L'impatto della latenza su NoSQL e RDBMS

La latenza è il tempo necessario per elaborare una richiesta e restituire una risposta. Quando si decide tra nosql e rdbms, la latenza è una considerazione importante perché può influire sulle prestazioni dell'applicazione. Se hai a che fare con grandi quantità di dati o dati in tempo reale, devi essere consapevole dei potenziali problemi di latenza che possono verificarsi.

Jnan Dash, dirigente della Silicon Valley e visionario della tecnologia, è un consulente. Negli ultimi dieci anni ha lavorato per Oracle Corporation e IBM in una varietà di ruoli di leadership nel database. Dash ha fatto parte di una varietà di consigli e comitati consultivi, incluso MongoDB. Lo scopo di questo articolo è spiegare come determinare se NoSQL è adatto per una particolare applicazione nel futuro o nel presente. Poiché NoSQL è un'azienda orientata al Web, gli utenti richiedono spesso una maggiore flessibilità. Molti siti Web basati su RDBMS possono essere estremamente lenti o addirittura fallire a causa della crescita delle dimensioni di un database o dell'aggiunta di utenti. I database NoSQL, in particolare, si sono dimostrati una scelta migliore quando si tratta di database orientati agli oggetti.

Quando si tratta di big data, NoSQL offre una miriade di opzioni per una coerenza coerente che devono essere valutate caso per caso. Quando si tratta di transazioni multi-riga e join complessi, è generalmente consigliato un RDBMS. In passato, Oracle e DB2 venivano utilizzati per gestire carichi di lavoro ad alta intensità di query. AnRDBMS è stato utilizzato per preparare e suddividere i dati dai sistemi di produzione (tramite processi ETL) e per trasformarli in dati estratti e trasformati. L'API MongoDB, la rappresentazione dei dati, il linguaggio di query e il protocollo wire sono stati aggiunti alla piattaforma IBM. In futuro, potrebbe essere creata una nuova generazione di applicazioni flessibili basate su più sistemi di dati. Se sei un'azienda Fortune 1000, dovresti pensare alle soluzioni di database NoSQL.

Nei database SQL, i dati vengono normalizzati in una serie di tabelle logiche per eliminare i dati ridondanti e la duplicazione dei dati. I database SQL sono generalmente più veloci dei database NoSQL in questa situazione per l'unione, l'esecuzione di query e così via.

Rispetto ai database convenzionali, i database NoSQL sono spesso più scalabili e offrono prestazioni migliori. Inoltre, i loro modelli di dati sono flessibili e semplici da usare, il che li rende ideali per lo sviluppo nel cloud, in particolare per i database relazionali.

Nei nostri esperimenti, abbiamo scoperto che i database NoSQL sono generalmente più veloci dei database SQL, in particolare per l'archiviazione di valori-chiave; tuttavia, i database NoSQL potrebbero non supportare completamente le transazioni ACID, il che potrebbe causare incoerenze nei dati.

Come faccio a scegliere tra Rdbms e Nosql?

I database RDBMS differiscono dai database NoSQL principalmente perché vengono utilizzati per dati strutturati (tabulari) normalizzati e non si basano sulla compressione o sulla gestione della memoria. Lo scopo principale di un datastore NoSQL è archiviare dati non relazionali, come un albero di documenti o un grafico.

RDBMS, o sistema di gestione di database relazionali, è stato il primo ad essere sviluppato nel 1976. L'Oracle Database, la piattaforma di database più utilizzata, è stata fondata nel 1979. Nell'ultimo decennio, i database NoSQL, un altro tipo di database, sono emersi come ottima alternativa ai database tradizionali. Di seguito è riportato un confronto e un confronto illustrati di questi due tipi di database. Il linguaggio di query strutturato, noto anche come SQL, è il linguaggio RDBMS più comunemente utilizzato. I database NoSQL non sono database che utilizzano un modello di dati relazionale per organizzare i dati. I database NoSQL, d'altra parte, utilizzano in genere uno dei quattro modelli di archiviazione dei dati alternativi.

