Kto jest właścicielem baz danych NoSQL?

Bazy danych Nosql przeżywają renesans wraz ze wzrostem popularności aplikacji internetowych i mobilnych. Te bazy danych są atrakcyjne dla programistów, ponieważ są łatwe w użyciu i oferują wysoką wydajność. Istnieje jednak wiele nieporozumień co do tego, kto jest właścicielem baz danych nosql. Odpowiedź na to pytanie nie jest tak prosta, jak mogłoby się wydawać. Chociaż istnieje wiele firm oferujących bazy danych nosql, w rzeczywistości wiele z tych baz danych to oprogramowanie typu open source. Oznacza to, że każdy może z nich korzystać i przyczynić się do ich rozwoju. Najpopularniejszą bazą danych nosql typu open source jest MongoDB. Właścicielem MongoDB jest 10gen, firma założona przez twórców bazy danych. 10gen jest teraz spółką zależną Microsoftu. Inne popularne bazy danych nosql typu open source to Apache Cassandra i Apache HBase. Istnieje również wiele komercyjnych baz danych nosql. Te bazy danych są zwykle oferowane jako usługa, co oznacza, że ​​nie trzeba ich instalować ani zarządzać samodzielnie. Do najpopularniejszych komercyjnych baz danych nosql należą Amazon DynamoDB i Google Cloud Datastore. Więc kto jest właścicielem baz danych nosql? Odpowiedź brzmi: to zależy. Jeśli szukasz łatwej w użyciu bazy danych o wysokiej wydajności, powinieneś rozważyć użycie jednej z wielu baz danych nosql o otwartym kodzie źródłowym. Jeśli potrzebujesz zarządzanego rozwiązania, powinieneś rozważyć użycie komercyjnej bazy danych nosql.

Kto wynalazł Nosql?

Carlo Strozzi po raz pierwszy ukuł termin NoSQL w 1998 roku, kiedy opisał lekką bazę danych typu open source, która nie używa SQL jako bazy danych NoSQL.

MongoDB, popularna platforma open source, jest zarządzana przez firmę o tej samej nazwie. Eliot Horowitz, obecnie CTO MongoDB, wyjaśnia historię MongoDB i jego konkurentów. Według niego open source jest zarówno dobrodziejstwem dla innowacji, jak i przeszkodą dla firm. Ludzie są bardziej intuicyjnie świadomi tego, co dzieje się w bazie danych, a korzystanie z niej jest znacznie prostsze. Przetwarzanie w chmurze wymaga użycia wielu takich samych maszyn, a nie jednej maszyny. Projekt MongoDB został uruchomiony w 2007 roku i został po raz pierwszy udostępniony publicznie w lutym 2009 roku. Użytkownicy tacy jak SourceForge zaczęli go instalować po tym, jak przebudowali na nim cały system.

Nasz pierwszy Dzień MongoBD zorganizowaliśmy w 2010 roku i byliśmy zaskoczeni jego sukcesem. MongoDB zostało przyjęte przez nową generację programistów około 2010 lub 2011 roku. Deweloperzy wolą modele dokumentów od modeli funkcjonalnych, ponieważ są one prostsze i łatwiejsze do zrozumienia. Klienci, którzy byli pierwszymi klientami, powiedzieli nam, że mają 18 miesięcy opóźnienia, ponieważ nie mogli całkowicie usunąć map relacyjnych. Być jak najbardziej otwartym i przejrzystym, jak to tylko możliwe, ale jednocześnie innowacyjnym. Nie wyobrażam sobie, aby baza danych o zamkniętym kodzie źródłowym zaczęła się teraz rozwijać, ponieważ oprogramowanie open source jest po prostu zbyt dobre i przekonujące. Gdy tylko zaczęliśmy nad tym pracować, wiedzieliśmy, że będzie to open source, co było kluczowym elementem tego, czego chcieliśmy.

Trudno jest zrozumieć, jak ewoluował w czasie. Baza danych zawsze była rzeczą, o którą nikt nie chce się martwić, po prostu dlatego, że jest niezbędna. W przyszłości organizacja nie będzie musiała posiadać 20 różnych baz danych, aby sprawnie prowadzić swoją działalność. W większości przypadków zobaczysz relacyjną bazę danych i bazę danych dokumentów w takiej czy innej formie. Choć wciąż jest bardzo prymitywny, MongoDB poczynił znaczne postępy w porównaniu do PostgreSQL i Oracle. Aby w pełni wykorzystać wszystkie dostępne funkcje, będziemy musieli poświęcić znaczną ilość czasu. W erze chmury potrzeba zupełnie innego rodzaju bazy danych, aby stać się bazą danych typu open source.

