Nosql Vs Elasticsearch: qual è il più veloce?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda poiché dipende da una serie di fattori, tra cui l'implementazione specifica di ciascun software e il tipo e la dimensione dei dati letti o scritti. In generale, tuttavia, i database Nosql sono in genere più veloci nelle operazioni di lettura rispetto a Elasticsearch, mentre Elasticsearch è solitamente più veloce nelle operazioni di scrittura.

I due saranno valutati utilizzando un approccio in dieci punti e l'implementazione di dieci parametri chiave. Integrità dei dati, sicurezza, disponibilità, controllo della versione, query, sharding, comunicazione, gestione della memoria e scalabilità orizzontale fanno tutti parte di questa categoria. Il controllo della versione è disponibile sia per il database che per i livelli di raccolta di RavenDB. Se lo abiliti, un documento verrà trasformato in una revisione, un'immagine del documento che rimarrà invariata fino a quando non verrà modificata. Può diventare necessario se un flusso di dati ha reso inutilizzabile un database critico, ad esempio. Nel database di RavenDB%27, l'80% è scritto in NoSQL, con particolare attenzione alle prestazioni e alle funzionalità avanzate come l'interrogazione dei grafici. Non appena crei ed esegui una query, un gestore di indici rileverà e migliorerà gli indici di quella query.

In RavenDB, non sono necessarie applicazioni di terze parti perché implementa una funzionalità MapReduce nativa. È possibile riutilizzare gli aggregati archiviati come quelli trovati nelle pagine popolari, così come quelli trovati sui siti Web locali. Il database di ElasticSearch è organizzato in indici. Ogni indice può essere suddiviso in più frammenti per poterlo replicare più avanti nella vita. Per garantire che i dati memorizzati nella cache siano aggiornati, i client non devono avvicinarsi al server. ElasticSearch utilizza JVM, che tendono a interrompere qualsiasi flusso di programmazione a causa delle loro routine standard di garbage collection. RavenDB non ha schemi.

Non è necessario specificare i tipi di dati e puoi modificare i documenti come preferisci. Il ridimensionamento semplice riduce la latenza, alleggerisce il carico su ciascun nodo e offre una maggiore sicurezza. Ogni nodo può gestire decine di migliaia di richieste al secondo con latenza e throughput coerenti. Migliaia di clienti soddisfatti, dalle startup alle aziende Fortune 100, hanno scaricato l'app.

Questo perché un'entità di dati specifica non è partizionata e viene archiviata contemporaneamente ad altre. Di conseguenza, un database NoSQL esegue operazioni di lettura e scrittura più velocemente di un database SQL su una singola entità di dati.

I database NoSQL sono sufficientemente flessibili da supportare sistemi ad alta intensità di lettura e scrittura. Poiché i dati sono distribuiti su più shard e server, l'hashing e l'hashing coerente sono necessari per determinare quali server/surge devono instradare le richieste dell'applicazione.

Nel nostro esperimento, abbiamo scoperto che i database NoSQL sono in genere più veloci di SQL, in particolare per l'archiviazione di valori-chiave; I database NoSQL potrebbero non supportare completamente le transazioni ACID, il che può causare dati incoerenti.

La lettura è più veloce in Nosql?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende da una varietà di fattori, incluso lo specifico database nosql in questione e la natura dei dati letti. In generale, tuttavia, i database nosql sono progettati per prestazioni e scalabilità elevate, quindi è probabile che la velocità di lettura sia maggiore rispetto a un database relazionale tradizionale .

Nel pensiero tradizionale, si ritiene che righe e colonne vengano lette più velocemente dei documenti. I database di documenti, a differenza dei vecchi database relazionali, stanno guadagnando quote di mercato. Esiste un solo database di documenti che utilizza indici automatici per i documenti. L'apprendimento automatico viene utilizzato per migliorare gli indici in base alle query degli utenti. Gli sviluppatori non hanno bisogno di codificare nel proprio indice perché non hanno bisogno di codificare in esso. I database di documenti su qualsiasi piattaforma cloud possono aiutare a ridurre la latenza, i costi, il sovraccarico, la complessità e i grattacapi, aumentando al contempo le prestazioni. I database di documenti sono ideali per le reti distribuite perché non hanno tabelle o join. I database di documenti sono il miglior candidato per la forma più popolare di rete distribuita, nota anche come cloud.

