Nosql 대 Elasticsearch: 어느 것이 더 빠릅니까?

각 소프트웨어의 특정 구현과 읽거나 쓰는 데이터의 유형 및 크기를 포함하여 여러 요인에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 Nosql 데이터베이스 는 일반적으로 Elasticsearch보다 읽기 작업이 더 빠르고 Elasticsearch는 일반적으로 쓰기 작업이 더 빠릅니다.

이 둘은 10가지 주요 매개변수에 대한 10점 접근 방식과 구현을 사용하여 평가됩니다. 데이터 무결성, 보안, 가용성, 버전 제어, 쿼리, 샤딩, 통신, 메모리 관리 및 확장이 모두 이 범주에 속합니다. 버전 제어는 RavenDB의 데이터베이스 및 컬렉션 수준 모두에서 사용할 수 있습니다. 활성화하면 문서가 변경될 때까지 변경되지 않고 유지되는 문서의 이미지인 개정판으로 변환됩니다. 예를 들어 데이터 흐름으로 인해 중요한 데이터베이스가 쓸모 없게 된 경우 필요할 수 있습니다. RavenDB%27s 데이터베이스에서 80%는 그래프 쿼리와 같은 고급 기능과 성능에 중점을 둔 NoSQL로 작성되었습니다. 쿼리를 생성하고 실행하는 즉시 인덱스 관리자가 해당 쿼리의 인덱스를 감지하고 개선합니다.

RavenDB에서는 기본 MapReduce 기능을 구현하기 때문에 타사 애플리케이션이 필요하지 않습니다. 인기 있는 페이지 및 로컬 웹 사이트에서 찾을 수 있는 것과 같은 보관된 집계는 재사용할 수 있습니다. ElasticSearch의 데이터베이스는 인덱스로 구성됩니다. 각 인덱스는 나중에 복제하기 위해 여러 샤드로 나눌 수 있습니다. 캐시된 데이터가 최신인지 확인하기 위해 클라이언트는 서버에 접근할 필요가 없습니다. ElasticSearch는 표준 가비지 수집 루틴으로 인해 프로그래밍 흐름을 중단하기 쉬운 JVM을 사용합니다. RavenDB에는 스키마가 없습니다.

데이터 유형을 지정할 필요가 없으며 원하는 대로 문서를 변경할 수 있습니다. 간단한 확장은 대기 시간을 줄이고 각 노드의 부하를 줄이며 추가 보안을 제공합니다. 각 노드는 일관된 대기 시간과 처리량으로 초당 수만 건의 요청을 처리할 수 있습니다. 스타트업부터 Fortune지 선정 100대 기업에 이르는 수천 명의 고객이 앱을 다운로드했습니다.

하나의 특정 데이터 엔터티가 분할되지 않고 다른 엔터티와 동시에 저장되기 때문입니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 단일 데이터 엔터티에서 SQL 데이터베이스보다 빠르게 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.

NoSQL 데이터베이스는 읽기 및 쓰기 집약적인 시스템을 모두 지원할 수 있을 만큼 충분히 유연합니다. 데이터가 여러 샤드 및 서버에 분산되어 있기 때문에 애플리케이션 요청을 라우팅할 서버/서지를 결정하려면 해싱 및 일관된 해싱이 필요합니다.

실험에서 우리는 NoSQL 데이터베이스가 일반적으로 특히 키-값 스토리지의 경우 SQL보다 빠르다는 것을 발견했습니다. NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 완전히 지원하지 않을 수 있으며, 이로 인해 데이터가 일관되지 않을 수 있습니다.

Nosql에서 읽기가 더 빠릅니까?

문제의 특정 nosql 데이터베이스 및 읽고 있는 데이터의 특성을 포함하여 다양한 요인에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 nosql 데이터베이스는 고성능과 확장성을 위해 설계되었기 때문에 기존 관계형 데이터베이스 보다 읽기 속도가 빠를 가능성이 높습니다.

