Wpływ opóźnień na NoSQL i RDBMS

Opóźnienie to czas potrzebny na przetworzenie żądania i zwrócenie odpowiedzi. Decydując między nosql a rdbms, opóźnienie jest ważnym czynnikiem, ponieważ może mieć wpływ na wydajność aplikacji. Jeśli masz do czynienia z dużymi ilościami danych lub danymi w czasie rzeczywistym, musisz być świadomy potencjalnych problemów z opóźnieniami, które mogą wystąpić.

Jnan Dash, dyrektor wykonawczy i wizjoner technologiczny z Doliny Krzemowej, jest konsultantem. Przez ostatnią dekadę pracował dla Oracle Corporation i IBM na różnych stanowiskach kierowniczych w zakresie baz danych. Dash zasiadał w różnych zarządach i radach doradczych, w tym w MongoDB. Celem tego artykułu jest wyjaśnienie, jak ustalić, czy NoSQL dobrze pasuje do konkretnej aplikacji w przyszłości lub obecnie. Ponieważ NoSQL jest biznesem zorientowanym na Internet, użytkownicy często wymagają większej elastyczności. Wiele stron internetowych opartych na RDBMS może działać bardzo wolno lub nawet kończyć się niepowodzeniem z powodu wzrostu rozmiaru bazy danych lub liczby nowych użytkowników. W szczególności bazy danych NoSQL okazały się lepszym wyborem, jeśli chodzi o obiektowe bazy danych.

Jeśli chodzi o duże zbiory danych, NoSQL oferuje mnóstwo opcji zapewniających stałą spójność, które należy oceniać indywidualnie dla każdego przypadku. Jeśli chodzi o transakcje wielowierszowe i złożone łączenia, generalnie zaleca się RDBMS. W przeszłości Oracle i DB2 były używane do obsługi obciążeń intensywnie korzystających z zapytań. AnRDBMS został wykorzystany do przygotowania i wycięcia danych z systemów produkcyjnych (poprzez procesy ETL) oraz do przekształcenia ich w wyodrębnione i przekształcone dane. Interfejs API MongoDB, reprezentacja danych, język zapytań i protokół przewodowy zostały dodane do platformy IBM. W przyszłości może powstać nowa generacja elastycznych aplikacji opartych na wielu systemach danych. Jeśli jesteś firmą z listy Fortune 1000, powinieneś pomyśleć o rozwiązaniach bazodanowych NoSQL.

W bazach danych SQL dane są normalizowane w postaci serii logicznych tabel w celu wyeliminowania zbędnych danych i duplikatów danych. Bazy danych SQL są zazwyczaj szybsze niż bazy danych NoSQL w tej sytuacji do dołączania, wykonywania zapytań i tak dalej.

W porównaniu do konwencjonalnych baz danych, bazy danych NoSQL są często bardziej skalowalne i wydajniejsze. Ponadto ich modele danych są elastyczne i proste w użyciu, dzięki czemu idealnie nadają się do tworzenia w chmurze, szczególnie w przypadku relacyjnych baz danych.

W naszych eksperymentach odkryliśmy, że bazy danych NoSQL są generalnie szybsze niż bazy danych SQL, szczególnie w przypadku przechowywania klucz-wartość; jednak bazy danych NoSQL mogą nie obsługiwać w pełni transakcji ACID, co może skutkować niespójnością danych.

Jak wybrać między Rdbms a Nosql?

Bazy danych RDBMS różnią się od baz danych NoSQL przede wszystkim tym, że są używane do znormalizowanych danych strukturalnych (tabelarycznych) i nie polegają na kompresji ani zarządzaniu pamięcią. Głównym celem magazynu danych NoSQL jest przechowywanie danych nierelacyjnych, takich jak drzewo dokumentów lub wykres.

