Dlaczego bazy danych Nosql są bardziej skalowalne niż relacyjne bazy danych

Bazy danych Nosql są bardziej skalowalne niż ich relacyjne odpowiedniki z wielu powodów. Po pierwsze, bazy danych nosql są zaprojektowane do dystrybucji od podstaw, co oznacza, że ​​są z natury bardziej skalowalne. Po drugie, bazy danych nosql na ogół wykorzystują prostsze modele danych niż relacyjne bazy danych , co czyni je bardziej skalowalnymi. Wreszcie, bazy danych nosql są bardziej elastyczne pod względem schematu i struktury danych, co czyni je również bardziej skalowalnymi.

Jest to system, który jest w stanie obsłużyć bardzo duże bazy danych z bardzo wysokimi wskaźnikami żądań i bardzo małymi opóźnieniami. Aby strona internetowa odniosła sukces, musi charakteryzować się skalowalnością i wysoką dostępnością, a także posiadać dużą bazę użytkowników. Aby uruchomić wiele instancji jednocześnie na serwerach, zwykle stosuje się skalowanie poziome.

Zamiast modelu ACID bazy danych NoSQL zwykle używają modelu BASE. Zapewniają skalowalność w zamian za rezygnację z wymagań A, C i/lub D. Jeśli chcesz gwarancji ACID, możesz zarejestrować się w niektórych przypadkach, takich jak Cassandra. Chociaż bazy danych NoSQL są zazwyczaj bardziej skalowalne, nie zawsze to osiągają.

Bazy danych SQL , podobnie jak bazy danych NoSQL, można skalować w poziomie, podczas gdy bazy danych NoSQL można skalować w pionie. Architektury baz danych różnią się między bazami danych SQL i NoSQL tym, że bazy danych SQL są oparte na tabelach, podczas gdy bazy danych NoSQL to bazy danych oparte na dokumentach, klucz-wartość, wykresy lub bazy danych o szerokich kolumnach. Baza danych NoSQL lepiej nadaje się do danych nieustrukturyzowanych, takich jak dokumenty lub JSON, podczas gdy bazy danych SQL lepiej nadają się do transakcji wielowierszowych.

Z drugiej strony NoSQL umożliwia poziome skalowanie rzeczywistych aplikacji internetowych i biznesowych. Apache HBase, MongoDB i Cassandra to jedne z najpopularniejszych baz danych NoSQL .

Dlaczego bazy danych Nosql są bardziej skalowalne?

Bazy danych Nosql są generalnie bardziej skalowalne niż ich odpowiedniki sql, ponieważ zostały zaprojektowane do pracy z dużymi zbiorami danych. Są również bardziej elastyczne pod względem schematu, co oznacza, że ​​mogą obsługiwać więcej typów danych i struktur. Wreszcie, bazy danych nosql są często projektowane do dystrybucji, co oznacza, że ​​można je rozmieścić na wielu serwerach, co może jeszcze bardziej poprawić skalowalność.

Możliwość skalowania aplikacji staje się coraz ważniejsza. Podobnie krytyczne znaczenie ma magazyn danych, który można szybko i wydajnie skalować. Czy w głównej debacie lepiej jest używać bazy danych „ASL” czy „NoSQL”? Bazy danych SQL istnieją od dawna, podczas gdy bazy danych NoSQL są dobrze znane ze swojej łatwości skalowania. Założenie, że bazy danych NoSQL mogą być dzielone na fragmenty tylko w niektórych operacjach, jest nieodłącznym elementem ich konstrukcji. Baza danych oczekuje kwalifikacji identyfikującej węzeł, w którym znajdują się dane, za każdym razem, gdy uruchamia operację na danych. Fakt, że dane są przechowywane na wielu maszynach, bardzo ułatwia wykonywanie operacji na danych nawet na najbardziej nieefektywnych maszynach.

W rezultacie bazy danych NoSQL mogą być skalowane przy użyciu prostych maszyn towarowych. W przypadku korzystania z systemu NoSQL zakłada się, że użytkownik zaplanuje i ustrukturyzuje dane w taki sposób, aby wszystkie wymagane dane można było pobrać w tym samym czasie dla określonej operacji. Celem denormalizacji danych jest uniknięcie ich uszkodzenia (dane wstępnie przygotowane do działania). Sprzężenia w NoSQL nie powinny być bogate w funkcje ani zoptymalizowane, chociaż są możliwe. W praktyce aplikacje NoSQL zakładają, że dane będą spójne w czasie. Wiele systemów NoSQL zapewnia również przełączniki do dostosowywania spójności w całym systemie ze względu na spójność. Przy wyborze architektury ważnym elementem jest ocena przypadku użycia i wybór odpowiedniego magazynu danych na jego podstawie.