Nonostante ciascuno di questi approcci utilizzi un metodo diverso, possono aiutarci a strutturare e organizzare i dati in modo più efficace. Sebbene NoSQL sia una piattaforma relativamente nuova, non c'è motivo di credere che RDBMS o NoSQL siano superiori. Oggi sono ampiamente distribuiti in applicazioni di tutte le dimensioni, dagli ambienti legacy a quelli nativi del cloud, e vengono utilizzati anche in ambienti cloud ibridi. Tuttavia, sono adatti a un'ampia gamma di applicazioni. I vantaggi di NoSQL non si limitano alla sua capacità di organizzare e archiviare i dati in una situazione del genere. Inoltre, quando si tratta di dati con dimensioni e struttura diverse, NoSQL può essere più efficace. L'RDBMS è uno strumento migliore per la gestione di set di dati più piccoli e più semplici, mentre il motore NoSQL è uno strumento migliore per set di dati di grandi dimensioni.

Se vuoi fare agilità e flessibilità nella tua applicazione, i database NoSQL sono la strada da percorrere. Senza uno schema predefinito, puoi facilmente aggiungere, eliminare e modificare i dati senza preoccuparti di interrompere l'applicazione. Di conseguenza, NoSQL è una scelta eccellente per le applicazioni che richiedono aggiornamenti frequenti e quelle che richiedono una rapida espansione. I database SQL funzionano bene per le applicazioni che hanno strutture schema predefinite. Utilizzando uno schema predefinito, sarai in grado di mantenere i tuoi dati coerenti e organizzati. Di conseguenza, SQL è una scelta eccellente per le applicazioni che richiedono un database stabile e prevedibile .

Quale è meglio Nosql o database relazionale?

Un database relazionale, oltre ad essere estremamente organizzato, è anche estremamente rigido. NoSQL, come suggerisce il nome, semplifica l'archiviazione di tutti i tipi di dati nella stessa posizione e non richiede lo stesso set di procedure SQL. È uno strumento di gestione dei dati ideale per la gestione di grandi volumi di dati grazie alla sua flessibilità e scalabilità.

Cos'è la latenza in Rdbms?

La latenza è il tempo impiegato da un database per rispondere a una query. La latenza di un database può essere influenzata da una serie di fattori, tra cui la dimensione del database, il numero di utenti, il numero di query e la complessità delle query.

La quantità di tempo che impiega i dati da una fonte alla destinazione è nota come latenza dei dati nelle reti di computer e nelle comunicazioni Internet. Minore è la latenza di rete, maggiori sono la velocità e le prestazioni della rete. Quando un round trip viene completato in meno di un secondo, la latenza viene solitamente misurata in millisecondi o secondi. È possibile visualizzare la latenza in un sito Web aprendo una console o un terminale Windows e digitando il nome del dominio ping nella casella di ricerca. Traceroute fornisce un quadro completo del percorso che i dati seguono per raggiungere la loro destinazione. Il sistema di consegna dei pacchetti consegna tre pacchetti a ciascun hop, consentendo ai dati di viaggiare da un router all'altro nella rete in una frazione del tempo normalmente impiegato. La quantità di larghezza di banda e latenza in una rete ne determina la velocità e le prestazioni.

Lavorano in collaborazione tra loro, ma sono ciascuno responsabile dei propri compiti. Il tempo impiegato dai dati per raggiungere la destinazione viene definito ritardo e la quantità di dati disponibili su due nodi viene definita larghezza di banda. Quando la rete di un provider di servizi Internet ha un'elevata latenza dei dati, può avere un impatto immediato sulle prestazioni.

La latenza di una rete e di un'applicazione web è un fattore importante da considerare. Poiché i pacchetti di dati impiegano molto tempo per viaggiare e tornare da una posizione all'altra, una rete ad alta latenza può comportare scarse prestazioni. Quando i dati vengono trasferiti più rapidamente, è possibile utilizzare un CDN e un backbone di rete privata. Sarai in grado di aumentare la tua produttività e le tue entrate perché la latenza sarà ridotta sulla tua rete e sulle tue applicazioni.

Cos'è la latenza in Rdbms?

