Hazelcast: potężna siatka danych typu open source w pamięci

Hazelcast to potężna siatka danych typu open source w pamięci, która zapewnia programistom języka Java solidną, wydajną platformę do tworzenia aplikacji rozproszonych. Funkcje Hazelcast obejmują rozproszone struktury danych, wiadomości i zdarzenia. Bazy danych NoSQL są zaprojektowane z myślą o skalowalności i wydajności i są często używane w aplikacjach do obsługi dużych zbiorów danych. Technologia Hazelcast in-memory data grid może być używana jako rozproszona baza danych NoSQL, zapewniając wysoką wydajność i skalowalność. Funkcje NoSQL Hazelcast obejmują magazyn klucz-wartość, magazyn dokumentów i bazę danych wykresów. Te funkcje zapewniają programistom elastyczną i wydajną platformę do tworzenia skalowalnych aplikacji.

Poniżej przedstawiono najważniejsze porównania Hazelcast i Oracle NoSQL . Jeśli masz jakiekolwiek pytania dotyczące naszej oferty, skontaktuj się z nami. Bylibyśmy wdzięczni za skontaktowanie się z dostawcami systemów w celu aktualizacji i rozszerzenia informacji o systemie. Ta strona zawiera dostarczone przez dostawcę informacje o kluczowych klientach, przewagach konkurencyjnych i wskaźnikach rynkowych.

Bazy danych w linii mogą być buforowane w Hazelcast. Deweloperzy będą mogli używać interfejsów API znanych struktur danych w swoich własnych językach bez konieczności używania SQL lub API NoSQL .

Open source Siatka danych w pamięci, Hazelcast (IMDG), jest członkiem społeczności Open Source. Przetwarzanie w pamięci to oparte na elastycznej skalowalności podejście do wydajności aplikacji, powszechnie uznawane za najszybsze i najbardziej skalowalne.

Czy Redis jest uważany za Nosql?

Bazę danych Redis, pamięć podręczną lub broker komunikatów można utworzyć w pamięci przy użyciu Redis, magazynu struktury danych typu open source w pamięci. Baza danych jest klasyfikowana jako NoSQL.

Redis (Remote DIctionary Server) to oparty na sieci, sieciowy, jednowątkowy magazyn klucz-wartość w pamięci, który jest open source, sieciowy, jednowątkowy, w pamięci i ma opcjonalną trwałość. Ma wyraźną przewagę nad innymi typami Redis, ponieważ nie pozwala na duże zbiory danych, które nie mogą być większe niż pamięć. Jest to magazyn klucz-wartość, który obsługuje szeroki zakres struktur danych, w tym ciągi binarne, listy, mapy skrótów i hiperlogi. Proces replikacji po stronie głównej Redisa nie jest blokowany. Korzystając z replikacji, można uniknąć płacenia za zapisanie wszystkich danych na dysku przez urządzenie główne. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl i PHP mają biblioteki powiązań Redis wraz z wieloma inne języki. Jak sama nazwa wskazuje, Redis to zestaw plików, które można łatwo zainstalować, przechodząc do strony internetowej redis.io lub używając adresu URL, który zawsze wskazuje najnowszą stabilną wersję Redis. W rezultacie nie ma zależności od Redis innych niż działający kompilator GCC i libc, więc nie musisz instalować go ze źródła. Redis-cli, narzędzie interfejsu wiersza poleceń, służy do komunikacji z Redis.

Czy Redis używa Sql?

W przeciwieństwie do SQL, Redis nie obsługuje języka zapytań strukturalnych; raczej każda struktura danych ma swój własny zestaw poleceń, których można użyć do efektywnych operacji atomowych.

Czy Hazelcast jest lepszy od Redisa?

Wykazano, że Hazelcast jest znacznie bardziej wydajny niż jakikolwiek inny program. Biblioteka Redis jest jednorazowo wątkowana, więc nie można jej dobrze skalować w przypadku dużych obciążeń; mając na uwadze, że biblioteka Hazelcast skaluje się wraz z liczbą dostępnych zasobów. Narzędzie jest proste w użyciu, może być osadzone w aplikacjach i może być wdrażane jako aplikacja klient-serwer.

