I diversi modi per implementare PutIfAbsent nei database NoSQL

I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari come alternativa ai tradizionali database relazionali . Esistono molti tipi diversi di database NoSQL, ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. Una decisione chiave quando si sceglie un database NoSQL è quali operazioni di query supporta. Un'operazione di query importante è "putIfAbsent". Questa operazione inserisce un nuovo record nel database se non esiste un record esistente con la stessa chiave. Questo può essere utile per garantire che i dati siano sempre aggiornati, prevenire duplicati e altro. Tuttavia, non tutti i database NoSQL supportano putIfAbsent. In questo articolo, confronteremo le varie implementazioni putIfAbsent di diversi database NoSQL. Esamineremo anche le prestazioni e altri compromessi di ciascuna opzione.

Uber usa Nosql?

I dati vengono archiviati in database NoSQL per potervi accedere. Il team di evasione ordini di Uber utilizza una tabella separata per archiviare l'indice perché i database NoSQL non supportano gli indici (perché i database NoSQL non supportano le transazioni distribuite).

Uber utilizza GCP?

I clienti UberCloud beneficeranno dei servizi di Google Cloud oltre ai vantaggi di UberCloud. Grazie allo sviluppo dello standard Kubernetes da parte di Google, l'azienda offre un'ampia offerta di contenitori software. I contenitori software UberCloud possono essere eseguiti su Google Cloud utilizzando la piattaforma UberCloud.

In che modo Uber si adatta a milioni di richieste simultanee?

Fino a milioni di persone utilizzano la piattaforma contemporaneamente e ogni anno vengono effettuati milioni di viaggi sulla piattaforma. Le transazioni di database possono avvenire in un solo giorno per il bene delle transazioni di database. I dati degli ordini di Uber vengono archiviati in Google Cloud Spanner come parte della sua scalabilità e coerenza. In passato utilizzavano un database locale (Cassandra).

Nosql supporta i dati semistrutturati?

Sono ideali per l'archiviazione di dati sia strutturati che non strutturati perché possono farlo. È ideale per i dati semi-strutturati perché è facile da scalare e può essere aggiunto anche un singolo livello di struttura (oggetto, valore, tipo di dati, ecc.). Il consolidamento dei dati non strutturati in uno può semplificare la ricerca e l'analisi.

Il Web 2.0 genera una vasta gamma di dati semi-strutturati e non strutturati, a seconda della fonte. Database NoSQL orientati ai documenti basati sui tipi di documenti. In termini di tempi di risposta alle query, MongoDB e MySQL sono paragonabili. Questo caso di studio confronta un set di dati di News con un elenco di altri articoli. L'Università di Delhi e la University Grants Commission (UGC) hanno sostenuto questa ricerca e gli autori li ringraziano per la loro assistenza. I ricercatori sono stati assistiti dal Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bangalore, Karnataka, India, nonché dalla University Grants Commission (UGC). (NET-DEC-2012) Numero 3492/

Nosql: il ragazzo non così nuovo nel blocco del database

Un database NoSQL è un sistema di gestione di database altamente scalabile e flessibile in grado di archiviare ed elaborare dati non strutturati e semi-strutturati. I modelli di dati con una varietà di parametri flessibili possono essere suddivisi in SQL, sql e SQL in generale. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono solo alcuni esempi di database NoSQL. MongoDB è il database non relazionale più utilizzato grazie al suo formato JSON supportato nativamente per l'archiviazione di documenti semi-strutturati.

Nosql usa gli alberi B?

Nosql non usa b alberi.

I B-tree sono più potenti di altri algoritmi di indicizzazione quando i loro dati hanno un alto grado di somiglianza. Di conseguenza, quando il numero di pagine in un database è piccolo, sono più efficienti.

I vantaggi dei motori B-tree

Anche i database NoSQL possono trarre vantaggio dai motori B-tree, ma c'è la tentazione di credere che i motori B-tree siano solo per database SQL. I motori B-tree sono particolarmente adatti per indicizzare set di dati di grandi dimensioni in cui il recupero di un valore specifico è fondamentale. Gli alberi B del database sono una componente importante degli indici di MongoDB. Esistono alcune eccezioni, ma l'algoritmo è essenzialmente lo stesso di un database relazionale. In questo contesto, stringhe e numeri interi possono essere combinati per organizzare i dati nel B-tree.

Graphql può essere utilizzato con Nosql?

Abbiamo rilasciato un wrapper GraphQL per il nostro database NoSQL da utilizzare nella versione 2.8 del nostro database NoSQL e lo abbiamo utilizzato anche per i nostri esperimenti GraphQL. A causa della disponibilità generale di ArangoDB 2.8, gli utenti possono ora utilizzare i servizi Foxx (JavaScript sul database) nel database per gestire i dati con GraphQL.

