I diversi tipi di database NoSQL e i loro punti di forza e di debolezza

Ci sono molti fattori da considerare quando si sceglie il miglior database NoSQL a bassa latenza per le proprie esigenze. Alcuni dei fattori importanti includono: – Quanto velocemente il database scrive i dati su disco? – Con quale velocità il database può eseguire le letture? – Quanto bene scala il database? – Quanto è facile gestire e amministrare il database? I database NoSQL vengono spesso utilizzati per applicazioni ad alte prestazioni che richiedono velocità di lettura e scrittura elevate. Sono anche spesso utilizzati per applicazioni di big data che devono essere in grado di scalare rapidamente e facilmente. Sono disponibili molti tipi diversi di database NoSQL, ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. Il miglior database NoSQL a bassa latenza per le tue esigenze dipenderà dai requisiti specifici della tua applicazione.

CylonDB migliora notevolmente le prestazioni della tua infrastruttura esistente in modo da poter fare più cose di quanto tu abbia mai fatto prima. Puoi eseguire carichi di lavoro a throughput elevato/bassa latenza con il NoSQL più veloce della tua infrastruttura. Quando si tratta di dati critici su larga scala e casi d'uso di grandi colonne, ScyllaDB è un database NoSQL ideale.

Qual è il database Nosql più veloce?

ScyllaDB, un database NoSQL mostruosamente veloce , è un fantastico database semplice da usare e molto capace.

Le aziende possono utilizzare TIMi per sviluppare nuove idee e prendere decisioni aziendali critiche in modo più rapido e semplice utilizzando i propri dati aziendali. È una piattaforma Database-as-a-Service (DBaaS) completamente gestita che può essere utilizzata nel cloud o in locale per automatizzare le attività amministrative associate all'amministrazione del database. Percona Server per MongoDB, una versione gratuita e open source di MongoDB, è un sostituto immediato di MongoDB Community Edition. Un database MongoDB è un esempio di un database distribuito basato su documenti destinato a essere utilizzato dai moderni sviluppatori di app e ad essere accessibile tramite il cloud. Cloud Firestore, un database di documenti NoSQL cloud-native serverless, è semplice da utilizzare per l'archiviazione, la sincronizzazione e l'interrogazione dei dati nelle tue app per dispositivi mobili, Web e IoT. La soluzione di test dei dati intelligenti automatizza la convalida dei dati e il test ETL di Big Data, data warehouse, report di business intelligence e app/ERP aziendali. L'utilizzo di un database no-op elimina la necessità di pagare per ciò che si utilizza; non vengono utilizzate spese anticipate o risorse inutilizzate.

Il SolarWinds Database Performance Monitor (DPM) consente di monitorare il database per migliorare le prestazioni del sistema, l'efficienza del team e il risparmio sui costi dell'infrastruttura. Il sistema di gestione del database Tibero (DBS), basato su un modello relazionale, richiede poche o nessuna risorsa. Questa tecnologia consente tempi di risposta più efficienti a grandi richieste di elaborazione dati. DynamoDB è in grado di gestire decine di migliaia di richieste al secondo e può gestire decine di migliaia di richieste al giorno in caso di picco della domanda. Integrando nativamente AI, streaming, grafici e analisi, il database BangDB offre agli utenti la possibilità di gestire un'ampia gamma di tipi di dati complessi. La cache NCache memorizza nella cache i dati dell'applicazione in un periodo di tempo molto breve ed è molto lineare. RestDB.io è un semplice backend di database NoSQL come servizio (DBaaS) che include sia il supporto front-end che back-end.

Aerospike offre le più avanzate soluzioni di dati NoSQL in tempo reale di nuova generazione per qualsiasi scala. Alachisoft è leader di mercato dal 2003. Letture e scritture veloci e leggibili ovunque nel mondo sono a portata di clic grazie alla nostra rete di distribuzione multi-master in outsourcing. Il database LeanXcale è basato su SQL e combina le sue funzionalità con NoSQL. Ingerisce enormi lotti di dati e genera dati in tempo reale tramite SQL o GIS, quindi consente di pubblicarli tramite il Web o tramite una query SQL. La scalabilità dei dati e i sistemi di bilanciamento del carico del server rendono possibile la scalabilità dei dati tablestore automatizzando l'espansione dei dati e l'accesso simultaneo. I database NoSQL come Couchbase offrono la flessibilità necessaria per le applicazioni business-critical su una piattaforma scalabile e disponibile.

Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon e centinaia di altre aziende di alto profilo utilizzano tutti i suoi prodotti. L'obiettivo di AllegroGraph è creare un grafico della conoscenza aziendale unificando tutti i dati e i silos di conoscenza. MarkLogic non solo scala bene, ma protegge anche i tuoi dati. Includiamo sia la tecnologia che i servizi nella nostra soluzione Knowledge Graph. Siamo i leader di mercato nella tecnologia NoSQL Document Database completamente transazionale , offrendo sia dati transazionali che strutturati.

È fondamentale considerare le esigenze dell'applicazione prima di selezionare un database. Scalabilità, velocità e disponibilità dei dati sono solo alcuni dei fattori da considerare. Se la scalabilità è una considerazione importante, Cassandra potrebbe essere un'opzione migliore. Cassandra è stata progettata per applicazioni ad alte prestazioni e bassa latenza. I dati possono essere gestiti rapidamente e la scrittura è semplice perché può gestire facilmente file di grandi dimensioni. Se la coerenza è al centro di tutto, MongoDB è una buona scelta. Il database MongoDB è un database orientato ai documenti che memorizza tutti i dati in file JSON. Di conseguenza, è molto semplice accedere e interrogare i dati. Se c'è preoccupazione per la disponibilità di PostgreSQL, potrebbe essere preferibile utilizzarlo. Poiché PostgreSQL ha un alto livello di prestazioni, può gestire alti livelli di carico. È disponibile anche tramite Amazon Relational Database Service (RDS), che semplifica la configurazione e la gestione.

MongoDB: la migliore piattaforma per l'archiviazione gerarchica dei dati

MongoDB è una piattaforma eccellente per l'archiviazione gerarchica dei dati perché è quasi 100 volte più veloce di un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). Il teorema CAP (coerenza, disponibilità e tolleranza della partizione) fornisce un'ottima base per le aziende che richiedono tempi di risposta rapidi per l'archiviazione dei dati. Il server SQL è una buona scelta per le aziende che richiedono risultati rapidi durante l'accesso ai dati perché non supporta JOIN e transazioni globali. A causa del suo tempo di risposta transazionale, Cassandra è una scelta eccellente per le aziende che devono archiviare grandi quantità di dati in memoria.

Cos'è il database a bassa latenza?

Un database a bassa latenza (LSDB) è un approccio architetturale e di implementazione alla gestione del database che mira a fornire prestazioni molto elevate e latenza minima agli utenti finali.

La latenza media, come misura teorica, ha uno scarso impatto diretto sull'esperienza dell'utente finale. Se misuri le prestazioni in percentuale, puoi ottenere una migliore comprensione di ciò che effettivamente è. C'è una latenza reale che si riflette in ogni misurazione all'interno di un percentile. Quando si sviluppano applicazioni a bassa latenza , è essenziale un database che sia la scelta migliore per ridurre le latenze. È inevitabile che un'applicazione in rete abbia latenza; le operazioni del database avranno sempre un impatto sulla latenza complessiva dell'utente. I database NoSQL sono destinati all'uso nella distribuzione di dati su larga scala su più nodi per un throughput elevato e una bassa latenza, piuttosto che per una semplice coerenza. I team IT possono ridurre la latenza abbinando un caso utente al database corrispondente.

CylonDB è un database NoSQL che può essere progettato per applicazioni a uso intensivo di dati ad alte prestazioni e bassa latenza . Invece di Java, per costruirlo viene utilizzato C, il che significa che non ha bisogno di gestire una grande quantità di codice. I test di carico sintetico di Comcast hanno scoperto che ScyllaDB può raggiungere una latenza di 8 ms rispetto a Cassandra, che può raggiungere una latenza di 100 ms. ScyllaDB si basa su un linguaggio C avanzato e open source che consente applicazioni server ad alte prestazioni. Per ottenere una bassa latenza, vengono utilizzate un'architettura shard-per-core, una cache dedicata e operazioni autonome. ScyllaDB è stato adottato dalle aziende nei settori dei social media, dell'AdTech, della sicurezza informatica e dell'Internet of Things industriale grazie alla sua capacità di fornire latenze a coda lunga basse e prevedibili.

Quando si progettano i sistemi, è fondamentale considerare la latenza. La latenza ultra bassa si riferisce a un sottoinsieme di bassa latenza che viene misurata in una frazione di secondo. Il termine "latenza ultra bassa" è definito come una latenza inferiore a 500 nanosecondi, con velocità inferiori a un millisecondo considerate ultra basse.
Per ottenere una latenza estremamente bassa, i tuoi sistemi devono essere in grado di instradare rapidamente le richieste e le risposte a più posizioni. La raccolta di dati sul ping può essere utile per comprendere il percorso delle richieste e delle risposte e per identificare potenziali colli di bottiglia.