Gli alberi B+ sono una struttura dati sottostante negli RDBMS tradizionali, ma presenta alcune limitazioni. Gli alberi B+, d'altra parte, mancano di molti vantaggi rispetto agli alberi strutturati in log, come latenze di lettura inferiori, maggiore throughput di scrittura e maggiore flessibilità. La memorizzazione nella cache e i modelli di dati di archiviazione intelligente aiutano a ottenere basse latenze di lettura aumentando al contempo il throughput di scrittura, entrambi raggiunti utilizzando la cache di memoria e la semantica di archiviazione di sola aggiunta. Cassandra, con il suo motore di archiviazione, è una scelta eccellente per applicazioni ad alto throughput perché offre vantaggi significativi rispetto ai tradizionali RDBMS.

Elasticsearch è il più veloce?

Poiché è basato su Lucene, ElasticSearch può cercare l'intero testo di un documento. Inoltre, la piattaforma è molto vicina alla ricerca in tempo reale, il che significa che la latenza tra il momento in cui un documento viene indicizzato e il momento in cui è ricercabile è molto breve, di solito solo un secondo.

Utilizziamo Elasticsearch per archiviare e interrogare i nostri dati sugli errori JavaScript in tempo reale in TrackJS. Di recente abbiamo iniziato a esaminare più dati per alcune delle nostre pagine principali e abbiamo notato che i tempi di risposta erano inaccettabili. Abbiamo rintracciato la fonte del problema e poi l'abbiamo riparato. Di conseguenza, è fondamentale raggruppare gli Highity Cardinal Fields in modo che una query possa essere eseguita a una velocità elevata. In Elasticsearch, i messaggi di errore JavaScript possono essere lunghi migliaia di caratteri. Una stringa lunga ha un tempo di aggregazione più lento rispetto a un valore numerico. Non sarebbe bello se potessimo aggregare su un campo numerico invece che su un campo stringa?

Qual è il modo migliore per trasformare un messaggio di errore in un numero? La verità viene rivelata quando la cancelliamo. È preferibile utilizzare due query piuttosto che una. Lavoriamo costantemente per migliorare le prestazioni e far emergere più dati per migliorare la nostra applicazione. Una query bidimensionale esegue all'incirca lo stesso di una query unidimensionale nei set di dati medi. I clienti con set di dati di cardinalità di grandi dimensioni, invece, noteranno un aumento della velocità di un ordine di grandezza.

Aziende di tutte le dimensioni, piccole o grandi, possono utilizzare ArangoDB per cercare grandi quantità di dati. Inoltre, è una scelta eccellente per le aziende che desiderano ridimensionare e archiviare i propri dati in un'unica posizione.

Il mondo è piatto Il mondo è piatto: un editoriale

Qual è più veloce Elasticsearch o MongoDB?

MongoDB è più veloce di Elasticsearch quando ha un indice predefinito, che è **1.15, ed è **1.20 più veloce quando ha un indice personalizzato.

Man mano che la popolarità del database No-SQL cresce, cresce anche il numero di utenti. Questo blog esaminerà il confronto e il contrasto tra MongoDB ed Elasticsearch . Apache Lucene, scritto in Java, viene utilizzato per creare Elasticsearch. Elasticsearch produce output in millisecondi perché cerca un indice anziché cercare testo. ElasticSearch e MongoDB avevano entrambi meno indici necessari per raggiungere lo stesso livello di prestazioni. Elasticsearch è al primo posto tra i motori di ricerca e ottavo in assoluto. MongoDB supporta il supporto dei driver per quasi tutti i linguaggi di programmazione, inclusi C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby e molti altri.

Il fatto che PostgreSQL non sia così noto come MySQL può rendere più difficile trovare sviluppatori che ci abbiano lavorato, e PostgreSQL non è così noto come MySQL stesso. Inoltre, poiché PostgreSQL non è così ampiamente adottato come MySQL, potrebbe esserci meno supporto per esso. Tuttavia, rispetto ai vantaggi di PostgreSQL, gli svantaggi sono significativamente meno gravi.

Redis è migliore per creare rapidamente strutture di dati complicate

MongoDB è uno strumento fantastico per archiviare set di dati di grandi dimensioni, ma potrebbe richiedere più tempo per rispondere alle richieste. È più veloce scrivere strutture di dati complesse con Redis che con altri linguaggi di programmazione.