전통적인 사고 방식에서는 행과 열이 문서보다 더 빨리 읽히는 것으로 생각됩니다. 오래된 관계형 데이터베이스와 달리 문서 데이터베이스는 시장 점유율을 얻고 있습니다. 문서에 대해 자동 색인을 사용하는 문서 데이터베이스는 단 하나뿐입니다. 기계 학습은 사용자 쿼리를 기반으로 인덱스를 개선하는 데 사용됩니다. 개발자는 자체 인덱스에 코딩할 필요가 없기 때문에 자체 인덱스에 코딩할 필요가 없습니다. 모든 클라우드 플랫폼의 문서 데이터베이스는 성능을 높이면서 대기 시간, 비용, 오버헤드, 복잡성 및 두통을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 문서 데이터베이스는 테이블이나 조인이 없기 때문에 분산 네트워크에 이상적입니다. 문서 데이터베이스는 클라우드라고도 하는 가장 널리 사용되는 형태의 분산 네트워크에 가장 적합합니다.

B+ 트리는 기존 RDBMS의 기본 데이터 구조이지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 반면에 B+ 트리는 로그 구조 트리와 비교할 때 더 낮은 읽기 대기 시간, 더 큰 쓰기 처리량 및 더 큰 유연성과 같은 많은 이점이 없습니다. 캐싱 및 스마트 스토리지 데이터 모델은 메모리 캐시 및 추가 전용 스토리지 의미 체계를 사용하여 달성되는 쓰기 처리량을 늘리는 동시에 낮은 읽기 대기 시간을 달성하는 데 도움이 됩니다. 저장 엔진이 있는 Cassandra는 기존 RDBMS에 비해 상당한 이점을 제공하므로 처리량이 많은 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Elasticsearch가 가장 빠릅니까?

ElasticSearch는 Lucene 위에 구축되었기 때문에 문서의 전체 텍스트를 검색할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 실시간 검색에 매우 가깝습니다. 즉, 문서가 인덱싱되는 시점과 검색 가능한 시점 사이의 대기 시간이 매우 짧습니다(보통 1초).

우리는 Elasticsearch를 사용하여 TrackJS에서 JavaScript 오류 데이터를 실시간으로 저장하고 쿼리합니다. 우리는 최근 일부 핵심 페이지에 대한 더 많은 데이터를 살펴보기 시작했고 응답 시간이 용납할 수 없다는 사실을 알게 되었습니다. 문제의 원인을 추적한 후 복구했습니다. 결과적으로 쿼리가 빠른 속도로 수행되기 위해서는 Highity Cardinal Fields를 그룹화하는 것이 중요합니다. Elasticsearch에서 JavaScript 오류 메시지는 수천 자 길이일 수 있습니다. 긴 문자열은 숫자 값보다 집계 시간이 느립니다. 문자열 필드 대신 숫자 필드에 대해 집계할 수 있다면 좋지 않을까요?

오류 메시지를 숫자로 바꾸는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 해시하면 진실이 드러납니다. 하나보다는 두 개의 쿼리를 사용하는 것이 좋습니다. 우리는 응용 프로그램을 개선하기 위해 지속적으로 성능을 개선하고 더 많은 데이터를 표시하기 위해 노력합니다. 2차원 쿼리는 평균 데이터 세트에서 1차원 쿼리와 거의 동일하게 수행됩니다. 반면에 대규모 카디널리티 데이터 세트를 보유한 고객은 엄청난 속도 증가를 느낄 것입니다.

크고 작은 모든 규모의 기업은 ArangoDB를 사용하여 많은 양의 데이터를 검색할 수 있습니다. 또한 한 위치에서 데이터를 확장하고 저장하려는 기업에게 탁월한 선택입니다.

세계는 평평하다 세계는 평평하다: 사설

더 빠른 Elasticsearch 또는 Mongodb는 무엇입니까?

