Le query Nosql sono più veloci di quelle relazionali: ecco perché

Le query Nosql sono più veloci di quelle relazionali per una serie di motivi. In primo luogo, i database nosql sono generalmente progettati per essere più scalabili dei database relazionali. Ciò significa che possono gestire un numero maggiore di utenti simultanei e più dati senza degrado delle prestazioni. In secondo luogo, i database nosql utilizzano spesso un modello di dati più semplicistico rispetto ai database relazionali. Ciò significa che possono evitare il sovraccarico di complesse operazioni di join. Infine, i database nosql sono spesso progettati per essere eseguiti su hardware commerciale, che in genere è più economico e più scalabile dell'hardware di fascia alta richiesto per eseguire un database relazionale .

I sistemi NoSQL in genere non sono in grado di fornire un'algebra relazionale o un linguaggio di query altamente strutturato. Molti casi d'uso sono semplici da risolvere con le soluzioni NoSQL perché sono costruiti su una varietà di nuove strutture. Le garanzie di coerenza e le specifiche del layout del disco non sono richieste in un RDBMS tradizionale . È comune che le soluzioni vengano frammentate e ridimensionate orizzontalmente (non così facilmente con SQL!). Di conseguenza, le letture sequenziali riducono l'amplificazione della scrittura su disco e migliorano le prestazioni del disco. Tuttavia, se non lo richiedi, il server SQL è generalmente sufficiente a meno che tu non lo faccia. L'uso dello strumento giusto per il lavoro giusto può far sì che PostgreSQL o MySQL diventino più comuni.

I normali database SQL archiviano i dati in tabelle logiche anziché in dati ridondanti perché sono database normalizzati. I database SQL, in questo caso, superano i database NoSQL per l'unione, il recupero dei dati, l'esecuzione di query e così via.

Molti dei vantaggi dei database NoSQL sono simili a quelli dei database relazionali. Un database NoSQL è molto versatile in termini di modelli di dati, scalabilità, velocità delle query e facilità d'uso. Lo schema nei database NoSQL è in genere molto flessibile.

Un database NoSQL è creato per gestire in modo specifico i modelli di dati e dispone di schemi che possono essere utilizzati per creare applicazioni moderne. È possibile creare un database NoSQL per soddisfare le esigenze degli utenti su larga scala, con uno sforzo minimo o nullo da parte loro.

L'implementazione di un database NoSql è semplice e di solito impiega server economici per gestire l'enorme quantità di dati e transazioni, mentre un database RDBMS è costoso e richiede l'uso di server e sistemi di archiviazione di grandi dimensioni. Di conseguenza, l'archiviazione e l'elaborazione dei dati in NoSQL può essere notevolmente meno costosa rispetto all'esecuzione in RDBMS.

Perché i database Nosql sono più veloci?

I database Nosql sono più veloci perché non sono limitati dalla rigida struttura dei tradizionali database relazionali . Possono essere facilmente ridimensionati per soddisfare le esigenze delle applicazioni moderne. Inoltre, i database nosql possono essere facilmente integrati con altri sistemi, il che ne aumenta ulteriormente la velocità e l'efficienza.

A causa di questa limitazione, la scalabilità può essere gravemente ostacolata quando le dimensioni del database aumentano o quando i dati diventano sempre più complessi. I database NoSQL, come MongoDB e Cassandra, tuttavia, sono pensati per essere flessibili, consentendo una rapida modifica e immissione dei dati.
Inoltre, NoSQL offre una serie di vantaggi in termini di semplicità. La stragrande maggioranza del codice richiesto per implementare e utilizzare RDMS non è banale. L'RDMS tradizionale, d'altro canto, richiede una notevole quantità di codice per funzionare, mentre NoSQL richiede meno della metà dello sforzo.
Oltre alla sua facilità di manutenzione, NoSQL ha molti altri vantaggi. Può essere difficile mantenere un RDMS su base giornaliera, richiedendo frequenti aggiornamenti della base di codice. Al contrario, i database NoSQL sono pensati per essere aggiornati più facilmente, con gli aggiornamenti che in genere richiedono solo poche modifiche alla configurazione del database.
Utilizzando NoSQL, puoi espandere notevolmente la scalabilità, la flessibilità e la manutenzione dei tuoi dati. Tuttavia, ci sono alcuni svantaggi. A causa delle limitazioni dei database NoSQL, non possono essere ridimensionati da soli.