Prestazioni MongoDB vs Elasticsearch

ElasticSearch è superiore a MongoDB in termini di gestione delle query grazie alla sua capacità di gestire le richieste REST. I documenti flat possono essere facilmente e definitivamente archiviati in un database, eliminando la necessità per gli utenti di esaminare un lungo elenco di documenti. ElasticSearch ha anche la capacità di filtrare i dati.

I database più utilizzati negli ultimi anni sono stati MongoDB ed Elasticsearch. È noto che MongoDB è un linguaggio di programmazione user-friendly, mentre Elasticsearch sta guadagnando popolarità come strumento che consente ai programmatori di creare solo le applicazioni più avanzate. Confrontando i seguenti esempi, possiamo avere un'idea migliore di come Elasticsearch e MongoDB confrontano e contrastano. Elasticsearch è uno strumento che consente ai clienti di eseguire l'analisi dei dati contemporaneamente tra loro. Esistono numerosi programmi che aiutano nella maggior parte dei vantaggi che i database offrono rispetto alle strutture di record tradizionali. Confronto e contrasto tra Elasticsearch e MongoDB: esame dei vantaggi e degli svantaggi di entrambi. Non c'è dubbio che le capacità di ricerca di Elasticsearch siano eccezionali. MongoDB è il database utilizzato dal progetto Aadhar per archiviare informazioni demografiche e biometriche su oltre 1,2 miliardi di persone. La piattaforma MongoDB di Shutterfly viene utilizzata per archiviare e gestire oltre 6 miliardi di immagini a una velocità di transazione fino a 10.000 al secondo.

Oltre a questa denormalizzazione, Elasticsearch potrebbe subire un aumento dell'utilizzo della memoria come risultato. Quando si tratta di allocare memoria sui nodi, il 50% dovrebbe essere assegnato a JVM, ma il 20% della memoria sui nodi può essere utilizzato per ElasticSearch. Di conseguenza, Elasticsearch non utilizza i join come funzionalità nativa, rendendolo efficiente in termini di memoria. Ci sono due conseguenze a questo: in primo luogo, i dati vengono denormalizzati o quasi appiattiti, riducendo la quantità di dati che devono essere archiviati; e in secondo luogo, poiché l'utilizzo della memoria non dipende dalla dimensione dei dati, Elasticsearch potrebbe riscontrare problemi di memoria. È un problema per sistemi come i data warehouse perché la memoria è una risorsa scarsa.

Elasticsearch è un database Nosql

Elasticsearch è un database NoSQL interamente open source e costruito su Java. Di conseguenza, i dati vengono archiviati in modo non strutturato e non è possibile accedere a SQL. Elasticsearch è anche un tutorial NoSQL, quindi potremmo fare riferimento ad esso come tale qui.

Il database NoSQL distribuito Elasticsearch viene utilizzato per cercare e analizzare i tuoi dati in tempo reale. Ha oltre il 63% di utenti negli Stati Uniti e il 21% nel Regno Unito. Man mano che il tuo sistema cresce, puoi espanderti orizzontalmente con Elasticsearch aggiungendo nodi; tutto quello che devi fare è aggiungere altri nodi. La licenza Apache 2, che consente di installarlo, lavorarci e personalizzarlo gratuitamente, è utilizzata da Elastisearch. Quando il programma riconosce la struttura e il formato dei dati, genera un indice che può essere cercato. Elasticsearch può essere utilizzato per archiviare dati sofisticati in un documento JSON strutturato. È l'uso interno di Lucene in Elasticsearch che gli consente di fornire le migliori funzionalità di ricerca e analisi distribuite. Consente alle persone che non hanno familiarità con i dati di lavorarci in modo intuitivo utilizzando un pannello di controllo. Con il motore di ricerca Google, puoi indicizzare milioni di documenti in modo rapido e semplice ed eseguire una ricerca rapida.

Questo potente strumento di ricerca dei dati può essere utilizzato per cercare in modo rapido ed efficace set di dati di grandi dimensioni. Viene generalmente utilizzato come veicolo per la creazione di applicazioni con funzioni e requisiti di ricerca complessi che utilizzano questa tecnologia come motore/tecnologia. Ha un livello molto elevato di scalabilità e può essere utilizzato per l'analisi dei log e l'analisi dei big data perché può archiviare i dati in una varietà di formati.

Elasticsearch: un diverso tipo di database

Poiché non è conforme ad ACID, Elasticsearch è un database orientato ai documenti che differisce dalla maggior parte degli altri database . Sebbene Elasticsearch sia uno strumento eccellente per la creazione di applicazioni Web, non dovrebbe essere utilizzato come database primario a causa del fatto che alcune operazioni, come gli indici (inserimento di valori), sono più costose di altri database.

