Różne typy baz danych NoSQL oraz ich mocne i słabe strony

Wybierając najlepszą dla swoich potrzeb bazę danych NoSQL o niskim opóźnieniu, należy wziąć pod uwagę wiele czynników. Oto niektóre z ważnych czynników: – Jak szybko baza danych zapisuje dane na dysku? – Jak szybko baza danych może wykonywać odczyty? – Jak dobrze skaluje się baza danych? – Jak łatwo jest zarządzać i administrować bazą danych? Bazy danych NoSQL są często używane w aplikacjach o wysokiej wydajności, które wymagają dużych prędkości odczytu i zapisu. Są również często używane w aplikacjach do obsługi dużych zbiorów danych, które muszą mieć możliwość szybkiego i łatwego skalowania. Dostępnych jest wiele różnych typów baz danych NoSQL, z których każda ma swoje mocne i słabe strony. Najlepsza baza danych NoSQL o niskim opóźnieniu dla Twoich potrzeb będzie zależała od konkretnych wymagań Twojej aplikacji.

CylonDB radykalnie poprawia wydajność istniejącej infrastruktury, dzięki czemu możesz robić więcej rzeczy niż kiedykolwiek wcześniej. Możesz obsługiwać obciążenia o dużej przepustowości i małych opóźnieniach za pomocą najszybszego NoSQL w swojej infrastrukturze. Jeśli chodzi o krytyczne dane na dużą skalę i przypadki użycia z dużymi kolumnami, ScyllaDB jest idealną bazą danych NoSQL.

Która jest najszybszą bazą danych Nosql?

ScyllaDB, potwornie szybka baza danych NoSQL , to fantastyczna baza danych, która jest prosta w użyciu i bardzo wydajna.

Firmy mogą używać TIMi do opracowywania nowych pomysłów i szybszego i łatwiejszego podejmowania krytycznych decyzji biznesowych, wykorzystując swoje dane korporacyjne. Jest to w pełni zarządzana platforma Database-as-a-Service (DBaaS), której można używać w chmurze lub lokalnie do automatyzacji zadań administracyjnych związanych z administrowaniem bazą danych. Percona Server dla MongoDB, bezpłatna wersja MongoDB typu open source, jest bezpośrednim zamiennikiem MongoDB Community Edition. Baza danych MongoDB to przykład rozproszonej, opartej na dokumentach bazy danych, która ma być używana przez twórców nowoczesnych aplikacji i dostępna za pośrednictwem chmury. Cloud Firestore, bezserwerowa, natywna w chmurze baza danych dokumentów NoSQL, jest łatwa w użyciu do przechowywania, synchronizowania i wysyłania zapytań do danych w aplikacjach mobilnych, internetowych i IoT. Rozwiązanie Smart Data Testing Solution automatyzuje sprawdzanie poprawności danych i testowanie ETL Big Data, hurtowni danych, raportów Business Intelligence oraz aplikacji/ERP dla przedsiębiorstw. Korzystanie z bazy danych bez operacji eliminuje konieczność płacenia za to, czego używasz; nie wykorzystuje się żadnych wydatków początkowych ani niewykorzystanych zasobów.

Monitor wydajności bazy danych SolarWinds (DPM) umożliwia monitorowanie bazy danych w celu poprawy wydajności systemu, wydajności zespołu i oszczędności kosztów infrastruktury. System zarządzania bazą danych Tibero (DBS), który jest oparty na modelu relacyjnym, wymaga niewielkich lub żadnych zasobów. Technologia ta pozwala na wydajniejszy czas reakcji na żądania przetwarzania dużych danych. DynamoDB może obsłużyć dziesiątki tysięcy żądań na sekundę i może obsłużyć dziesiątki tysięcy żądań dziennie w szczycie zapotrzebowania. Dzięki natywnej integracji sztucznej inteligencji, przesyłania strumieniowego, wykresów i analiz baza danych BangDB zapewnia użytkownikom możliwość radzenia sobie z szeroką gamą złożonych typów danych. Pamięć podręczna NCache buforuje dane aplikacji w bardzo krótkim czasie i jest bardzo liniowa. RestDB.io to prosty backend bazy danych NoSQL jako usługa (DBaaS), który obejmuje zarówno obsługę front-end, jak i back-end.

