Come si ridimensionano i database Sql e Nosql

Con la crescente popolarità delle applicazioni Web e la quantità di dati che generano, la necessità di database in grado di scalare in modo rapido ed efficiente è più importante che mai. I database SQL e NoSQL sono due delle scelte più popolari per gli sviluppatori che cercano una soluzione di database scalabile. I database SQL esistono da decenni e sono la scelta tradizionale per molte applicazioni. Usano uno schema fisso, il che significa che la struttura del database è definita in anticipo e tutti i dati devono essere conformi a tale schema. Ciò può rendere più difficile l'utilizzo dei database SQL quando i set di dati sono grandi e complessi. I database NoSQL, d'altra parte, sono relativamente nuovi e sono progettati per funzionare con set di dati grandi e complessi. Hanno uno schema flessibile, il che significa che la struttura del database può essere modificata secondo necessità. Ciò può semplificare l'utilizzo dei database NoSQL, ma significa anche che potrebbero non essere affidabili come i database SQL. Entrambi i database SQL e NoSQL hanno i loro pro e contro quando si tratta di scalabilità. I database SQL sono più difficili da utilizzare ma sono più affidabili. I database NoSQL sono più facili da utilizzare ma potrebbero non essere altrettanto affidabili.

Diverse tecniche e principi di ridimensionamento possono essere applicati a un database, a seconda del suo tipo. Il ridimensionamento è fondamentale sia per i database NoSQL che per quelli non NoSQL e il concetto di sharding del database è un componente cruciale. Quando i server sono distribuiti, otteniamo i vantaggi di poter archiviare più dati ereditando anche i problemi di un sistema distribuito. Gli ingegneri dovrebbero scrivere manualmente la logica per gestire lo sharding automatico in un database mainframe perché non lo supporta. Come soluzione, posiziona un proxy, ad esempio un servizio di bilanciamento del carico, davanti al servizio di query e al database. Il proxy può essere riavviato se lo shard è troppo grande, il che consentirà di eseguire le query più rapidamente. È opinione diffusa che il ridimensionamento dei database NoSQL sia un processo altamente automatizzato che viene visto solo dall'utente finale.

Un'architettura master-slave si basa su transazioni one-shot, mentre un'architettura basata su shard si basa su transazioni casuali. Una query di lettura diretta ai frammenti slave ridurrà il carico sul frammento principale. Possiamo replicare il database a livello di data center per assicurarci di avere un backup. I nodi possono comunicare tra loro scambiandosi informazioni. È normale che i nodi comunichino con un numero predeterminato di altri nodi. Un nodo in Cassandra può semplicemente replicare i suoi dati in altri nodi perché i nodi sono considerati uguali. Il protocollo di gossip è un sottoinsieme dell'intero concetto di nodi.

Potresti rinunciare a determinate proprietà in un database distribuito per ottenerne di più. È quasi sempre fondamentale replicare i dati per mantenere la disponibilità. All'inizio avrai una leggera differenza nella coerenza del tuo database, ma migliorerà nel tempo. I database SQL vengono utilizzati per dati più precisi nei sistemi finanziari, mentre i database NoSQL vengono utilizzati per dati meno importanti, come i conteggi delle visualizzazioni.

I due metodi per ridimensionare un database sono il ridimensionamento verticale e l'aumento della CPU o della RAM del computer del database esistente. Aggiungi più macchine al tuo cluster di database per gestire un sottoinsieme dei dati totali al fine di scalare orizzontalmente.

L'era di Internet e del cloud computing ha consentito la creazione di database NoSQL, che hanno reso più semplice l'implementazione di un'architettura scalabile. Un'architettura scalabile comporta la diffusione dell'archiviazione dei dati e del lavoro necessario per elaborarli su un numero elevato di computer.

Anche la capacità di gestire grandi quantità di dati è vantaggiosa. I database SQL possono essere ridimensionati verticalmente, consentendo di caricare un server più grande con più CPU, RAM e potenza SSD.

Come si ridimensionano i database Nosql?

Poiché i database SQL sono scalabili verticalmente, è possibile aumentare il carico su un singolo server aumentando la RAM, l'unità SSD o la CPU su un database SQL. I database NoSQL, d'altra parte, sono scalabili orizzontalmente, il che significa che possono gestire più facilmente l'aumento del traffico aggiungendo più server.