Come gestire la latenza del database

Cos'è la latenza del database? La latenza dei dati è la quantità di tempo necessaria per l'archiviazione o il recupero dei pacchetti di dati dal database. La latenza dei dati nella business intelligence (BI) si riferisce alla quantità di tempo impiegata da un utente aziendale per recuperare i dati da un data warehouse o dashboard. Qual è il database più veloce? MongoDB è un'opzione di archiviazione dati gerarchica che è quasi 100 volte più veloce del sistema di gestione del database relazionale (RDBMS). Il teorema CAP (coerenza, disponibilità e tolleranza della partizione) è il fondamento di questa piattaforma. Come posso correggere la latenza del database? Lo scopo dei confronti di latenza è identificare dove e come le richieste e le risposte a un database porteranno gli utenti, nonché quale percorso prenderanno. Le tabelle ping possono essere utilizzate per tenere traccia della misura in cui gli hop su una rete interferiscono tra loro. Qual è il miglior database per i dati in tempo reale? SQLite è un motore di database open source utilizzato dalle organizzazioni per archiviare, recuperare e modificare i dati su dispositivi mobili, browser Web e altre applicazioni. I motori di database transazionali compatti, autosufficienti e sicuri sono tra le funzionalità integrate nelle librerie integrate di C-language.

In che modo Dynamodb è migliore di Mongodb?

Nonostante ogni database supporti transazioni multi-strumentali, MongoDB è l'unico database che consente la lettura e la scrittura degli stessi documenti e campi contemporaneamente. DynamoDB non supporta più operazioni contemporaneamente.

Sono nuovo di MongoDB. Qual è il modo migliore per iniziare con MongoDB e qual è la differenza tra MongoDB e DynamoDB? Un database è necessario per lo sviluppo di software e applicazioni. In questo articolo esamineremo due dei database più utilizzati, MongoDB e DynamoDB. Il tuo progetto sarà valutato in dettaglio per consentirci di fornirti i migliori risultati. MongoDB è un sistema di database multipiattaforma, generico e orientato ai documenti scritto in C, Javascript e Python destinato all'uso su tutte le piattaforme. La gestione e l'archiviazione dei documenti vengono eseguite utilizzando documenti in formato BSON (Binary Javascript Object Notation).

Un vantaggio chiave di MongoDB sono i suoi schemi di database flessibili, che possono supportare più tipi di dati nativi e quindi consentire di nidificare i documenti. Amazon DynamoDB è un database NoSQL potente e flessibile disponibile in Amazon Web Services. Ha debuttato nel 2012 e include dati di valore-chiave e tipi di dati orientati ai documenti. C'è una grande quantità di duplicazione dei dati in MongoDB. Anche i set di dati incontrano difficoltà perché le relazioni tra loro sono poco definite. Per aiutarti a prendere una decisione più informata, in questo articolo confronteremo MongoDB e DynamoDB. MongoDB è un database robusto e affidabile ampiamente utilizzato nelle app mobili e nei CMS (sistemi di gestione dei contenuti). DynamoDB è popolare nei settori dei giochi e dell'IoT, a differenza di DynamoDB.

Confronto tra AWS RDS e DynamoDB Alcune delle caratteristiche di AWS RDS e DynamoDB sono simili. Non esiste uno schema predefinito su entrambe le piattaforme, quindi i tempi di ricerca sono rapidi, la scalabilità è buona e i dati non vengono archiviati in un database. DynamoDB, d'altra parte, ha la capacità di gestire raccolte di dati molto più grandi ed è stato progettato specificamente per dati molto più complessi. È preferibile che un set di dati relativamente piccolo utilizzi AWS RDS perché è più veloce e più stabile.

Dynamodb Vs Mongodb: qual è il miglior database non relazionale?

Poiché Amazon DynamoDB supporta strutture di dati di documenti e valori-chiave, spostare un documento JSON MongoDB è relativamente semplice. Non è necessario modificare il formato JSON in cui sono archiviati i tuoi dati MongoDB. Il documento JSON viene letto in memoria e convertito in una tabella DynamoDB in base al suo stato di memoria. Puoi facilmente esportare i documenti JSON MongoDB in DynamoDB utilizzando i file JSON MongoDB. DynamoDB è velocissimo, al contrario di MongoDB, che richiede più tempo per essere compilato. Di conseguenza, DynamoDB viene spesso utilizzato in sostituzione delle sessioni nelle applicazioni di scalabilità. Si consiglia di spostare in una tabella diversa se sono presenti molti dati che non vengono utilizzati in DynamoDB. Esistono diversi motivi per cui MongoDB è una buona scelta sia per le applicazioni mobili che per quelle Web: non è relazionale, si adatta bene e può essere distribuito su più dispositivi.

