Bazy danych NoSQL: lepszy wybór do gromadzenia danych

Bazy danych Nosql są lepsze do gromadzenia danych z wielu powodów. Po pierwsze, są zaprojektowane tak, aby były skalowalne, dzięki czemu mogą obsługiwać duże ilości danych. Po drugie, są zaprojektowane tak, aby były elastyczne, dzięki czemu mogą łatwo dostosowywać zmiany w modelu danych. Po trzecie, zostały zaprojektowane tak, aby były łatwe w użyciu, dzięki czemu mogą z nich korzystać szerokie grono użytkowników. Wreszcie, zostały zaprojektowane tak, aby były wydajne, dzięki czemu mogą zapewniać wysoką wydajność nawet podczas obsługi dużych ilości danych.

Ze względu na ograniczenia tradycyjnych relacyjnych baz danych , w odpowiedzi na te wady opracowano bazy danych NoSQL. Bazy danych NoSQL zwykle przewyższają relacyjne bazy danych pod względem skali, wydajności i skalowalności. Modele danych oparte na przetwarzaniu w chmurze i inne rodzaje danych mogą być wykorzystywane szybciej niż modele relacyjne, zwłaszcza jeśli są elastyczne i proste w użyciu. Gdy dane są przechowywane lub pobierane do wykorzystania w przyszłości, jest mniej prawdopodobne, że będą wymagały transformacji. Dzięki tej wygodzie można łatwiej przechowywać i wyszukiwać różne typy danych. Wiele baz danych NoSQL można skonfigurować na różne sposoby, a schemat jest zazwyczaj kontrolowany przez programistę. W rezultacie dane mogą być reorganizowane i porządkowane w bazie danych w szybszy i wydajniejszy sposób.

Deweloperzy nie muszą konwertować danych z bazy danych NoSQL na format sklepu, ponieważ przechowuje ona dane w formatach natywnych. Ponieważ wiele baz danych NoSQL jest tworzonych przez wewnętrzną społeczność, często mają one społeczność programistów. Oprócz automatycznego rozszerzania i zmniejszania pojemności bazy danych, uruchomienie bazy danych w klastrze komputerów może to ułatwić.

Dane przechowywane w NoSQL są łatwo dostępne i można je przeszukiwać, co pozwala określić z wyprzedzeniem, jaki typ danych ma być przechowywany, bez konieczności poświęcania czasu na jego definiowanie. Aby przechowywać dane, musisz je skalować w górę, w dół lub w dół. Jak omówiono w poprzednich sekcjach, NoSQL zapewnia znacznie większą elastyczność i możliwość zarządzania kosztami w miarę zmian danych.

Elastyczne schematy umożliwiają bazom danych NoSQL przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych oraz upraszczają analizę i przechowywanie danych w rozproszonych aplikacjach opartych na danych. W rezultacie baza danych NoSQL może zapewniać niskie opóźnienia, skalowalność i wysoką wydajność dostępu do danych; w przeciwieństwie do baz danych SQL , bazy danych NoSQL mogą służyć do zapewnienia spójności danych.

Dane mogą być przechowywane i pobierane z ograniczonymi lub bez ograniczeń na predefiniowanym schemacie w bazach danych NoSQL. W miarę dodawania nowych typów informacji aplikacja może szybko dostosowywać się do tych wymagań, usuwając lub modyfikując struktury tabel, indeksy itd.

Dlaczego Nosql jest lepszy dla analityki?

W przypadku dużych zbiorów danych bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB, zapewniają lepszą wydajność niż SQL ze względu na wymagania dotyczące elastycznego schematu. Chociaż bazy danych SQL są powszechnie używane do analizy danych, w przeszłości były preferowane przez menedżerów danych. Jeśli używasz narzędzia BI, takiego jak Looker, nie będziesz mógł wysyłać zapytań do baz danych NoSQL.

Porównam NoSQL i SQL. Dlaczego NoSQL jest lepszy w przypadku dużych zbiorów danych? Istnieje wiele rodzajów baz danych NoSQL, które mogą przechowywać szeroki zakres danych. W drodze możesz zmieniać typ wyświetlanych danych. Gdy aplikacja korporacyjna przetwarza petabajty danych, ta metoda eliminuje wąskie gardła danych. Model NoSQL jest oparty na technologii rozproszonej i architekturach skalowalnych w poziomie. Jednym z kluczowych wymagań dla aplikacji big data jest skalowalność, którą zapewniają klastry oparte na węzłach, które mogą obsłużyć obciążenie na żądanie.