RDBMS, czyli system zarządzania relacyjnymi bazami danych, został opracowany jako pierwszy w 1976 roku. Baza danych Oracle, najczęściej używana platforma bazodanowa, została założona w 1979 roku. W ciągu ostatniej dekady bazy danych NoSQL, inny typ bazy danych, pojawiły się jako doskonała alternatywa dla tradycyjnych baz danych. Poniżej znajduje się ilustrowane porównanie i porównanie tych dwóch typów baz danych. Strukturalny język zapytań, znany również jako SQL, jest najczęściej używanym językiem RDBMS. Bazy danych NoSQL nie są bazami danych, które wykorzystują relacyjny model danych do organizowania danych. Z drugiej strony bazy danych NoSQL zwykle wykorzystują jeden z czterech alternatywnych modeli przechowywania danych.

Pomimo faktu, że każde z tych podejść wykorzystuje inną metodę, mogą one pomóc nam w skuteczniejszej strukturze i organizacji danych. Chociaż NoSQL jest stosunkowo nową platformą, nie ma powodu sądzić, że RDBMS lub NoSQL są lepsze. Są one obecnie szeroko stosowane w aplikacjach różnej wielkości, od środowisk starszych po natywne w chmurze, a także w środowiskach chmur hybrydowych. Są jednak dobrze przystosowane do szerokiego zakresu zastosowań. Zalety NoSQL nie ograniczają się do możliwości organizowania i przechowywania danych w takiej sytuacji. Ponadto, gdy mamy do czynienia z danymi o różnych rozmiarach i strukturze, NoSQL może być bardziej efektywny. RDBMS jest lepszym narzędziem do zarządzania mniejszymi i prostszymi zbiorami danych, podczas gdy silnik NoSQL jest lepszym narzędziem do dużych zbiorów danych.

Jeśli chcesz zapewnić zwinność i elastyczność swojej aplikacji, dobrym rozwiązaniem są bazy danych NoSQL. Bez predefiniowanego schematu możesz łatwo dodawać, usuwać i zmieniać dane, nie martwiąc się o uszkodzenie aplikacji. W rezultacie NoSQL jest doskonałym wyborem dla aplikacji wymagających częstych aktualizacji oraz takich, które wymagają szybkiej rozbudowy. Bazy danych SQL dobrze sprawdzają się w aplikacjach, które mają predefiniowane struktury schematów. Korzystając z predefiniowanego schematu, będziesz w stanie zachować spójność i porządek swoich danych. W rezultacie SQL jest doskonałym wyborem dla aplikacji wymagających stabilnej i przewidywalnej bazy danych .

Która jest lepsza Nosql czy relacyjna baza danych?

Relacyjna baza danych jest nie tylko wyjątkowo zorganizowana, ale także niezwykle sztywna. NoSQL, jak sama nazwa wskazuje, ułatwia przechowywanie wszystkich typów danych w tej samej lokalizacji i nie wymaga tego samego zestawu procedur SQL. Jest to idealne narzędzie do zarządzania danymi do zarządzania dużymi ilościami danych ze względu na swoją elastyczność i skalowalność.

Co to jest opóźnienie w Rdbms?

Opóźnienie to czas potrzebny na odpowiedź bazy danych na zapytanie. Na opóźnienie bazy danych może mieć wpływ wiele czynników, w tym rozmiar bazy danych, liczba użytkowników, liczba zapytań i złożoność zapytań.

Czas, jaki zajmuje dane ze źródła do miejsca docelowego, jest znany jako opóźnienie danych w sieci komputerowej i komunikacji internetowej. Im mniejsze opóźnienie sieci, tym większa szybkość i wydajność sieci. Gdy podróż w obie strony jest zakończona w mniej niż sekundę, opóźnienie jest zwykle mierzone w milisekundach lub sekundach. Możesz wyświetlić opóźnienie w witrynie, otwierając konsolę lub terminal systemu Windows i wpisując nazwę domeny ping w polu wyszukiwania. Traceroute zapewnia pełny obraz ścieżki, jaką pokonują dane, aby dotrzeć do celu. System dostarczania pakietów dostarcza trzy pakiety do każdego przeskoku, umożliwiając przesyłanie danych z jednego routera do drugiego w sieci w ułamku czasu, który normalnie zajmowałby. Wielkość przepustowości i opóźnienia w sieci określa jej szybkość i wydajność.