MongoDB는 기본 인덱스(**1.15)가 있는 경우 Elasticsearch보다 빠르고 사용자 정의 인덱스가 있는 경우 **1.20 더 빠릅니다.

No-SQL 데이터베이스의 인기가 높아짐에 따라 사용자 수도 증가합니다. 이 블로그에서는 MongoDB와 Elasticsearch를 비교 하고 대조하는 방법을 살펴봅니다. Java로 작성된 Apache Lucene은 Elasticsearch를 구축하는 데 사용됩니다. Elasticsearch는 텍스트를 찾는 대신 인덱스를 검색하기 때문에 밀리초 단위로 출력을 생성합니다. ElasticSearch와 MongoDB는 모두 동일한 수준의 성능을 달성하는 데 필요한 인덱스가 더 적었습니다. Elasticsearch는 검색 엔진 중 1위, 전체 8위입니다. MongoDB는 C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby 등을 포함한 거의 모든 프로그래밍 언어에 대한 드라이버 지원을 지원합니다.

PostgreSQL이 MySQL만큼 잘 알려져 있지 않다는 사실은 PostgreSQL을 사용해 본 개발자를 찾는 것을 더 어렵게 만들 수 있으며 PostgreSQL은 MySQL 자체만큼 잘 알려져 있지 않습니다. 또한 PostgreSQL은 MySQL만큼 널리 채택되지 않았기 때문에 이에 대한 지원이 적을 수 있습니다. 그러나 PostgreSQL의 이점과 비교할 때 단점은 훨씬 덜 심각합니다.

Redis는 복잡한 데이터 구조를 빠르게 구축하는 데 더 좋습니다.

MongoDB는 대용량 데이터 세트를 저장하는 환상적인 도구이지만 요청에 응답하는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 다른 프로그래밍 언어를 사용하는 것보다 Redis를 사용하여 복잡한 데이터 구조를 작성하는 것이 더 빠릅니다.

Mongodb 대 Elasticsearch 성능

ElasticSearch는 REST 요청을 처리할 수 있기 때문에 쿼리 처리 측면에서 MongoDB보다 우수합니다. 일반 문서는 데이터베이스에 쉽고 확실하게 저장할 수 있으므로 사용자가 긴 문서 목록을 일일이 살펴볼 필요가 없습니다. ElasticSearch에는 데이터를 필터링하는 기능도 있습니다.

최근 몇 년 동안 가장 널리 사용되는 데이터베이스는 MongoDB와 Elasticsearch입니다. MongoDB는 사용자 친화적인 프로그래밍 언어인 반면 Elasticsearch는 프로그래머가 가장 진보된 애플리케이션만 만들 수 있는 도구로 인기를 얻고 있습니다. 다음 예를 비교하면 Elasticsearch와 Mongodb가 어떻게 비교 되고 대조되는지 더 잘 이해할 수 있습니다. Elasticsearch는 클라이언트가 서로 동시에 데이터 분석을 실행할 수 있게 해주는 도구입니다. 데이터베이스가 기존 레코드 구조에 비해 제공하는 대부분의 이점을 지원하는 수많은 프로그램이 있습니다. Elasticsearch와 MongoDB 비교 및 ​​대조: 둘의 장단점 조사. Elasticsearch의 검색 기능이 탁월하다는 데는 의심의 여지가 없습니다. MongoDB는 Aadhar 프로젝트에서 12억 명 이상의 인구 통계 및 생체 정보를 저장하는 데 사용하는 데이터베이스입니다. Shutterfly의 MongoDB 플랫폼은 초당 최대 10,000개의 트랜잭션 속도로 60억 개 이상의 이미지를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.

