Bazy danych Nosql: czym są i do czego służą?

Bazy danych Nosql cieszą się coraz większą popularnością jako alternatywa dla tradycyjnych relacyjnych baz danych. Ale do czego właściwie służą? W skrócie, bazy danych nosql służą do przechowywania i pobierania danych, które nie są dobrze dopasowane do struktury tabelarycznej relacyjnej bazy danych . Może to obejmować dane, które są wysoce ustrukturyzowane, takie jak posty w mediach społecznościowych, lub dane nieustrukturyzowane, takie jak interakcje użytkowników na stronie internetowej. Bazy danych Nosql są często używane, ponieważ są bardziej skalowalne i łatwiejsze w obsłudze niż relacyjne bazy danych. Mogą być również bardziej wydajne, zwłaszcza w przypadku aplikacji wymagających dostępu do danych w czasie rzeczywistym. Jeśli więc szukasz alternatywy dla relacyjnej bazy danych, zdecydowanie warto rozważyć nosql. Ale zanim dokonasz zmiany, ważne jest, aby zrozumieć kompromisy i zrozumieć, jak działają bazy danych nosql.

Wielu dostawców udziela bardzo ogólnych odpowiedzi, takich jak Brak SQL, który najlepiej nadaje się do Big Data i dostępu do klucz-wartość. Co to oznacza dla programistów stojących przed tuzinem mętnych wyborów i bez oczywistego zwycięzcy? Często trudno sobie wyobrazić, w jaki sposób ich konkretne problemy mogłyby zostać rozwiązane w następnym kroku. Jeśli masz konkretne przypadki użycia produktu, chętnie ich wysłucham. Hadoop to intrygująca technologia, która znajduje się na marginesie NoSQL, ale warto zobaczyć, co się z nią robi.

Aplikacja mobilna Ryanair, która jest dostępna dla ponad 3 milionów użytkowników, wykorzystuje NoSQL do zasilania. Technologia NoSQL jest wykorzystywana przez Marriott do zarządzania systemem rezerwacji, który przetwarza transakcje o wartości 38 miliardów dolarów rocznie. Największy na świecie wydawca gazet, The Washington Post, wykorzystuje NoSQL w swoim zastrzeżonym systemie zarządzania treścią, Presto.

Ponieważ NoSQL przechowuje wszystkie typy danych w tym samym czasie, nie musisz przechodzić przez proces definiowania, jaki typ danych chcesz przechowywać. Musisz przechowywać dane w skalowalny sposób. Jak omówiliśmy w naszym poprzednim artykule, NoSQL zapewnia znacznie większą elastyczność i możliwość kontrolowania kosztów w miarę zmian danych.

Jedną z najważniejszych zalet NoSQL jest jego skalowalność, prostota, redukcja kodu i łatwość konserwacji. NoSQL ma pewne wady, oprócz braku dojrzałych, elastycznych zapytań. Trudniej jest znaleźć konkretne zapytanie. Nie ma jednego sposobu skalowania NoSQL.

Przechowywanie haseł na urządzeniu jest niezwykle trudne. Ponieważ zaszyfrowane dane są przesyłane między klientem a serwerem za pośrednictwem zwykłego tekstu (MongoDB), zewnętrzne narzędzia szyfrujące, takie jak ldap i kerberos, nie są zalecane. Pliki danych nie są szyfrowane.

Dlaczego Uber używa Nosql?

Uber korzysta z baz danych NoSQL, aby zaspokajać swoje ogromne potrzeby w zakresie przetwarzania danych. Bazy danych NoSQL są wysoce skalowalne i mogą bardzo wydajnie obsługiwać duże ilości danych. Potrzeby Ubera w zakresie przetwarzania danych są ogromne, więc korzystanie z bazy danych NoSQL to świetny sposób na zapewnienie szybkiego i wydajnego przetwarzania danych.

Baza danych Nosql

Bazy danych Nosql to bazy danych, które nie używają języka sql. Zamiast tego używają wielu innych języków i technologii.

Bazy danych Systemy NoSQL przechowują dane w dokumentach, a nie w tabelach. Platforma do zarządzania danymi jest zbudowana tak, aby była elastyczna, skalowalna i zdolna do szybkiego reagowania na współczesne potrzeby biznesowe. Typy baz danych NoSQL obejmują bazy danych wykresów, które służą do przechowywania danych w wielu kolumnach, a także bazy danych czystych dokumentów, które służą do przechowywania danych w pojedynczych kolumnach. Organizacje z listy Global 2000 szybko wdrażają bazy danych NoSQL do obsługi aplikacji o znaczeniu krytycznym. Wynika to z pięciu trendów: stanowią one wyzwania techniczne, które są zbyt trudne do obsłużenia przez większość relacyjnych baz danych. Ze względu na ich stały model danych, relacyjne bazy danych są głównym źródłem niezgody dla zwinnego programowania. W NoSQL do zdefiniowania modelu danych używany jest model aplikacji.