Aerospike oferuje najbardziej zaawansowane rozwiązania nowej generacji w zakresie danych NoSQL w czasie rzeczywistym na dowolną skalę. Alachisoft jest liderem rynku od 2003 roku. Szybkie, czytelne odczyty i zapisy w dowolnym miejscu na świecie są na wyciągnięcie ręki dzięki naszej sieci dystrybucyjnej z wieloma wzorcami. Baza danych LeanXcale bazuje na SQL i łączy swoją funkcjonalność z NoSQL. Pobiera ogromne partie danych i generuje dane w czasie rzeczywistym za pośrednictwem SQL lub GIS, a następnie umożliwia publikowanie ich za pośrednictwem Internetu lub zapytania SQL. Skalowalność danych i moduły równoważenia obciążenia serwera umożliwiają skalowalność danych w tablestore dzięki automatyzacji rozszerzania danych i współbieżnego dostępu. Bazy danych NoSQL, takie jak Couchbase, oferują elastyczność wymaganą dla aplikacji o znaczeniu krytycznym na skalowalnej i dostępnej platformie.

Z jej produktów korzystają Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon i setki innych renomowanych firm. Celem AllegroGraph jest stworzenie wykresu wiedzy przedsiębiorstwa poprzez ujednolicenie wszystkich silosów danych i wiedzy. MarkLogic nie tylko dobrze się skaluje, ale także chroni Twoje dane. W naszym rozwiązaniu Graph wiedzy uwzględniamy zarówno technologię, jak i usługi. Jesteśmy liderem rynku w pełni transakcyjnej technologii NoSQL Document Database , oferując zarówno dane transakcyjne, jak i ustrukturyzowane.

Przed wyborem bazy danych bardzo ważne jest rozważenie potrzeb aplikacji. Skalowalność, szybkość i dostępność danych to tylko niektóre z czynników, które należy wziąć pod uwagę. Jeśli skalowalność jest ważnym czynnikiem, Cassandra może być lepszym rozwiązaniem. Cassandra została zaprojektowana z myślą o aplikacjach o wysokiej wydajności i małych opóźnieniach. Dane można przetwarzać szybko, a pisanie jest proste, ponieważ z łatwością radzi sobie z dużymi plikami. Jeśli spójność leży u podstaw wszystkiego, MongoDB jest dobrym wyborem. Baza danych MongoDB to zorientowana na dokumenty baza danych, która przechowuje wszystkie dane w plikach JSON. W rezultacie bardzo łatwo jest uzyskać dostęp do danych i wyszukiwać je. Jeśli istnieją obawy co do dostępności PostgreSQL, może być lepsze użycie go. Ponieważ PostgreSQL ma wysoki poziom wydajności, może obsłużyć duże obciążenia. Jest również dostępny za pośrednictwem Amazon Relational Database Service (RDS), co ułatwia konfigurację i zarządzanie.

Mongodb: najlepsza platforma do hierarchicznego przechowywania danych

MongoDB to doskonała platforma do hierarchicznego przechowywania danych, ponieważ jest prawie 100 razy szybsza niż system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS). Twierdzenie CAP (spójność, dostępność i tolerancja partycji) stanowi doskonałą podstawę dla firm, które wymagają szybkiego czasu reakcji na przechowywanie danych. Serwer SQL jest dobrym wyborem dla firm, które wymagają szybkich wyników podczas uzyskiwania dostępu do danych, ponieważ nie obsługuje transakcji JOIN i Global. Ze względu na swój czas reakcji na transakcję Cassandra jest doskonałym wyborem dla firm, które muszą przechowywać duże ilości danych w pamięci.

Co to jest baza danych o niskim opóźnieniu?

Baza danych o niskim opóźnieniu (LSDB) to architektoniczne i implementacyjne podejście do zarządzania bazą danych, którego celem jest zapewnienie użytkownikom końcowym bardzo wysokiej wydajności i minimalnych opóźnień.

Średnie opóźnienie, jako pomiar teoretyczny, ma niewielki bezpośredni wpływ na wrażenia użytkownika końcowego. Jeśli mierzysz wydajność w procentach, możesz lepiej zrozumieć, czym ona właściwie jest. Istnieje rzeczywiste opóźnienie, które jest odzwierciedlone w każdym pomiarze w obrębie percentyla. Podczas opracowywania aplikacji o niskich opóźnieniach niezbędna jest baza danych, która jest najlepszym wyborem w celu zmniejszenia opóźnień. Nieuniknione jest, że aplikacja sieciowa ma opóźnienie; operacje na bazie danych zawsze będą miały wpływ na ogólne opóźnienie użytkownika. Bazy danych NoSQL są przeznaczone do dystrybucji danych na dużą skalę w wielu węzłach w celu uzyskania wysokiej przepustowości i małych opóźnień, a nie prostej spójności. Zespoły IT mogą zmniejszyć opóźnienia, dopasowując przypadek użytkownika do odpowiadającej mu bazy danych.