Pracują ze sobą we współpracy, ale każdy z nich jest odpowiedzialny za swoje własne zadania. Czas potrzebny do dotarcia danych do miejsca docelowego jest określany jako opóźnienie, a ilość danych dostępnych w dwóch węzłach jest określana jako przepustowość. Gdy sieć dostawcy usług internetowych ma duże opóźnienie danych, może to mieć natychmiastowy wpływ na wydajność.

Ważnym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę, jest opóźnienie sieci i aplikacji internetowej. Ponieważ pakiety danych podróżują i wracają z jednego miejsca do drugiego przez długi czas, sieć o dużym opóźnieniu może powodować niską wydajność. Gdy dane przesyłane są szybciej, można użyć CDN i szkieletu sieci prywatnej. Będziesz mógł zwiększyć swoją produktywność i przychody, ponieważ zmniejszy się opóźnienie w Twojej sieci i aplikacjach.

Co to jest opóźnienie w Rdbms?

Długie opóźnienie jest definiowane jako czas potrzebny na przechowywanie lub pobieranie pakietów danych. Jeśli chodzi o analizę biznesową (BI), opóźnienie danych to czas potrzebny użytkownikowi biznesowemu na pobranie danych z hurtowni danych lub pulpitu nawigacyjnego.

Zmniejsz opóźnienie w swojej witrynie, aby zapewnić lepszą obsługę

Gdy użytkownik próbuje wejść w interakcję ze stroną internetową za pośrednictwem przeglądarki, duże opóźnienie może mieć znaczący wpływ na ogólne wrażenia użytkownika. Długie opóźnienie może powodować powolne ładowanie strony internetowej, a także powolne interakcje w witrynie. Bardzo ważne jest zrozumienie różnych rodzajów opóźnień i sposobów ich zmniejszania, aby Twoja witryna była responsywna.

Co to jest opóźnienie zapisu w bazie danych?

W obciążeniach OLTP zazwyczaj zapisujesz w pamięci i wykonujesz małe odczyty. Fizyczne opóźnienia odczytu i zapisu są używane przez obciążenia OLTP do oceny wydajności magazynu. Gdy opóźnienie jest niskie, baza danych może czekać znacznie krócej, aż odczyty i zapisy dotrą do magazynu.

Jaka jest różnica między opóźnieniem a przepustowością?

Jednym z najważniejszych czynników wpływających na wydajność bazy danych jest opóźnienie. Baza danych potrzebuje dużo czasu, aby odpowiedzieć na żądanie użytkownika. Na opóźnienie mogą mieć wpływ różne czynniki, w tym szybkość połączenia sieciowego, liczba użytkowników uzyskujących dostęp do bazy danych oraz rozmiar bazy danych.
Jeśli chodzi o pamięć flash, często myli się przepustowość i opóźnienie. Zazwyczaj czas odpowiedzi podsystemu waha się od sekund do minut dla pojedynczego żądania lub transakcji. Podczas korzystania z pamięci flash opóźnienie odczytu jest mierzone na podstawie czasu potrzebnego na poruszanie się po różnych połączeniach sieciowych. Jest definiowana jako ilość pomyślnie wysłanych danych na sekundę, przy czym przepustowość to liczba pomyślnie wysłanych pakietów, a opóźnienie to czas potrzebny tym pakietom na dotarcie do miejsca docelowego. Oba odnoszą się do transferu danych i szybkości. Pomimo faktu, że są to obie strony tej samej monety, ich wskaźniki są bardzo różne.
Chociaż opóźnienie może mieć znaczący wpływ na ogólną wydajność systemu, nadal należy o nim pamiętać. Na przykład, jeśli opóźnienie jest duże, użytkownicy mogą czekać dłużej na przetworzenie ich żądań. W rezultacie może ucierpieć satysfakcja użytkownika, a nawet rezygnacja z systemu.
Jeśli chodzi o pamięć flash, najważniejszym wskaźnikiem jest przepustowość, ale zawsze ważne jest, aby mieć również oko na opóźnienia systemu. W celu przetworzenia żądania należy dołożyć wszelkich starań, aby zminimalizować wymagany ruch sieciowy. Dzięki temu system będzie mógł działać szybciej.