이 비정규화 외에도 결과적으로 Elasticsearch에서 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다. 노드에 메모리를 할당할 때 50%는 JVM에 할당해야 하지만 노드에 있는 메모리의 20%는 ElasticSearch에 사용할 수 있습니다. 결과적으로 Elasticsearch는 조인을 기본 기능으로 사용하지 않으므로 메모리 효율적입니다. 여기에는 두 가지 결과가 있습니다. 첫째, 데이터가 비정규화되거나 거의 평탄화되어 저장해야 하는 데이터의 양이 줄어듭니다. 둘째, 메모리 사용량이 데이터 크기에 의존하지 않기 때문에 Elasticsearch에서 메모리 문제가 발생할 수 있습니다. 메모리는 희소 자원이기 때문에 데이터 웨어하우스 와 같은 시스템에서는 문제가 됩니다.

Elasticsearch는 Nosql 데이터베이스입니까?

Elasticsearch는 완전한 오픈 소스이며 Java에 구축된 NoSQL 데이터베이스입니다. 결과적으로 데이터는 구조화되지 않은 방식으로 저장되며 SQL에 액세스할 수 없습니다. Elasticsearch는 NoSQL 튜토리얼이기도 하므로 여기에서 이와 같이 참조할 수 있습니다.

Elasticsearch 분산 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 실시간으로 검색하고 분석하는 데 사용됩니다. 미국에서 63%, 영국에서 21% 이상의 사용자를 보유하고 있습니다. 시스템이 성장함에 따라 노드를 추가하여 Elasticsearch를 수평으로 확장할 수 있습니다. 더 많은 노드를 추가하기만 하면 됩니다. Elastisearch는 Apache 2 라이선스를 설치하고 작업하고 무료로 사용자 정의할 수 있습니다. 프로그램이 데이터의 구조와 형식을 인식하면 검색할 수 있는 색인을 생성합니다. Elasticsearch는 구조화된 JSON 문서에 정교한 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 최고의 분산 검색 및 분석 기능을 제공할 수 있는 것은 Elasticsearch에서 Lucene의 내부 사용입니다. 데이터에 익숙하지 않은 사람도 제어판을 활용하여 직관적으로 작업할 수 있습니다. Google 검색 엔진을 사용하면 수백만 개의 문서를 빠르고 쉽게 인덱싱하고 빠른 검색을 수행할 수 있습니다.

이 강력한 데이터 검색 도구를 사용하여 대규모 데이터 세트를 빠르고 효과적으로 검색할 수 있습니다. 일반적으로 이 기술을 엔진/기술로 사용하는 복잡한 검색 기능 및 요구 사항을 가진 애플리케이션을 만들기 위한 수단으로 사용됩니다. 매우 높은 수준의 확장성을 가지고 있으며 다양한 형식으로 데이터를 저장할 수 있기 때문에 로그 분석 및 빅 데이터 분석에 사용할 수 있습니다.

Elasticsearch: 다른 종류의 데이터베이스

ACID를 준수하지 않기 때문에 Elasticsearch는 대부분 의 다른 데이터베이스 와 다른 문서 지향 데이터베이스입니다. Elasticsearch는 웹 애플리케이션 구축을 위한 훌륭한 도구이지만 인덱스(값 삽입)와 같은 일부 작업이 다른 데이터베이스보다 비용이 많이 든다는 사실 때문에 기본 데이터베이스로 사용해서는 안 됩니다.

Mongodb 전체 텍스트 검색 대 Elasticsearch

Mongodb 전체 텍스트 검색은 텍스트 데이터 검색을 위한 강력한 도구입니다. Elasticsearch는 분산된 RESTful 검색 및 분석 엔진입니다. 두 도구 모두 장단점이 있지만 일반적으로 mongodb 전체 텍스트 검색이 더 빠르고 정확합니다.

Mongodb가 Elasticsearch보다 나은가요?

이 오픈 소스 검색 엔진은 고급 데이터 인덱싱을 허용하는 검색용으로 제작되었습니다. 데이터 분석을 제공하기 위해 Kibana 및 Logstash와 통합됩니다. MongoDB는 분산 시스템에서 대량의 데이터를 관리하는 데 사용할 수 있는 NoSQL 데이터베이스 관리 프로그램입니다.

Mongodb는 검색에 좋은가요?

