Różne sposoby implementacji metody PutIfAbsent w bazach danych NoSQL

Bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne jako alternatywa dla tradycyjnych relacyjnych baz danych . Istnieje wiele różnych typów baz danych NoSQL, z których każda ma swoje mocne i słabe strony. Jedną z kluczowych decyzji przy wyborze bazy danych NoSQL jest to, które operacje zapytań są przez nią obsługiwane. Jedną z ważnych operacji zapytania jest „putIfAbsent”. Ta operacja wstawia nowy rekord do bazy danych, jeśli nie ma istniejącego rekordu z tym samym kluczem. Może to być przydatne do zapewnienia, że ​​dane są zawsze aktualne, zapobiegania duplikatom i nie tylko. Jednak nie wszystkie bazy danych NoSQL obsługują metodę putIfAbsent. W tym artykule porównamy różne implementacje putIfAbsent różnych baz danych NoSQL. Przyjrzymy się również wydajności i innym kompromisom każdej opcji.

Czy Uber używa Nosql?

Dane są przechowywane w bazach danych NoSQL w celu uzyskania do nich dostępu. Zespół realizacji Ubera używa oddzielnej tabeli do przechowywania indeksu, ponieważ bazy danych NoSQL nie obsługują indeksów (ponieważ bazy danych NoSQL nie obsługują transakcji rozproszonych).

Czy Uber używa Gcp?

Klienci UberCloud będą korzystać z usług Google Cloud oprócz korzyści UberCloud. Dzięki opracowaniu przez Google standardu Kubernetes firma oferuje bogatą ofertę kontenerów oprogramowania. Kontenery oprogramowania UberCloud można uruchamiać w Google Cloud za pomocą platformy UberCloud.

W jaki sposób Uber skaluje się do milionów jednoczesnych żądań?

Z platformy korzysta jednocześnie aż milion osób, a każdego roku na platformie odbywają się miliony podróży. Transakcje bazodanowe mogą odbywać się w ciągu jednego dnia ze względu na transakcje bazodanowe. Dane zamówień Ubera są przechowywane w Google Cloud Spanner w ramach jego skalowalności i spójności. W przeszłości korzystali z bazy danych on-prem (Cassandra).

Czy Nosql obsługuje częściowo ustrukturyzowane dane?

Są idealne do przechowywania zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, ponieważ mogą to zrobić. Jest idealny do danych częściowo ustrukturyzowanych, ponieważ można go łatwo skalować i można dodać nawet pojedynczą warstwę struktury (temat, wartość, typ danych itp.). Konsolidacja nieustrukturyzowanych danych w jedno może ułatwić wyszukiwanie i analizę.

Web 2.0 generuje szeroki zakres częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, w zależności od źródła. Zorientowane na dokumenty bazy danych NoSQL oparte na typach dokumentów. Pod względem czasów odpowiedzi na zapytania MongoDB i MySQL są porównywalne. W tym studium przypadku porównano zestaw danych Wiadomości z listą innych artykułów. Badania zostały wsparte przez University of Delhi i University Grants Commission (UGC), a autorzy dziękują im za pomoc. Naukowcy byli wspierani przez Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bangalore, Karnataka, Indie, a także University Grants Commission (UGC). ( NET-DEC-2012) Numer 3492/

Nosql: niezbyt nowy dzieciak w bloku bazy danych

Baza danych NoSQL to wysoce skalowalny i elastyczny system zarządzania bazą danych, który może przechowywać i przetwarzać dane nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane. Modele danych z różnymi elastycznymi parametrami można podzielić na SQL, sql i ogólnie SQL. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko kilka przykładów baz danych NoSQL. MongoDB jest najczęściej używaną nierelacyjną bazą danych ze względu na natywnie obsługiwany format JSON do przechowywania częściowo ustrukturyzowanych dokumentów.

Czy Nosql używa drzew B?

Nosql nie używa b drzew.