CylonDB to baza danych NoSQL, którą można zaprojektować pod kątem aplikacji intensywnie korzystających z danych o wysokiej wydajności i małych opóźnieniach . Zamiast Javy do jego budowy używa się C, co oznacza, że ​​nie trzeba zarządzać dużą ilością kodu. Testy obciążenia syntetycznego firmy Comcast wykazały, że ScyllaDB może osiągnąć opóźnienie 8 ms w porównaniu z Cassandrą, która może osiągnąć opóźnienie 100 ms. ScyllaDB opiera się na zaawansowanym języku C o otwartym kodzie źródłowym, który umożliwia wysokowydajne aplikacje serwerowe. Aby osiągnąć niskie opóźnienia, stosowana jest architektura shard-per-core, dedykowana pamięć podręczna i autonomiczne operacje. ScyllaDB został przyjęty przez firmy z branży mediów społecznościowych, AdTech, cyberbezpieczeństwa i przemysłowego Internetu rzeczy ze względu na jego zdolność do zapewniania niskich i przewidywalnych opóźnień z długim ogonem.

Podczas projektowania systemów niezwykle ważne jest uwzględnienie opóźnień. Ultra małe opóźnienie odnosi się do podzbioru małych opóźnień, które są mierzone w ułamku sekundy. Termin „ultra małe opóźnienie” definiuje się jako opóźnienie mniejsze niż 500 nanosekund, przy czym prędkości mniejsze niż jedna milisekunda są uważane za bardzo niskie.
Aby osiągnąć bardzo małe opóźnienia, Twoje systemy muszą być w stanie szybko kierować żądania i odpowiedzi do wielu lokalizacji. Zbieranie danych ping może być przydatne w zrozumieniu żądań i odpowiedzi dotyczących ścieżek oraz w identyfikowaniu potencjalnych wąskich gardeł.

Jak radzić sobie z opóźnieniami bazy danych

Co to jest opóźnienie bazy danych? Opóźnienie danych to czas potrzebny do zapisania pakietów danych lub pobrania ich z bazy danych. Opóźnienie danych w analizie biznesowej (BI) odnosi się do czasu potrzebnego użytkownikowi biznesowemu na pobranie danych z hurtowni danych lub pulpitu nawigacyjnego. Która baza danych jest najszybsza? MongoDB to hierarchiczna opcja przechowywania danych, która jest prawie 100 razy szybsza niż system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS). Twierdzenie CAP (spójność, dostępność i tolerancja partycji) jest podstawą tej platformy. Jak naprawić opóźnienie bazy danych? Celem porównań opóźnień jest określenie, gdzie i w jaki sposób żądania i odpowiedzi do bazy danych zabiorą użytkowników, a także jaką ścieżkę przejdą. Tabele pingów mogą być używane do śledzenia stopnia, w jakim przeskoki w sieci kolidują ze sobą. Jaka jest najlepsza baza danych dla danych w czasie rzeczywistym? SQLite to silnik bazy danych typu open source, który jest używany przez organizacje do przechowywania, pobierania i modyfikowania danych na urządzeniach mobilnych, przeglądarkach internetowych i innych aplikacjach. Kompaktowe, niezależne i bezpieczne transakcyjne silniki baz danych należą do funkcji wbudowanych we wbudowane biblioteki języka C.

W czym Dynamodb jest lepszy od Mongodb?

Pomimo tego, że każda baza danych obsługuje transakcje wieloinstrumentalne, MongoDB jest jedyną bazą danych, która pozwala na odczyt i zapis tych samych dokumentów i pól w tym samym czasie. DynamoDB nie obsługuje wielu operacji jednocześnie.

