Bazy danych NoSQL i zapytania ad hoc: co musisz wiedzieć

Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ decyzja o tym, czy używać bazy danych NoSQL do zapytań ad hoc, zależy od wielu czynników. Jednak ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL dobrze nadają się do zapytań ad hoc, ponieważ są zaprojektowane do obsługi dużych ilości danych i można je łatwo skalować. Ponadto bazy danych NoSQL zazwyczaj oferują bardziej elastyczne opcje schematu niż relacyjne bazy danych , co ułatwia wprowadzanie zmian lub uzupełnień danych.

Czy Mongodb zezwala na zapytania ad hoc?

Dzięki obsłudze zapytań ad-hoc programiści mogą aktualizować swoje zapytania ad-hoc w czasie rzeczywistym, co skutkuje znaczną poprawą wydajności. W MongoDB dostępnych jest kilka typów baz danych, w tym zapytania o pola, zapytania o zakres i wyszukiwanie wyrażeń regularnych. Istnieje kilka pól, do których można zwrócić, a także niektóre funkcje zdefiniowane przez użytkownika.

MongoDB może bez problemu obsłużyć cztery milisekundowe zapytania. Może obsługiwać zapytania dotyczące pól, zakresów, lokalizacji, wartości, a nawet wyrażeń regularnych. Różni się od CouchDB zdolnością do obsługi dynamicznych zapytań. Niektóre zapytania wymagały dużej ilości czasu na wygenerowanie danych. Jest to jedyna bezpłatna baza danych NoSQL do przechowywania dokumentów, która obsługuje funkcje geoprzestrzenne. Korzystając z innowacyjnego Shardingu, baza danych może być bardzo łatwo skalowana w poziomie, co jest dość wyjątkowe. Przetestowaliśmy go z wieloma aplikacjami serwerowymi i stwierdziliśmy, że działa lepiej niż CouchDB, ale ponownie MongoDB wywarło duży wpływ na nasz przypadek użycia.

Udostępnianie bazy danych w celu poprawy wydajności

Więcej informacji na temat shardingu znajdziesz w naszym poradniku.

Kiedy nie należy używać Nosql?

Ponadto NoSQL nie obsługuje operacji dynamicznych. Nie ma gwarancji, że ma właściwości ACID. Na przykład, jeśli masz do czynienia z transakcjami takimi jak sprawozdania finansowe, dobrym wyborem mogą być bazy danych SQL. Należy unikać NoSQL, jeśli wydajność aplikacji jest ograniczona przez jej zdolność do uruchamiania na żądanie.

Ze względu na popularność baz danych NoSQL zaczynają z nich korzystać organizacje różnej wielkości. Ten artykuł ma na celu wyjaśnienie, dlaczego NoSQL zyskuje na popularności i do czego służy NoSQL? Pierwsi pionierzy Internetu mieli dzień w terenie z NoSQL, który powstał w wyniku ich frustracji związanej z tradycyjnymi technologiami baz danych . Kiedy nadejdzie czas, aby zacząć korzystać z baz danych NoSQL, należy rzucić światło na to, jak to zrobić. Struktury baz danych i modele danych są często używane w NoSQL. W tej dyskusji przyjrzymy się NoSQL pod kątem różnych zastosowań i zidentyfikujemy najczęstsze przyczyny jego powszechnego przyjęcia. Ze względu na erę chmury bazy danych NoSQL szybko przystosowały się do automatyzacji, która jest częścią chmury. W bazach danych NoSQL technologie przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym są często bardziej efektywne. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o MongoDB, najczęściej używanej bazie danych NoSQL, możesz bezpłatnie wypróbować MongoDB Atlas.

Baza danych NoSQL różni się od relacyjnej bazy danych tym, że nie opiera się na tabelach i kolumnach. Zamiast wykresów, drzew lub zbiorów, struktury danych są używane do tworzenia wykresów, drzew i zbiorów. Są idealne do zastosowań o wyższym poziomie elastyczności i skalowalności. Ponadto bazy danych NoSQL są wydajniejsze i szybsze w porównaniu z konwencjonalnymi relacyjnymi bazami danych . Zamiast polegać na skanowaniu tabeli pod kątem wydajności, używają algorytmów zoptymalizowanych pod kątem wydajności. Bazy danych NoSQL to doskonały wybór dla nowoczesnych aplikacji, które wymagają bardziej elastycznej i skalowalnej bazy danych. Doświadczenie użytkownika jest wyjątkowe i często są one bardziej wydajne niż tradycyjne relacyjne bazy danych pod względem szybkości i wydajności.