Użycie NoSQL nie oznacza, że ​​model danych jest statyczny. JSON jest de facto formatem do przechowywania danych w bazach danych zorientowanych na dokumenty, ponieważ jest zarówno wygodny, jak i łatwy w użyciu. To nie tylko zmniejsza obciążenie frameworków ORM, ale także upraszcza tworzenie aplikacji. N1QL (wymawiane nikiel), potężny język zapytań, który umożliwia interpretację SQL przez JSON, został wydany wraz z Couchbase Server 4.0. Może być również używany do łączenia instrukcji (GROUP BY), sortowania (SORT BY), łączenia (LEFT OUTER / INNER) i wielu innych funkcji. W połączeniu z architekturą skalowalną rozproszona baza danych NoSQL ma imponującą liczbę zalet operacyjnych. Ze względu na wzrost zaangażowania klientów za pośrednictwem kanałów internetowych, coraz większego znaczenia nabiera dostępność usług.

Bazy danych NoSQL mają tę zaletę, że są łatwe do wdrożenia, konfiguracji i skalowania. Zostały zaprojektowane, aby umożliwić użytkownikom przechowywanie danych do odczytu, zapisu i zapisu w tej samej lokalizacji. Systemy te działają we wszystkich skalach, od dużych do małych klastrów, łącznie z zarządzaniem i monitoringiem. Rozproszona baza danych NoSQL może być replikowana między serwerami bez żadnego oprogramowania. Co więcej, routery sprzętowe mogą być używane do szybkiego i niezawodnego włączania awarii aplikacji bez recepty; aplikacje nie muszą czekać, aż baza danych wykryje problem i wykonają własne przywracanie bez recepty. W dzisiejszych aplikacjach internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy (IoT) bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne.

W ostatnich latach zyskał na popularności na różne sposoby. Jest konsekwentnie uznawana za najpopularniejszą bazę danych na Stack Overflow, co czyni ją zdecydowanym liderem pod względem popularności. Co więcej, konsekwentnie plasuje się jako jedna z najpopularniejszych baz danych na DataGrip, co czyni ją najpopularniejszą bazą danych na platformie. Na przykład bazy danych NoSQL mogą być używane przez analityków danych i inżynierów uczenia maszynowego do przechowywania danych, metadanych modeli, funkcji i operacji. Inżynierowie danych mogą ich używać do przechowywania i odzyskiwania oczyszczonych danych, oprócz przechowywania i pobierania czystych danych. Jeśli chcesz uruchomić bazę danych NoSQL, która jest zarówno popularna, jak i niezawodna, MongoDB jest dobrym miejscem do rozpoczęcia.

Dlaczego bazy danych Nosql to doskonały wybór w przypadku aplikacji o dużej objętości danych

Bazy danych NoSQL to doskonały wybór dla aplikacji, które wymagają dużych ilości danych, małych opóźnień i elastycznych modeli danych. Możliwe jest wykorzystanie różnych modeli danych w celu zaspokojenia potrzeb różnych aplikacji.

Lista baz danych Nosql

Istnieje kilka różnych typów baz danych NoSQL, z których każdy ma swoje zalety i wady. Najpopularniejsze typy to bazy danych zorientowane na kolumny, zorientowane na dokumenty i bazy danych typu klucz-wartość.
Bazy danych zorientowane na kolumny są dobre do obsługi dużych ilości danych, które muszą być często przeszukiwane. Nadają się również do danych, które można łatwo podzielić na kolumny, takich jak dane finansowe. Jednak bazy danych zorientowane na kolumny mogą być trudne do aktualizacji i nie obsługują dobrze danych nieustrukturyzowanych.
Bazy danych zorientowane na dokumenty są dobre do przechowywania danych, które nie mieszczą się dokładnie w wierszach i kolumnach. Są również dobre do przechowywania danych, które należy przeszukiwać na różne sposoby. Jednak bazy danych zorientowane na dokumenty mogą działać wolno podczas wykonywania zapytań dotyczących dużych ilości danych.
Bazy danych klucz-wartość są dobre do przechowywania danych, które nie muszą być często przeszukiwane. Są również dobre do przechowywania danych, które można łatwo podzielić na pary klucz-wartość, takie jak informacje o produkcie. Jednak bazy danych klucz-wartość mogą być trudne do zaktualizowania i nie obsługują dobrze nieustrukturyzowanych danych.