Podstawowe wymagania związane z zarządzaniem bazami danych NoSQL to skalowalność i ulepszenia sprzętowe, które są kosztowne. Relacje najbliższego łącza (NNN) i relacyjne bazy danych to bardzo różne modele danych. Ponieważ NoSQL nie przechowuje informacji, wymaga elastyczności dla użytkowników. Dzięki nieograniczonemu przechowywaniu nie stracisz elastyczności; jednak duplikacja może stanowić problem. Praca z Hadoop i innymi aplikacjami do obsługi dużych zbiorów danych może pomóc w zrozumieniu baz danych NoSQL.

Najlepsza baza danych dla Twoich danych

SQL jest idealny dla danych o dobrze ustrukturyzowanej strukturze i jest zgodny z ACID. Elastyczność i łatwość użycia MongoDB sprawiają, że idealnie nadaje się do danych nieustrukturyzowanych, które nie wymagają stosowania predefiniowanych schematów. Baza danych Oracle Database jest również idealna do obsługi dużych zbiorów danych, które muszą być przetwarzane szybko iz dużą współbieżnością.

Do czego najlepiej nadają się bazy danych Nosql?

Baza danych NoSQL może służyć do strukturyzowania i rozwijania struktury szerokiego zakresu typów danych. W wielu przypadkach bazy danych NoSQL lepiej nadają się do przechowywania, modelowania i analizowania danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w pojedynczej bazie danych niż w wielu bazach danych.

Deweloperzy nie będą już używać baz danych NoSQL w przyszłości. To przełomowy moment w ewolucji popularnych aplikacji, ponieważ te bazy danych są obecnie powszechnie wykorzystywane do ich zasilania. Niektóre popularne aplikacje, o których możesz nie wiedzieć, są zbudowane na bazach danych NoSQL i są idealne dla tych aplikacji ze względu na ich wysoką wydajność. Forbes był pierwszą publikacją biznesową, która uruchomiła stronę internetową w 1996 roku. Forbes przeniósł swoją usługę do MongoDB Atlas, aby obsłużyć 140 milionów czytelników online. Kiedy wybuchła pandemia COVID-19, publikacja przeszła na infrastrukturę chmurową, aby szybciej reagować. Firma Accenture wybrała BangDB jako swoją bazę danych NoSQL dla swojej aplikacji do oceniania leadów.

Facebook może obsługiwać operacje komunikatora bez pojedynczego punktu awarii, wykorzystując Cassandra, bazę danych NoSQL. Google Bigtable to potężne narzędzie obsługujące transakcje Google Mail dla jednej z największych firm internetowych na świecie. Gwarantujemy, że każda aplikacja LinkedIn będzie działać poprawnie z bazą danych LinkedIn Espresso. Możesz od razu otrzymać bezpłatną wersję próbną BangDB, aby sprawdzić, czy jest ona odpowiednia dla Ciebie.

Dlaczego miałbyś używać bazy danych Nosql?

Większość baz danych NoSQL opiera się na prostych, jednoznacznych strukturach danych, które czynią je łatwiejszymi do zrozumienia niż bazy danych SQL. Ponadto bazy danych NoSQL zazwyczaj zapewniają programistom możliwość bezpośredniej zmiany struktury danych.

Dlaczego bazy danych Nosql przejmują popularność

Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne ze względu na ich wszechstronność i wydajność. To fantastyczny system do przechowywania danych, który nie wymaga ścisłej kontroli, a także do obsługi dużego ruchu.

Gdzie są używane bazy danych Nosql?

Aplikacje internetowe typu big data i działające w czasie rzeczywistym coraz częściej korzystają z baz danych NoSQL. System NoSQL może być również określany jako Nie tylko SQL, aby podkreślić fakt, że może obsługiwać języki zapytań podobne do języków baz danych SQL w architekturach wielojęzycznych.

Zalety Nosql

Bazy danych Nosql mają wiele zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Są znacznie łatwiejsze do skalowania, ponieważ mogą być dystrybuowane na wielu serwerach. Są również znacznie bardziej tolerancyjne na zmiany schematu, ponieważ nie wymagają stałego schematu. Dzięki temu są znacznie bardziej elastyczne w zastosowaniach, które muszą ewoluować w czasie. Wreszcie, bazy danych nosql są generalnie znacznie szybsze niż relacyjne bazy danych, ponieważ są zaprojektowane tak, aby można było uzyskać do nich dostęp w bardziej bezpośredni sposób.

Modele danych dokumentów, wykresów i kluczowych wartości to tylko niektóre typy modeli danych używanych w bazach danych NoSQL. Kilka zalet i wad baz danych NoSQL jest podobnych do innych technologii. Ponieważ bazy danych NoSQL przechowują duże ilości danych, są wyjątkowe pod tym względem, że mogą to robić. Termin NoSQL odnosi się nie tylko do SQL, ale także do różnych struktur danych. Baza danych NoSQL może przechowywać dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane na różne sposoby. Bazy danych NoSQL mogą być również używane do przechowywania i odzyskiwania danych bez konieczności tworzenia przez użytkowników własnych schematów NoSQL. Jest wysoce zdolny do dystrybucji bazy danych w szerokim zakresie regionów geograficznych.