Produkty MongoDB są zbudowane na chmurze, ale są tylko zamkniętym źródłem. W chmurze istnieje baza danych, która jest potencjalnie magiczna, ale nikt jej jeszcze nie stworzył. W ciągu ostatnich pięciu lat wydano mnóstwo baz danych, w tym Amazon DynamoDB. Podczas tworzenia aplikacji lub rozpoczynania jej wdrażania koszty ludzi i mniejsze koszty początkowe będą coraz bardziej znaczące. Nasze narzędzia do zarządzania ułatwiają korzystanie z MongoDB, uruchamianie go na Amazon w 5 minut i pobieranie bardzo niskich opłat miesięcznie. MongoDB jest systemem rozproszonym dla większości ludzi po raz pierwszy. Gdybyś wrócił do firmy, co zrobiłbyś inaczej? Czy popełniłeś po drodze jakieś błędy biznesowe? Niemal każdy użytkownik MongoDB miał doświadczenie w korzystaniu z systemu rozproszonego po raz pierwszy.

SQL, który jest najpopularniejszym językiem baz danych, jest często używany w relacyjnych bazach danych . SQL jest definiowany jako Structured Query Language (SQL), aby programiści mogli tworzyć zapytania o jasnej i zwięzłej strukturze. SQL jest również powszechnie używany do zarządzania danymi w administrowaniu systemem, ponieważ jest potężnym narzędziem. W większości przypadków bazy danych NoSQL są używane w sytuacjach, gdy relacyjna baza danych nie jest w stanie obsłużyć takiej ilości danych, jaką mogą obsłużyć bazy danych NoSQL. Bazy danych NoSQL zwykle nie używają tabel, co oznacza, że ​​nie polegają na nich, a zamiast tego używają bardziej rozproszonego systemu, który zapewnia większą elastyczność i wydajność. Bazy danych NoSQL prawdopodobnie będą również używane w aplikacjach mobilnych i aplikacjach internetowych, ponieważ są lżejsze i szybsze niż tradycyjne relacyjne bazy danych. Nauka języka SQL może być trudna, pomimo jego potężnej i niezawodnej natury. Ponieważ bazy danych NoSQL są nowe dla programistów, często wymagają od nich nauczenia się nowych technik, aby były skuteczne. Bazy danych NoSQL, pomimo własnego zestawu problemów, są użytecznym narzędziem do tworzenia nowoczesnego oprogramowania ze względu na szereg korzyści.

Czy Apple używa Nosql?

Apple nie używa baz danych NoSQL, zamiast tego wybiera SQLite i tradycyjne relacyjne bazy danych. Decyzja ta jest prawdopodobnie spowodowana skupieniem się firmy na bezpieczeństwie i prywatności, a także potrzebą szybkości i wydajności podczas obsługi dużych ilości danych.

W ostatnich miesiącach Apple po cichu kupiło wiele firm Big Data, ostatnio nabywając FoundationDB i Acunu. Według Petera Goldmachera, byłego analityka z Wall Street i dyrektora NoSQL (MongoDB, a teraz Aerospike), zainteresowanie Apple NoSQL (a teraz NoSQL) wymaga zdolności do obsługi ogromnych obciążeń w opłacalny sposób, dlatego Apple musi wejść w NoSQL Przejęcie FoundationDB przez Apple może być wskazówką, że rynek NoSQL jest na skraju znaczącej zmiany. Foundation, podobnie jak Cassandra firmy Apple, to baza danych magazynu klucz-wartość. Działa na pamięci, co oznacza, że ​​możesz zmniejszyć zużycie sprzętu o około 8%. Gdyby przedsiębiorstwo zostało zmuszone do korzystania tylko z dwóch technologii Big Data, co by to było? Jeśli chodzi o inwestycje, poświęciłbym swój czas i wysiłek na Hadoop i NoSQL. To już jest trudna droga dla EMC; Cisco i Dell muszą zintensyfikować działania i konkurować razem z nimi.

