakan sebagai alternatif data lake untuk memberikan berbagai keuntungan. Biaya pemeliharaan dan penskalaan gudang data biasanya lebih rendah daripada biaya membangun gudang fisik. Mereka juga bagus untuk menyimpan banyak data. Singkatnya, sangat mungkin gudang data akan menjadi model penyimpanan dan pemrosesan yang dominan di masa depan. Mereka bekerja lebih baik daripada data lake dalam hal permintaan dan analisis, dan mereka lebih murah dan lebih mudah dipelihara daripada database tradisional.

Gudang Data Nosql

Gudang data NoSQL adalah sistem yang memungkinkan penyimpanan dan pengambilan data yang tidak diatur dalam basis data relasional tradisional . Gudang data NoSQL sering digunakan untuk aplikasi yang memerlukan analisis data real-time atau penanganan data dalam jumlah besar.

Tujuan makalah ini adalah untuk memberikan gambaran tentang pekerjaan yang telah dilakukan dalam konteks ini. Database NoSQL menyimpan data dari media sosial, GPS, data sensor, pengawasan, dan sumber lainnya. Paradigma baru ini, yang memengaruhi desain dan implementasi gudang data (DW) dan pemrosesan data besar (Big ETL), harus dipelajari. Model NoSQL berorientasi kolom digunakan untuk membuat gudang data besar . D. Mallek, H. Ghozzi, Teste, O. Gargouri, F.: BigDimETL: Database NoSQL. Fisikawan Norwegia NT Petter. Langkah Pertama Penjelasan Kerangka Analitik Data NoSQL Artikel ini menjelaskan tentang pengembangan kerangka kerja basis data NoSQL berdasarkan proses ekstraksi dan transformasi.

Senda Bouaziz, Ahlem Nabli, dan Faiez Gargouri termasuk yang disebutkan. Universitas Al-Baha terletak di provinsi Riyadh di Arab Saudi. Vincenzo Piuri, CEO MIR Labs, Laboratorium Riset Kecerdasan Mesin di auburn, Washington, bertanggung jawab atas desain dan pengoperasian laboratorium. Departemen Manajemen Konstruksi dan Real Estat di Universitas Teknik Vilnius Gediminas, Lituania. Sekolah Teknik Dr. Arturas Kaklauskas di Superior de Engineerharia do Porto adalah institusi bergengsi. Hak akan berlaku efektif pada tahun 2021. Penulis dan Springer Nature Switzerland AG memiliki hak eksklusif untuk menerbitkan buku tersebut.

Mongodb: Pilihan Tepat Untuk Penyimpanan Data yang Cepat dan Mudah

MongoDB lebih merupakan ilmu data daripada gudang data tradisional . Terlepas dari kemampuannya untuk menyimpan data, MongoDB tidak dimaksudkan untuk digunakan sebagai repositori terpusat untuk menyimpan semua data perusahaan Anda. MongoDB, di sisi lain, paling cocok untuk menyimpan data dari berbagai fungsi bisnis yang harus tersebar di berbagai platform. Basis data NoSQL semakin populer karena mudah digunakan, efisien untuk digunakan, dan didistribusikan dengan baik. Terlepas dari kenyataan bahwa MongoDB bukan gudang data tradisional, itu adalah pilihan yang sangat baik untuk bisnis yang membutuhkan sistem yang cepat dan mudah digunakan untuk menyimpan data dari berbagai unit bisnis.

Basis Data Vs Gudang Data

Database adalah kumpulan data yang diatur dengan cara tertentu, biasanya dalam tabel dan bidang. Gudang data adalah basis data yang dirancang khusus untuk mendukung analisis dan pelaporan data. Gudang data biasanya memiliki struktur data yang lebih terdenormalisasi daripada basis data, dan sering menyertakan fitur seperti data mart, yang merupakan bagian dari gudang data yang dirancang untuk grup pengguna tertentu.

Definisi gudang data sangat luas. Temukan bagaimana mereka unik dalam kemampuan analitik mereka. Database sering digunakan oleh aplikasi pemrosesan transaksi online. Seiring waktu, mungkin berguna untuk melihat bagaimana tren data berubah. Ada gudang data yang dapat membantu Anda melakukannya. Gudang data menyimpan dan mengindeks kolom menggunakan struktur tabel data. Indeks columnstore digunakan dalam teknologi ini, yang rumit dan mudah dipahami.

Karena database dan gudang data menggunakan struktur data relasional, mungkin ada baiknya menggunakan salah satu yang paling berguna. Akibatnya, database berbasis baris tidak akan memberi Anda kinerja yang Anda perlukan saat melakukan analitik data. Microsoft Redshift, Google BigQuery, dan BigQuery Google hanyalah beberapa gudang data cloud terbaik. Fivetran adalah gudang data cloud terbaik untuk mereplikasi data dari sistem OLTP Anda.

Sangat penting untuk diingat bahwa gudang data dan database keduanya dirancang untuk memproses data dalam berbagai cara. Gudang data terdiri dari dua bagian: membaca data dan menulis data. Kemampuan untuk menggunakan kekuatan analitis untuk mengelola operasi sehari-hari perusahaan secara efisien dimungkinkan tanpa mengganggu sistem transaksionalnya.
Dengan gudang data, Anda juga dapat menganalisis data dengan cepat. Hal ini disebabkan fakta bahwa pengolahan data warehouse berbeda dari pengolahan database. Gudang data, selain menyediakan analisis data yang lebih cepat, juga menyediakannya.

Gudang Data: Perbedaan dan Manfaat Utama

Berbeda dengan gudang data, sistem pemrosesan data membantu menjawab pertanyaan kompleks dengan cepat dan akurat. Ini memiliki kemampuan untuk melakukan pencarian data skala besar, misalnya.

Daftar Database Nosql

Ada banyak jenis database NoSQL, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahannya sendiri. Basis data NoSQL yang paling populer adalah MongoDB, Cassandra, dan Redis.

Basis data NoSQL dapat digunakan untuk menyimpan data dengan cara yang lebih konseptual daripada dalam basis data relasional. Pada artikel ini, kita akan membahas MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase, dan lainnya, yang merupakan sebagian besar platform database NoSQL. Jika kami perlu menemukan teks lengkap dari sebuah artikel, ini adalah basis data untuk organisasi kami. Database seperti ini berguna untuk menyimpan dan menganalisis data dalam jumlah besar. Amazon DynamoDB terutama digunakan untuk aplikasi berkinerja tinggi di semua skala, dan dapat dikonfigurasi dalam berbagai cara. Sekitar 700 organisasi menggunakan database ini, yang dapat menangani 10 triliun permintaan dalam satu hari. DynamoDB adalah pilihan terbaik untuk menangani kueri dalam jumlah besar saat menjalankan kueri nilai kunci sederhana. Ada database yang dapat memproses data berukuran petabyte, tetapi jika kami memiliki jumlah kecil, mereka tidak akan dapat memberikan hasil yang diinginkan kepada kami. Dalam kasus penggunaan kami, database ini adalah opsi terbaik jika kami perlu mendapatkan akses acak dan real-time ke data.

5 Jenis Database Nosql

Akibatnya, sekarang ada lima jenis database nosql yang tersedia.
MongoDB adalah sistem operasi paling populer, diikuti oleh Cassandra, HBase, Neo4j, dan Redis.