Rahim Yaseen di Couchbase ci guida attraverso alcuni punti critici mentre procediamo. Una grande quantità di dati sta invadendo le organizzazioni e sono alla ricerca di modi per gestirli, archiviarli e sfruttarli. La decisione chiave nella gestione dei database è se aumentare o diminuire le dimensioni. Lo sharding manuale, in cui ogni registrazione è assegnata a una cabina diversa, consente di distribuire la registrazione su un numero di cabine di check-in. Poiché esiste uno schema predefinito ben definito, funziona. Se avessi la composizione automatica, dovresti andare in ogni cabina e cercare le persone il cui cognome era S. Un database di documenti ha una serie di schemi di accesso diretto chiave che richiedono l'accesso ai dati direttamente tramite una singola chiave e la navigazione verso un altro documento tramite una chiave correlata. L'indicizzazione secondaria e la query sono due sfide principali quando si ha a che fare con dati distribuiti.

Poiché ogni nodo deve partecipare all'esecuzione della query per eseguire la query, non è necessario utilizzare una tecnica di riduzione della mappa. Con l'aumentare del volume dei dati, il ridimensionamento in stile RDBMS diventa sempre meno pratico. È quasi certo che un errore di un'architettura di scalabilità verticale alla base di un set di dati di grandi dimensioni si tradurrà in un punto di errore di grandi dimensioni. Internet è un classico esempio di cluster ultrascalare senza condivisione.

Un database NoSQL può essere ridimensionato orizzontalmente per soddisfare le esigenze di una vasta gamma di utenti. È possibile utilizzarli su qualsiasi macchina, senza richiedere hardware specializzato. Di conseguenza, NoSQL è una scelta eccellente per i sistemi che richiedono la capacità di scalare rapidamente o senza una conoscenza approfondita.

Come si ridimensionano i database Sql?

Una scala è un numero che ha un valore a destra della virgola decimale. C'è una precisione di 5 su questo numero, ad esempio, e una scala di 2. In SQL Server, i tipi di dati numerici e decimali possono raggiungere una precisione massima di 38 bit. Il valore massimo predefinito di SQL Server nelle versioni precedenti era 28.

In questo articolo, fornirò alcune idee e indicazioni di base sul ridimensionamento dei database relazionali tradizionali. È ampiamente accettato che il ridimensionamento debba avvenire verticalmente (su un singolo server di database) utilizzando un hardware migliore. È sempre fondamentale bilanciare efficienza e funzionalità quando si selezionano i tipi di dati. La normalizzazione e la denormalizzazione dei dati sono due modi fondamentali per pensare a tipi di dati ottimali. Quando si analizzano grandi quantità di dati, la pre-elaborazione dei dati può essere utile. Quando si utilizzano indici appropriati sulle tabelle, le prestazioni possono essere notevolmente migliorate. Dobbiamo sapere esattamente come il nostro pianificatore di query gestisce le nostre query per garantire che svolga correttamente il lavoro.

Quando osserviamo la struttura dei nostri dati, possiamo determinare se aggiungere indici o riscrivere la nostra query. I quattro livelli di isolamento di base definiti nello standard SQL:1992 influenzeranno notevolmente il modo in cui utilizziamo il nostro sistema di database . Prima di decidere se la compressione a livello dell'applicazione fornirà il vantaggio desiderato, è necessario innanzitutto esaminare come vengono archiviati i dati e se la compressione è necessaria. Poiché l'inserimento di una colonna in una posizione specifica richiede molto tempo, è preferibile inserire una nuova colonna alla fine della tabella. Il cappuccio di un database potrebbe essere già ingombro di dati compressi. Possiamo scalare orizzontalmente per le operazioni di scrittura aggiungendo più server, ma possiamo anche utilizzare repliche di sola lettura per espandere la nostra capacità. Il partizionamento su steroidi ci consente di archiviare parti della tabella del database (shard) su server diversi.

Lo sharding è il processo di archiviazione dei dati nei database. Un'altra estensione del database, come TimescaleDb o PostGIS, può essere utilizzata per migliorare l'elaborazione dei dati e l'efficienza dell'archiviazione. È possibile trasferire i dati da un sistema all'altro ed elaborarli lì. Possiamo anche inviarlo a un database analitico, come Hadoop o Clickhouse. La distribuzione Apache Spark è un software di elaborazione cluster distribuito gratuito e open source che può essere utilizzato per il calcolo di dati su larga scala. Altri modi per spostare i dati includono la copia del database, l'estrazione dei dati tramite SQL e così via. Se scegli fornitori di servizi cloud come AWS o Azure, tieni presente che non supportano i database SQL gestiti.