Bazy danych Nosql nie zawsze są właściwym wyborem

Pomimo swoich wad, bazy danych NoSQL mogą być korzystne dla biznesu. Ponadto bazy danych NoSQL nie obsługują funkcji, które są natywnie obsługiwane przez relacyjne bazy danych. Wymagane są różne cechy niezawodności, takie jak niepodzielność, spójność, izolacja i trwałość.
Bazy danych NoSQL są często wymieniane jako mające wady, takie jak problemy ze zgodnością z instrukcjami SQL, brak standaryzacji i trudności w obsłudze zapytań roboczych. Z drugiej strony bazy danych SQL lepiej nadają się do ciężkich lub złożonych transakcji, ponieważ są bardziej stabilne i mają lepszą integralność danych. Bazy danych SQL, oprócz tego, że są łatwiejsze w użyciu w środowiskach wymagających zgodności z ACID, lepiej nadają się do tego typu działalności.

Jakie są ograniczenia Nosql?

Jakie są wady bazy danych NoSQL? Jedną z najczęstszych krytyki baz danych NoSQL jest to, że nie są one w stanie obsługiwać transakcji ACID w wielu dokumentach (niepodzielność, spójność, izolacja, trwałość). Jeśli schemat jest poprawnie zaprojektowany, można uruchomić kilka aplikacji z niepodzielnością pojedynczego rekordu.

Baza danych NoSQL, która jest rodzajem bazy danych dostępnej na zasadach open source, stała się znaczącą nową technologią przechowywania danych. Większość z nich nie jest idealna. W tym artykule przyjrzymy się niektórym wadom i ograniczeniom pamięci masowej NoSQL. Transakcje ACID, powszechna technika zapewniająca spójność danych w wielu bazach danych, są rzadkością w bazach danych NoSQL. Celem NoSQL nie jest bycie interfejsem między bazami danych lub językami programowania. W rezultacie nauka baz danych NoSQL jest trudniejsza. Istnieje wiele produktów pamięci masowej NoSQL, które mają wyraźne wady. Oceniając zalety i wady różnych rozwiązań NoSQL , dostępnych jest wiele opcji.

Bazy danych NoSQL nie są tak dojrzałe, elastyczne ani łatwe do skalowania jak konwencjonalne bazy danych . Mają większe trudności z obsługą zapytań roboczych z powodu braku standaryzacji.

Plusy i minusy baz danych Nosql

Bazy danych Nosql mają wiele zalet w porównaniu z relacyjnymi bazami danych, w tym skalowalność i łatwość użytkowania. Niemniej jednak mają kilka wad, w tym brak obsługi transakcji i wysokie wymagania dotyczące pamięci.

Czy możesz używać Nosql do danych relacyjnych?

Relacje mogą być przechowywane w bazach danych NoSQL i różnią się one od relacyjnych baz danych pod względem struktury i przechowywania. Wielu użytkowników baz danych NoSQL uważa, że ​​modelowanie danych relacji w bazach danych NoSQL jest łatwiejsze niż modelowanie danych relacji w relacyjnej bazie danych, ponieważ powiązane dane nie muszą być partycjonowane.

Systemy baz danych wykorzystujące relacyjne lub NoSQL są powszechnie używane w aplikacjach natywnych dla chmury. Wszystkie mają swój własny zestaw cech, w tym wbudowaną technologię, przechowywanie danych i dostępność. Baza danych bez SQL to baza danych, która nie przechowuje danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych; zazwyczaj jest to para klucz-wartość lub dokument. Magazyny danych NoSQL najlepiej nadają się do usług o dużej objętości, które wymagają czasów odpowiedzi poniżej sekundy. Jeśli wyślesz do spójnego systemu zapytanie o aktualnie aktualizowany element, poczekasz na tę odpowiedź przed wprowadzeniem w nim jakichkolwiek zmian. Każdy węzeł odpowiada natychmiast, niezależnie od tego, kiedy odpowiedź została odebrana, nawet jeśli nie są to najnowsze dane. Jeśli zreplikowany węzeł danych ulegnie awarii, tolerancja partycji gwarantuje, że system będzie działał normalnie.