La lunga latenza è definita come la quantità di tempo necessaria per l'archiviazione o il recupero dei pacchetti di dati. Quando si tratta di business intelligence (BI), la latenza dei dati è la quantità di tempo che impiega un utente aziendale per recuperare i dati da un data warehouse o dashboard.

Riduci la latenza sul tuo sito web per una migliore esperienza utente

Quando un utente tenta di interagire con un sito Web tramite un browser, un'elevata latenza può fare una differenza significativa nell'esperienza complessiva dell'utente. Una lunga latenza può far sembrare lenti i tempi di caricamento della pagina web, così come le interazioni lente del sito web. È fondamentale comprendere i diversi tipi di latenza e come ridurla per garantire che il tuo sito web sia reattivo.

Cos'è la latenza di scrittura nel database?

Nei carichi di lavoro OLTP, in genere scrivi nell'archiviazione ed esegui piccole letture. Le latenze fisiche di lettura e scrittura vengono utilizzate dai carichi di lavoro OLTP per valutare le prestazioni di archiviazione. Quando la latenza è bassa, il database può attendere molto più a lungo prima che le letture e le scritture raggiungano l'archivio.

Qual è la differenza tra latenza e throughput?

Uno dei fattori più importanti che influenzano le prestazioni del database è la latenza. Un database impiega molto tempo per rispondere a una richiesta fatta da un utente. È possibile che la latenza sia influenzata da una varietà di fattori, tra cui la velocità della connessione di rete, il numero di utenti che accedono al database e la dimensione del database.
Quando si tratta di storage flash, c'è spesso confusione tra throughput e latenza. In genere, il tempo di risposta di un sottosistema varia da secondi a minuti per una singola richiesta o transazione. Quando si utilizza l'archiviazione flash, la latenza di lettura viene misurata dal tempo necessario per navigare attraverso varie connessioni di rete. È definito come la quantità di dati inviati con successo al secondo, dove il throughput è il numero di pacchetti inviati con successo e la latenza è la quantità di tempo che questi pacchetti impiegano per raggiungere la destinazione. Entrambi si riferiscono al trasferimento dei dati e alla velocità. Nonostante siano entrambe le facce della stessa medaglia, le loro metriche sono molto diverse.
Sebbene la latenza possa avere un impatto significativo sulle prestazioni complessive di un sistema, è comunque un fattore da tenere presente. Ad esempio, se la latenza è elevata, gli utenti potrebbero dover attendere più a lungo per l'elaborazione delle loro richieste. Di conseguenza, la soddisfazione dell'utente e persino l'abbandono del sistema potrebbero risentirne.
Quando si tratta di storage flash, la metrica più importante è il throughput, ma è sempre importante tenere d'occhio anche la latenza del sistema. Per elaborare una richiesta, fare ogni sforzo per ridurre al minimo la quantità di traffico di rete richiesta. Di conseguenza, il sistema sarà in grado di funzionare più velocemente.

Come gestisci la latenza del database?

Esamina la posizione dei tuoi utenti e il percorso che seguiranno per ottenere i dati da un database durante la proiezione della latenza esterna. Le tabelle ping possono essere utilizzate per stimare le latenze di rete tra gli hop.

Come correggere l'elevata latenza per i giocatori

L'aggiornamento della larghezza di banda della rete può ridurre drasticamente la latenza, che è un grande fastidio per i giocatori. Se stai riscontrando un'elevata latenza sulla tua connessione Internet, potresti voler ricontrollare il tuo pacchetto di larghezza di banda e vedere se puoi eseguire l'upgrade a un pacchetto con larghezza di banda superiore. Qualsiasi valore superiore a 100 ms è generalmente considerato corretto, ma qualsiasi valore inferiore a 20 ms può essere dannoso.

Cos'è la latenza dei dati?

Questa è una misura del tempo totale necessario tra il momento in cui i dati vengono acquisiti da un sensore e il momento in cui vengono rilasciati al pubblico.

Quanto è importante la latenza per una buona esperienza utente?

