Perché i database Nosql sono più scalabili dei database relazionali

I database Nosql sono più scalabili delle loro controparti relazionali per una serie di motivi. In primo luogo, i database nosql sono progettati per essere distribuiti da zero, il che significa che sono intrinsecamente più scalabili. In secondo luogo, i database nosql generalmente utilizzano modelli di dati più semplici rispetto ai database relazionali , il che li rende più scalabili. Infine, i database nosql tendono ad essere più flessibili in termini di schema e struttura dei dati, il che li rende anche più scalabili.

È il sistema in grado di supportare database molto grandi con tassi di richiesta estremamente elevati e latenza molto bassa. Affinché un sito Web abbia successo, deve essere scalabile e ad alta disponibilità, oltre a disporre di un'ampia base di utenti. Per eseguire più istanze contemporaneamente sui server, viene in genere utilizzato il ridimensionamento orizzontale.

Invece del modello ACID, i database NoSQL utilizzano in genere il modello BASE. Forniscono scalabilità in cambio della rinuncia ai requisiti A, C e/o D. Se vuoi le garanzie di ACID, puoi iscriverti a loro in alcuni casi, come Cassandra. Sebbene i database NoSQL siano in genere più scalabili, non sempre raggiungono questo obiettivo.

I database SQL , come i database NoSQL, possono essere ridimensionati orizzontalmente, mentre i database NoSQL possono essere ridimensionati verticalmente. Le architetture dei database differiscono tra i database SQL e NoSQL in quanto i database SQL sono basati su tabelle, mentre i database NoSQL sono basati su documenti, valori-chiave, grafici o database a colonne larghe. Il database NoSQL è più adatto a dati non strutturati, come documenti o JSON, mentre i database SQL sono più adatti a transazioni multi-riga.

NoSQL, d'altra parte, ti consente di scalare orizzontalmente le applicazioni web e aziendali del mondo reale. Apache HBase, MongoDB e Cassandra sono alcuni dei database NoSQL più popolari .

Perché i database Nosql sono più scalabili?

I database Nosql sono generalmente più scalabili delle loro controparti sql perché sono progettati per funzionare con i big data. Sono anche più flessibili in termini di schema, il che significa che possono gestire più tipi e strutture di dati. Infine, i database nosql sono spesso progettati per essere distribuiti, il che significa che possono essere distribuiti su più server, il che può migliorare ulteriormente la scalabilità.

Sta diventando sempre più importante che le applicazioni siano in grado di scalare. Allo stesso modo, è fondamentale disporre di un archivio dati in grado di scalare in modo rapido ed efficiente. Nel dibattito principale, è meglio utilizzare un database "ASL" o "NoSQL"? I database SQL esistono da molto tempo, mentre i database NoSQL sono ben noti per la loro facilità di ridimensionamento. Il presupposto che i database NoSQL possano essere frammentati solo in determinate operazioni è insito nella loro progettazione. Il database si aspetta una qualifica per identificare il nodo in cui risiedono i dati ogni volta che esegue un'operazione sui dati. Il fatto che i dati siano archiviati su più macchine rende molto semplice eseguire le operazioni sui dati anche sulle macchine più inefficienti.

Di conseguenza, i database NoSQL possono essere ridimensionati utilizzando semplici macchine di base. Quando viene utilizzato un sistema NoSQL, si presuppone che l'utente pianifichi e strutturi i dati in modo tale che tutti i dati richiesti possano essere recuperati contemporaneamente per un'operazione specifica. L'obiettivo della denormalizzazione dei dati è evitare che vengano danneggiati (dati precotti per il funzionamento). I join in NoSQL non dovrebbero essere ricchi di funzionalità o ottimizzati, sebbene siano possibili. In termini pratici, le applicazioni NoSQL presuppongono che i dati saranno coerenti nel tempo. Molti sistemi NoSQL forniscono anche opzioni per regolare la coerenza nel sistema per motivi di coerenza. Quando si sceglie un'architettura, un componente importante è valutare il caso d'uso e selezionare l'archivio dati appropriato basato su di esso.