Baza danych jako usługa (DBaaS) to natywna aplikacja w chmurze, która wykorzystuje zbiór usług danych. Usługi te zawierają wbudowane funkcje zabezpieczeń, skalowalności i monitorowania. Możesz umieścić swoją ulubioną bazę danych w każdej usłudze na maszynie wirtualnej platformy Azure, a następnie skonfigurować maszynę wirtualną platformy Azure. W zależności od wymagań dotyczących danych można zaimplementować mikrousługę opartą na chmurze, która wykorzystuje technologie relacyjne, NoSQL lub obie te technologie. Platforma Azure może zarządzać czterema relacyjnymi bazami danych w chmurze w ramach usługi Azure Database as a Service (DBaaS). Wszystkie mają model biznesowy oparty na zasadzie płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem, w którym mogą obsługiwać ładunki „dokładnie na czas”. Jest dostępny jako dodatek do flagowej bazy danych SQL Server firmy Microsoft i wielu alternatywnych rozwiązań typu open source.

W ciągu kilku minut możesz dodać bazę danych platformy Azure do swojego systemu, wybierając wymaganą ilość pamięci, rdzeni przetwarzających i magazynu. Ciągłe zaangażowanie firmy Microsoft w otwartą platformę Azure znajduje odzwierciedlenie w ofercie firmy w zakresie zarządzanych wersji popularnych baz danych typu open source. Zamrożenia bazy danych w okresach nieaktywnych są automatycznie obsługiwane przez bezserwerową warstwę obliczeniową, co pozwala na naliczanie tylko opłat za przechowywanie. Na przykład zarządzana wersja MariaDB powstała w wyniku przejęcia Sun Microsystems przez Oracle. W chmurze Azure nie ma potrzeby uruchamiania oddzielnych baz danych dla MariaDB; zamiast tego usługa Azure Database for MariaDB jest zarządzana jako usługa. Ta usługa wykorzystuje silnik serwera MariaDB Community Edition. Ten system może obsłużyć obciążenia o znaczeniu krytycznym, spełniając jednocześnie wymagania dotyczące dynamicznej skalowalności.

Do migracji baz danych Postgres do MongoDB można użyć narzędzia interfejsu wiersza polecenia lub usługi Azure Data Migration Service. Ponadto CosmosDB umożliwia skonfigurowanie dowolnego regionu bazy danych do obsługi zarówno zapisu, jak i odczytu, umożliwiając globalną obsługę aktywnego/aktywnego klastrowania. Deweloper może szybko przeprowadzić migrację istniejących baz danych Mongo, Gremlin lub Cassandra do CosmosDB przy minimalnych zmianach w danych lub kodzie. Jeśli korzystają z usługi Azure Table Storage, mikrousługi korzystające z interfejsu API tabeli CosmosDB są łatwe do migracji. Usługa Azure CosmosDB jest dostarczana z pięcioma modelami spójności przedstawionymi na rysunku 5-13, z których każdy jest dobrze zdefiniowany. Możliwe jest użycie tych opcji do szczegółowych kompromisów dotyczących spójności, dostępności i wydajności. W poniższej tabeli przedstawiono poziom spójności na liście.

Jeremy Likness, Microsoft Program Manager, doskonale objaśnia każdy z pięciu modeli. Technologia NewSQL ma zastąpić relacyjną bazę danych poprzez połączenie rozproszonej skalowalności NoSQL z gwarancją ACID relacyjnej bazy danych. Baza danych newSQL została zaprojektowana tak, aby działała w efemerycznych środowiskach chmurowych, w których maszyny wirtualne można dowolnie restartować i zmieniać harmonogram. W wyniku poprzedniego rysunku Cloud Native Computing Foundation udostępniła łącza do wymienionych powyżej projektów typu open source. Korzystając z konstrukcji Services, klient może łatwo zaadresować kolekcję identycznych procesów bazy danych NewSQL z pojedynczego wpisu DNS. Nasze podejście umożliwia nam skalowanie bez zakłócania istniejących instancji aplikacji poprzez odłączenie instancji bazy danych od adresu usługi. Za każdym razem, gdy wysyłasz zapytanie do dowolnej usługi, zawsze otrzymasz ten sam wynik.