Jestem nowy w MongoDB. Jaki jest najlepszy sposób na rozpoczęcie pracy z MongoDB i jaka jest różnica między MongoDB a DynamoDB? Baza danych jest wymagana do tworzenia oprogramowania i aplikacji. W tym artykule przyjrzymy się dwóm najczęściej używanym bazom danych, MongoDB i DynamoDB. Twój projekt zostanie szczegółowo oceniony, abyśmy mogli zapewnić Ci najlepsze rezultaty. MongoDB to wieloplatformowy, zorientowany na dokumenty system bazy danych ogólnego przeznaczenia, napisany w C, Javascript i Python, który jest przeznaczony do użytku na wszystkich platformach. Zarządzanie i przechowywanie dokumentów odbywa się przy użyciu dokumentów w formacie BSON (Binary Javascript Object Notation).

Kluczową zaletą MongoDB są elastyczne schematy baz danych, które mogą obsługiwać więcej natywnych typów danych, a tym samym umożliwiają zagnieżdżanie dokumentów. Amazon DynamoDB to potężna i elastyczna baza danych NoSQL, która jest dostępna w Amazon Web Services. Zadebiutował w 2012 roku i obejmuje dane typu klucz-wartość oraz typy danych zorientowane na dokumenty. W MongoDB istnieje wiele duplikatów danych. Zbiory danych również napotykają trudności, ponieważ relacje między nimi są słabo zdefiniowane. Aby pomóc Ci w podjęciu bardziej świadomej decyzji, w tym artykule porównamy MongoDB z DynamoDB. MongoDB to solidna i niezawodna baza danych, która jest szeroko stosowana w aplikacjach mobilnych i CMS (systemach zarządzania treścią). DynamoDB jest popularny w branży gier i IoT, w przeciwieństwie do DynamoDB.

Porównanie AWS RDS i DynamoDB Niektóre cechy AWS RDS i DynamoDB są podobne. Na żadnej z platform nie ma z góry zdefiniowanego schematu, więc czas wyszukiwania jest szybki, skalowalność jest dobra, a dane nie są przechowywane w bazie danych. Z drugiej strony DynamoDB ma możliwość obsługi znacznie większych zbiorów danych i został specjalnie zaprojektowany dla znacznie bardziej złożonych danych. W przypadku stosunkowo małego zestawu danych preferowane jest korzystanie z AWS RDS, ponieważ jest to szybsze i bardziej stabilne.

Dynamodb vs Mongodb: która jest najlepsza nierelacyjna baza danych?

Ponieważ Amazon DynamoDB obsługuje zarówno struktury danych dokumentów, jak i klucz-wartość, przeniesienie dokumentu MongoDB JSON jest stosunkowo proste. Nie ma potrzeby zmiany formatu JSON, w którym przechowywane są dane MongoDB. Dokument JSON jest wczytywany do pamięci i konwertowany na tabelę DynamoDB na podstawie stanu pamięci. Możesz łatwo eksportować dokumenty MongoDB JSON do DynamoDB przy użyciu plików MongoDB JSON. DynamoDB działa błyskawicznie, w przeciwieństwie do MongoDB, którego budowa trwa dłużej. W rezultacie DynamoDB jest często używany jako zamiennik sesji w aplikacjach skalowalnych. Zaleca się, aby w przypadku dużej ilości danych, które nie są używane w DynamoDB, przenieść je do innej tabeli. Istnieje kilka powodów, dla których MongoDB jest dobrym wyborem zarówno dla aplikacji mobilnych, jak i internetowych: jest nierelacyjny, dobrze się skaluje i można go wdrożyć na wielu urządzeniach.

Baza danych o niskim opóźnieniu

Baza danych o niskim opóźnieniu to typ bazy danych, która została zaprojektowana w celu zapewnienia krótkich czasów odpowiedzi. Bazy danych o małych opóźnieniach są często używane w aplikacjach, w których wymagane są dane w czasie rzeczywistym, takich jak handel akcjami lub gry.

Aby uzyskać najbardziej efektywny sposób zarządzania danymi rynkowymi, użyj eDBXtreme jako bazy danych szeregów czasowych superkomputera. Ta baza danych została zaprojektowana w celu wyeliminowania wszystkich operacji we/wy, zarządzania pamięcią podręczną, transferów danych i innych źródeł opóźnień bazy danych dzięki wykorzystaniu wysoce wydajnego systemu baz danych w pamięci (IMDS). Wbudowane moduły obsługi kanałów i obsługa szeregów czasowych poprawiają przepływ odpowiednich danych do pamięci podręcznej procesora. eDBXtreme konsekwentnie ustanawia nowe rekordy prędkości STAC. Zapoznaj się z naszymi najnowszymi wynikami testów porównawczych STAC. Wykazano, że szeregi czasowe mogą być analizowane szybciej niż inne typy danych. Specjaliści od baz danych McObject są dostępni pod telefonem, aby pomóc Ci w wyszukiwaniu.