I database di documenti sono un'ottima scelta per il ridimensionamento orizzontale delle applicazioni perché possono essere distribuiti su più nodi. I dati sono ospitati nei documenti simili a MongoDB di MongoDB, che sono file simili a JSON. Ciò consente di accedere facilmente a più nodi distribuendo i documenti su un intervallo di ridimensionamento orizzontale. MongoDB è anche estremamente robusto grazie al suo utilizzo di cluster frammentati, che consentono il trasferimento dei dati tra più nodi. Un database NoSQL presenta numerosi vantaggi oltre ai suoi modelli di dati flessibili, scalabilità orizzontale, query velocissime e facilità d'uso. Database di documenti, database di valori-chiave, archivi a colonne larghe e database a grafo sono solo alcuni dei tipi di database NoSQL. Un database NoSQL è ideale per le applicazioni che richiedono il ridimensionamento orizzontale perché è facilmente distribuito su più nodi. MongoDB è una scelta eccellente per le applicazioni che richiedono una piattaforma con scalabilità orizzontale perché è facilmente distribuibile su più piattaforme.

Come è scalabile il database Nosql?

Un database NoSQL, d'altra parte, è scalabile orizzontalmente, il che significa che può gestire un aumento del traffico aggiungendo più server. I database NoSQL, oltre ad essere più grandi e più potenti, possono essere utilizzati per set di dati di grandi dimensioni o in continua evoluzione.

Come spiega Rahim Yaseen di Couchbase, possiamo acquisire una comprensione di diversi concetti cruciali. Con l'esplosione dei dati, le organizzazioni sono sempre più alla ricerca di modi per gestirli, archiviarli ed estrarne valore. Devo ridimensionare o ridimensionare il mio database? Un sistema di sharding manuale consente la distribuzione delle informazioni di registrazione attraverso una serie di cabine per il check-in. Funziona perché c'è una buona idea di quale sarà lo schema. Di conseguenza, in caso di autosharding, sarebbe necessario recarsi in ogni cabina per scoprire chi ha effettuato il check-in con il cognome S. I modelli di accesso diretto della chiave in un database di documenti in genere richiedono l'accesso a un documento specifico tramite un'unica chiave, come così come la possibilità di passare a un altro documento tramite una chiave correlata. È essenziale indicizzare e interrogare un numero elevato di set di dati per eseguire questa operazione.

Poiché ogni nodo deve partecipare all'esecuzione della query, l'implementazione di una tecnica di riduzione della mappa è inutile. Quando il volume dei dati aumenta, il ridimensionamento in stile RDBMS diventa sempre meno efficace. Un'architettura scalabile che sostiene un set di dati di grandi dimensioni è molto probabilmente destinata a fallire, così come un singolo punto di errore molto grande. Internet è un eccellente esempio di cluster a nulla condiviso, estremamente grande ed estremamente distribuito.

Il ridimensionamento verticale costa di più e in alcuni casi potrebbe non essere necessario. Poiché i problemi possono essere distribuiti su un numero maggiore di macchine, il ridimensionamento orizzontale è più conveniente.
È fondamentale selezionare la giusta soluzione di scalabilità per evitare problemi di prestazioni, maggiore complessità e perdita di dati che potrebbero derivare da decisioni di scalabilità errate.
Quando dovrei ridimensionare?
Ci sono diversi fattori da considerare prima di decidere se aumentare o meno. La prima cosa che dovresti sapere è la quantità di dati con cui ha a che fare la tua applicazione. Una singola macchina di database può gestire una quantità relativamente grande di dati se i dati sono relativamente piccoli. Si prevede inoltre che un volume di dati maggiore comporti una maggiore quantità di elaborazione richiesta per l'esecuzione dell'applicazione e la macchina potrebbe non essere più in grado di elaborarla.
Se i dati sono relativamente piccoli, il carico può essere gestito da una singola macchina database.
Quando dovresti prendere in considerazione il ridimensionamento?
Se hai un problema che può essere risolto suddividendo un numero elevato di macchine in macchine più piccole, il ridimensionamento potrebbe essere l'opzione migliore per te. Se hai un sito Web che richiede molti server e non hai abbastanza CPU o RAM per metterli tutti nel tuo data center, potresti essere in grado di aggiungere più server al tuo data center e fare in modo che gestiscano il carico.
Aumentare il numero di server nel data center può essere più conveniente in determinate situazioni, ad esempio gestire un gran numero di macchine che possono espandersi.