Jak radzisz sobie z opóźnieniami bazy danych?

Zbadaj lokalizację swoich użytkowników i trasę, którą obiorą, aby uzyskać dane z bazy danych podczas prognozowania opóźnienia zewnętrznego. Tabele pingów mogą służyć do szacowania opóźnień sieci między przeskokami.

Jak naprawić duże opóźnienia dla graczy

Zwiększenie przepustowości sieci może drastycznie zmniejszyć opóźnienia, co jest główną irytacją dla graczy. Jeśli doświadczasz dużych opóźnień w połączeniu internetowym, możesz dokładnie sprawdzić swój pakiet przepustowości i sprawdzić, czy możesz przejść na pakiet o wyższej przepustowości. Wszystko powyżej 100 ms jest ogólnie uważane za dobre, ale wszystko poniżej 20 ms może być szkodliwe.

Co to jest opóźnienie danych?

Jest to miara całkowitego czasu, jaki upływa od momentu pozyskania danych przez czujnik do ich upublicznienia.

Jak ważne jest opóźnienie dla dobrego doświadczenia użytkownika?

Aby użytkownik miał dobre wrażenia, powinno być opóźnienie. Podczas projektowania dobrego doświadczenia użytkownika należy wziąć pod uwagę opóźnienie, ponieważ może ono mieć znaczący wpływ na szybkość interakcji użytkowników ze stroną internetową lub aplikacją. Na przykład małe opóźnienie może utrudniać wpisywanie adresu internetowego, co może spowalniać strony. W niektórych przypadkach opóźnienie może również spowodować niepowodzenie żądań, co skutkuje obniżeniem wydajności.
Opóźnienie można określić, biorąc pod uwagę prędkość sieci, ruch sieciowy i inne czynniki. Istnieje ocena opóźnienia sieci na podstawie milisekund (ms), a im niższa liczba, tym lepiej. Projektując stronę internetową lub aplikację należy wziąć pod uwagę opóźnienie interakcji z nim, ponieważ może ono mieć wpływ na szybkość interakcji użytkownika.

Które wymaganie skłoniłoby Cię do rozważenia wyboru Nosql zamiast Rdbms?

Baza danych NoSQL to najlepsza opcja, jeśli system jest zbyt drogi lub psuje się z powodu zwiększonej współbieżności użytkowników, szybkości przesyłania danych lub wolumenu danych w aplikacjach chmurowych.

Dzisiaj niektóre narzędzia i technologie sprawdzają się najlepiej w Twojej aplikacji, ale ta sama technologia może nie działać jutro. Konieczne jest również wybranie odpowiedniej bazy danych w celu efektywnego wykorzystania aplikacji. W tym artykule omówimy niektóre scenariusze, w których nierelacyjne bazy danych są lepsze niż relacyjne bazy danych. Bazy danych NoSQL istnieją już od lat 60. XX wieku – ale dopiero na początku XX wieku ukuto termin „NoSQL”. Przechowuje dane w ustalonej i predefiniowanej strukturze. Struktury danych, które są bazami danych NoSQL, nie mają żadnych ograniczeń co do sposobu przechowywania danych. Bazy danych NoSQL mogą być dystrybuowane przez system peer-to-peer.

