Ridimensionamento di un database NoSQL: suggerimenti e trucchi

I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari poiché la quantità di dati generati dalle aziende continua a crescere in modo esponenziale. Tuttavia, molte organizzazioni sono riluttanti a passare a NoSQL perché temono che sarà più difficile da ridimensionare. Il ridimensionamento di un database NoSQL non è in realtà così diverso dal ridimensionamento di un database relazionale. La differenza principale è che i database NoSQL sono progettati per essere scalabili orizzontalmente, il che significa che possono scalare aggiungendo più nodi al sistema. Ciò è in contrasto con i database relazionali , che sono scalabili verticalmente, il che significa che possono essere scalati solo aggiungendo più risorse a un singolo server. Ci sono alcune cose da tenere a mente quando si ridimensiona un database NoSQL: 1. Assicurati che i tuoi dati siano distribuiti uniformemente su tutti i nodi. 2. Aggiungere i nodi gradualmente per evitare di sovraccaricare il sistema. 3. Monitorare attentamente le prestazioni del sistema per identificare eventuali colli di bottiglia. 4. Regolare regolarmente il sistema per garantire prestazioni ottimali. Con questi suggerimenti in mente, il ridimensionamento di un database NoSQL non dovrebbe essere più difficile del ridimensionamento di un database relazionale.

Esistono numerosi metodi e principi per ridimensionare un database, a seconda del tipo. Il ridimensionamento dei database NoSQL e sql dipende dal concetto di partizionamento del database. I vantaggi di poter archiviare più dati maturano quando i server vengono distribuiti, ma ereditiamo anche i problemi che derivano dalla distribuzione. Lo sharding automatico non è supportato da un database monolitico e gli ingegneri dovrebbero scrivere manualmente la logica per gestirlo. Per risolvere questo problema, è possibile installare un proxy, come un bilanciamento del carico, davanti al servizio di query e al database. Possiamo ottenere query più veloci quando il frammento è grande perché quel proxy può essere utilizzato ancora una volta. A causa della mancanza di consapevolezza da parte degli utenti finali, il ridimensionamento dei database NoSQL è in gran parte invisibile.

Ogni frammento è unico, a differenza di un'architettura master-slave. Se sono presenti query di lettura sullo shard master, verrà inviata una richiesta agli shard slave. A livello di data center, possiamo replicare il database per assicurarci di avere un backup. Il Nodo è un nodo che può comunicare e scambiare informazioni con altri nodi. Ogni nodo comunica con un numero fisso di altri nodi tramite un protocollo. Poiché tutti i nodi sono uguali in Cassandra, un nodo può replicare i propri dati da uno all'altro senza doversi preoccupare di perdere dati. Il protocollo gossip è uno dei molti modi in cui i nodi possono condividere informazioni.

Un database distribuito può avere una serie di vantaggi oltre all'ottenimento di proprietà aggiuntive. Un componente fondamentale per garantire la disponibilità è la replica dei dati. Quando utilizzi la replica asincrona per il tuo database, all'inizio non sarà sempre completamente coerente, ma lo diventerà sempre di più con il passare del tempo. I database SQL vengono utilizzati in applicazioni finanziarie che richiedono un'elevata precisione dei dati, mentre i database NoSQL vengono utilizzati in applicazioni meno significative come i conteggi delle visualizzazioni.

Il ridimensionamento verticale si riferisce al processo di aumento graduale del carico di lavoro di elaborazione con l'uso di aggiornamenti hardware. Il passaggio a un'architettura distribuita e l'aggiunta di più computer per risolvere il nostro problema comporta il ridimensionamento, noto anche come ridimensionamento orizzontale o ridimensionamento.

NoSQL può supportare il ridimensionamento basato su metodi orizzontali.

MongoDB, in quanto database NoSQL, è scalabile perché i suoi dati non sono archiviati in database relazionali. I dati vengono archiviati come documenti simili a JSON facilmente accessibili tramite una richiesta HTTP. La distribuzione dei documenti può essere eseguita orizzontalmente su più nodi utilizzando questo metodo.

Come ridimensionare il database Nosql?

I database NoSQL, d'altra parte, sono scalabili orizzontalmente, il che significa che possono gestire un aumento del traffico in base alle esigenze semplicemente aggiungendo più server al database. Poiché i database NoSQL possono essere trasformati in strutture molto più grandi e potenti, è la scelta logica per set di dati di grandi dimensioni e database in continua evoluzione.