Zarówno Hazelcast, jak i Redis są podobne, ale obie platformy mają zupełnie inne zastosowania. Redis ma tylko pamięć podręczną, podczas gdy Hazelcast IMDG może obsługiwać odczyty, zapisy i braki w pamięci podręcznej. Hazelcast wymaga tylko logiki aktualizacji, w przeciwieństwie do logiki odczytu, dzięki czemu baza kodu jest znacznie prostsza i bardziej zrozumiała. Redis, jako pamięć podręczna, może służyć do buforowania innych plików przechowywania, takich jak bazy danych, wymuszając użycie wzorca cache-ASide. Wzorzec pomijania pamięci podręcznej jest dostępny w Hazelcast i jest powszechnie określany jako pomijanie pamięci podręcznej. Na przykład przeciążoną relacyjną bazę danych można zapisać za pomocą metody zapisu z opóźnieniem, która pozwala uniknąć zapisywania w powolnych magazynach zapasowych. Centra danych są zaprojektowane tak, aby wspierać wzrost i ekspansję danych poprzez tworzenie klastrów.

Różnice między Hazelcast i Redis są wyraźne: Hazelcast został zaprojektowany jako rozproszony magazyn danych w pamięci, kiedy został uruchomiony. W połączeniu z wykresem obiektowym Hazelcast jest w stanie przechowywać złożone obiekty. Każdy członek Hazelcast stosuje funkcje wysokiej dostępności, automatycznego partycjonowania i automatycznego wykrywania. Często widzi się, że Redis ma węzły główne i zapasowe. Z drugiej strony Hazelcast rozumie i udostępnia interfejs API zapytań dla złożonych grafów obiektów, podczas gdy Redis tego nie robi. Począwszy od Hazelcast IMDG 4.1, dostępna będzie pełna obsługa zapytań SQL ANSI. Ponieważ Redis nie obsługuje natywnie indeksów, programiści aplikacji muszą tworzyć własne struktury indeksów i samodzielnie je aktualizować.

Strumienie Redis, które zachowują kolejność wstawiania i umożliwiają nieniszczący odczyt, to pamięć oparta na dziennikach, która jest dodawana tylko do dołączania i została dodana do Redis od wersji 5. Jet stale wykrywa nowe zdarzenia związane z danymi i przesyła wyniki do pamięci podręcznej, dzięki czemu dane są zawsze aktualne. Może służyć do agregowania lub łączenia strumieni danych przy użyciu semantyki czasu zdarzenia i zapewnienia, że ​​proces przebiega nieprzerwanie do końca. Istnieje wiele konektorów dla Jet, w tym CDC, które konwertuje transakcje relacyjnej bazy danych na zmiany w strumieniu.

Czy Hazelcast jest szybszy niż Redis?

Klienci mogą osiągnąć najwyższą przepustowość i najniższe opóźnienia dzięki wielowątkowej architekturze (Redis ma taką), prawie pamięci podręcznej, potokom i innym funkcjom.

Co jest lepsze od Redisa?

Ponieważ KeyDB jest wielordzeniową bazą danych , może być lepsza od Redis w przeliczeniu na węzeł.

Co jest szybsze niż Redis?

Różnica między Redis i MongoDB Speed ​​Redis jest bezschematowy, co oznacza, że ​​baza danych nie ma ustalonego zestawu parametrów. Wraz ze wzrostem ilości danych przechowywanych w bazie danych MongoDB będzie mógł działać szybciej niż Redis.

Hazelcast kontra Mongodb

Hazelcast to siatka danych w pamięci, która oferuje wysoką dostępność i skalowalność poziomą. Jest używany do rozproszonego buforowania, klastrowania i innych zadań związanych z zarządzaniem danymi. MongoDB to zorientowana na dokumenty baza danych, która oferuje wysoką wydajność i skalowalność. Służy do przechowywania i wyszukiwania danych.