Facebook ha creato un linguaggio di query noto come GraphQL per gestire le moderne applicazioni Web e mobili. Con la nuova versione di ArangoDB 2.8, puoi utilizzare i servizi Foxx (JavaScript nel database) per connetterti al tuo server GraphQL. Affinché GraphQL possa essere eseguito da solo, è necessario un singolo endpoint che gestisca tutte le richieste di query. A differenza di un'API REST tradizionale, che in genere richiederebbe più chiamate API per accedere agli amici dell'utente, una query GraphQL che restituisce la risposta in questo modo: potrebbe essere accessibile anche tramite un'API REST tradizionale. Elimina la necessità di duplicazioni e potenziali bug nella creazione di API HTTP altrettanto esaustive utilizzando GraphQL. L'uso di GraphQL in database dinamici e privi di schemi e linguaggi tipizzati dinamicamente è un'opzione promettente. Uno schema HTTP può descrivere questi problemi con l'aiuto di GraphQL piuttosto che dover instradare la logica di convalida e autorizzazione attraverso diversi endpoint HTTP. L'impatto di una singola richiesta GraphQL che si traduce in un numero potenzialmente elevato di richieste di database è molto meno importante se implementato direttamente nel database.

Inoltre, l'uso di GraphQL consente un recupero dei dati più efficiente. Uno schema GraphQL può ridurre significativamente il carico sul back-end mediante dati prestrutturati. Ciò è particolarmente vero se si dispone di molti dati perché è più semplice interrogare il database più volte per gli stessi dati piuttosto che per dati diversi.
La creazione di API con l'API GraphQL è un modo semplice per renderle più user-friendly e intuitive. Se non disponi già di dati, ti consigliamo di aggiungere un set campione al tuo cluster per esplorare l'API GraphQL.

Perché usare Graphql su Sql

Un sistema di tipi viene utilizzato per restituire i dati in un linguaggio di query flessibile come GraphQL. SQL (linguaggio di query strutturato) è uno standard di linguaggio più vecchio e più diffuso che viene comunemente utilizzato per eseguire query sui dati nei database tabulari e gerarchici . Se desideri che la tua API funzioni con un database NoSQL, puoi utilizzare GraphQL. MongoDB è un popolare database NoSQL con supporto GraphQL. Inizia creando un cluster gratuito e collegandolo alla tua app. Se non disponi ancora di dati, puoi creare un set di dati di esempio sul tuo cluster per iniziare con GraphQL. Hai a disposizione un'ampia gamma di opzioni di database durante lo sviluppo di un'API GraphQL. Se non sei sicuro di quale scegliere, chiamaci e ti aiuteremo a realizzarlo.

Nosql è buono

Un database NoSQL, come MongoDB, è ideale per il ridimensionamento. Il partizionamento del database consente di garantire che i dati corretti siano nel posto giusto al momento giusto, perché i dati sono partizionati su più macchine. Un singolo computer sarà in grado di mantenere in funzione la rete dopo un'interruzione.

Il termine NoSQL, o Not Only SQL, si riferisce a un tipo di sistema di database che può essere utilizzato per archiviare i dati in una varietà di formati. I database NoSQL sono progettati per essere estremamente flessibili, veloci e altamente disponibili sin dall'inizio. È possibile accedere alle funzionalità del database tramite una varietà di metodi, inclusi più metodi di accesso ai dati, noti anche come multimodelli. Un database NoSQL può soddisfare e persino superare le esigenze di una vasta gamma di carichi di lavoro, fornendo esperienze nuove e migliorate ai clienti. Questi database sono progettati per fornire un elevato livello di disponibilità distribuendo automaticamente i dati su più nodi man mano che vengono aggiunti nuovi server. I database di documenti possono essere utilizzati per sviluppare applicazioni agili perché sono senza schema e non richiedono la modellazione statica dei dati. Nei database NoSQL, le raccolte e gli ambiti sono raggruppamenti gerarchici logici.

Oracle, d'altra parte, non è un database relazionale molto complesso, costoso o completamente affidabile . Le strutture dati nei database NoSQL distribuiti sono progettate per la scalabilità orizzontale in un ambiente basato su commodity. Le prime 100 organizzazioni Fortune 100 gestiscono i dati critici sulla piattaforma di database Couchbase il 30% delle volte.

I numerosi vantaggi di un database NoSQL includono la sua capacità di supportare applicazioni in tempo reale su larga scala. Questi servizi sono in grado di gestire un elevato volume di transazioni a bassa latenza. Inoltre, sono conformi ad ACID, il che significa che possono garantire che gli aggiornamenti dei dati siano corretti. Lo svantaggio dei database NoSQL è che non includono molte delle funzionalità dei database tradizionali . Ad esempio, non sono così flessibili come dovrebbero essere in termini di modalità di archiviazione e accesso ai dati. Inoltre, non funzionano bene con le applicazioni che richiedono frequenti aggiornamenti di runtime.

Database Nosql: più flessibili e scalabili dei database Sql

I database NoSQL, come MongoDB, sono molto flessibili perché non sono così rigidi nei loro modelli di dati come i database tradizionali. In questo modo, sono più adatti per le applicazioni che richiedono grandi quantità di dati, bassa latenza e un set diversificato di modelli di dati, perché alleggeriscono alcune delle restrizioni di coerenza dei dati presenti in altri database. Tuttavia, i database SQL potrebbero avere difficoltà a mantenere le proprietà ACID durante l'esecuzione di operazioni dinamiche oltre a eseguire operazioni dinamiche.