1 Big Data i Nosql: porównanie dwóch metod przechowywania danych

Big data to termin używany do opisania dużej ilości danych generowanych codziennie przez firmy i osoby prywatne. Dane te mogą mieć postać danych strukturalnych, danych nieustrukturyzowanych lub kombinacji obu. Szacuje się, że świat generuje codziennie 2,5 tryliona bajtów danych, a ilość ta ma tylko wzrosnąć w przyszłości. Nosql to termin używany do opisania bazy danych, która nie korzysta z tradycyjnego modelu relacyjnej bazy danych . Zamiast tego, bazy danych nosql są zaprojektowane tak, aby były bardziej elastyczne i skalowalne. Często są używane do przechowywania dużych ilości danych, które nie są dobrze przystosowane do relacyjnych baz danych.

Bazy danych NoSQL mogą zapewniać wiele korzyści w porównaniu z relacyjnymi bazami danych. Bazy danych NoSQL, które mają elastyczne modele danych, skalują się w poziomie i mogą wykonywać niezwykle szybkie zapytania, są idealne dla programistów. Bazy danych NoSQL często mają bardzo elastyczne struktury schematów.

Na przykład BigQuery ma dialekt SQL zgodny z ANSI, więc jeśli znasz już SQL, nie będziesz się martwić. Można bezpiecznie założyć, że obsługujesz aplikacje, które używają Bigtable jako bazy danych, a nie te, które wysyłają zapytania BigQuery przez większość czasu.

Rozwiązania do przechowywania dużych zbiorów danych powinny być w stanie przetwarzać i przechowywać duże ilości danych, konwertując je do formatu, który można wykorzystać do analiz. Jest to rodzaj bazy danych, która może być skalowana w poziomie i może obsługiwać duże ilości danych ze względu na swój nierelacyjny charakter.

Zdolność bazy danych NoSQL do przechowywania nieograniczonej liczby typów danych nieustrukturyzowanych sprawia, że ​​jest ona idealna do przechowywania dużych ilości danych nieustrukturyzowanych. Ponadto ma możliwość zmiany typów danych podczas podróży. Zawiera informacje z bazy dokumentów. W rezultacie z góry definiowanie typu danych nie jest konieczne.

Jaka jest różnica między Nosql a Big Data?

Struktura NoSQL jest lepszym wyborem dla firm z obciążeniami, które są bardziej zainteresowane szybkim przetwarzaniem i analizowaniem ogromnych ilości zróżnicowanych i nieustrukturyzowanych danych, takich jak Big Data. Bazy danych NoSQL nie są ograniczone przez ograniczenia modelu schematu, tak jak relacyjne bazy danych.

Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne w świecie operacyjnym jako obciążenia zarówno relacyjne, jak i NoSQL. Hadoop, na przykład, jest dobrym wyborem w przypadku zastosowań analitycznych i archiwizacji historycznej, podczas gdy NoSQL błyszczy w obciążeniach operacyjnych. Późniejsze bazy danych NoSQL, takie jak bazy danych dokumentów/JSON i grafów, były tworzone od podstaw jako bazy danych magazynu klucz-wartość . Są wygodniejsze w użyciu, wydajniejsze i mogą obsłużyć większą ilość danych niż tradycyjne relacyjne bazy danych. Ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL są doskonałym wyborem w przypadku obciążeń operacyjnych, które wymagają szybszego dostępu do danych, niższych kosztów ogólnych i możliwości obsługi dużej ilości danych. Dzięki temu mogą być wykorzystywane do analizy archiwów historycznych oraz do wykonywania analiz.

Jaka jest różnica między Big Data a bazą danych?

Dane strukturalne są ważną częścią systemów bazodanowych. System dużych zbiorów danych definiuje się jako taki, który może przetwarzać ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane, bazodanowe i nieustrukturyzowane typy danych. Aby wygenerować tradycyjne dane, są one zwykle generowane jednorazowo przez godzinę lub jeden dzień.

Jaka jest różnica między Sql a Nosql?