Bazy danych dokumentów to doskonały wybór w przypadku aplikacji skalowanych w poziomie, ponieważ można je rozmieścić w wielu węzłach. Dane są przechowywane w samodzielnych dokumentach podobnych do MongoDB MongoDB, które są plikami podobnymi do JSON. Pozwala to na łatwy dostęp do wielu węzłów poprzez dystrybucję dokumentów w poziomym zakresie skalowania. MongoDB jest również niezwykle solidny dzięki wykorzystaniu klastrów podzielonych na fragmenty, które umożliwiają przesyłanie danych między wieloma węzłami. Baza danych NoSQL ma wiele zalet oprócz elastycznych modeli danych, skalowania w poziomie, błyskawicznych zapytań i łatwości użytkowania. Bazy danych dokumentów, bazy danych klucz-wartość, magazyny z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to tylko kilka typów baz danych NoSQL. Baza danych NoSQL jest idealna dla aplikacji wymagających skalowania w poziomie, ponieważ można ją łatwo rozmieścić w wielu węzłach. MongoDB to doskonały wybór dla aplikacji, które wymagają platformy skalującej się w poziomie, ponieważ można ją łatwo rozmieścić na wielu platformach.

Jak skalowalna jest baza danych Nosql?

Z drugiej strony baza danych NoSQL jest skalowalna poziomo, co oznacza, że ​​może obsłużyć zwiększony ruch poprzez dodanie większej liczby serwerów. Bazy danych NoSQL, oprócz tego, że są większe i wydajniejsze, mogą być używane do obsługi dużych lub stale zmieniających się zbiorów danych.

Jak wyjaśnia Rahim Yaseen z Couchbase, możemy zrozumieć kilka kluczowych koncepcji. Wraz z eksplozją danych organizacje coraz częściej szukają sposobów zarządzania, przechowywania i wydobywania z nich wartości. Czy powinienem skalować w górę lub w górę moją bazę danych? Ręczny system shardingu umożliwia dystrybucję informacji rejestracyjnych w szeregu stanowisk odprawy. To działa, ponieważ istnieje dobry pomysł na to, jaki będzie schemat. W efekcie, w przypadku autoshardingu, trzeba by było przejść do każdej kabiny, aby dowiedzieć się, kto zameldował się z nazwiskiem S. Kluczowe wzorce bezpośredniego dostępu w bazie danych dokumentów zazwyczaj wymagają dostępu do określonego dokumentu za pomocą jednego klucza, ponieważ a także możliwość przejścia do innego dokumentu za pomocą powiązanego klawisza. Aby wykonać to zadanie, niezbędne jest indeksowanie i przeszukiwanie dużej liczby zestawów danych.

Ponieważ każdy węzeł musi uczestniczyć w wykonywaniu zapytania, implementacja techniki map-reduce jest bezcelowa. Gdy ilość danych rośnie, skalowanie w stylu RDBMS staje się coraz mniej efektywne. Skalowalna architektura, która stanowi podstawę dużego zestawu danych, jest najprawdopodobniej skazana na niepowodzenie, podobnie jak pojedynczy, bardzo duży punkt awarii. Internet jest doskonałym przykładem klastra, w którym nic się nie udostępnia, który jest niezwykle duży i niezwykle rozproszony.

Skalowanie w pionie kosztuje więcej i może nie być wymagane w niektórych przypadkach. Ze względu na fakt, że problemy mogą być rozłożone na większą liczbę maszyn, skalowanie poziome jest bardziej opłacalne.
Wybór odpowiedniego rozwiązania do skalowania ma kluczowe znaczenie, aby uniknąć problemów z wydajnością, zwiększonej złożoności i utraty danych, które mogą wynikać z błędnych decyzji dotyczących skalowania.
Kiedy powinienem zwiększyć skalę?
Przed podjęciem decyzji o zwiększeniu skali należy wziąć pod uwagę kilka czynników. Pierwszą rzeczą, którą powinieneś wiedzieć, jest ilość danych, z którymi ma do czynienia Twoja aplikacja. Pojedyncza maszyna bazy danych może obsłużyć stosunkowo dużą ilość danych, jeśli dane są stosunkowo małe. Oczekuje się również, że większa ilość danych spowoduje większą ilość przetwarzania wymaganego do działania aplikacji, a maszyna może nie być już w stanie ich przetworzyć.
Jeśli dane są stosunkowo małe, obciążenie może być obsługiwane przez pojedynczą maszynę bazy danych.
Kiedy należy rozważyć skalowanie w górę?
Jeśli masz problem, który można rozwiązać, dzieląc dużą liczbę maszyn na mniejsze, skalowanie w poziomie może być dla Ciebie najlepszą opcją. Jeśli masz witrynę internetową, która wymaga wielu serwerów i nie masz wystarczającej ilości procesora lub pamięci RAM, aby umieścić je wszystkie w centrum danych, możesz dodać więcej serwerów do swojego centrum danych i zlecić im obsługę obciążenia.
Zwiększenie liczby serwerów w centrum danych może być bardziej opłacalne w niektórych sytuacjach, na przykład w przypadku dużej liczby maszyn, które mogą się rozproszyć.