Niekonceptualne bazy danych, takie jak NoSQL, mogą przechowywać dane w inny sposób niż relacyjne bazy danych. W tym artykule przyjrzymy się najlepszym bazom danych NoSQL, takim jak MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB , HBase i tak dalej. Jeśli w takiej sytuacji musimy przeszukiwać cały tekst, ta baza danych jest dla nas najlepszym wyborem. Ta baza danych może służyć do identyfikacji dużej ilości danych i ich analizy. Podstawowym celem Amazon DynamoDB jest dostarczanie aplikacji o wysokiej wydajności niezależnie od ich wielkości. Około 700 organizacji korzysta z tej bazy danych, która może obsłużyć dziesięć bilionów żądań w ciągu jednego dnia. Kiedy musimy obsłużyć dużą liczbę krytycznych zapytań w prostym zapytaniu typu klucz-wartość, DynamoDB jest najlepszą opcją. Kiedy mamy stosunkowo niewielką ilość danych, nie uzyskamy pożądanych wyników, ponieważ ta baza danych może przetwarzać petabajty danych. Jeśli w naszym przypadku użycia wymagamy dostępu do danych w czasie rzeczywistym, powinniśmy skorzystać z tej bazy danych.

Bazy danych Nosql

Baza danych NoSQL to nierelacyjna baza danych, która nie korzysta z tradycyjnego, opartego na tabelach schematu relacyjnej bazy danych. Bazy danych NoSQL są często używane do przechowywania i przetwarzania danych na dużą skalę , na przykład w aplikacjach Big Data.

System NoSQL to taki, który wykorzystuje inny typ bazy danych niż tradycyjna baza danych SQL. Używają modeli danych, które różnią się od tradycyjnych modeli tabel wierszowo-kolumnowych stosowanych w systemach zarządzania relacyjnymi bazami danych . Świat baz danych NoSQL jest również dość wyjątkowy. Powszechnie używane bazy danych dokumentów są zwykle implementowane przy użyciu architektury skalowalnej w poziomie. Przypadki użycia mogą być wykorzystywane w różnych branżach, w tym w platformach e-commerce, platformach handlowych i tworzeniu aplikacji mobilnych. Porównanie MongoDB i Postgres zapewnia szczegółowe porównanie dwóch wiodących baz danych NoSQL. W kolumnowej bazie danych daną kolumnę można łatwo zagregować.

Sposób, w jaki zapisują dane, utrudnia im zachowanie spójności. Grafowe bazy danych przechwytują i wyszukują połączenia między elementami danych przy użyciu zoptymalizowanych algorytmów. Korzystając z tych metod, można uniknąć narzutu SQL JOINING wielu tabel.

Mimo to bazy danych NoSQL mają większą wydajność niż relacyjne bazy danych dla różnych zapytań i można je skalować, aby obsłużyć więcej danych.
Baza danych NoSQL staje się coraz bardziej popularna, ponieważ coraz więcej osób używa jej do różnego rodzaju zapytań, ponieważ ma wyższą wydajność i możliwość obsługi większej ilości danych niż relacyjna baza danych. Bazy danych SQL są mniej podatne na awarie niż bazy danych NoSQL w przypadku złożonych zapytań; jednak bazy danych NoSQL mogą oferować wyższy poziom wydajności dla niektórych typów zapytań.

Dlaczego bazy danych Nosql zyskują popularność

Istnieje kilka powodów, dla których bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne. Sposób przechowywania danych różni się od tego, jakiego używają, dzięki czemu niektóre aplikacje są bardziej wydajne. Te bazy danych są również bardziej skalowalne niż relacyjne bazy danych, co czyni je przydatnymi w dużych organizacjach.

Obóz Nosql

Nosql camp to konferencja dla programistów i użytkowników technologii bazodanowych nosql. Konferencja obejmuje rozmowy ekspertów i użytkowników nosql, a także możliwości nawiązywania kontaktów i współpracy.

Nie jest konieczne posiadanie umiejętności kodowania. Dowiedz się więcej o bazach danych NoSQL, w tym Redis, MongoDB, Apache Cassandra i Neo4j. Na tym kursie dowiesz się, jak NoSQL można wykorzystać do analizowania i wydobywania spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych danych, śledząc przygody fikcyjnej sieci społecznościowej. Ten kurs szczegółowo przyjrzy się bazom danych rodzin kolumn, biorąc pod uwagę ich zalety i wady. Na podstawie tych ustaleń będziesz w stanie określić, które bazy danych dokumentów są odpowiednie. Ten kurs zakończy się Gousto, firmą, która skorzystała z Neo4j, bazy danych, która poprawiła kontrolę kosztów.