Database NoSQL: database su scala Web per traffico elevato e set di dati di grandi dimensioni

I database Nosql sono database su scala Web in grado di gestire traffico elevato e set di dati di grandi dimensioni. Sono progettati per essere scalabili e per gestire carichi elevati. Un database nosql può essere ridimensionato orizzontalmente aggiungendo più server al sistema. Ciò consente al sistema di gestire più traffico e di archiviare più dati.

L'aumento della domanda di applicazioni complesse richiede una maggiore flessibilità. È altrettanto importante selezionare archivi dati facili da scalare ed eseguire in modo efficiente. Il problema più significativo è se i database "ASL" o "NoSQL" siano migliori per l'esecuzione di un'applicazione. I database SQL sono in uso da un po' di tempo, ma è noto che i database NoSQL sono più facili da ridimensionare. Per i database NoSQL, il presupposto è che lo sharding debba essere eseguito in tutte le operazioni. Un nodo può essere identificato da una funzione di qualificazione, prevista per ogni operazione sui dati nel database. Poiché i dati vengono archiviati su più macchine, è molto efficiente gestire le operazioni sui dati anche sulle macchine più semplici.

Con questa funzionalità, è possibile utilizzare semplici macchine di base per ridimensionare gli archivi NoSQL. NoSQL presuppone che l'utente possa pianificare e strutturare i dati in modo che vengano recuperati solo dallo stesso nodo in un determinato momento per una determinata operazione. Inoltre, è possibile eseguire la denormalizzazione dei dati tra i nodi (dati precotti per l'avvio). C'è un posto per i join NoSQL, ma non aspettarti che siano ricchi di SQL o ottimizzati. In pratica, si presume che i dati saranno sempre coerenti con le applicazioni NoSQL. Esistono numerosi sistemi NoSQL che forniscono opzioni per modificare la coerenza nel tempo se la coerenza è importante. L'obiettivo di qualsiasi decisione sull'architettura, come l'obiettivo di valutare il caso d'uso, è selezionare l'archivio dati appropriato.

Un pool di risorse con scalabilità orizzontale può essere espanso aggiungendo più macchine, mentre un pool di scalabilità verticale può essere espanso aggiungendo più macchine.

I database SQL e i database NoSQL utilizzano il ridimensionamento verticale a causa del modo in cui i dati vengono archiviati (tabelle correlate rispetto a raccolte non correlate), mentre i database NoSQL utilizzano il ridimensionamento orizzontale perché non utilizzano tabelle correlate.

Il tipo di ridimensionamento supportato da NoSQL è orizzontale.

Per ridimensionare orizzontalmente, MongoDB utilizza un meccanismo integrato che consente di spostare i dati su più server. Questo processo è denominato sharding e puoi eseguirlo premendo un pulsante di attivazione/disattivazione nella pagina di configurazione dell'interfaccia utente di Atlas. A parte questo, il processo può anche essere completato senza tempi di inattività.

Come funziona il ridimensionamento orizzontale in Nosql?

Il ridimensionamento orizzontale in un database NoSQL significa che il database può essere ridimensionato aggiungendo più macchine al sistema, piuttosto che rendere una singola macchina più veloce o più potente. Ciò consente al sistema di gestire più traffico e dati senza incorrere in problemi di prestazioni.

I vantaggi del ridimensionamento orizzontale sono numerosi: puoi facilmente aggiungere più server per gestire l'aumento del traffico e non dovrai preoccuparti di caricare righe da più server contemporaneamente. Di conseguenza, i database NoSQL rappresentano una scelta eccellente per le aziende che desiderano archiviare i dati su richiesta risparmiando allo stesso tempo sull'archiviazione dei dati .

I database Nosql sono migliori per la gestione di set di dati di grandi dimensioni

A causa delle limitazioni dei database relazionali , non possono gestire set di dati di grandi dimensioni. I database NoSQL, come MongoDB, archiviano i tuoi dati in un formato di documento autonomo, consentendoti di distribuire i tuoi dati su più nodi. Con questa funzione, il database è in grado di gestire grandi set di dati in modo rapido e semplice.