Aerospike może służyć do zastąpienia obciążeń Oracle, które nie są już obsługiwane. W świecie reklamy istnieje wiele przypadków użycia, w których dane zawarte w plikach cookie danej osoby służą jako jej osobisty profil. Możesz zademonstrować, jak ważne jest analizowanie danych, gdy jest to krytyczne, umożliwiając podjęcie działań w dowolnym momencie.

Dane nie przechowywane w łańcuchu bloków: Ten typ danych nie jest przechowywany w sieci. W bazie danych NoSQL znajdują się dane, które zostały przetworzone i zapisane przez inny system lub dane, które pochodzą z innego systemu lub aplikacji.
Usługa Azure Data Lake umożliwia przechowywanie danych poza łańcuchem w chmurze. Data Lake może służyć do przechowywania danych z różnych źródeł, w tym blockchain. S3, HDFS i Azure Blob Storage należą do opcji magazynu dostępnych za pośrednictwem Azure Data Lake. Data Lake to opcja przechowywania i przetwarzania danych.

Wykorzystanie przez Apple baz danych Nosql

Początkowo wydaje się, że Apple nie używa nosql, ponieważ FoundationDB to bezpłatna, wielomodelowa rozproszona baza danych NoSQL typu open source, oparta na architekturze Apple-nothing. Z drugiej strony CloudKit to chmurowa baza danych Apple, która obsługuje funkcje iCloud, takie jak kopie zapasowe iOS, zdjęcia, udostępnianie iWork i iCloud Drive. W rezultacie jest pewne, że Apple używa PostgreSQL. Ponadto, według doniesień, Apple wymienił MySQL, wbudowaną bazę danych w poprzednich wersjach serwera OS X, na PostgreSQL w Lion w posunięciu, o którym mówiło się od jakiegoś czasu. Podstawowa baza danych firmy Apple, MySQL, nie może być już używana jako podstawowa baza danych, na co wskazuje ta zmiana.

Która firma dostarcza bazę danych Nosql?

Istnieje wiele firm, które dostarczają bazy danych nosql, ale niektóre z najbardziej popularnych to MongoDB, Amazon DynamoDB i Couchbase. Każda firma ma swoje mocne i słabe strony, dlatego ważne jest, aby wybrać tę, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.

Ekspert ds. decyzji Pistevo wnosi do stołu wieloletnie doświadczenie w projektowaniu i rozwijaniu oprogramowania i produktów z danymi. Strumieniowe przesyłanie danych, analizy i transakcje można połączyć w jeden system relacyjnej bazy danych w jednej lokalizacji, obniżając koszty, złożoność i opóźnienia w nowoczesnych dużych zbiorach danych. Franz Inc., lider w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i technologii grafowych baz danych, jest jedną z pierwszych firm, które wprowadziły sztuczną inteligencję.

Analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego mogą używać MongoDB do przechowywania i modelowania metadanych, funkcji i parametrów operacji. Może być przydatny nie tylko do czyszczenia i przechowywania danych, ale także do zarządzania nimi i ich analizy.
Z drugiej strony bazy danych NoSQL lepiej nadają się do obciążeń roboczych o wyższej skalowalności, dostępności i wydajności niż tradycyjne relacyjne bazy danych. Są popularne wśród naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego ze względu na ich zorientowany na dokumenty format przechowywania, a także łatwość użytkowania.

Dlaczego Mongodb jest najlepszą bazą danych Nosql

MongoDB to wiodąca baza danych NoSQL, która jest obecnie używana do tworzenia i uruchamiania aplikacji. Organizacje mogą skorzystać z MongoDB, aby stać się bardziej elastycznym i skalowalnym. Jako magazyn danych typu open source Apache HBase jest skalowalny, szybki i bezpieczny. Baza danych Cassandry o otwartym kodzie źródłowym, zorientowana na kolumny i rozproszona, może obsłużyć duże sumy danych. DynamoDB to wysoce zalecana usługa bazy danych NoSQL, którą można szybko, łatwo i bezpiecznie wdrożyć za pośrednictwem Amazon Web Services. CosmosDB, globalna, rozproszona, wielomodelowa usługa bazy danych, jest składnikiem platformy Microsoft Azure i służy do przechowywania informacji w różnych bazach danych NoSQL.

Czy Google to Nosql?

Co to jest Google Cloud ndphy? Jedną z najważniejszych cech platformy chmurowej Google (GCP) jest możliwość świadczenia szerokiej gamy usług bazodanowych. Usługi bazy danych NoSQL używane przez tę firmę są wyjątkowe pod względem możliwości przetwarzania bardzo dużych, dynamicznych zestawów danych bez ustalonego schematu.