Wadą baz danych NoSQL jest ich zależność od mechanizmów tworzenia kopii zapasowych. Bazy danych NoSQL są powszechnym typem baz danych. Każdy system wykorzystuje odrębny model danych, aby odróżnić się od innych. Dane wykresu to uporządkowane dane w bazie danych NoSQL, która jest przechowywana jako węzły w trzech najwyższych bazach danych. Bazy danych dokumentów, oprócz tego, że są nazywane magazynami dokumentów, są wykorzystywane w przemyśle. Istnieje wiele typów baz danych z przechowywaniem klucz-wartość , takich jak DynamoDB, Aerospike, Redis i Riak.

Dlaczego Nosql jest lepszy w przypadku dużych zbiorów danych

Bardziej odpowiednie jest korzystanie z NoSQL przez firmy, które chcą analizować i szybko przetwarzać ogromne ilości zróżnicowanych i nieustrukturyzowanych danych, znanych również jako Big Data. W przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, bazy danych NoSQL nie opierają się na modelu stałego schematu.

Big data i analityka mają potencjał, by przekształcić procesy produkcyjne, co byłoby dużym postępem technologicznym. Jest to ogromny zestaw danych, który może zawierać złożone, rozległe, różnorodne i szeroko zakrojone informacje, ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane. Czujniki, kamery na linii montażowej i urządzenia konsumenckie mogą śledzić ciężarówki transportowe, kamery i inne komponenty w celu gromadzenia dużych ilości danych w produkcji. Ponieważ większość danych w produkcji jest nieustrukturyzowana, architektura NoSQL byłaby lepiej dopasowana do tej aplikacji; w związku z tym nie byłby w stanie obsłużyć sztywnych architektur, takich jak SQL. Ponieważ bazy danych NoSQL nie wymagają schematów, użytkownicy mogą przechowywać dane w tej samej tabeli bazy danych niezależnie od tego, czy używają różnych struktur. Dane wykorzystywane przez którąkolwiek firmę zostaną sklasyfikowane na podstawie ich charakteru. Każda transakcja musi być zgodna z czterema podstawowymi operacjami w relacyjnej bazie danych.

Podczas pracy z platformami przetwarzania w chmurze systemy NoSQL dobrze z nimi współpracują. Narzędzia PaaS i NoSQL można zintegrować w celu optymalizacji procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym za pomocą systemów realizacji produkcji (MES). Szybszą reakcję na zmiany warunków można osiągnąć za pomocą analizy dużych zbiorów danych. Baza danych NoSQL to idealny wybór dla obciążeń o niewielkich wymaganiach dotyczących pamięci masowej, ponieważ można ją skalować w górę, aby spełnić potrzeby analityczne. Korzystając z szybko reagujących architektur baz danych, takich jak NoSQL, kierownictwo organizacji może przeprowadzać lepsze symulacje, które mogą mieć wpływ na projekt konkretnego produktu w świecie rzeczywistym. Ataki typu „blustery force”, ataki między witrynami i ataki polegające na wstrzykiwaniu to możliwości dla baz danych NoSQL. Atak iniekcyjny ma miejsce, gdy dane są dodawane do polecenia zapytania NoSQL lub instrukcji przechowywania.

Zdaniem wielu ekspertów firmy produkcyjne obawiają się o bezpieczeństwo architektur NoSQL. Atakujący może zmodyfikować specyfikacje, jeśli udało mu się pomyślnie przeprowadzić atak typu „odmowa usługi” lub „wstrzyknięcie” na system produkcyjny. Dzięki temu można uzyskać przewagę konkurencyjną.

Dlaczego Nosql jest lepszy niż Sql dla Big Data?

Baza danych NoSQL ma pod wieloma względami przewagę nad relacyjną bazą danych. Bazy danych NoSQL są łatwe w obsłudze, ponieważ mają elastyczne modele danych, skalują się w poziomie i są niezwykle szybkie. Bazy danych NoSQL zazwyczaj mają bardzo elastyczne struktury schematów, które są bardzo powszechne.

Bazy danych Nosql: lepsza opcja skalowania

Oprócz skalowania bazy danych NoSQL lepiej radzą sobie z danymi niż bazy danych SQL. Ponieważ pamięć jest zaprojektowana do obsługi większej ilości danych, urządzenia mogą obsłużyć więcej żądań na sekundę.

Która baza danych jest najlepsza dla dużych danych?

Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 itd. to tylko kilka przykładów.