Jest to w pełni zarządzana platforma Database-as-a-Service (DBaaS), która umożliwia automatyzację zadań administrowania bazą danych zarówno lokalnie, jak i w chmurze. Jest to osadzona baza danych szeregów czasowych, której można używać w pamięci przez IoT i urządzenia brzegowe. Narzędzie Bugfender zbiera wszystko, co dzieje się w aplikacji, nawet jeśli nie ulega awariom, umożliwiając jej odtwarzanie i usuwanie błędów. Firmy mogą wykorzystywać swoje dane korporacyjne, aby wymyślać nowe pomysły i szybciej i łatwiej podejmować krytyczne decyzje biznesowe z pomocą TIi. Ponieważ bugfender rejestruje błędy na wszystkich urządzeniach w ciągu kilku sekund, możesz znaleźć i naprawić błędy, zanim użytkownicy otrzymają komunikaty o błędach. Dzięki platformie Lumada DataOps użytkownicy danych z całego przedsiębiorstwa mają samoobsługowe narzędzia do przekształcania różnorodnych danych w zarządzaną sieć strumieni danych. Użytkownicy mogą łączyć i łączyć dane z wielu źródeł za pomocą elastycznych, intuicyjnych narzędzi do integracji danych. Korzystając z platformy Sematext Cloud, wszystkie te funkcje monitorowania mogą być wykonywane w jednym miejscu, takie jak monitorowanie infrastruktury, monitorowanie wydajności aplikacji, zarządzanie logami i monitorowanie rzeczywistych użytkowników. System Zarządzania Siecią (NMIS) firmy FirstWave wspiera działania ponad stu tysięcy organizacji na całym świecie.

Pamięć Hazelcasta

Możliwość wykorzystania pamięci fizycznej w systemie do przechowywania ultraszybkich danych w celu wydajnego dostępu do danych to cecha, która sprawia, że ​​Hazelcast HD Memory idealnie nadaje się do przechowywania dużych ilości danych w pamięci. W rezultacie opóźnienie danych jest radykalnie zmniejszone podczas uzyskiwania dostępu do danych za pośrednictwem pamięci Hazelcast HD Memory, zwiększając wartość czasową danych.

W tym poście omówię, jak używać Hazelcast do przechowywania TB danych w pamięci twoich serwerów. Wykorzystuje szereg mechanizmów eliminujących opóźnienia w przetwarzaniu danych. Wyrzucanie elementów bezużytecznych jest głównym problemem dla każdego rozwiązania do buforowania Java Virtual Machine (JVM). Magazyn pamięci o wysokiej gęstości, który jest zawarty w Hazelcast Enterprise HD, jest dostępny bezpłatnie. Dzięki dodaniu funkcji wyrzucania elementów bezużytecznych aplikacje mogą efektywniej wykorzystywać pamięć sprzętową. Ponieważ Hazelcast może uzyskiwać dostęp do TB pamięci RAM we współczesnym sprzęcie w celu przechowywania danych o dużej wartości, magazyny danych w pamięci są ograniczone tylko przez udostępniony sprzęt. Konfiguracja pamięci HD jest dość prostym zadaniem.

Niektóre mapy mogą wymagać aktywacji, aby przechowywać dane w pamięci HD, podczas gdy inne mogą pozostać na swoim normalnym stosie. Jeśli twój klient Near Cache korzysta z modelu wdrażania o bardzo małych opóźnieniach, możesz skonfigurować na nim pamięć HD. Nawet jeśli fragmentacja jest wysoka, wymuszona eksmisja zapobiega awariom systemu. Zmniejszając opóźnienia związane z dostępem do danych, możesz zwiększyć wartość swoich danych. Ponieważ bajty używane do fragmentacji są mierzone w bajtach, jeśli nie ma wystarczającej ilości bajtów do przechowywania, następuje wymuszona eksmisja. Polityka wymuszonej eksmisji jest wbudowana w Hazelcast Enterprise HD i jest oddzielona od standardowych zasad eksmisji Map lub JCache, które umożliwiają użytkownikom Kontroluj to.

Model klastra pamięci podręcznej Hazelcast jest prosty w użyciu, dzięki czemu idealnie nadaje się do aplikacji intensywnie przetwarzających dane. Magazyn danych w pamięci w Hazelcast jest wynikiem połączenia pamięci RAM wszystkich członków klastra w jedną lokalizację. Jeśli używasz tylko pamięci sterty, każdy członek Hazelcast powinien być w stanie przechowywać maksymalnie 3,5 GB danych aktywnych i zapasowych (wszystkie dane przechowywane na stercie). Podczas korzystania z magazynu danych o dużej gęstości do 75% miejsca w pamięci fizycznej można wykorzystać na dane aktywne i kopie zapasowe, przy czym maksymalnie 25% miejsca w pamięci jest przeznaczone na normalną fragmentację.

Hazelcast: rozproszony magazyn danych w pamięci

Dane mogą być przechowywane i dostępne z magazynu danych, który jest rozproszony w pamięci. Magazyn danych o dużej gęstości ma rozmiar pliku 12 bajtów i może przechowywać do 3,5 GB danych z obiektem Integer. W rezultacie Hazelcast ma dostęp do dużej ilości pamięci natywnej.