Google Cloud Datastore łączy skalowalność i funkcje bazy danych NoSQL z niezawodnością relacyjnej bazy danych. W rezultacie jest zbudowany na bazie Bigtable i Google Megastore, zapewniając wysoką spójność i dostępność. W przeciwieństwie do relacyjnych baz danych, które przechowują ogromne ilości danych, bazy danych NoSQL przechowują znacznie mniejszą ilość danych, ponieważ wymagają dużych ilości danych.

Nosql oznacza

Co to jest baza danych NoSQL? Technologia baz danych, która przechowuje dane w formacie JSON, a nie w kolumnach i wierszach, jest znana jako NoSQL. Zamiast „nosql” lub „nie tylko SQL”, NoSQL odnosi się do „nie tylko SQL”, ale także do innych typów struktur danych.

Dane przechowywane w bazie danych NoSQL są przechowywane w innym formacie niż zwykle spotykany w tradycyjnych relacyjnych bazach danych. Typy dokumentów obejmują pary klucz-wartość, szeroką kolumnę i wykres, a także duże kolumny. Szybko spadający koszt przechowywania umożliwił bazy danych NoSQL pod koniec 2000 roku. Są idealne dla programistów, ponieważ pozwalają im przechowywać ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych, umożliwiając im przechowywanie ogromnych ilości danych nieustrukturyzowanych w tym samym czasie. Bazy danych dokumentów, bazy danych klucz-wartość, magazyny z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko niektóre funkcje baz danych NoSQL. Zapytanie staje się bardziej wydajne, ponieważ nie są wymagane żadne sprzężenia. Gromadzenie i przechowywanie danych znajduje się wysoko na liście przypadków użycia, od niezwykle krytycznych (takich jak dane finansowe) do bardziej zabawnych i marnotrawnych (np. gdy kot przemyca odczyty IoT do inteligentnej kuwety).

W tym samouczku omówimy, kiedy i jak używać bazy danych NoSQL. Przyjrzymy się również dogłębnie niektórym nieporozumieniom dotyczącym baz danych NoSQL. Według danych DB-Engines, MongoDB jest najpopularniejszą nierelacyjną bazą danych na świecie. W tym samouczku pokażemy, jak wysłać zapytanie do bazy danych MongoDB bez instalowania czegokolwiek na komputerze. Tworząc klaster, wyznaczasz lokalizację, w której przechowujesz swoje bazy danych MongoDB . Po skonfigurowaniu klastra będziesz mógł rozpocząć przechowywanie danych w Atlasie. MongoDB można skonfigurować za pomocą Atlas Data Explorer, MongoDB Shell lub MongoDB Compass, w zależności od preferowanego języka programowania.

Korzystając z tego przykładu, możesz zaimportować przykładowy zestaw danych Atlas. Bazy danych NoSQL zapewniają programistom szereg korzyści, w tym elastyczność modeli danych, możliwość skalowania w poziomie i błyskawiczne wykonywanie zapytań. Wstawiaj nowe dokumenty, edytuj istniejące i usuwaj dokumenty za pomocą Eksploratora danych. Framework agregacji jest doskonałym narzędziem do analizy danych. Dane Atlas i Atlas Data Lake można wizualizować za pomocą wykresów.

SQL i MongoDB mają swoje mocne i słabe strony. Ten program zarządza danymi przechowywanymi w systemie zarządzania relacyjnymi bazami danych przy użyciu języka SQL. Z drugiej strony MongoDB ma służyć do zarządzania danymi nierelacyjnymi. Z drugiej strony SQL pozostaje potężnym systemem zarządzania bazami danych, podczas gdy MongoDB ma szybsze prędkości zapytań. W niektórych przypadkach język SQL może lepiej nadawać się do zadań związanych z zarządzaniem danymi. Z drugiej strony MongoDB lepiej nadaje się do zadań takich jak wyszukiwanie i pobieranie danych. Zarówno SQL, jak i MongoDB mają solidne modele dokumentów. Chociaż obie bazy danych mogą być używane do zarządzania danymi, różnią się one pod pewnymi względami. Jeśli bazy danych NoSQL mają być realnymi zamiennikami baz danych SQL, muszą być w stanie zwiększyć szybkość zapytań.

Czy Nosql jest oparty na Sql?