Ridimensionamento del server: i pro ei contro del ridimensionamento verticale e orizzontale

Il ridimensionamento verticale è solitamente più costoso, rendendo difficile raggiungere lo stesso livello di prestazioni. Sebbene il ridimensionamento orizzontale sia generalmente più efficiente, può essere più difficile da configurare.

Perché i database Nosql sono migliori?

I database Nosql sono spesso visti come migliori delle loro controparti relazionali per una serie di motivi. In primo luogo, sono generalmente molto più facili da configurare e utilizzare: non è necessario un complicato design dello schema o una mappatura relazionale degli oggetti. In secondo luogo, sono altamente scalabili e possono gestire facilmente grandi quantità di dati. Infine, tendono ad essere più flessibili in termini di modellazione dei dati, rendendo più semplice l'archiviazione e l'interrogazione di strutture di dati complesse.

Il settore dei database NoSQL è cresciuto alla fine degli anni 2000 con particolare attenzione al ridimensionamento, alle query veloci e alla semplificazione della programmazione. La flessibilità dei database NoSQL, così come la loro capacità di scalare orizzontalmente e ospitare modelli di dati flessibili, li rendono ideali per gli sviluppatori. I database SQL (Structured Query Language) sono noti per i loro schemi rigidi, complessi e tabulari, nonché per gli elevati requisiti di scalabilità verticale. Nella versione 4.0, MongoDB ha aggiunto transazioni ACID multi-documento e nella versione 4.2, MongoDB ha esteso il supporto per estendere i cluster frammentati. Il numero 1 contiene modelli di dati. I dati nei database NoSQL sono in genere ottimizzati per scopi di query piuttosto che per la duplicazione dei dati.

La compressione è disponibile anche in alcuni database No. NoSQL per ridurre i footprint di archiviazione. I database a grafo, ad esempio, possono essere utili per analizzare le relazioni, ma potrebbero non fornire informazioni sufficienti per l'uso quotidiano. Se stai cercando un database per un caso d'uso specifico, il white paper Dove usare MongoDB può aiutarti a capire quale database è giusto per te. MongoDB Atlas è un ottimo database NoSQL con cui iniziare perché è uno dei più semplici da usare. Puoi imparare MongoDB in appena 24 ore con la MongoDB University, che offre una formazione online completamente gratuita.

Nosql offre un modo diverso di gestire i dati

È preferibile utilizzare NoSQL per archiviare e gestire i dati. La semplicità e la scalabilità di questa applicazione la rendono ideale per l'uso. Un database NoSQL è più affidabile e ha una maggiore accessibilità.

Scalabilità Nosql Vs Sql

I database SQL sono scalabili verticalmente, il che significa che possono essere ridimensionati aggiungendo più risorse (CPU, memoria, ecc.) a un singolo server. I database NoSQL sono scalabili orizzontalmente, il che significa che possono scalare aggiungendo più server.