Affinché l'utente possa avere una buona esperienza, dovrebbe esserci latenza. È fondamentale considerare la latenza quando si progetta una buona esperienza utente perché può avere un impatto significativo sulla velocità con cui gli utenti possono interagire con un sito Web o un'applicazione. Una bassa latenza, ad esempio, può rendere difficile la digitazione di un indirizzo Web, il che può rallentare le pagine. In alcuni casi, la latenza può anche causare il fallimento delle richieste, con conseguente peggioramento delle prestazioni.
È possibile determinare la latenza tenendo conto della velocità della rete, del traffico di rete e di altri fattori. Esiste una valutazione della latenza di rete basata sui millisecondi (ms) e più basso è il numero, migliore è. Quando si progetta un sito Web o un'applicazione, la latenza dell'interazione con esso dovrebbe essere presa in considerazione perché può avere un impatto sulla velocità con cui l'utente può interagire.

Quale requisito ti spingerebbe a prendere in considerazione la scelta di Nosql su Rdbms?

Un database NoSQL è l'opzione migliore se un sistema è troppo costoso o si interrompe a causa dell'aumento della concorrenza degli utenti, della velocità dei dati o del volume dei dati nelle applicazioni cloud.

Oggi, alcuni strumenti e tecnologie funzionano meglio per la tua applicazione, ma questa stessa tecnologia potrebbe non funzionare domani. È inoltre necessario selezionare il database giusto per utilizzare efficacemente l'applicazione. Esamineremo alcuni scenari in cui i database non relazionali sono preferibili ai database relazionali in questo articolo. Fin dagli anni '60, i database NoSQL esistono, ma è stato solo all'inizio del ventesimo secolo che è stato coniato il termine "NoSQL". Memorizza i dati in una struttura fissa e predefinita. Le strutture di dati che sono database NoSQL non hanno alcuna restrizione su come i dati possono essere archiviati. I database NoSQL possono essere distribuiti tramite un sistema peer-to-peer.

I dati vengono partizionati e bilanciati tra più nodi in un cluster. Se esegui semplicemente alcuni comandi, il nuovo server verrà aggiunto al cluster. Inoltre, il ridimensionamento migliora le prestazioni, consentendo una disponibilità continua e velocità di lettura/scrittura molto elevate. I dati nei database NoSQL non diventano un collo di bottiglia poiché altri componenti della tua applicazione lato server sono progettati per essere sia fluidi che veloci. La velocità con cui NoSQL gestisce enormi quantità di dati è il motivo per cui è ideale per le applicazioni di big data. Altri funzionano bene con NoSQL, mentre altri preferiscono i database SQL.

Oltre ad essere un database più NoSQL, ha un modello di dati semplificato. Ciò significa che non dovrai preoccuparti delle colonne o dei tipi di dati. I dati sono archiviati in nodi e sono collegati tra loro da nodi nei database NoSQL. Il processo semplifica la gestione dei dati perché possono essere trovati rapidamente. Quando si tratta di gestione dei dati, i database NoSQL hanno una maggiore flessibilità rispetto ai database standard . Non è necessario specificare lo schema quando si inizia a lavorare con un'applicazione. Inoltre, il database NoSQL non limita i tipi di dati che puoi memorizzare al suo interno. Man mano che modifichi i tuoi requisiti, puoi aggiungere altri tipi. Solo i dati nel formato fornito possono essere inseriti in RDBMS poiché è stato creato uno schema appropriato. Questa struttura dati è la stessa per tutte le tabelle. RDBMS ha implementato procedure per aiutarlo a comprendere e comprendere i dati. Un database NoSQL, invece, non contiene stored procedure. I database NoSQL hanno un modello di dati semplificato simile a quello di un RDBMS.

Svantaggi di Nosql rispetto a Sql

I database Nosql sono diventati sempre più popolari negli ultimi anni, ma ci sono ancora alcuni svantaggi rispetto alle loro controparti sql. Uno dei maggiori svantaggi è che i database nosql sono spesso meno maturi e hanno meno funzionalità rispetto ai database sql. Questo può rendere i database nosql meno adatti per alcune applicazioni. Inoltre, i database nosql possono essere più difficili da utilizzare e interrogare e potrebbero non supportare alcune delle funzionalità più avanzate offerte dai database sql.