Perché Nosql è migliore del database relazionale?

È impossibile raggiungere il singolo punto di errore di un database NoSQL. Quando un database relazionale fallisce, è solo in un singolo punto. Un database NoSQL può gestire grandi quantità di dati in un volume molto elevato. I dati nei database NoSQL possono essere gestiti a un livello di complessità moderato.

È fondamentale selezionare il database appropriato per il progetto al fine di ottenere i migliori risultati. Molti database NoSQL, come quello di Amazon, sono basati su strutture di dati a bassa dimensione. DynamoDB ha un design meno strutturato rispetto ad altri database. Poiché non esiste uno schema definito, la possibilità di modificare gli schemi è maggiore. Di conseguenza, è ideale per progetti che richiedono un cambiamento costante nella struttura dei dati. I limiti del teorema CAP sono affrontati in modi diversi dai modelli di database come ACID e BASE. I sistemi di database con funzionalità NoSQL si distinguono per la loro elevata disponibilità. Se hai bisogno di uno schema flessibile o disponi di molti dati, dovresti considerare Amazon DynamoDB come un database NoSQL.

Perché Nosql è più veloce

I database Nosql sono spesso più veloci delle loro controparti relazionali perché sono progettati per essere più scalabili e per gestire grandi quantità di dati in modo più efficiente. Inoltre, i database nosql sono spesso più flessibili in termini di modelli di dati, il che può renderli più facili da utilizzare.

Impiega un'architettura master-slave, nonché un server primario e secondario, sia per un dominio primario che secondario. Il server primario legge i dati da tutti i nodi, mentre il server master li scrive. In caso di failover, il server secondario diventerà il server primario.
La natura pesante di scrittura di Cassandra compete con il modello di MongoDB, che si basa su un singolo nodo primario scrivibile per set di repliche. Le prestazioni di Cassandra verranno migliorate in questo modo perché sarà in grado di eseguire in modo più efficiente se sono presenti numerose scritture simultanee. Cassandra, come molti altri servizi cloud, utilizza un'architettura master-slave, il che significa che i server primari e secondari vengono utilizzati per leggere e scrivere su tutti i nodi. È un'ottima scelta per un sistema pesante in scrittura grazie alla sua architettura master-slave e al fatto che può gestire molte scritture simultanee.

Perché Nosql è più scalabile

L' architettura del database NoSQL è orientata orizzontalmente. Lo sramping ti consente di gestire più traffico, con conseguente aumento dei server nel tuo database NoSQL. La capacità di scalare orizzontalmente è maggiore della capacità di scalare verticalmente, rendendo i database NoSQL la scelta più popolare per set di dati di grandi dimensioni e che cambiano frequentemente.

La scalabilità è la capacità di supportare database estremamente grandi con tassi di richiesta elevati e bassa latenza. Quando si tratta di siti Web ad alto volume come eBay, Amazon, Twitter e Facebook, sono necessarie scalabilità e disponibilità elevata. Quando puoi eseguire più istanze contemporaneamente sullo stesso server, utilizza il ridimensionamento orizzontale.

Perché i database Nosql sono la scelta preferita per set di dati di grandi dimensioni o in costante evoluzione.