Come può MongoDB scalare orizzontalmente?

MongoDB può ridimensionarsi orizzontalmente utilizzando lo sharding. Lo sharding è un processo di suddivisione dei dati su più server. Ogni server ha la propria porzione del set di dati e i dati sono distribuiti uniformemente tra i server. Quando viene effettuata una richiesta, il server MongoDB determinerà quale server ha i dati richiesti e li recupererà da quel server. Questo processo consente a MongoDB di ridimensionarsi orizzontalmente e di gestire grandi quantità di dati.

Quando si tratta di ridimensionare l'infrastruttura, molte aziende si trovano in difficoltà. La piattaforma database MongoDB -as-a-service supporta un'ampia gamma di opzioni di ridimensionamento ed è integrata nel suo back-end. La tecnica di ridimensionamento orizzontale è nota come sharding (perché è preferibile). Il termine "ridimensionamento a più livelli" si riferisce alla capacità di un singolo server o cluster di scalare verso l'alto. È un metodo di ridimensionamento orizzontale che prevede la distribuzione dei dati su più nodi. La piattaforma MongoDB Atlas configura automaticamente una chiave di partizione, che dipende ancora da noi. È chiaro che i set di repliche e lo sharding sono simili, ma i set di dati non sono gli stessi.

Inoltre, possono causare problemi con grandi quantità di transazioni di scrittura per le applicazioni. MongoDB Atlas supporta anche il ridimensionamento orizzontale e verticale. La distribuzione di un cluster frammentato consente il ridimensionamento orizzontale. In poche parole, il ridimensionamento verticale è semplice come configurare un livello di cluster. Nel caso di un arresto completo, il cluster può essere messo in pausa per mantenere il cluster a 0, ridimensionando in modo efficace l'intero cluster a 0 ad eccezione dell'archiviazione.

MongoDB è un eccellente database NoSQL, così come un'applicazione moderna che deve essere ridimensionata orizzontalmente per gestire set di dati di grandi dimensioni. MongoDB ha una semplice API che rende semplice per gli sviluppatori l'accesso e la manipolazione dei dati, e la sua archiviazione senza schemi semplifica l'archiviazione e il recupero dei dati. Inoltre, poiché MongoDB supporta la replica, i dati possono essere facilmente replicati su più server, assicurando che rimangano disponibili per un utilizzo futuro.

Scalabilità di MongoDB

MongoDB è uno dei linguaggi di programmazione più elastici. In un database orientato ai documenti come MongoDB, i dati vengono archiviati in documenti simili a JSON. Il processo MongoDB si ridimensiona orizzontalmente attraverso l'uso dello sharding. Srave è una tecnica di distribuzione dei dati che utilizza più raccolte e macchine per distribuire i dati tra database e macchine.

Sql Db è scalabile orizzontalmente?

Nel ridimensionamento orizzontale, i database vengono aggiunti o rimossi per eseguire un'attività specifica, ad esempio aumentare o diminuire la capacità o le prestazioni complessive. Il ridimensionamento orizzontale viene in genere implementato combinando i dati provenienti da più database strutturati in modo identico e quindi separandoli in tabelle separate.

Ogni database, ogni giorno, deve essere ridimensionato per gestire il volume di dati generato. Il ridimensionamento è classificato in due tipi: verticale e orizzontale. La memoria di un server da 2 TB è sufficiente per archiviare più dati. Sta acquistando un server di grandi dimensioni a un prezzo estremamente elevato. L'aggiunta di più macchine al server viene definita ridimensionamento orizzontale. Il suo obiettivo è dividere il set di dati in più server o frammenti. Sarebbe inutile avere un unico punto di verità basato sulla denormalizzazione. Questo approccio ha uno svantaggio: se il master non riesce ad aggiornare le repliche dello slave durante l'esecuzione di una scrittura, il master non aggiornerà le repliche dello slave.