Najszybszy test porównawczy bazy danych Nosql

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ w dużej mierze zależy to od konkretnych potrzeb użytkownika. Jednak niektóre z najpopularniejszych baz danych nosql to MongoDB, Cassandra i Redis. Wszystkie te bazy danych są znane ze swojej szybkości i skalowalności, więc tak naprawdę sprowadza się to do tego, która z nich najlepiej odpowiada potrzebom użytkownika.

Opracowali test porównawczy, aby zobaczyć, jak dobrze sobie radzą bazy danych Couchbase, MongoDB i DataStax. Firma zajmuje się oprogramowaniem open source, takim jak Couchbase Server. Aby uniemożliwić aktywację ustawień trwałości danych, zamknął Yahoo Cloud Benchmark i jego obciążenie. Według Altoros przewyższa on MongoDB i Cassandrę we wszystkich topologiach klastrów. W tym wstępnym teście MongoDB wypadło dobrze, ale przeszkadzała mu niewielka liczba węzłów. Chociaż opóźnienie Cassandry było większe, zauważono, że wraz ze wzrostem klastra znacznie spadło. Według Altoros wydajność Couchbase przewyższała MongoDB niezależnie od zestawu danych lub rozmiaru klastra.

W jednym z testów Couchbase okazała się jedyną bazą danych obsługującą operacje JOIN. Cassandra, w przeciwieństwie do Altoros, nie wydawała się być stabilna. Wyróżniają się wieloma różnymi rzeczami, ponieważ za każdym razem są budowane i działają w inny sposób.

Bazy danych Nosql

Bazy danych Nosql to rodzaj bazy danych, która pozwala na przechowywanie i wyszukiwanie danych, które nie są ustrukturyzowane w tradycyjnym formacie tabelarycznym. Bazy danych Nosql są często używane w aplikacjach wymagających wysokiej wydajności i skalowalności, ponieważ mogą zapewniać szybsze prędkości odczytu i zapisu niż relacyjne bazy danych.

Jedną z jej cech jest możliwość generowania większej liczby zmiennych w bazie danych NoSQL. Baza danych Bazy danych NoSQL przechowują dane w jednej strukturze, podobnej do struktury dokumentu, a nie w typowej strukturze tabelarycznej relacyjnej bazy danych. Ponieważ ten projekt nierelacyjnej bazy danych nie wymaga do działania schematu, można go skalować w górę w celu obsługi dużych i zazwyczaj nieustrukturyzowanych zestawów danych w ciągu kilku minut. Baza danych Bazy danych NoSQL są z natury nierelacyjne, co eliminuje potrzebę łączenia tabel. Dzięki różnorodności struktur danych NoSQL może służyć do tworzenia aplikacji mobilnych i analiz danych. Bazy danych NoSQL mają wiele zalet, ale firmy często korzystają zarówno z relacyjnych baz danych, jak i NoSQL. Bazy danych dokumentów służą do przechowywania danych w postaci dokumentów, które można uporządkować, gdy są używane w aplikacjach.

Bazy danych dokumentów są często używane w systemach zarządzania dokumentami i profilami użytkowników. Użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do określonych kolumn w bazach danych o szerokich kolumnach, klikając ich nazwę w kolumnach. Apache HBase i Apache Cassandra to dwa przykłady takich baz danych. Bazy danych grafów przechowują i zarządzają siecią połączeń między elementami w grafie. Dane są przechowywane w pamięci głównej, a nie na dysku, co umożliwia szybszy dostęp do danych. Jest to duża różnica w porównaniu z tradycyjnymi, dyskowymi bazami danych. Ponieważ mikrousługi eliminują potrzebę posiadania jednego wspólnego magazynu danych dla wszystkich aplikacji, są atrakcyjną opcją.

IBM udostępnia dużą liczbę baz danych NoSQL i NoSQL do różnych zastosowań. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced to dodatek do produktu IBM Cloud Pak for Data. Usługa jest kompatybilna z projektami open source, takimi jak Apache CouchDB, PouchDB oraz bibliotekami dla popularnych stosów programistycznych dla sieci i urządzeń mobilnych.