Ricerca full-text MongoDB vs Elasticsearch

La ricerca full-text di MongoDB è un potente strumento per la ricerca di dati di testo. Elasticsearch è un motore di ricerca e analisi RESTful distribuito. Entrambi gli strumenti hanno i loro pro e contro, ma in generale la ricerca full-text di mongodb è più veloce e più accurata.

MongoDB è migliore di Elasticsearch?

Questo motore di ricerca open source è progettato per la ricerca, il che consente l'indicizzazione avanzata dei dati. Per fornire l'analisi dei dati, è integrato con Kibana e Logstash. MongoDB è un programma di gestione di database NoSQL che può essere utilizzato per gestire grandi quantità di dati in un sistema distribuito.

MongoDB va bene per la ricerca?

Con MongoDB Atlas Search , puoi creare un potente motore di ricerca sui tuoi dati nel cloud e trovare rapidamente e facilmente articoli pertinenti.

Database Nosql open source

I database nosql open source sono flessibili e scalabili, il che li rende ideali per le applicazioni di big data . Sono anche facili da usare e distribuire, rendendoli una scelta popolare per le applicazioni basate sul web.

CylllaDB è un database NoSQL che può essere utilizzato per applicazioni moderne. È open source e gratuito. Di conseguenza, utilizza un design altamente asincrono e non bloccante, completamente compatibile con l'hardware odierno. Un motore basato su C basato su Seastar, che è un sistema di pianificazione, definizione delle priorità e memorizzazione nella cache basato su Linux. ScyllaDB utilizza i futures C++ e promette di garantire che ogni processo sharded venga eseguito indipendentemente dall'altro utilizzando un'architettura di sincronizzazione per tutti gli usi. Il codice assembly di ScyllaDB garantisce l'utilizzo dell'hardware più efficiente, come i sistemi NUMA multi-core e multi-CPU. Quando i dati a cui si accede più di frequente si trovano nella cache unificata, saranno immediatamente disponibili. Questo componente è compatibile con il set completo di driver e connettori di Apache Cassandra .

Qual è il database Nosql open source?

OrientDB, un database NoSQL open source, è costruito su vari modelli, tra cui grafico, documento, modello chiave/valore oggetto e così via. Non esiste altro linguaggio di programmazione oltre a Java incluso. Utilizzando connessioni dirette tra tutti i record di dati, è possibile gestire le relazioni tra tutti i record nei database a grafo .

MongoDB è un open source?

MongoDB è un database NoSQL open-source. Esistono due versioni di MongoDB. Esistono diverse versioni di MongoDB, ma l' edizione MongoDB Open Source è gratuita come parte della comunità Open-Source, mentre le altre edizioni richiedono un canone di licenza.

Cassandra Nosql è open source?

Cassandra è un database NoSQL distribuito su più computer. I database NoSQL sono progettati per essere leggeri, open source, non relazionali e relativamente distribuiti, secondo il concetto. Come uno dei loro punti di forza, sono ben noti per la loro flessibilità in termini di definizione dello schema, nonché per la loro capacità di scalare orizzontalmente e verticalmente.

MongoDB Elasticsearch

MongoDB è un potente sistema di database orientato ai documenti. Elasticsearch è un potente motore di ricerca. Entrambi sono ottimi strumenti per l'archiviazione e il recupero dei dati. Tuttavia, hanno diversi punti di forza e di debolezza. MongoDB è migliore per archiviare i dati in formato documento. Ciò semplifica l'interrogazione e l'aggiornamento dei dati. Tuttavia, può essere difficile cercare dati in MongoDB. Elasticsearch è migliore per la ricerca. Può facilmente cercare tra i dati per trovare quello che stai cercando. Tuttavia, non ha le stesse funzionalità orientate ai documenti di MongoDB.

Se stai cercando un'API da utilizzare con una ricerca sfaccettata, BirdWatch Repo di Matthiasn è qualcosa che potresti voler esaminare. Ai fini di NodeJS, Express e altre app Node.js, utilizzeremo un cluster Elasticsearch a nodo singolo per indicizzare MongoDB in un'istanza Ubuntu 14.04 EC2. Di conseguenza, non passiamo l'opzione -replica-Setrs quando riavviamo il processo. Invece, abbiamo compilato un file mongod.conf.