I database NoSQL presentano numerosi vantaggi e svantaggi. I database NoSQL sono più flessibili nell'archiviazione di dati non strutturati in vari modi, ad esempio archiviandoli nel cloud. I database SQL, d'altra parte, forniscono una migliore stabilità e integrità dei dati se utilizzati in transazioni pesanti o complesse.

Quando usare Nosql

Esistono molti tipi diversi di database NoSQL, ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. Di conseguenza, non esiste una risposta univoca alla domanda su quando utilizzare NoSQL. Tuttavia, in generale, i database NoSQL sono più adatti per le applicazioni che richiedono prestazioni elevate, scalabilità e flessibilità.

Con l'ascesa della tecnologia di database NoSQL, le organizzazioni di tutte le dimensioni la stanno adottando. Un database NoSQL è una buona scelta per costruire un'impresa? Il termine NoSQL è stato creato dai primi pionieri di Internet frustrati dai limiti della tradizionale tecnologia di database . Come risultato della crescente popolarità dei database NoSQL, ora è fondamentale sapere quando è il momento di utilizzarli. Un database NoSQL può memorizzare un'ampia gamma di tipi e strutture di dati. Sono tutti discussi separatamente in questo contesto e identifichiamo i motivi principali per cui le persone stanno migrando a NoSQL nel loro insieme. Un database NoSQL è stato creato durante l'era del cloud e si è adattato molto rapidamente all'automazione del cloud. In generale, i database NoSQL funzionano meglio con le tecnologie di streaming in tempo reale. Se vuoi iniziare a utilizzare MongoDB gratuitamente, il database NoSQL più popolare, dovresti provare MongoDB Atlas.

I data warehouse con database NoSQL sono diventati una popolare fonte di dati perché consentono un'elaborazione dei dati più rapida. I database di documenti, ad esempio, offrono funzionalità di query più ricche rispetto agli archivi di valori-chiave e agli archivi di colonne ampie perché possono gestire un'ampia gamma di applicazioni. Al contrario, gli archivi di valori-chiave e colonne larghe forniscono un unico modo per accedere ai dati semplicemente inserendo una chiave primaria.
I dati strutturati non devono essere archiviati in database NoSQL. Si ritiene che i database NoSQL siano più efficienti dei database tradizionali perché consentono l'archiviazione di dati non strutturati. I dati strutturati sono più facili da cercare e recuperare, nonché più efficienti nell'archiviazione dei dati perché sono accessibili da campi specifici.

Nosql Vs Sql: quale database è adatto ai tuoi dati?

I dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati possono essere facilmente archiviati e modellati nei database NoSQL. Poiché i database NoSQL consentono modelli di dati più dinamici e non richiedono lo stesso schema rigido dei database SQL, sono la scelta ideale. Di conseguenza, i dati che non sono sempre ordinatamente organizzati in un foglio di calcolo o in un database sono più facili da trovare al loro interno.
I database SQL sono ideali sia per transazioni pesanti che complesse perché sono più stabili e garantiscono l'integrità dei dati. È inoltre fondamentale garantire che SQL sia conforme ad ACID. Quando si utilizza questo metodo, è necessario mantenere un set di dati coerente, il che significa che le modifiche ai dati devono essere apportate in un'unica transazione e che è necessario eseguire il rollback delle modifiche ai dati se vengono rilevati errori. La capacità di controllare i livelli di ACID è fondamentale per i dati utilizzati in applicazioni ad alto volume e ad alto stress.
I database SQL possono essere eseguiti più velocemente dei database NoSQL durante l'esecuzione di query, ma ciò è dovuto principalmente alla mancanza di coerenza tra i due database. Se hai bisogno di eseguire molte query, i database SQL sono più adatti per il lavoro. Mentre un database NoSQL può essere preferibile se hai solo bisogno di eseguire alcune query occasionalmente e non ti dispiace il rallentamento delle prestazioni, potrebbe anche essere preferibile se hai solo bisogno di eseguire alcune query occasionalmente.