Najszybsza baza danych dla dużych danych

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od wielu czynników, takich jak rozmiar i struktura danych, obciążenie pracą i sprzęt. Niektóre z najszybszych baz danych dla dużych zbiorów danych to Apache Hadoop, Apache Spark i Google BigQuery.

Powinieneś pomyśleć o długoterminowych konsekwencjach wyboru niewłaściwej bazy danych dla Twojej firmy. Równie ważne jest zrozumienie typu danych, które należy rejestrować, jeśli chcesz zbudować strategię dotyczącą danych i ocenić działającą bazę danych. Na danych nieustrukturyzowanych trudniej jest uruchamiać zapytania niż na danych ustrukturyzowanych, podczas gdy na danych ustrukturyzowanych łatwiej jest wyróżnić poszczególne fakty lub wyszukać informacje na żądanie. Każda baza danych przechowuje określoną liczbę woluminów, co pozwala wybrać i dostosować, który z nich ma być używany. W przypadku bazy danych czasu rzeczywistego wybierz bazę danych zoptymalizowaną do analizy. Nierelacyjne bazy danych (lub NoSQL) stają się coraz bardziej popularne, ponieważ mogą być wykorzystywane przez firmy, które nie mają czasu na zatrzymanie się i pracę ze strukturami danych. MongoDB to popularny silnik bazy danych dla dużych zbiorów danych.

Redis to warstwa buforowania HTTP, której można używać do łączenia danych z wolniejszego DBMS do Redis. Ta aplikacja jest bardzo uniwersalna, pozwala przechowywać dane na dysku, jednocześnie rejestrując dodatkowe dane. Mamy nadzieję, że teraz masz lepsze pojęcie o tym, która baza danych jest najlepsza dla Twojego projektu biznesowego.

Opóźnienie bazy danych a przepustowość

Metryka przepustowości jest miarą tego, ile pakietów danych pomyślnie przechodzi przez sieć na sekundę, podczas gdy opóźnienie to czas, jaki faktycznie zajmuje pakietom danych przejście przez sieć. W rezultacie transfer danych i prędkość są pojęciami powiązanymi.

W przypadku dostrajania bazy danych, domyślnym celem OtterTune jest osiągnięcie opóźnienia zapytania na poziomie 99 percentyla. Metryki w tej kategorii są mniej zależne od aplikacji i nie różnią się znacząco od zapotrzebowania, jak w przypadku opóźnienia zapytania. Dostrajanie bazy danych może przyspieszyć przetwarzanie zapytań, co skutkuje zmniejszeniem opóźnień zapytań. W oparciu o skrót zapytania utrzymywany przez system DBMS, OtterTune oblicza opóźnienie na podstawie danych wyjściowych zapytania. Możemy użyć metryk schematu wydajności do określenia opóźnienia zapytania dla wszystkich obsługiwanych wersji bazy danych. Percentyle opóźnień możemy przybliżyć, używając liczby wykonań i średniego opóźnienia. OtterTune oblicza percentyle opóźnień dla systemów globalnych na podstawie danych z tabeli events_statements_histogram_global.

Załóżmy, że wszystkie instrukcje w zasobniku mają takie samo średnie opóźnienie w 90. percentylu, co oznacza opóźnienie wynoszące 5 milisekund. Moduł pg-statements PostgreSQL jest w stanie obliczyć opóźnienia zapytań na podstawie danych z bazy danych PostgreSQL. Jeśli moduł nie istnieje, będziesz musiał uruchomić go w bazie danych.

Co to jest opóźnienie bazy danych?

Czas potrzebny do zapisania lub odzyskania pakietów danych jest nazywany opóźnieniem danych. Opóźnienie danych analizy biznesowej (BI) to czas potrzebny użytkownikowi biznesowemu na pobranie danych z hurtowni danych lub pulpitu nawigacyjnego.

Co to jest przepustowość w bazie danych?

Aby obliczyć szybkość bazy danych, należy pomnożyć liczbę transakcji na sekundę przez przepustowość systemu.

Czy opóźnienie czy przepustowość są ważniejsze?

Zarówno opóźnienie, jak i przepustowość sieci mogą mieć wpływ na wydajność sieci. Jeśli opóźnienie jest zbyt duże, pakiety będą dłużej docierać do miejsca docelowego.

Jaka jest różnica między przepustowością a opóźnieniem?

Przepustowość określa, ile obiektu można dostarczyć w czasie, a opóźnienie określa, ile czasu zajmuje dostarczenie obiektu.