B-drzewa są potężniejsze niż inne algorytmy indeksowania, gdy ich dane mają wysoki stopień podobieństwa. W rezultacie, gdy liczba stron w bazie danych jest niewielka, są one bardziej wydajne.

Korzyści z silników B-drzewa

Nawet bazy danych NoSQL mogą korzystać z silników B-drzewa, ale istnieje pokusa, by sądzić, że silniki B-drzewa są przeznaczone tylko dla baz danych SQL. Silniki B-drzew są szczególnie dobrze przystosowane do indeksowania dużych zbiorów danych, w których uzyskanie określonej wartości ma krytyczne znaczenie. B-drzewa bazy danych są ważnym składnikiem indeksów MongoDB. Istnieją pewne wyjątki, ale algorytm jest zasadniczo taki sam, jak w przypadku relacyjnej bazy danych. W tym kontekście łańcuchy znaków i liczby całkowite można łączyć w celu organizowania danych w B-drzewie.

Czy Graphql może być używany z Nosql?

Wydaliśmy opakowanie GraphQL dla naszej bazy danych NoSQL do użycia w wersji 2.8 naszej bazy danych NoSQL, a także użyliśmy go w naszych eksperymentach z GraphQL. Ze względu na ogólną dostępność ArangoDB 2.8, użytkownicy mogą teraz korzystać z usług Foxx (JavaScript w bazie danych) w bazie danych do zarządzania danymi za pomocą GraphQL.

Facebook stworzył język zapytań znany jako GraphQL do obsługi nowoczesnych aplikacji internetowych i mobilnych. Dzięki nowej wersji ArangoDB 2.8 możesz używać usług Foxx (JavaScript w bazie danych) do łączenia się z serwerem GraphQL. Do samodzielnego działania GraphQL wymagany jest pojedynczy punkt końcowy, który obsługuje wszystkie żądania zapytań. W przeciwieństwie do tradycyjnego interfejsu API REST, który zwykle wymagałby większej liczby wywołań interfejsu API, aby uzyskać dostęp do znajomych użytkownika, zapytanie GraphQL, które zwraca odpowiedź w następujący sposób: można również uzyskać dostęp za pośrednictwem tradycyjnego interfejsu API REST. Eliminuje potrzebę powielania i potencjalnych błędów w tworzeniu równie wyczerpujących API HTTP za pomocą GraphQL. Zastosowanie GraphQL w dynamicznych, pozbawionych schematów bazach danych i językach o dynamicznym typowaniu jest obiecującą opcją. Schemat HTTP może opisać te problemy za pomocą GraphQL zamiast konieczności kierowania logiki sprawdzania poprawności i autoryzacji przez różne punkty końcowe HTTP. Wpływ pojedynczego żądania GraphQL skutkującego potencjalnie dużą liczbą żądań do bazy danych jest znacznie mniej istotny, gdy jest implementowany bezpośrednio do bazy danych.

Ponadto zastosowanie GraphQL pozwala na wydajniejsze pobieranie danych. Schemat GraphQL może znacznie zmniejszyć obciążenie backendu dzięki wstępnie ustrukturyzowanym danym. Jest to szczególnie prawdziwe, jeśli masz dużo danych, ponieważ łatwiej jest wielokrotnie pytać bazę danych o te same dane niż o różne dane.
Tworzenie interfejsów API za pomocą interfejsu API GraphQL to prosty sposób na uczynienie ich bardziej przyjaznymi dla użytkownika i intuicyjnymi. Jeśli nie masz jeszcze danych, zalecamy dodanie przykładowego zestawu do klastra w celu eksploracji interfejsu API GraphQL.