Bazy danych SQL mają skalowanie w pionie, podczas gdy bazy danych NoSQL mają możliwości skalowania w poziomie. Bazy danych SQL, w przeciwieństwie do baz danych NoSQL, są oparte na tabelach, podczas gdy bazy danych NoSQL są magazynami opartymi na dokumentach, klucz-wartość, wykresach i szerokich kolumnach. Bazy danych SQL lepiej nadają się do transakcji wielowierszowych, podczas gdy bazy danych NoSQL najlepiej nadają się do danych nieustrukturyzowanych, takich jak dokumenty.

Niektóre bazy danych NoSQL mają mocne i słabe strony, które są unikalne dla każdego typu. Bazy danych Document NoSQL doskonale nadają się do aplikacji wymagających dużej ilości pamięci tekstowej, takich jak blogi i strony wiki. Mogą być również używane do skalowania aplikacji w poziomie, ponieważ mogą obsługiwać dużą liczbę węzłów. Baza danych NoSQL z magazynem klucz-wartość jest idealna dla aplikacji, które muszą przechowywać niewielkie ilości danych, takie jak pamięci podręczne lub tabele tymczasowe. Szerokokolumnowe bazy danych NoSQL są idealne dla aplikacji skalowanych w pionie, ponieważ mogą obsługiwać dużą liczbę kolumn. Graficzna baza danych NoSQL to doskonały wybór dla aplikacji wymagających przechowywania dużych ilości danych w formacie graficznym. Ponadto doskonale nadają się do zastosowań wymagających przechowywania dużych ilości danych w tabelach, które są trudne do zorganizowania. Dostępnych jest kilka typów baz danych NoSQL, z których każdy ma własny zestaw mocnych i słabych stron. Wybór właściwej bazy danych NoSQL dla Twojej aplikacji zaowocuje zestawem zalet i wad dla każdego typu bazy danych NoSQL.

Co rozumiesz przez Big Data w Nosql?

W kontekście baz danych NoSQL „big data” odnosi się do zbiorów danych, które są zbyt duże lub zbyt złożone, aby można je było przetwarzać i analizować przy użyciu tradycyjnych, relacyjnych systemów zarządzania bazami danych. Bazy danych NoSQL są zaprojektowane do skalowania w poziomie, co oznacza, że ​​mogą obsługiwać bardzo duże zbiory danych poprzez dodanie większej liczby węzłów (serwerów) do systemu. Ponadto bazy danych NoSQL są często bardziej elastyczne niż relacyjne bazy danych, dzięki czemu dobrze nadają się do obsługi danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych.

Wraz z rozwojem baz danych NoSQL istnieje kilka zalet, które oferują one w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Mogą przetwarzać duże ilości danych w bardziej wydajny i terminowy sposób, co jest idealne dla aplikacji wymagających przetwarzania dużych ilości danych w krótkim czasie. Chociaż bazy danych NoSQL nie są pozbawione wad, zapewniają pewne korzyści. Wiele baz danych nie spełnia rygorystycznych wymagań ACID tradycyjnych baz danych , co powoduje niespójności danych. Ponadto w bazach danych NoSQL brakuje dojrzałych narzędzi do zarządzania i monitorowania, co może utrudniać rozwiązywanie problemów i optymalizację bazy danych. Pomimo tych ograniczeń bazy danych NoSQL nadal działają w niektórych aplikacjach. Jeśli szukasz bazy danych, która jest bardziej wydajna i skalowalna, ale nie wymaga sztywności tradycyjnej relacyjnej bazy danych, dobrym rozwiązaniem są bazy danych NoSQL.

Co rozumiesz przez Nosql?

Ogólnie rzecz biorąc, NoSQL, znany również jako „nie tylko SQL”, „non-SQL” i „DBaaS”, to podejście do projektowania baz danych, które umożliwia przechowywanie i pobieranie danych w sposób bardziej otwarty niż bazy danych oparte na tradycyjnych strukturach relacyjnych .

Dlaczego Nosql jest lepszy w przypadku dużych zbiorów danych

Bazy danych NoSQL są lepsze w przypadku dużych zbiorów danych, ponieważ mogą obsługiwać duże ilości danych wydajniej niż tradycyjna relacyjna baza danych. Bazy danych NoSQL są zaprojektowane tak, aby były skalowalne w poziomie, co oznacza, że ​​można je łatwo skalować w górę, aby obsłużyć więcej danych. Mają też bardziej elastyczny schemat, który ułatwia dodawanie nowych typów danych i dodawanie nowych pól do istniejących danych.