Dane są partycjonowane i równoważone między wieloma węzłami w klastrze. Jeśli po prostu wykonasz kilka poleceń, nowy serwer zostanie dodany do klastra. Ponadto skalowanie poprawia wydajność, umożliwiając ciągłą dostępność i bardzo wysokie prędkości odczytu/zapisu. Dane w bazach danych NoSQL nie stają się wąskim gardłem, ponieważ inne komponenty aplikacji po stronie serwera zostały zaprojektowane tak, aby działały płynnie i szybko. Szybkość, z jaką NoSQL radzi sobie z ogromnymi ilościami danych, jest powodem, dla którego idealnie nadaje się do zastosowań związanych z dużymi zbiorami danych. Inni dobrze współpracują z NoSQL, podczas gdy inni wolą bazy danych SQL.

Oprócz tego, że jest bardziej bazą danych NoSQL, ma uproszczony model danych. Oznacza to, że nie będziesz musiał martwić się o kolumny ani typy danych. Dane są przechowywane w węzłach i są połączone ze sobą za pomocą węzłów w bazach danych NoSQL. Proces ten ułatwia zarządzanie danymi, ponieważ można je szybko znaleźć. Jeśli chodzi o zarządzanie danymi, bazy danych NoSQL mają większą elastyczność niż standardowe bazy danych . Schematu nie trzeba podawać przy rozpoczynaniu pracy z aplikacją. Ponadto baza danych NoSQL nie ogranicza typów danych, które można w niej przechowywać. Zmieniając wymagania, możesz dodać więcej typów. Tylko dane w podanym formacie mogą zostać wstawione do RDBMS, ponieważ został utworzony odpowiedni schemat. Ta struktura danych jest taka sama dla wszystkich tabel. RDBMS wdrożył procedury pomagające zrozumieć i zrozumieć dane. Z drugiej strony baza danych NoSQL nie zawiera żadnych procedur składowanych. Bazy danych NoSQL mają uproszczony model danych, który jest podobny do modelu RDBMS.

Wady Nosql nad Sql

Bazy danych Nosql cieszą się w ostatnich latach coraz większą popularnością, ale nadal istnieją pewne wady w porównaniu z ich odpowiednikami w sql. Jedną z największych wad jest to, że bazy danych nosql są często mniej dojrzałe i mają mniej funkcji niż bazy danych sql. Może to sprawić, że bazy danych nosql będą mniej odpowiednie dla niektórych aplikacji. Ponadto bazy danych nosql mogą być trudniejsze w obsłudze i zapytaniach oraz mogą nie obsługiwać niektórych bardziej zaawansowanych funkcji oferowanych przez bazy danych sql.

Istnieje wiele zalet i wad baz danych NoSQL. Bazy danych NoSQL są bardziej elastyczne w przechowywaniu danych nieustrukturyzowanych na różne sposoby, na przykład w chmurze. Z drugiej strony bazy danych SQL zapewniają lepszą stabilność i integralność danych, gdy są używane w ciężkich lub złożonych transakcjach.

Kiedy używać Nosql

Istnieje wiele różnych typów baz danych NoSQL, z których każdy ma swoje mocne i słabe strony. W rezultacie nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi na pytanie, kiedy używać NoSQL. Jednak generalnie bazy danych NoSQL najlepiej nadają się do aplikacji wymagających wysokiej wydajności, skalowalności i elastyczności.

Wraz z rozwojem technologii baz danych NoSQL przyjmują ją organizacje różnej wielkości. Czy baza danych NoSQL to dobry wybór do budowania biznesu? Termin NoSQL został stworzony przez wczesnych pionierów Internetu, sfrustrowanych ograniczeniami tradycyjnej technologii baz danych . W związku z rosnącą popularnością baz danych NoSQL, niezwykle ważne jest, aby wiedzieć, kiedy należy z nich korzystać. Baza danych NoSQL może przechowywać szeroki zakres typów i struktur danych. Wszystkie są omówione osobno w tym kontekście i identyfikujemy główne powody, dla których ludzie migrują do NoSQL jako całości. Baza danych NoSQL powstała w erze chmury i bardzo szybko dostosowała się do automatyzacji chmury. Ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL działają lepiej z technologiami przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym. Jeśli chcesz zacząć korzystać z MongoDB za darmo, najpopularniejszej bazy NoSQL, wypróbuj MongoDB Atlas.