MongoDB Atlas Search 를 사용하면 클라우드의 데이터 위에 강력한 검색 엔진을 만들고 관련 기사를 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다.

오픈 소스 Nosql 데이터베이스

오픈 소스 nosql 데이터베이스는 유연하고 확장 가능하여 빅 데이터 애플리케이션 에 이상적입니다. 또한 사용 및 배포가 쉽기 때문에 웹 기반 응용 프로그램에 널리 사용됩니다.

CylllaDB는 최신 애플리케이션에 사용할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다. 오픈 소스이며 무료입니다. 결과적으로 오늘날의 하드웨어와 완벽하게 호환되는 고도의 비동기식 비차단 설계를 사용합니다. Linux 기반 스케줄링, 우선 순위 지정 및 캐싱 시스템인 Seastar 위에 구축된 C 기반 엔진입니다. ScyllaDB는 다목적 동기화 아키텍처를 사용하여 샤딩된 각 프로세스가 서로 독립적으로 실행되도록 C++ 퓨처 및 약속을 사용합니다. ScyllaDB의 어셈블리 코드는 다중 코어, 다중 CPU NUMA 시스템과 같은 가장 효율적인 하드웨어를 사용하도록 합니다. 가장 자주 액세스하는 데이터가 통합 캐시에 있으면 즉시 사용할 수 있습니다. 이 구성 요소는 Apache Cassandra 의 전체 드라이버 및 커넥터 세트와 호환됩니다.

오픈 소스 Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

오픈 소스 NoSQL 데이터베이스인 OrientDB는 그래프, 문서, 개체 키/값 모델 등 다양한 모델을 기반으로 구축됩니다. Java 이외의 다른 프로그래밍 언어는 포함되어 있지 않습니다. 모든 데이터 레코드 간의 직접 연결을 사용하여 그래프 데이터베이스 의 모든 레코드 간의 관계를 관리할 수 있습니다.

Mongodb는 오픈 소스입니까?

MongoDB는 오픈 소스인 NoSQL 데이터베이스입니다. MongoDB에는 두 가지 버전이 있습니다. MongoDB에는 여러 버전이 있지만 MongoDB 오픈 소스 에디션 은 오픈 소스 커뮤니티의 일부로 무료이며 다른 에디션은 라이선스 비용을 청구합니다.

Cassandra Nosql은 오픈 소스입니까?

Cassandra는 여러 컴퓨터에 분산된 NoSQL 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 개념에 따라 경량, 오픈 소스, 비관계형 및 상대적으로 분산되도록 설계되었습니다. 강점 중 하나로 스키마 정의 측면의 유연성과 수평 및 수직 확장 능력이 잘 알려져 있습니다.

몽고디비 엘라스틱서치

Mongodb는 강력한 문서 지향 데이터베이스 시스템입니다. Elasticsearch는 강력한 검색 엔진입니다. 둘 다 데이터 저장 및 검색을 위한 훌륭한 도구입니다. 그러나 그들은 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있습니다. Mongodb는 문서 형식으로 데이터를 저장하는 데 더 좋습니다. 이렇게 하면 데이터를 쉽게 쿼리하고 업데이트할 수 있습니다. 그러나 Mongodb에서 데이터를 검색하는 것은 어려울 수 있습니다. Elasticsearch는 검색에 더 좋습니다. 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 Mongodb와 동일한 문서 지향 기능은 없습니다.

패싯 검색과 함께 사용할 API를 찾고 있다면 Matthiasn의 BirdWatch Repo를 살펴보는 것이 좋습니다. NodeJS, Express 및 기타 Node.js 앱의 목적을 위해 단일 노드 Elasticsearch 클러스터 를 사용하여 Ubuntu 14.04 EC2 인스턴스에서 MongoDB를 인덱싱합니다. 결과적으로 프로세스를 다시 시작할 때 -replica-Setrs 옵션을 전달하지 않습니다. 대신 mongod.conf 파일을 컴파일했습니다.