Può essere difficile distinguere tra la vasta gamma di sistemi di database disponibili oggi. Il DBA dovrebbe avere familiarità con le differenze tra SQL, NoSQL e singoli DBMS. In generale, i database NoSQL, privi di proprietà relazionali, non si basano sui tradizionali RDBMS. I due prodotti presentano cinque differenze principali, oltre ad alcune distinzioni fondamentali che li distinguono l'uno dall'altro. L'architettura master-slave dei database NoSQL scala più orizzontalmente con server o nodi aggiuntivi. Secondo il teorema CAP, che afferma che in qualsiasi database distribuito, solo due delle seguenti proprietà possono essere garantite contemporaneamente: È fondamentale supportare e supportare la comunità. I database SQL esistono da molto tempo, sono ben noti e hanno una lunga esperienza di affidabilità.

I database NoSQL non sono sicuri come i database relazionali perché contengono meno strutture di dati. Tuttavia, sono più scalabili, consentendo loro di diventare più popolari. Nonostante la loro sicurezza, i database relazionali potrebbero non essere la scelta migliore per ogni applicazione.

Scalabilità del database relazionale e non relazionale

Il ridimensionamento del database è diverso nei database non relazionali, come i database di documenti, rispetto ai database relazionali, che possono essere ridimensionati solo verticalmente (CPU, spazio su disco rigido e così via). La replica del database comporta la creazione di più database su più server, che mantiene i dati sincronizzati.

Nel suo documento di ricerca del 1970 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, EF Codd di IBM ha coniato il termine "database relazionale". Le chiavi vengono utilizzate per collegare informazioni da più tabelle in un database relazionale. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL e IBM DB2 sono i database più utilizzati al mondo. L'utilizzo di un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) è un modo eccellente per mantenere i dati accurati e coerenti. Per ottenere l'integrità referenziale, è necessario utilizzare sia una relazione di chiave primaria che esterna. Un record deve essere eliminato indipendentemente dal fatto che faccia riferimento a una chiave primaria oa qualsiasi altro record. Ciò impedisce il salvataggio di un record orfano.

Tabelle, righe, chiavi primarie o chiavi esterne non possono essere trovate in un database non relazionale, come possono in un database relazionale. Al contrario, un database NoSQL utilizza un modello di archiviazione ottimizzato per il tipo di dati archiviati. Gli archivi di dati dei documenti, gli archivi di dati a colonne, gli archivi di valori-chiave, i database di grafici, indici e grafici sono i database NoSQL più comunemente utilizzati. Un database a grafo ha lo scopo di semplificare la memorizzazione delle informazioni tra le entità. Object-relational mapping (ORM) è una nuova funzionalità introdotta nei database NoSQL in sostituzione di Structure Query Language (SQL). Sono disponibili numerosi linguaggi NoSQL, tra cui Java, Javascript,. NET e PHP.

È fondamentale distinguere tra due tipi di database per due motivi: la loro utilità in sé e i casi d'uso che servono. Nessuno dei due database è migliore dell'altro, ma nessuno dei due ha il monopolio di essere migliore dell'altro. Quando scegli un tipo di database per il tuo progetto, considera le esigenze dell'organizzazione e la funzionalità della sua applicazione.

Cassandra è un'architettura progettata per gestire grandi quantità di dati a bassa latenza. Cassandra ottiene questo risultato utilizzando uno schema di replica del ring-buffer. Lo schema di replica del ring-buffer in un sistema consente di replicare i dati tra due o più nodi. Lo schema di replica consente al sistema di crescere senza interferire con la disponibilità dei dati. Apache Cassandra è inoltre progettato per essere tollerante ai guasti. Di conseguenza, se un nodo si guasta, un altro nodo nel sistema potrebbe essere in grado di replicare i dati sul nodo guasto. Consentire a un sistema di crescere senza influire negativamente sulla disponibilità dei dati è il risultato di questa tolleranza agli errori. È un database ampio e affidabile in grado di gestire un gran numero di transazioni in modo efficiente.

Quale è più facile scalare Rdbms o Nosql?

Nonostante la loro mancanza di capacità di scalabilità, gli RDBMS in genere non scalano in orizzontale, mentre i database NoSQL più recenti hanno lo scopo di sfruttare i nuovi nodi e sono in genere progettati pensando all'hardware di base a basso costo.