Affinché questo tutorial funzioni, devi disporre di un ambiente Node.js funzionante. In questo post, decomprimerò i file DynamoDB in una cartella denominata nodejs-dynamodb-sample. Per una versione dettagliata di questo, vai alla mia pagina GitHub: https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html. L'app di esempio può cercare e recuperare informazioni sui film da DynamoDB. Memorizzeremo i dati in S3 su Amazon Web Services e accederemo a DynamoDB tramite il servizio Identity and Access Management (IAM) di Amazon. Per utilizzare il servizio di analisi in-app di Amazon, devi prima registrarti e creare un account. Prendi nota dell'anno e del titolo di ogni film che desideri POST /movies.

Puoi inserire un campo con chiave per trovare i film di un certo anno. Successivamente, puoi progettare la tua applicazione da zero. Puoi usare le tue tabelle finché non le hai finite, ma dovresti cancellarle una volta che sono state usate. Visita la console DynamoDB su Amazon Web Services per vedere quanto spazio di archiviazione hai utilizzato finora. La scheda "Film" ti consente di visualizzare gli elementi in una tabella e le metriche della tua applicazione, nonché il costo mensile stimato nella scheda Capacità. Questo codice può essere trovato sulla mia pagina GitHub: https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample.

MongoDB, Apache HBase e Cassandra sono tre database NoSQL ideali per il ridimensionamento orizzontale. Poiché le loro strutture di dati sono più orizzontali, ciò semplifica l'aggiunta di più server al sistema, eliminando al contempo la necessità di modificarli. Inoltre, questi database sono relativamente nuovi, quindi sono ancora in fase di sviluppo e perfezionamento, il che significa che è probabile che migliorino nel tempo.

Perché è facile ridimensionare Nosql?

Nosql è facile da scalare perché è progettato per essere scalabile orizzontalmente. Ciò significa che può scalare aggiungendo più nodi a un cluster nosql . Nosql è anche facile da scalare perché può gestire grandi quantità di dati e un gran numero di query al secondo.

Le applicazioni richiedono un elevato livello di scalabilità per funzionare correttamente. La scelta di archivi dati con un'interfaccia utente semplice ed efficiente è altrettanto importante. Il principale punto controverso è se sia meglio utilizzare un database "ASL" o "Nosql". I database NoSQL, al contrario dei database SQL, sono popolari perché sono semplici da costruire. L'arresto di tutte le operazioni in un database NoSQL dipende intrinsecamente dallo sharding. In generale, ogni operazione sui dati richiede l'uso di un operatore qualificante, che può essere utilizzato per identificare un nodo con i dati. I dati vengono archiviati su più macchine e questo rende molto semplice eseguire operazioni sui dati anche sulle macchine più piccole.

Di conseguenza, gli store NoSQL possono essere ridimensionati per utilizzare una macchina per materie prime relativamente semplice. Si presume che gli utenti pianifichino e strutturino i dati in modo tale che possano essere recuperati in una volta sola dallo stesso nodo per eseguire un'operazione specifica sul database NoSQL. La denormalizzazione dei dati in questo modo potrebbe anche implicare che il nodo sia pronto per eseguire dati precotti. I join in NoSQL sono possibili, ma non sono robusti come i join SQL. Nel mondo pratico di NoSQL, i progettisti di applicazioni ritengono che alla fine si verificherà la coerenza dei dati. Oltre a fornire opzioni per regolare la coerenza tra diversi sistemi NoSQL, molti sistemi NoSQL forniscono routine per rendere la coerenza più evidente. Una parte importante di qualsiasi decisione sull'architettura è valutare il caso d'uso e scegliere l' archivio dati appropriato in base a tale caso.

Tutti i database Nosql sono scalabili?

Come risultato dell'era di Internet e del cloud computing, i database NoSQL sono stati creati per semplificare l'implementazione di un'architettura scalabile. la scalabilità si ottiene combinando l'archiviazione dei dati con il lavoro necessario per elaborarli su un numero elevato di computer in un'architettura scalabile.

Il sistema dovrebbe essere in grado di gestire database estremamente grandi a una latenza molto bassa, gestendo anche tassi di richiesta molto elevati. Quando si tratta di siti Web di grandi volumi come eBay, Amazon, Twitter e Facebook, la scalabilità e l'elevata disponibilità sono fondamentali. Puoi eseguire più istanze di un server contemporaneamente con il ridimensionamento orizzontale.