Questa limitazione è amplificata quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni distribuiti su più nodi. Questi set di dati vengono suddivisi in blocchi gestibili da MySQL Cluster e distribuiti ai nodi in parallelo. Se il database ha uno snapshot in qualsiasi momento, non sarà necessario attendere che una query restituisca un risultato. Di conseguenza, puoi utilizzare questo vantaggio di scalabilità per analizzare set di dati di grandi dimensioni in tempo reale o elaborare i dati in blocco. MySQL Cluster è una scelta eccellente per i carichi di lavoro che richiedono un'operazione semplice grazie alla sua facilità d'uso, consentendo di risparmiare tempo e denaro mantenendo le stesse funzionalità di un database relazionale tradizionale. MySQL Cluster è un'ottima opzione per le aziende che desiderano ridimensionare i propri database orizzontalmente senza sacrificare le prestazioni. Invece di un tradizionale sistema di database relazionale, le aziende possono risparmiare tempo e denaro utilizzando MySQL Cluster.

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Nosql o Sql è più scalabile?

Nella maggior parte dei casi, i database SQL possono essere scalabili verticalmente. Un singolo server può essere aggiornato con più CPU, RAM o capacità SSD per gestire più traffico. I database NoSQL possono essere ridimensionati orizzontalmente. Con lo sharding, puoi aumentare il numero di server nel tuo database NoSQL, permettendoti di gestire più traffico.

Le applicazioni richiedono una maggiore scalabilità man mano che diventano più complesse. Dovrebbero essere presi in considerazione anche gli archivi di dati che possono essere ridimensionati in modo efficiente e semplice. La distinzione principale tra i due è se il database deve essere "ASL" o "NoSQL". I database SQL esistono da molto tempo, mentre i database NoSQL sono ben noti per la loro facilità di scalabilità. Ogni operazione in un database NoSQL richiede l'uso dello sharding. Ogni operazione sui dati deve includere un metodo di qualificazione, che identifica il nodo in cui risiedono i dati. I dati vengono archiviati su più macchine, semplificando le operazioni sui dati anche su macchine a bassa potenza.

Per semplificare il ridimensionamento degli archivi NoSQL , vengono utilizzate semplici macchine per le materie prime. Sulla base di NoSQL, l'utente presuppone che pianificherà e strutturerà i dati in modo tale che tutti i dati richiesti per un'operazione specifica possano essere recuperati in una volta sola dallo stesso nodo. I dati devono anche essere normalizzati tra i nodi (dati precotti per il funzionamento) per essere normalizzati. In NoSQL, puoi unire i file, ma non aspettarti unioni in stile SQL con strutture ottimizzate. Le applicazioni nel mondo NoSQL credono che la coerenza dei dati sia assicurata nel tempo. Ha senso che i sistemi NoSQL forniscano opzioni per apportare modifiche alla coerenza oltre a quanto richiesto. Un aspetto importante di qualsiasi decisione sull'architettura, come qualsiasi altro aspetto, è esaminare il caso d'uso e selezionare l'archivio dati corretto.

La scelta del database giusto è fondamentale perché richiede un gran numero di utenti. MongoDB, Apache HBase e Cassandra sono database NoSQL che possono essere implementati più rapidamente rispetto ai database standard . La ragione di ciò è che non aderiscono al modello ACID, il che può comportare prestazioni inferiori. I database NoSQL, d'altra parte, sono in grado di funzionare a livelli elevati quando richiesto. Quando selezioni un database, assicurati che sia appropriato per le tue esigenze.

Perché utilizzare i database relazionali?

Ha perfettamente senso ridimensionare il database verticalmente perché è ben protetto e ha una bassa latenza. I database non relazionali, al contrario dei database relazionali compatibili con ACID, mancano di coerenza e sicurezza per prestazioni e scalabilità. Un database NoSQL è una scelta eccellente per il ridimensionamento orizzontale perché non ha limiti sul numero di server e può ridimensionarsi rapidamente grazie alla sua bassa velocità di elaborazione.

Perché Sql non è scalabile orizzontalmente?

SQL non è scalabile orizzontalmente perché è un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). Gli RDBMS non sono progettati per scalare orizzontalmente. Sono progettati per scalare verticalmente, il che significa che sono progettati per scalare aggiungendo più risorse (CPU, memoria, ecc.) a un singolo server.

Perché Nosql è migliore per il ridimensionamento orizzontale?

Un database NoSQL può essere ridimensionato orizzontalmente. Oltre a gestire un traffico più elevato, lo sharding ti consente di aggiungere più server al tuo database NoSQL. Non è un segreto che i database NoSQL siano la scelta preferita per set di dati di grandi dimensioni e che cambiano frequentemente perché le loro capacità di ridimensionamento orizzontale superano le capacità di ridimensionamento verticale.