Dlaczego warto używać Graphql zamiast Sql

System typów służy do zwracania danych w elastycznym języku zapytań, takim jak GraphQL. SQL (strukturalny język zapytań) to starszy, szerzej stosowany standard języka, który jest powszechnie używany do wykonywania zapytań dotyczących danych w tabelarycznych i hierarchicznych bazach danych . Jeśli chcesz, aby Twój interfejs API działał z bazą danych NoSQL, możesz użyć GraphQL. MongoDB to popularna baza danych NoSQL z obsługą GraphQL. Zacznij od utworzenia bezpłatnego klastra i połączenia go ze swoją aplikacją. Jeśli nie masz jeszcze żadnych danych, możesz utworzyć przykładowy zestaw danych w swoim klastrze, aby rozpocząć korzystanie z GraphQL. Podczas opracowywania interfejsu API GraphQL masz dostęp do szerokiej gamy opcji bazy danych. Jeśli nie jesteś pewien, który wybrać, zadzwoń do nas, a my pomożemy Ci to zrobić.

Czy Nosql jest dobry

Baza danych NoSQL, taka jak MongoDB, jest idealna do skalowania. Dzielenie bazy danych na fragmenty pozwala upewnić się, że właściwe dane znajdują się we właściwym miejscu we właściwym czasie, ponieważ dane są partycjonowane na wielu komputerach. Pojedynczy komputer będzie w stanie utrzymać działanie sieci po awarii.

Termin NoSQL lub nie tylko SQL odnosi się do typu systemu baz danych, który może być używany do przechowywania danych w różnych formatach. Bazy danych NoSQL są zbudowane tak, aby od samego początku były niezwykle elastyczne, szybkie i wysoce dostępne. Dostęp do możliwości bazy danych można uzyskać za pomocą różnych metod, w tym wielu metod dostępu do danych, znanych również jako multimodele. Baza danych NoSQL może sprostać, a nawet przewyższyć wymagania szerokiej gamy obciążeń, zapewniając klientom zarówno nowe, jak i ulepszone środowiska. Te bazy danych zostały zaprojektowane w celu zapewnienia wysokiego poziomu dostępności poprzez automatyczną dystrybucję danych do wielu węzłów w miarę dodawania nowych serwerów. Bazy danych dokumentów mogą być wykorzystywane do tworzenia zwinnych aplikacji, ponieważ są pozbawione schematów i nie wymagają statycznego modelowania danych. W bazach danych NoSQL kolekcje i zakresy są logicznymi grupami hierarchicznymi.

Z drugiej strony Oracle nie jest bardzo złożoną, kosztowną ani w pełni niezawodną relacyjną bazą danych . Struktury danych w rozproszonych bazach danych NoSQL mają architekturę umożliwiającą skalowanie w poziomie w środowisku opartym na towarach. 100 najlepszych organizacji z listy Fortune 100 zarządza krytycznymi danymi na platformie bazy danych Couchbase przez 30% czasu.

Do wielu zalet bazy danych NoSQL należy możliwość obsługi aplikacji działających w czasie rzeczywistym na dużą skalę. Usługi te są w stanie obsłużyć dużą liczbę transakcji przy niskim opóźnieniu. Ponadto są zgodne z ACID, co oznacza, że ​​mogą zapewnić poprawność aktualizacji danych. Wadą baz danych NoSQL jest brak wielu cech tradycyjnych baz danych . Na przykład nie są tak elastyczne, jak powinny, jeśli chodzi o sposób przechowywania danych i uzyskiwania do nich dostępu. Ponadto nie działają dobrze z aplikacjami, które wymagają częstych aktualizacji środowiska wykonawczego.

Bazy danych Nosql: bardziej elastyczne i skalowalne niż bazy danych SQL

Bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB, są bardzo elastyczne, ponieważ nie są tak sztywne w swoich modelach danych, jak tradycyjne bazy danych. W ten sposób są one bardziej odpowiednie dla aplikacji, które wymagają dużych ilości danych, małych opóźnień i zróżnicowanego zestawu modeli danych, ponieważ zmniejszają niektóre ograniczenia dotyczące spójności danych występujące w innych bazach danych. Jednak bazy danych SQL mogą mieć problemy z utrzymaniem właściwości ACID podczas wykonywania operacji dynamicznych oprócz wykonywania operacji dynamicznych.