Systemy zarządzania bazami danych (DBMS) z funkcjami norelacyjnymi i norelacyjnymi SQL są określane jako NoSQL.

Dlaczego bazy danych Nosql, takie jak Mongodb, są dobrym wyborem

Chociaż bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB, nie opierają się na SQL, oferują szereg zalet w porównaniu z bazami danych SQL. Zwykle zapewniają wyższą przepustowość podczas odczytu i zapisu danych, ponieważ są bardziej wydajne. Można je również skalować w górę lub w dół, aby dostosować je do potrzeb różnych aplikacji, co czyni je doskonałym wyborem dla większych lub mniejszych instalacji.

Dlaczego używany jest Nosql Db?

Popularność baz danych NoSQL wynika z faktu, że przechowują one dane w prostych, bezpośrednich formach, które mogą być prostsze do zrozumienia niż bazy danych SQL. Ponadto bazy danych NoSQL często umożliwiają programistom bezpośrednią zmianę struktury danych.

Dlaczego Mongodb jest wyraźnym zwycięzcą szybkości

Jeśli chodzi o szybkość, MongoDB wygrywa. Twierdzenie CAP jest również jego sercem, co czyni go niezwykle niezawodnym, ponieważ jest prawie 100 razy szybszy niż RDBMS. Ponadto bazy danych NoSQL, takie jak MongoDB, są znacznie bardziej zaawansowane niż bazy danych SQL, co pozwala na tworzenie bardziej dynamicznych i interaktywnych stron internetowych.

Zapytanie Nosql

Języki zapytań Nosql są używane do wysyłania zapytań do baz danych Nosql. Zostały zaprojektowane tak, aby były proste i łatwe w użyciu. Języki zapytań Nosql są oparte na prostych operacjach na zbiorach, takich jak suma, przecięcie i różnica.

Do niedawna modele zapytań i danych były ze sobą ściśle powiązane. Możemy teraz wykorzystać tę okazję, aby nadać priorytet produktywności programistów i wyodrębnić metodę zapytania z modelu danych, skupiając się w ten sposób na produktywności programistów. SABRE, będąca efektem współpracy IBM i American Airlines, była pierwszą na świecie komercyjną bazą danych i została stworzona w celu usprawnienia przetwarzania biletów lotniczych. Od 2005 r. bazy danych NoSQL są optymalizowane pod kątem skalowalności, czasu działania, redundancji, elastyczności i elastyczności, a nie możliwości zapytania. Możliwość zmniejszania map jest również dostępna w CouchDB, Riak i MongoDB, ale znacznie różni się od SQL, który charakteryzuje się deklaratywnym zapytaniem ad hoc. Podczas tworzenia systemu bazy danych, który jest przeznaczony do automatycznego skalowania, nie należy umieszczać zapytań na pierwszym miejscu. XQuery i Jsoniq są próbami stworzenia standardowego języka zapytań do pracy z dokumentami hierarchicznymi w bazach danych dokumentów.

XQuery jest wariantem MarkLogic, bazy danych dokumentów XML, a ArrangoDB ma własny nadzbiór dostosowany do modelu danych. Format danych przechowywanych na dysku ma kluczowe znaczenie dla obu języków i oba zostały przyjęte przez firmy. Bazy danych dokumentów składają się z dwóch języków zapytań. Dla Couchbase (N1QL) dostępny jest język zapytań innych niż pierwsza forma. Pomimo faktu, że relacje nie mają znaczenia, tworzymy i przechowujemy dokumenty, które polegają na sobie nawzajem. Couchbase i Cassandra zainwestowały znaczną ilość czasu i wysiłku w swoje indeksy i analizy zapytań, aby wyszukiwać dane w ten sposób bez powiązań.

Nosql vs. Sql: który jest odpowiedni dla Twoich danych?

Używanie NoSQL do przechowywania danych, które nie wymagają natychmiastowego przetwarzania lub łączenia z innymi, ma sens. Bazy danych SQL, w przeciwieństwie do baz danych Oracle, mogą przetwarzać wiele zapytań jednocześnie i łączyć dane w tabelach, ułatwiając wykonywanie złożonych zapytań. Z drugiej strony, bazy danych NoSQL nie są spójne w różnych produktach i zwykle trudniej jest wykonać zapytania. Wraz ze wzrostem liczby zapytań o dane, bazy danych NoSQL mogą okazać się lepszą opcją.