Il database di MongoDB è scalabile sia orizzontalmente che verticalmente sia nella sua scala che nel numero di utenti. In MongoDB, puoi ridimensionare il tuo cluster verticalmente o orizzontalmente aggiungendo più risorse e suddividendo i tuoi dati in blocchi più piccoli. Di conseguenza, MongoDB è una scelta popolare per applicazioni e archivi dati su larga scala .

I migliori database Nosql per ridimensionamento rapido e volume di dati elevato

Altri database NoSQL possono essere ridimensionati per soddisfare le tue esigenze specifiche, proprio come puoi fare con altri database. MongoDB, ad esempio, è un linguaggio di programmazione popolare perché può scalare rapidamente e gestire molti dati. I datastore basati su Redis sono ampiamente utilizzati grazie alle loro capacità e velocità in memoria.

Ridimensionamento verticale Nosql

I database Nosql sono scalabili orizzontalmente, il che significa che possono gestire un aumento del traffico aggiungendo più nodi al sistema. Ciò è in contrasto con il ridimensionamento verticale, in cui il sistema viene ridimensionato aggiungendo più risorse a un singolo nodo.

Ogni database deve essere ridimensionato per gestire il volume di dati generato su base giornaliera. Il termine "ridimensionamento" è classificato in due tipi: verticale e orizzontale. Se desideri archiviare più dati, dovresti investire in un server da 2 TB. Un singolo server sta diventando sempre più costoso e più grande. Il processo di aggiunta di computer a un server comporta un ridimensionamento orizzontale. In questo caso, i dati vengono divisi in un set e distribuiti su più server o frammenti. Poiché segue il modello di denormalizzazione, non è necessario un singolo punto di verità. Questo approccio potrebbe non comportare un aggiornamento delle informazioni quando il master non riesce a eseguire una scrittura perché non aggiorna le informazioni sulle repliche slave quando il master non riesce a eseguire una scrittura.

Che cos'è il ridimensionamento verticale in Sql?

L'obiettivo dell'approccio di scalabilità verticale è aumentare la capacità di una singola macchina aumentando le risorse dello stesso server logico. Il software esistente deve essere aggiornato con risorse come memoria, archiviazione e potenza di elaborazione per funzionare al meglio.

Come ridimensionare il database orizzontalmente

Che cos'è il ridimensionamento orizzontale e come funziona? Un metodo di ridimensionamento orizzontale richiede l'aggiunta di nodi aggiuntivi per adattarsi al carico. Questo è estremamente difficile con i database relazionali a causa della difficoltà nella distribuzione dei dati correlati tra i nodi.

Oltre ad aggiungere più istanze per condividere il carico, la scalabilità orizzontale (o scalabilità orizzontale) comporta l'aumento del numero di istanze di un'applicazione o di un servizio. Al contrario, il ridimensionamento verticale richiede l'aggiunta di più risorse all'istanza, come la potenza della CPU e la memoria. A causa dei protocolli sottostanti di HTTP, la maggior parte delle app Web e delle API, possono essere facilmente ridimensionate indipendentemente l'una dall'altra. Alcuni database ora ti consentono di sincronizzare e condividere i tuoi dati scritti tra più istanze. Se il traffico viene instradato in questo modo, vengono dedicate più risorse agli elementi richiesti più di frequente. Sebbene i proxy inversi siano comunemente utilizzati per gestire le richieste HTTP, i database non vengono sempre utilizzati per farlo. La maggior parte dei database può essere inoltrata con software come nginx o HAproxy, entrambi eseguibili a livello TCP.

Se il tuo proxy è in grado di capire come funzionano le connessioni a livello di protocollo, può determinare se una replica di lettura non è sincronizzata o non è in grado di reagire anche se la connessione di rete è attiva. Il percorso può essere regolato in base al carico sulla replica e al numero di connessioni. Esistono alcuni server proxy che possono eseguire una varietà di funzioni. Sono stati fatti alcuni progressi nei volumi e nelle attestazioni persistenti, ma ci sono anche difficoltà intrinseche se non si seleziona un database che valuti allo stesso modo ogni istanza. Poiché i contenitori vengono spostati all'interno del cluster, il riavvio di una delle tue repliche di lettura dovrebbe essere corretto. Se ciò accade al database principale , è improbabile che tu ne sia entusiasta.