Database a bassa latenza

Un database a bassa latenza è un tipo di database progettato per fornire tempi di risposta rapidi. I database a bassa latenza vengono spesso utilizzati in applicazioni in cui sono richiesti dati in tempo reale, come il trading azionario o il gioco.

Per il modo più efficiente di gestire i dati di mercato, utilizza eDBXtreme per il database delle serie temporali del supercomputer. Questo database è progettato per eliminare tutti gli I/O, la gestione della cache, i trasferimenti di dati e altre fonti di latenza del database utilizzando un sistema di database in memoria altamente efficiente (IMDS). I gestori di feed integrati e il supporto per i dati delle serie temporali migliorano il flusso dei dati rilevanti nella cache della CPU. eDBXtreme ha costantemente stabilito nuovi record di velocità STAC. Si prega di rivedere i risultati dei nostri test di benchmark STAC più recenti. È stato dimostrato che i dati delle serie temporali possono essere analizzati più rapidamente rispetto ad altri tipi di dati. Gli specialisti del database McObject sono a tua disposizione per assisterti nelle ricerche.

Benchmark del database Nosql più veloce

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende in gran parte dalle esigenze specifiche dell'utente. Tuttavia, alcuni dei database nosql più popolari includono MongoDB, Cassandra e Redis. Tutti questi database sono noti per la loro velocità e scalabilità, quindi dipende solo da quale si adatta meglio alle esigenze dell'utente.

Hanno ideato un test di benchmark per vedere come si comportavano bene i database Couchbase, MongoDB e DataStax l'uno contro l'altro. L'azienda si occupa di software open source, come Couchbase Server. Per impedire l'attivazione delle impostazioni di durabilità dei dati, ha chiuso Yahoo Cloud Benchmark e il suo carico di lavoro. Secondo Altoros, supera MongoDB e Cassandra in tutte le topologie di cluster. In questo test iniziale, MongoDB ha funzionato bene, ma è stato ostacolato da un numero limitato di nodi. Anche se la latenza di Cassandra era più alta, è stato notevole che, man mano che un cluster cresceva, diminuiva in modo significativo. Secondo Altoros, le prestazioni di Couchbase hanno superato MongoDB indipendentemente dal set di dati o dalle dimensioni del cluster.

In uno dei test, Couchbase è risultato essere l'unico database che supportava le operazioni JOIN. Cassandra, a differenza di Altoros, non sembrava essere stabile. Eccellono in molte cose diverse perché sono costruite e gestite in modo diverso ogni volta.

Database Nosql

I database Nosql sono un tipo di database che consente l'archiviazione e il recupero di dati che non sono strutturati in un formato di tabella tradizionale. I database Nosql vengono spesso utilizzati per applicazioni che richiedono elevate prestazioni e scalabilità, in quanto possono fornire velocità di lettura e scrittura più elevate rispetto ai database relazionali.

La capacità di generare più variabili in un database NoSQL è una delle sue caratteristiche. Database I database NoSQL memorizzano i dati in una struttura, simile a quella di un documento, piuttosto che nella tipica struttura tabulare di un database relazionale. Poiché questo progetto di database non relazionale non richiede l'esecuzione di uno schema, può essere ridimensionato per gestire set di dati di grandi dimensioni e generalmente non strutturati in pochi minuti. Database I database NoSQL sono di natura non relazionale, eliminando la necessità di collegare le tabelle. Con la sua varietà di strutture di dati, NoSQL può essere utilizzato per creare app mobili e analisi dei dati. I database NoSQL offrono numerosi vantaggi, ma le aziende utilizzano spesso sia database relazionali che NoSQL. I database di documenti vengono utilizzati per archiviare i dati come documenti, che possono essere tenuti in ordine quando vengono utilizzati nelle applicazioni.

I database di documenti sono spesso utilizzati per i sistemi di gestione dei documenti e per i profili utente. Gli utenti possono accedere a colonne specifiche nei database a colonne larghe facendo clic sul loro nome nelle colonne. Apache HBase e Apache Cassandra sono due esempi di tali database. I database a grafo memorizzano e gestiscono una rete di connessioni tra gli elementi all'interno di un grafo. I dati vengono archiviati nella memoria principale anziché su disco, consentendo un accesso più rapido ai dati. Questa è una grande differenza rispetto ai tradizionali database basati su disco. Poiché i microservizi eliminano la necessità di un unico archivio dati condiviso per tutte le applicazioni, sono un'opzione allettante.