Hurtownie danych z bazami NoSQL stały się popularnym źródłem danych, ponieważ pozwalają na szybsze przetwarzanie danych. Na przykład bazy danych dokumentów oferują bogatszą funkcjonalność zapytań niż magazyny klucz-wartość i magazyny z szerokimi kolumnami, ponieważ mogą obsługiwać szeroki zakres aplikacji. Z kolei magazyny klucz-wartość i szerokie kolumny zapewniają pojedynczy sposób uzyskiwania dostępu do danych przez proste wprowadzenie klucza podstawowego.
Dane strukturalne nie powinny być przechowywane w bazach danych NoSQL. Bazy danych NoSQL są uważane za bardziej wydajne niż tradycyjne bazy danych, ponieważ umożliwiają przechowywanie danych nieustrukturyzowanych. Dane strukturalne są łatwiejsze do wyszukiwania i pobierania, a także bardziej wydajne w przechowywaniu danych, ponieważ można uzyskać do nich dostęp za pomocą określonych pól.

Nosql vs Sql: Która baza danych jest odpowiednia dla Twoich danych?

Ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane można łatwo przechowywać i modelować w bazach danych NoSQL. Ponieważ bazy danych NoSQL pozwalają na bardziej dynamiczne modele danych i nie wymagają takiego samego sztywnego schematu jak bazy danych SQL, są idealnym wyborem. W rezultacie łatwiej jest w nich znaleźć dane, które nie zawsze są uporządkowane w arkuszu kalkulacyjnym lub bazie danych.
Bazy danych SQL są idealne zarówno do ciężkich, jak i złożonych transakcji, ponieważ są bardziej stabilne i zapewniają integralność danych. Bardzo ważne jest również upewnienie się, że SQL jest zgodny z ACID. Korzystając z tej metody, należy zachować spójny zestaw danych, co oznacza, że ​​zmiany danych muszą być dokonywane w jednej transakcji, a zmiany danych muszą być wycofywane w przypadku wykrycia błędów. Możliwość kontrolowania poziomów ACID ma kluczowe znaczenie dla danych używanych w aplikacjach o dużej objętości i dużym obciążeniu.
Bazy danych SQL mogą działać szybciej niż bazy danych NoSQL podczas uruchamiania zapytań, ale wynika to przede wszystkim z braku spójności między tymi dwiema bazami danych. Jeśli potrzebujesz wielu zapytań do wykonania, bazy danych SQL lepiej nadają się do tego zadania. Chociaż baza danych NoSQL może być preferowana, jeśli potrzebujesz tylko kilku zapytań od czasu do czasu i nie masz nic przeciwko niskiej wydajności, może być również lepsza, jeśli potrzebujesz tylko kilku zapytań od czasu do czasu.

Relacyjne Vs Nosql Db Plusy / minusy

Istnieją zalety i wady zarówno relacyjnych baz danych, jak i nosql. Relacyjne bazy danych są dobre dla danych, które są dobrze ustrukturyzowane i nie zmieniają się często. Można je łatwo wyszukiwać i łatwo łączyć z innymi zestawami danych. Jednak mogą być powolne w przypadku dużych zestawów danych i nie są skalowalne. Bazy danych Nosql są dobre dla danych, które nie mają struktury lub często się zmieniają. Są łatwe do skalowania i mogą obsługiwać duże zbiory danych. Jednak zapytania mogą być trudne i mogą nie obsługiwać wszystkich funkcji relacyjnych baz danych.