Una replica è l'atto di scambio di dati tra i nodi in un cluster. Replicando i dati, è possibile aumentare la disponibilità e il ripristino di un server. Inoltre, la replica può essere utilizzata per distribuire il carico su più cluster di nodi. Un'organizzazione può dividere orizzontalmente i propri dati in blocchi più piccoli e distribuire tali blocchi su più nodi. Il partizionamento orizzontale migliora le prestazioni. Esistono diversi tipi di cluster MongoDB , oltre ai cluster MongoDB predefiniti. Il cluster a nodo singolo, in generale, è il tipo più semplice di cluster ed è adatto per test e sviluppo. Un cluster a due nodi è il tipo più comune di cluster ed è adatto per applicazioni di medie e grandi dimensioni. Anche un cluster a tre nodi è popolare ed è adatto per applicazioni su larga scala. In un cluster a due nodi, ad esempio, i dati sono divisi in due shard separati su ciascun nodo. In questo caso, ogni nodo ha una copia dei dati. Quando il carico di un nodo aumenta, l'altro nodo potrebbe essere in grado di gestire il carico. Un cluster con bilanciamento del carico è uno dei tipi più comuni di cluster. Un cluster a tre nodi è composto da tre data center separati, ognuno dei quali contiene tre shard separati. Se il carico di un nodo aumenta, gli altri due nodi potrebbero essere in grado di subentrare. Un cluster bilanciato è uno di questi cluster. Il database MongoDB è un moderno database basato su documenti con funzionalità di ridimensionamento orizzontale: replica e partizionamento orizzontale (o sharding). Il processo di ridimensionamento orizzontale di un database comporta l'aggiunta di più istanze o nodi per far fronte all'aumento della domanda. Quando hai bisogno di più capacità, aggiungi semplicemente più server al cluster. Inoltre, i server sono in genere più piccoli e meno costosi di quelli utilizzati per i computer desktop. È un processo di copia dei dati tra i nodi in un cluster. Il partizionamento dei dati orizzontalmente li divide in blocchi più piccoli e li distribuisce su più nodi in un sistema distribuito. Esistono diversi tipi di cluster MongoDB, ciascuno con un insieme distinto di funzionalità. Anche i cluster a tre nodi sono comuni, sebbene non siano efficaci come un cluster a quattro nodi.

Ridimensionamento orizzontale con un database relazionale

Un database SQL tradizionale non può in genere scalare orizzontalmente perché deve ospitare più server, ma possiamo comunque aggiungere repliche di altre macchine. Il registro Write Ahead viene utilizzato per propagare tutte le operazioni di scrittura dal server principale ad altre macchine. A causa della flessibilità della sintassi della query, i database relazionali non possono essere ridimensionati orizzontalmente. Per garantire che nessuna parte dei tuoi dati venga recuperata fino a quando non esegui la tua query, SQL ti consente di aggiungere così tante condizioni e filtri ai tuoi dati che è impossibile per il tuo database prevedere quali parti verranno recuperate. Di conseguenza, il database potrebbe diventare lento mentre tenta di elaborare grandi quantità di dati. Poiché i database relazionali possono essere ridimensionati orizzontalmente, possono aiutare a coprire le aree in cui Spark è in genere meno efficace, agendo come supporto di archiviazione per Spark Streaming o calcoli batch. La piattaforma cloud SQL non supporta queste configurazioni in modo nativo, ma possono essere implementate utilizzando strumenti di settore come ProxySQL. Tuttavia, il concetto alla base di Cloud SQL non è destinato a questi tipi di scenari.

Perché Nosql è scalabile orizzontalmente

I database NoSQL possono essere ridimensionati orizzontalmente o verticalmente a seconda delle loro esigenze. Puoi gestire situazioni di traffico elevato eseguendo il partizionamento del tuo database NoSQL, aggiungendo più server al processo. I database NoSQL sono la scelta preferita per set di dati di grandi dimensioni e che cambiano di frequente perché possono ridimensionarsi orizzontalmente anziché verticalmente.