Staje się coraz bardziej popularny w przypadku bazy danych NoSQL ze względu na jej wydajność, skalowalność i brak blokady. Są w stanie przechowywać dane, metadane modeli, funkcje i parametry operacyjne.
Analitycy danych mogą ich używać do przechowywania danych, metadanych modeli, funkcji i parametrów operacji. Inżynierowie uczący się maszyn mogą ich używać między innymi do przechowywania metadanych, funkcji i parametrów operacyjnych modeli.
Mogą być używane do przechowywania i pobierania oczyszczonych danych przez inżynierów danych.

Dlaczego bazy danych Nosql stają się coraz bardziej popularne

Popularność baz danych NoSQL wynika z faktu, że mogą one obsługiwać większą liczbę elementów danych, a tym samym zużywają mniej pamięci niż relacyjne bazy danych. Ich popularną cechą jest również możliwość obsługi danych, które nie mieszczą się w schemacie relacyjnym.
Relacyjna baza danych pozostaje najpopularniejszym typem bazy danych. Jest dobrze dostosowany do danych, które muszą być systematycznie przeszukiwane, takich jak tabele ze złożonymi strukturami danych.
Ze względu na dużą objętość bazy danych NoSQL lepiej nadają się do obsługi danych, które nie mieszczą się w relacyjnej bazie danych. Wiele osób odkrywa, że ​​może analizować dane bez konieczności przechodzenia przez systematyczny proces wyszukiwania danych.

Kiedy nie używać Nosql

Istnieje kilka kluczowych powodów, dla których możesz nie chcieć używać bazy danych NoSQL:
-Potrzebujesz zgodności ACID dla swoich transakcji. Bazy danych NoSQL generalnie nie są zgodne z ACID.
-Twoje dane są wysoce ustrukturyzowane i potrzebujesz modelu relacyjnego, aby utrzymać tę strukturę.
-Masz dużą ilość danych i potrzebujesz skalowalności bazy danych NoSQL. Jeśli rozmiar danych jest możliwy do zarządzania, dodatkowa skalowalność może nie być potrzebna.
- Potrzebujesz analiz w czasie rzeczywistym. Bazy danych NoSQL zazwyczaj nie są przeznaczone do analiz w czasie rzeczywistym.

SQL jest trudniejszy w użyciu niż MongoDB do shardingu, ale MongoDB robi to znacznie łatwiej. Możemy skalować poziomo za pomocą Sharding, co jest ogromną zaletą dla naszych danych. Niektórzy użytkownicy mogą być niezadowoleni z blokady zapisu. Korzystanie z baz NoSQL nie może być ograniczone, więc zaakceptuj, że mogą robić to, co robią. W przypadku NoSQL wyrażenie „nosql” musi oznaczać nierelacyjny, a jeśli model relacyjny zostanie zignorowany, NoSQL nigdy nie zastąpi SQL z różnych powodów. Większość rozwiązań NoSQL, które widziałem, wydaje się być oparta na magazynie klucz-wartość lub relacyjna. Częściej dochodzi do zakwaszenia tych związków.

Z drugiej strony bazy danych NoSQL można dostosować do potrzeb konkretnej organizacji w bardziej elastyczny i elastyczny sposób. Bazy danych NoSQL mogą służyć do przechowywania danych nieustrukturyzowanych, takich jak tekst, podczas gdy bazy danych SQL mogą służyć do przechowywania bardziej ustrukturyzowanych danych, takich jak tabele. Zasadniczo przy wyborze technologii baz danych najważniejszym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę, jest określenie potrzeb organizacji.

Mongodb: doskonały do ​​dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, ale nie do wrażliwych informacji

Na przykład MongoDB jest doskonałą bazą danych NoSQL do przechowywania nieustrukturyzowanych danych, ale nie nadaje się do aplikacji wymagających bezpiecznego rejestrowania danych osobowych użytkowników. W rezultacie bazy danych NoSQL nie są tak bezpieczne jak bazy danych SQL, a niektóre funkcje, które czynią je bardziej przydatnymi w niektórych aplikacjach, są niedostępne. Baza danych SQL to doskonały wybór dla każdej aplikacji, która wymaga zabezpieczenia danych.