Come ridimensionare il database Nosql

il ridimensionamento dei database nosql è un processo per aumentare la capacità di un sistema di gestire maggiori carichi di lavoro aggiungendo più risorse. Il processo di ridimensionamento di un database nosql può essere suddiviso in due approcci principali: ridimensionamento verticale e ridimensionamento orizzontale.
Il ridimensionamento verticale è il processo di aggiunta di più risorse a un singolo nodo in un sistema, come l'aggiunta di più core della CPU, memoria o storage. Questo approccio può essere utilizzato per aumentare la capacità di un database nosql di gestire più dati o più utenti.
Il ridimensionamento orizzontale è il processo di aggiunta di più nodi a un sistema. Questo approccio può essere utilizzato per aumentare la capacità di un database nosql di gestire più dati o più utenti aggiungendo più nodi al sistema e distribuendo il carico di lavoro tra i nodi.

Se disponi di un ambiente Node.js funzionante, sarai in grado di completare questo tutorial. Ho creato una cartella denominata nodejs-dynamodb-sample contenente i file DynamoDB che ho importato. Si prega di consultare la mia pagina GitHub per un collegamento all'esempio. L'app di esempio è disponibile per cercare e recuperare i dati dei film da DynamoDB. In questo articolo, utilizzeremo il servizio IAM (Identity and Access Management) di Amazon per archiviare i dati in S3 e accedere a DynamoDB su Amazon Web Services (AWS). Devi prima registrarti e creare un utente per poter utilizzare il servizio IAM di Amazon. Puoi creare un nuovo account POST /movies inserendo il titolo e l'anno di un film.

Se vuoi tenere traccia dei film di un anno specifico, inserisci un campo con chiave. Puoi quindi passare alla creazione della tua applicazione basata su questa. Se non elimini le tabelle dopo che sono state utilizzate, rischi di incorrere in costi di hosting e servizi AWS. Quando visiti la console DynamoDB su Amazon Web Services, puoi vedere quanto spazio di archiviazione hai in AWS. Puoi visualizzare gli articoli in una tabella nella tabella Articoli, accedere alle metriche dalla tua applicazione e vedere il costo mensile stimato facendo clic su "Film". Il codice per questo esercizio può essere trovato sulla mia pagina GitHub, https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

I pro ei contro dei database Nosql e Sql

Per una serie di motivi, i database NoSQL sono emersi come alternativa ai database SQL tradizionali . Il processo di ridimensionamento è in gran parte invisibile all'utente finale perché è progettato pensando alla scalabilità. Di conseguenza, sono ideali per le applicazioni che richiedono throughput elevato o bassa latenza. I database NoSQL sono più adatti per i dati non strutturati, come i documenti, mentre i database SQL sono più adatti per le transazioni multi-riga. In generale, esiste una differenza nel modo in cui le transazioni vengono gestite in ciascun tipo di database. I database SQL sono distinti dalle righe della tabella per le transazioni, mentre i database NoSQL sono distinti dai documenti per le transazioni. Sebbene questa differenza non sia sempre evidente, in alcuni casi può essere significativa.

In che modo Nosql si ridimensiona orizzontalmente

I database Nosql sono progettati per essere scalabili, il che significa che possono gestire quantità crescenti di dati e traffico senza rallentamenti. Un modo per raggiungere questo obiettivo è ridimensionare orizzontalmente, il che significa aggiungere più server al sistema secondo necessità. Ciò è in contrasto con il ridimensionamento verticale, il che significa aggiungere server più potenti.

I database Nosql sono più facili da scalare orizzontalmente

Poiché i database NoSQL sono privi di schemi, è più facile ridimensionarli orizzontalmente perché gli oggetti possono essere archiviati su server diversi senza dover unire le righe. Carichi il database del sistema da più server come parte del ridimensionamento orizzontale.

Differenza tra Sql e Nosql

I database SQL sono database relazionali che utilizzano un linguaggio di query strutturato per archiviare e recuperare i dati. I database NoSQL sono database non relazionali che non utilizzano il linguaggio di query strutturato e sono spesso più scalabili e performanti dei database SQL.

I linguaggi di query strutturati (SQL) sono tra i linguaggi di programmazione più comunemente usati e diffusi per i sistemi di gestione di database relazionali . I dati archiviati e recuperati in modelli NoSQL diversi dai moduli tabulari sono più facilmente accessibili. Entrambi i prodotti sono elencati con una comprensione completa dei loro vantaggi e svantaggi per fornirti un quadro chiaro dei loro pro e contro. SQL è il linguaggio di programmazione più popolare per RDBMS e viene utilizzato per archiviare dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati, mentre NoSQL è il linguaggio di programmazione più popolare per l'archiviazione di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. A seconda delle tue esigenze e del progetto su cui stai lavorando, che è meglio è una buona opzione. Esiste una distinzione tra i due tipi: il primo è incentrato su query complesse con consistenza dei dati e proprietà ACID, mentre il secondo è basato su oggetti e può gestire un'ampia gamma di tipi di dati.