Bazy danych często obsługują określone typy danych. W rezultacie przed rozpoczęciem korzystania z aplikacji należy najpierw określić schemat. Na początek nie musisz nic robić w NoSQL. W razie potrzeby bazy danych można użyć do dodania nowych typów danych. W rezultacie możesz obsłużyć szerszy zakres danych bez zmiany schematu. Z drugiej strony bazy danych SQL są znacznie szybsze niż bazy danych NoSQL. Ponieważ NoSQL nie obsługuje danych relacyjnych, nie nadaje się do użytku. Bazy danych SQL są znacznie bardziej złożone niż bazy danych NoSQL. Ponieważ NoSQL jest lekki, żadne dane nie są zbyt duże. Jeśli potrzebujesz przechowywać dużo danych, dobrym wyborem są bazy danych SQL.

Różnica między Sql a Nosql

Istnieje kilka kluczowych różnic między bazami danych SQL i NoSQL. Bazy danych SQL są relacyjne, co oznacza, że ​​dane są przechowywane w tabelach, a relacje między tabelami są definiowane za pomocą kluczy. Bazy danych NoSQL są nierelacyjne, co oznacza, że ​​dane są przechowywane w zbiorach dokumentów. Ponadto bazy danych SQL są zazwyczaj zgodne z ACID, co oznacza, że ​​transakcje są atomowe, spójne, izolowane i trwałe. Bazy danych NoSQL są często zgodne z BASE, co oznacza, że ​​ostatecznie są spójne. Wreszcie, bazy danych SQL są oparte na schemacie, co oznacza, że ​​struktura danych jest zdefiniowana przez schemat bazy danych. Bazy danych NoSQL są często pozbawione schematów, co oznacza, że ​​struktura danych nie jest zdefiniowana przez schemat bazy danych.

NoSQL jest ogólnie bardziej wydajny w normalizacji danych w porównaniu z SQL, ale ta różnica nie zawsze jest widoczna. Podczas wysyłania zapytań do danych w formacie JSON SQL jest bardziej wydajny niż JSON.
W rzeczywistości SQL i NoSQL nie muszą być napisane, aby spełniały swoje zadanie. Jest to zaleta dla niektórych aplikacji, ponieważ umożliwia im łatwy dostęp do baz danych NoSQL za pośrednictwem baz danych SQL.
Ta korzyść może w ogóle nie dotyczyć wszystkich aplikacji. Możliwe, że jeśli chcesz zmienić zachowanie bazy danych SQL, będziesz musiał napisać kod.
Ponadto NoSQL jest bardziej sztywny niż SQL. Bazy danych NoSQL nie można dodawać ani usuwać bez wpływu na wszystkie jej dane.
Z drugiej strony NoSQL jest bardziej zwinny niż SQL. węzły w bazie danych NoSQL można dodawać lub usuwać bez wpływu na resztę bazy danych.
Kolejną zaletą baz danych NoSQL jest to, że można je znacznie łatwiej skalować w górę niż bazy danych SQL. Dodanie większej liczby węzłów do bazy danych NoSQL może zająć więcej zasobów niż dodanie wierszy do bazy danych SQL.
Korzystanie z baz danych SQL i NoSQL ma wiele zalet i wad. Niezwykle ważne jest rozważenie konkretnych wymagań aplikacji przed wybraniem jednego z nich.