Bazy danych Nosql

Bazy danych Nosql to bazy danych, które nie wykorzystują tradycyjnego modelu relacyjnego. Zamiast tego używają różnych modeli, w tym klucz-wartość, dokument, kolumnowy i wykres. Bazy danych Nosql są często bardziej skalowalne i łatwiejsze w zarządzaniu niż relacyjne bazy danych i mogą być dobrym wyborem dla aplikacji, które mają duże ilości danych lub wymagają wysokiej wydajności.

Zamiast polegać na relacyjnych bazach danych, bazy danych NoSQL przechowują dane w dokumentach. W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym systemy zarządzania danymi muszą być elastyczne, skalowalne i zdolne do szybkiego reagowania na zmieniające się wymagania. Typy baz danych w NoSQL obejmują bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów. Coraz więcej firm z listy Global 2000 wdraża bazy danych NoSQL do obsługi aplikacji o znaczeniu krytycznym. Pięć trendów technologicznych stanowi największe wyzwanie dla większości relacyjnych baz danych. Ze względu na stały model danych programistom zwinnym trudno jest obsługiwać je w relacyjnej bazie danych. Model bazy danych NoSQL może być zdefiniowany przez model aplikacji.

Modelowanie danych nie musi być statyczne, jak wyjaśnia NoSQL. Do przechowywania danych najczęściej używany jest format JSON, który jest de facto w bazach danych zorientowanych na dokumenty. Dzięki takiemu podejściu frameworki ORM nie są już potrzebne, a tworzenie aplikacji jest uproszczone. Obejmuje N1QL (wymawiane nikiel), potężny język zapytań SQL, którego można używać do interpretacji JSON. Oprócz standardowych instrukcji SELECT / FROM / WHERE obsługuje agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenie (LEFT OUTER / INNER) i tak dalej. Istnieje wiele korzyści operacyjnych dla rozproszonych baz danych NoSQL, ponieważ są one zaprojektowane do skalowania w poziomie i nie mają pojedynczego punktu awarii. Ponieważ coraz więcej klientów wchodzi w interakcję z markami za pośrednictwem aplikacji mobilnych i witryn internetowych, zapewnienie odpowiedniej dostępności aplikacji i sieci staje się coraz ważniejsze.

Konfiguracja, konfiguracja i skalowanie baz danych NoSQL jest proste. Zostały zaprojektowane tak, aby umożliwić czytanie, pisanie i przechowywanie w ujednolicony sposób. Są dostępne do monitorowania i zarządzania w szerokim zakresie skal, w tym małych i dużych klastrów. Baza danych NoSQL jest rozproszona i może być replikowana między wieloma centrami danych bez konieczności stosowania dodatkowego oprogramowania. Ponadto umożliwia natychmiastowe przełączanie awaryjne za pośrednictwem routerów sprzętowych, umożliwiając aplikacjom samodzielne przełączanie awaryjne, zamiast czekać, aż baza danych powiadomi je o problemie. Ponieważ aplikacje internetowe, mobilne i IoT wciąż ewoluują, bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej powszechne.

Mimo to MongoDB pozostaje najpopularniejszą bazą danych NoSQL ze względu na dużą liczbę funkcji, wydajność i skalowalność. Istnieje wiele aplikacji wymagających szybkiej, skalowalnej i elastycznej bazy danych . MongoDB, oprócz tego, że jest bogatym modelem dokumentów, jest odpowiednią aplikacją.

Bazy danych Nosql oparte na dokumentach są łatwe w użyciu

Oparte na dokumentach bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB i CouchDB, przechowują dane w plikach JSON lub XML. Możesz uzyskiwać dostęp do danych w tych bazach danych i wyszukiwać je w taki sam sposób, jak w plikach XML lub JSON, używając tych samych poleceń. Dane w magazynach klucz-wartość, takich jak Redis, są sortowane na podstawie ich typu. W rezultacie możesz łatwo odczytywać lub zapisywać dane w tych magazynach w taki sam sposób, jak w przypadku pliku, używając tych samych poleceń. DynamoDB i inne sklepy z szerokimi kolumnami mogą przechowywać dane w kolumnach, które są znacznie szersze niż standardowa 64-bitowa liczba całkowita. Ta metoda jest idealna dla dużych zbiorów danych pod względem szybkości wyszukiwania i przetwarzania. Jako węzły i krawędzie grafu dane są przechowywane w magazynach danych Neo4j . Ten sam zestaw poleceń może służyć do wysyłania zapytań i przeglądania danych w tych sklepach, tak jak na wykresie.