Dovrebbe essere in grado di gestire database molto grandi , con tassi di richiesta molto elevati, a latenza molto bassa. Il ridimensionamento e la disponibilità sono requisiti fondamentali per i siti Web ad alto volume come eBay, Amazon, Twitter e Facebook. Quando hai la possibilità di eseguire più istanze su un server contemporaneamente, il ridimensionamento orizzontale è l'ideale.

Grazie alla loro scalabilità e flessibilità, i database NoSQL stanno guadagnando popolarità rispetto ai database SQL. Inoltre, offrono prestazioni migliori rispetto ai database basati su tabelle per dati non strutturati, che possono essere difficili da elaborare e archiviare.

Come ridimensionare il database Nosql

Non esiste una risposta univoca a questa domanda, poiché il modo migliore per ridimensionare un database NoSQL dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione e dai dati archiviati. Tuttavia, alcuni suggerimenti su come ridimensionare un database NoSQL includono l'aggiunta di più nodi al cluster per aumentare la capacità e le prestazioni, l'utilizzo dello sharding per distribuire i dati su più nodi e la replica dei dati su più nodi per garantire un'elevata disponibilità.

Diversi punti importanti vengono trattati mentre Rahim Yaseen di Couchbase ci guida attraverso di essi. Le organizzazioni si stanno affrettando a gestire, archiviare e monetizzare le loro enormi quantità di dati. Una decisione importante per il database è se eseguire o meno la scalabilità orizzontale. La registrazione viene distribuita alle cabine del check-in in sharding manuale. Ciò si ottiene grazie a uno schema ben definito e predefinito. Come parte dell'autosharding, dovresti recarti in ogni cabina per scoprire chi ha effettuato il check-in con un cognome che inizia con S. I database di documenti hanno schemi di accesso che richiedono agli utenti di passare a un altro documento tramite una chiave specifica e accedere ai dati tramite un unico chiave. Con l'aumentare delle dimensioni di un set di dati distribuito, diventa sempre più difficile indicizzarlo e interrogarlo.

È inutile utilizzare una tecnica di riduzione della mappa perché ogni nodo nella query deve parteciparvi. Con l'aumentare del volume dei dati, il ridimensionamento del modello RDBMS diventa sempre meno fattibile. Nel caso di un set di dati di grandi dimensioni, è probabile che il fallimento di un'architettura a scalabilità verticale sia un punto di errore molto grande. Internet è un esempio di cluster su scala ultra scalabile e senza condivisione.

Database Nosql: il futuro della scalabilità

Poiché i dati vengono inviati su più macchine nei database Nosql, sono estremamente scalabili. Di conseguenza, invece di acquistare macchine costose che richiedono attrezzature specializzate, possiamo facilmente aggiungere potenza alla CPU. Inoltre, i database Nosql possono contenere una grande quantità di dati senza limiti, rendendolo un sistema di gestione dei dati molto versatile.

Il database SQL può ridimensionarsi orizzontalmente

Sì, i database SQL possono essere ridimensionati orizzontalmente. Ciò significa che possono essere distribuiti su più server, ognuno dei quali gestisce una parte dei dati totali. Ciò consente una maggiore scalabilità rispetto a quella che potrebbe fornire un singolo server.

Perché i database Sql non sono scalabili orizzontalmente?

A causa della flessibilità della sintassi delle query, è impossibile scalare orizzontalmente in un database relazionale . Come risultato di SQL, puoi aggiungere qualsiasi numero di condizioni e filtri ai tuoi dati che impediscono al sistema di database di sapere quali parti verranno restituite fino al completamento della query.

Perché Sql si ridimensiona verticalmente?

L'obiettivo del ridimensionamento verticale è aumentare il consumo energetico e la capacità della RAM dei sistemi esistenti, aumentando sostanzialmente le risorse disponibili. Il ridimensionamento verticale non è solo più semplice, ma è anche meno costoso. Il problema inoltre non richiede una correzione a lungo termine.