IBM fornisce un gran numero di database NoSQL e NoSQL in una varietà di applicazioni. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced è un componente aggiuntivo per il prodotto IBM Cloud Pak for Data. Il servizio è compatibile con progetti open source come Apache CouchDB, PouchDB e librerie per i popolari stack di sviluppo web e mobile.

Database più veloce per dati di grandi dimensioni

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende da una serie di fattori, come la dimensione e la struttura dei dati, il carico di lavoro e l'hardware. Alcuni dei database più veloci per dati di grandi dimensioni includono Apache Hadoop, Apache Spark e Google BigQuery.

Dovresti pensare alle conseguenze a lungo termine della selezione del database sbagliato per la tua attività. È altrettanto importante comprendere il tipo di dati che devono essere registrati se si desidera costruire una strategia dei dati e valutare un database operativo. I dati non strutturati sono più difficili da eseguire query rispetto ai dati strutturati, mentre i dati strutturati sono più facili da evidenziare singoli fatti o per cercare informazioni su richiesta. Ogni database memorizza un determinato numero di volumi, consentendo di scegliere e personalizzare quale utilizzare. Nel caso di un database in tempo reale, selezionare un database ottimizzato per l'analisi. I database non relazionali (o NoSQL) stanno diventando sempre più popolari perché possono essere utilizzati da aziende che non hanno il tempo di fermarsi e lavorare con le strutture dati. MongoDB è un popolare motore di database per set di dati di grandi dimensioni.

Redis è un livello di memorizzazione nella cache HTTP che può essere utilizzato per connettere i dati da un DBMS più lento a Redis. Questa applicazione è molto versatile e consente di memorizzare i dati su un disco mentre si registrano anche dati aggiuntivi. Si spera che tu abbia un'idea migliore di quale database sia il migliore per il tuo progetto di business ora che lo sai.

Latenza del database rispetto alla velocità effettiva

Una metrica di throughput è una misura di quanti pacchetti di dati passano correttamente attraverso una rete al secondo, mentre la latenza è la quantità di tempo che i pacchetti di dati impiegano effettivamente per passare attraverso la rete. Di conseguenza, il trasferimento dei dati e la velocità sono termini correlati.

Nel caso dell'ottimizzazione del database, l'obiettivo predefinito di OtterTune è avere una latenza delle query del 99° percentile. Le metriche in questa categoria dipendono meno dall'applicazione e non variano in modo significativo rispetto alla domanda, come nella latenza delle query. L'ottimizzazione del database può velocizzare l'elaborazione delle query, con conseguente riduzione della latenza delle query. Sulla base del digest della query gestito dal DBMS, OtterTune calcola la latenza in base all'output della query. Possiamo utilizzare le metriche dello schema delle prestazioni per determinare la latenza delle query per tutte le versioni supportate del database. Possiamo approssimare i percentili di latenza utilizzando il numero di esecuzioni e la latenza media. OtterTune calcola i percentili di latenza per i sistemi globali utilizzando i dati della tabella events_statements_histogram_global.

Supponiamo che tutte le istruzioni in un bucket abbiano la stessa latenza media nel 90° percentile, il che implica una latenza di 5 millisecondi. Il modulo pg-statements di PostgreSQL è in grado di calcolare le latenze delle query utilizzando i dati del database PostgreSQL. Se il modulo non esiste, dovrai eseguirlo nel database.

Cos'è la latenza del database?

Il tempo necessario per archiviare o recuperare i pacchetti di dati è noto come latenza dei dati. La latenza dei dati di business intelligence (BI) è la quantità di tempo necessaria a un utente aziendale per recuperare i dati da un data warehouse o dashboard.

Che cos'è il throughput nel database?

Per calcolare la velocità di un database, moltiplica il numero di transazioni al secondo per il throughput del sistema.

La latenza o il throughput sono più importanti?

Sia la latenza di rete che il throughput possono avere un impatto sulle prestazioni della rete. Se la latenza è troppo alta, i pacchetti impiegheranno più tempo per raggiungere la loro destinazione.

Qual è la differenza tra produttività e ritardo?

Il throughput determina la quantità di un oggetto che può essere consegnata nel tempo e il ritardo determina il tempo necessario per consegnare un oggetto.