Quando si eseguono i database NoSQL in orizzontale, di solito sono in grado di gestire un aumento del traffico semplicemente aggiungendo più server. Con la capacità di espandersi e diventare molto più potenti, i database NoSQL sono ampiamente considerati la piattaforma preferita per set di dati di grandi dimensioni o in continua evoluzione.
Poiché i dati vengono distribuiti su più macchine, le macchine di base semplici possono sia aumentare che diminuire la potenza della CPU. Le macchine non sono necessarie. Non c'è limite al numero di punti scalabili. Di conseguenza, NoSQL diventa estremamente scalabile (infinitamente).
Apache Cassandra è di gran lunga il database di massa scalabile più utilizzato e più grande al mondo. È un database NoSQL open source con bassa latenza e tolleranza agli errori (utilizzando repliche), scalabilità e architettura decentralizzata, il che significa che non segue un modello master-slave quando si tratta di alta disponibilità.

Svantaggi di Nosql

Ci sono alcuni svantaggi nell'usare un database NoSQL che includono:
1. Non sono adatti per la gestione dei dati transazionali.
2. Possono essere più difficili da interrogare e aggiornare.
3. Non sono altrettanto ben supportati dagli strumenti e dai framework esistenti.

Il database razionale è sempre stato il metodo di gestione del database più popolare in uso. Nonostante ciò, i database NoSQL e cloud stanno diventando sempre più popolari come soluzioni di gestione dei database. Ci sono alcuni vantaggi per i database NoSQL, ma ci sono anche alcuni fattori da considerare prima di impegnarsi in essi. È possibile archiviare e recuperare i dati in un database NoSQL senza richiedere alcuno schema predefinito. Possono essere utilizzati nell'analisi in tempo reale, nonché nelle applicazioni di big data e nell'Internet of Things (IoT). I database NoSQL, a differenza dei tradizionali database relazionali, non richiedono un livello costante di manutenzione del database. In NoSQL, trovare soluzioni ai problemi può essere più difficile.

Non è necessario ridimensionare NoSQL da solo. I database NoSQL, d'altra parte, possono essere utili per coloro che richiedono flessibilità nell'archiviazione delle informazioni senza modifiche alla codifica. In generale, i sistemi SQL con un set di strumenti più maturo sarebbero più efficienti.

Database Nosql: vantaggi e svantaggi

I database NoSQL possono essere utilizzati per risolvere una varietà di problemi, al contrario dei database relazionali. Possono essere più efficienti se utilizzati per set di dati di grandi dimensioni, possono archiviare dati non strutturati e hanno un sovraccarico ridotto. Anche se potrebbero non essere la scelta migliore per tutte le applicazioni, possono essere utilizzate al posto di un database relazionale a meno che ragioni specifiche non lo richiedano. Inoltre, i database NoSQL non supportano le transazioni, quindi quando vengono utilizzati in applicazioni che richiedono questa funzionalità, devono essere utilizzati con cautela.

Rdbms Vs Nosql

I dati possono essere archiviati in una struttura tabulare in RDBMS. Le intestazioni di tabella vengono utilizzate per identificare rispettivamente i nomi delle colonne e le righe. I database NoSQL possono archiviare i dati in una varietà di formati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I dati non vengono conservati dopo che l'ACID è stato applicato in un normale DBMS.

Le opzioni del database sono disponibili in una varietà di formati sul mercato. Gli sviluppatori potrebbero essere confusi su quale strumento o set di strumenti utilizzare per RDBMS, NoSQL, big data, appliance di database e così via. Molte grandi aziende stanno già utilizzando database alternativi e risparmiando denaro su di essi. Database I database NoSQL non hanno una spaziatura fissa tra le tabelle e si ridimensionano orizzontalmente come fanno in altri database. In nessun modo il modello di dati deve avere uno schema o una struttura fissa. A causa delle dimensioni di un database NoSQL, è più facile inserire dati in uno senza schemi predefiniti. Di conseguenza, il formato o il modello di dati possono essere modificati senza che l'interruzione dell'applicazione o la gestione delle modifiche diventino un problema importante in SQL. I costi dei server e del movimento open source sono entrambi inferiori. I database NoSQL possono essere trovati a un prezzo basso e sono open source.

I vantaggi dei sistemi Nosql

Il sistema NoSQL può accettare qualsiasi modello di dati purché sia ​​semanticamente stabile. Un documento può essere utilizzato per rappresentare qualsiasi tipo di dati.