Zdecydowana większość korporacji jako podstawową bazę danych wybiera bazy danych SQL i NoSQL. Łatwo je modyfikować i dostosowywać, co czyni je idealnymi dla programistów. Aby zachować zgodność z ACID, relacyjne bazy danych muszą mieć bardzo uporządkowaną strukturę. Możliwe jest kontrolowanie i przeszukiwanie baz danych za pomocą prostych fraz kluczowych. Wraz z postępem wiedzy będziesz musiał dodać trudną przestrzeń do podróży, a szybszy sprzęt będzie potrzebny do wspierania ewolucji złożonych technologii w miarę uczenia się. Każda wyższa klasa będzie finansowo i naukowo obciążającym doświadczeniem. Bazę danych NoSQL można skalować poziomo w celu zwiększenia jej potencjału, co jest znacznie łatwiejsze i potężniejsze do wdrożenia.

Bazy danych NoSQL przechowują dane na wielu serwerach i regionach, eliminując potrzebę pojedynczego punktu awarii. Schemat bazy danych NoSQL nie musi być predefiniowany zamiast bazy danych SQL. Są dynamiczne i zdolne do adresowania dowolnego rodzaju informacji, w tym informacji ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Model bazy danych NoSQL składa się z różnych baz danych, co pozwala konstruktorom znaleźć kombinację, która jest najbardziej odpowiednia dla informacji i okoliczności, którym służy. Dane mogą być przechowywane w tabelach istotnych/cenowych, dokumentach, tabelach z szerokimi kolumnami, wykresach i wielomodelowych bazach danych NoSQL. Nie jest możliwe wykonywanie zapytań NoSQL w standardowym języku. Baza danych może zwracać charakterystyczne wartości dokładnie w tym samym czasie, co serwer, do którego zostanie wysłane zapytanie z rozwiązaniem rozproszonym. Oświadczenie ACID C stanowi, że informacje muszą być prawdziwe i spójne na początku i na zakończenie transakcji.

Gdy dane są często nieustrukturyzowane, najlepszą opcją jest rozwiązanie NoSQL i relacyjna baza danych. Najlepsze dane do przechowywania mają strukturę i wymagają złożonego łączenia. Bazy danych NoSQL są szybkie i łatwe do skalowania pod względem elastyczności i skali schematu. Dodanie obsługi transakcji jest również wymagane w przypadku łączenia NoSQL i relacyjnych baz danych.

Technologie Nosql

Większość baz danych NoSQL składa się z dokumentów, a nie tabel. Uważamy je za „nie tylko SQL” i ze względu na elastyczność dzielimy je na różne typy. Bazy danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, bazy danych z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko niektóre z dostępnych typów baz danych NoSQL .

Baza danych NoSQL umożliwia przechowywanie i pobieranie danych w prosty i wydajny sposób. Dopiero na początku XX wieku bazy danych NoSQL zyskały popularność, pomimo ich późnego pojawienia się pod koniec lat 60. Baza danych NoSQL jest coraz częściej wykorzystywana w aplikacjach internetowych czasu rzeczywistego i analizie dużych zbiorów danych. W większości sklepów NoSQL brakuje prawdziwych transakcji ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), ale kilka baz danych, takich jak MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB i OrientDB, spowodowało utratę zapisów i inne formy danych w niektórych systemach NoSQL jest możliwe.

Bazy danych NoSQL, w przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych , mogą przechowywać duże ilości nieustrukturyzowanych danych. Zalety baz danych NoSQL, takich jak MongoDB, wykraczają poza zdolność aplikacji do przechowywania i przetwarzania dużych ilości danych, pozwalając na wydajniejsze przechowywanie i przetwarzanie danych. Ponadto te bazy danych mają elastyczne schematy, dzięki którym przechowywanie i przetwarzanie danych jest bardziej wydajne, zwłaszcza w przypadku aplikacji obsługujących duże ilości danych.

Bazy danych Nosql: droga przyszłości?

Bazy danych NoSQL, oprócz tego, że są szybsze i bardziej skalowalne, mają wiele zalet w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. RavenDB to świetna baza danych NoSQL dla osób poszukujących bazy danych NoSQL, która łączy wszystkie zalety relacyjnej bazy danych z wygodą bazy NoSQL.