Relational Vs Nosql Db Pro/contro

Ci sono pro e contro sia per i database relazionali che per quelli nosql. I database relazionali vanno bene per dati ben strutturati e che non cambiano spesso. Sono facili da interrogare e possono essere facilmente uniti ad altri set di dati. Tuttavia, possono essere lenti per set di dati di grandi dimensioni e non sono scalabili. I database Nosql sono utili per i dati non strutturati o che cambiano spesso. Sono facili da scalare e possono gestire set di dati di grandi dimensioni. Tuttavia, possono essere difficili da interrogare e potrebbero non supportare tutte le funzionalità dei database relazionali.

La stragrande maggioranza delle aziende sceglie i database SQL e NoSQL come database principale. Sono facili da modificare e adattare, rendendoli ideali per gli sviluppatori. Per essere conformi ad ACID, i database relazionali devono avere una struttura molto strutturata. È possibile controllare e interrogare i database utilizzando semplici frasi chiave. Dovrai aggiungere spazio di viaggio complicato man mano che le tue conoscenze avanzano e saranno necessarie attrezzature più veloci per supportare l'evoluzione di tecnologie complesse mentre impari. Ogni grado superiore sarà un'esperienza faticosa dal punto di vista finanziario e accademico. Il database NoSQL può scalare orizzontalmente per aumentare il suo potenziale, che è molto più facile e potente da implementare.

I database NoSQL memorizzano i dati su più server e regioni, eliminando la necessità di un singolo punto di errore. Non è necessario che uno schema di database NoSQL sia predefinito al posto di un database SQL. Sono dinamici e in grado di indirizzare qualsiasi tipo di informazione, incluse informazioni strutturate, semi-strutturate e non strutturate. Il modello di database NoSQL è costituito da una varietà di database, che consente ai costruttori di trovare una combinazione più appropriata per le informazioni e le circostanze che serve. I dati possono essere archiviati in tabelle vitali/prezzi, documenti, tabelle con colonne larghe, grafici e database NoSQL multimodello. Non è possibile eseguire query NoSQL in un linguaggio standard. Il database può restituire valori distintivi esattamente nello stesso momento del server che verrà interrogato con la soluzione distribuita. La dichiarazione ACID C afferma che le informazioni devono essere reali e coerenti all'inizio e alla conclusione di una transazione.

Quando i dati sono spesso non strutturati, una soluzione NoSQL e database relazionale è l'opzione migliore. I migliori dati da archiviare sono strutturati e richiedono un join complesso. I database NoSQL sono facili e veloci da scalare in termini di flessibilità e scalabilità dello schema. L'aggiunta del supporto delle transazioni è necessaria anche quando NoSQL e database relazionali vengono combinati.

Tecnologie NoSQL

La maggior parte dei database NoSQL è composta da documenti piuttosto che da tabelle. Li consideriamo "non solo SQL" e sono divisi in vari tipi in base alla flessibilità. Database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono alcuni dei tipi di database NoSQL disponibili.

Il database NoSQL consente di archiviare e recuperare i dati in modo semplice ed efficiente. Non è stato fino all'inizio del ventesimo secolo che i database NoSQL hanno guadagnato popolarità, nonostante il loro arrivo tardivo alla fine degli anni '60. Il database NoSQL viene sempre più utilizzato nelle applicazioni Web in tempo reale e nell'analisi dei big data. La maggior parte degli store NoSQL non dispone di vere transazioni ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), ma alcuni database, come MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB e OrientDB, le hanno rese la perdita di scritture e altre forme di dati in alcuni sistemi NoSQL è possibile.

I database NoSQL, a differenza dei database relazionali tradizionali , possono archiviare grandi quantità di dati non strutturati. I vantaggi dei database NoSQL come MongoDB vanno oltre la capacità dell'applicazione di archiviare ed elaborare grandi quantità di dati, consentendo un'archiviazione e un'elaborazione dei dati più efficienti. Inoltre, questi database hanno schemi flessibili, che rendono più efficiente l'archiviazione e l'elaborazione dei dati, in particolare per le applicazioni che gestiscono grandi quantità di dati.

Database Nosql: la via del futuro?

I database NoSQL, oltre ad essere più veloci e più scalabili, presentano una vasta gamma di vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. RavenDB è un ottimo database NoSQL da utilizzare per coloro che cercano un database NoSQL che combini tutti i vantaggi di un database relazionale con la comodità di un database NoSQL.