Rodzaje baz danych Nosql

Bazy danych NoSQL dzielą się na cztery główne kategorie: magazyny klucz-wartość, bazy danych dokumentów, bazy danych rodzin kolumn i bazy danych grafów. Każdy typ bazy danych NoSQL jest przeznaczony dla określonego typu modelu danych. Magazyny klucz-wartość, najprostszy typ bazy danych NoSQL, są zoptymalizowane pod kątem przechowywania dużej liczby rekordów przy minimalnym indeksowaniu. Rekordy w magazynie klucz-wartość są zorganizowane za pomocą klucza, który jednoznacznie identyfikuje każdy rekord. Wartość to zazwyczaj duży, nieustrukturyzowany obiekt blob danych. Bazy danych dokumentów, takie jak MongoDB, przechowują dane w dokumentach podobnych do formatu JSON. Każdy dokument może zawierać dowolną liczbę par klucz-wartość, a struktura każdego dokumentu może różnić się od innych dokumentów w tej samej kolekcji. Bazy danych rodzin kolumn, takie jak Cassandra, przechowują dane w kolumnach, a nie w wierszach. Każdy wiersz może mieć inną liczbę kolumn, a kolejność kolumn w każdym wierszu może być dowolna. Grafowe bazy danych, takie jak Neo4j, przechowują dane w strukturze grafu z węzłami, krawędziami i właściwościami. Węzły reprezentują jednostki, takie jak ludzie lub firmy, a krawędzie reprezentują relacje między nimi.

W przypadku skalowania w poziomie baza danych może rosnąć w poziomie i dodawać więcej węzłów w razie potrzeby. Termin „replikacja” odnosi się do faktu, że dane są automatycznie odzyskiwane w przypadku awarii węzła na wielu węzłach. Korzystając z elastycznej struktury danych, dane mogą być przechowywane w różnych formatach, w tym tekstowych, JSON i XML, bez konieczności zmiany kodu aplikacji. W celu zwiększenia wydajności systemów NoSQL można zastosować kilka technik, w tym przechowywanie zorientowane na kolumny, algorytmy mapreduce i sharding. Ponadto skalowanie poziome pozwala na podział bazy danych na mniejsze części, co pozwala na skalowanie każdego elementu w zależności od potrzeb. Bazy danych NoSQL oferują szereg zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych, takich jak większa skalowalność i elastyczność. Mogą być również wykorzystywane do uruchamiania aplikacji czasu rzeczywistego w czasie rzeczywistym, ponieważ wymagają dużej wydajności i prostego dostępu do dużych ilości danych.

Co to jest Nosql

Nosql to rodzaj bazy danych, która została zaprojektowana tak, aby była skalowalna i elastyczna. Jest to dobry wybór dla aplikacji, które muszą obsługiwać duże ilości danych lub które wymagają reakcji w czasie rzeczywistym.

Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne, ponieważ oferują wiele korzyści w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Są zazwyczaj szybsze, bardziej skalowalne i tańsze w utrzymaniu. Jedną z najpopularniejszych baz NoSQL jest Cassandra. W przeciwieństwie do wierszy, które przechowują dane w siatce, kolumny przechowują dane w Cassandrze. Dzięki temu dane w bazie danych nie muszą być zorganizowane w określony sposób. Baza danych NoSQL może być również używana do uruchamiania większych aplikacji, ponieważ jest wysoce elastyczna. Ponadto, ponieważ baza danych NoSQL nie musi być zorganizowana w określony sposób, można ją skalować w górę lub w dół, aby sprostać zmieniającym się potrzebom. Wadą baz danych NoSQL jest to, że nie są w stanie wykonywać połączeń. Danych nie można łączyć z innymi danymi w celu uzyskania pełniejszego obrazu, ponieważ są one przechowywane w kolumnach, a nie w wierszach. Bazy danych NoSQL są ogólnie doskonałym wyborem do przechowywania danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych są one często szybsze, bardziej skalowalne i tańsze w utrzymaniu.

Bazy danych Nosql

Bazy danych Nosql to bazy danych, które nie wykorzystują tradycyjnego modelu relacyjnej bazy danych. Zamiast tego używają różnych modeli, w tym baz danych klucz-wartość, dokumentów, kolumn i wykresów. Bazy danych Nosql są często bardziej skalowalne i wydajniejsze niż relacyjne bazy danych i dobrze nadają się do przypadków użycia, w których dane nie są dobrze dopasowane do modelu relacyjnego.

Pomimo tego, że jest bardziej zaawansowany niż SQL, Hadoop zyskał na popularności w branży ze względu na jego zdolność do efektywniejszej obsługi dużych zbiorów danych. SQL może być bardziej opłacalną opcją dla bardziej złożonych zapytań niż Hadoop dla prostszych, ale jest również bezpieczniejszą opcją dla prostszych.