Najlepsze praktyki dotyczące obsługi dużych zbiorów danych

Dane zostały przetworzone przez BCP bez żadnych problemów. Jeśli chcesz wyeksportować dane w formacie skompresowanym, musisz zmienić ustawienia eksportu. Jakie są najlepsze praktyki dotyczące dużych zbiorów danych? Ogólnie rzecz biorąc, duże zbiory danych odnoszą się do zbiorów danych, które są zbyt duże, aby mogły obsłużyć tradycyjne systemy bazodanowe . MongoDB jest doskonałym narzędziem do zarządzania dużymi ilościami danych, ponieważ ma wiele zaawansowanych funkcji manipulacji danymi, takich jak operacje CRUD, frameworki agregacji, wyszukiwanie tekstu i MapReduces. SQL Server BCP może służyć do eksportowania danych z dużych tabel. W pliku o wielkości 7,5 GB mieści się 100 milionów wierszy. W naszym pierwszym teście uruchomimy SQL Server BCP z wartościami domyślnymi, aby wyeksportować 100 mln wierszy. MongoDB jest cennym narzędziem dla dużych zbiorów danych, ponieważ jest również doskonałym narzędziem do manipulacji danymi, a także posiada potężne narzędzia do operacji CRUD, agregacji, wyszukiwania tekstu i MapReduce.

Dlaczego Nosql jest ważny w analizie dużych zbiorów danych?

Systemy baz danych NoSQL są w stanie nie tylko przechowywać i zarządzać danymi aplikacji biznesowych, ale także zapewniają zintegrowaną analizę danych, umożliwiając użytkownikom szybkie i łatwe zrozumienie złożonych zestawów danych i podejmowanie strategicznych decyzji.

Korzyści z baz danych Nosql

Wykorzystanie baz NoSQL w uczeniu maszynowym i data science umożliwia przechowywanie danych, metadanych modelu, cech i parametrów działania. Z drugiej strony inżynierowie danych mogą ich używać do przechowywania i pobierania czystych danych. Bazy danych NoSQL są dostępne w różnych odmianach, w tym modele danych z możliwością dostosowania, skalowanie w poziomie, błyskawiczne zapytania i łatwość użytkowania. Bazy danych dokumentów, bazy danych klucz-wartość, magazyny z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to przykłady baz danych NoSQL. Bazy danych NoSQL dobrze nadają się do przechowywania bardzo szczegółowych danych, takich jak dane dziennika, dane z czujników i ruch w sieci. Ponadto idealnie nadają się do przechowywania danych niezgodnych z tradycyjnym modelem bazy danych, takich jak dane szeregów czasowych, dane nieustrukturyzowane i dane przechowywane w różnych formatach.

Czy duże firmy używają Nosql?

Cloud Computing, Internet, Big Data i Big Users odgrywają rolę w bazach danych NoSQL. RDBMS w wieku 40 lat nie ma siły przetrwania; NoSQL toruje drogę popularnym firmom internetowym, takim jak LinkedIn, Google, Amazon i Facebook, w przezwyciężaniu tych wad.

Różne systemy pamięci masowej zaplecza dla Instagrama

PostgreSQL i Cassandra to dwa podstawowe systemy pamięci masowej dla zaplecza Instagrama. PostgreSQL jest nadal najpopularniejszy, ale Cassandra zyskuje na popularności. Chociaż obie bazy danych nie mogą się zastąpić, pełnią różne funkcje. Pojemność przechowywania danych PostgreSQL jest bardziej odpowiednia do przechowywania często wyszukiwanych danych, takich jak komentarze i posty. Cassandra lepiej nadaje się do przechowywania danych, do których dostęp nie jest często używany, takich jak profile użytkowników i zdjęcia, niż Hadoop. W tym momencie nie oczekuje się, że bazy danych NoSQL zastąpią pamięć wewnętrzną dla stron internetowych jako najpopularniejszą opcję przechowywania. Zarówno PostgreSQL, jak i Cassandra mają swoje zalety i wady i wydaje się, że żadne z nich nie zostanie wkrótce wycofane.

Najlepsza baza danych Nosql

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnych potrzeb projektu. Jednak niektóre z najpopularniejszych baz danych NoSQL to MongoDB, Cassandra i Redis.

ScyllaDB we współpracy z istniejącą infrastrukturą umożliwia wykorzystanie jej ogromnych możliwości. Jeśli chcesz uruchamiać obciążenia o wysokiej przepływności/małych opóźnieniach z najwyższym poziomem NoSQL, musisz używać tej struktury najszybciej. ScyllaDB jest jedną z najpopularniejszych baz danych NoSQL ze względu na obsługę wymagających przypadków użycia klucz-wartość i szerokich kolumn.