Skalowanie serwera: zalety i wady skalowania w pionie i poziomie

Skalowanie w pionie jest zwykle droższe, co utrudnia osiągnięcie tego samego poziomu wydajności. Chociaż skalowanie w poziomie jest ogólnie bardziej wydajne, może być trudniejsze do skonfigurowania.

Dlaczego bazy danych Nosql są lepsze?

Bazy danych Nosql są często postrzegane jako lepsze niż ich relacyjne odpowiedniki z wielu powodów. Po pierwsze, są generalnie znacznie łatwiejsze w konfiguracji i obsłudze – nie ma potrzeby skomplikowanego projektowania schematów ani mapowania obiektowo-relacyjnego. Po drugie, są wysoce skalowalne i mogą z łatwością obsługiwać duże ilości danych. Wreszcie, są one bardziej elastyczne pod względem modelowania danych, co ułatwia przechowywanie i wyszukiwanie złożonych struktur danych.

Branża baz danych NoSQL rozwijała się pod koniec 2000 roku, koncentrując się na skalowaniu, szybkich zapytaniach i ułatwianiu programowania. Elastyczność baz danych NoSQL, a także ich zdolność do skalowania w poziomie i dostosowywania elastycznych modeli danych sprawiają, że są one idealne dla programistów. Bazy danych SQL (Structured Query Language) są znane ze sztywnych, złożonych i tabelarycznych schematów, a także z wysokich wymagań dotyczących skalowania pionowego. W wersji 4.0 MongoDB dodał wielodokumentowe transakcje ACID, aw wersji 4.2 MongoDB rozszerzył obsługę na klastry podzielone na fragmenty. Nr 1 zawiera modele danych. Dane w bazach danych NoSQL są zazwyczaj optymalizowane do celów zapytań, a nie do powielania danych.

Kompresja jest również dostępna w niektórych bazach danych No. NoSQL w celu zmniejszenia zajmowanej przestrzeni dyskowej. Na przykład bazy danych wykresów mogą być przydatne do analizowania relacji, ale mogą nie dostarczać wystarczających informacji do codziennego użytku. Jeśli szukasz bazy danych do konkretnego przypadku użycia, biała księga Gdzie używać MongoDB może pomóc Ci dowiedzieć się, która baza danych jest dla Ciebie odpowiednia. Atlas MongoDB to świetna baza danych NoSQL na początek, ponieważ jest jedną z najprostszych w użyciu. Możesz nauczyć się MongoDB w zaledwie 24 godziny na Uniwersytecie MongoDB, który zapewnia całkowicie bezpłatne szkolenia online.

Nosql oferuje inny sposób obsługi danych

Do przechowywania danych i zarządzania nimi lepiej jest używać NoSQL. Prostota i skalowalność tej aplikacji sprawiają, że idealnie nadaje się do użytku. Baza danych NoSQL jest bardziej niezawodna i ma większą dostępność.

Skalowalność Nosql vs Sql

Bazy danych SQL są skalowalne w pionie, co oznacza, że ​​można je skalować, dodając więcej zasobów (procesora, pamięci itp.) do pojedynczego serwera. Bazy danych NoSQL są skalowalne w poziomie, co oznacza, że ​​można je skalować, dodając więcej serwerów.

Rozróżnienie między szeroką gamą dostępnych obecnie systemów baz danych może być trudne. DBA powinien być zaznajomiony z różnicami między SQL, NoSQL i indywidualnym DBMS. Ogólnie rzecz biorąc, bazy danych NoSQL, które nie mają właściwości relacyjnych, nie opierają się na tradycyjnych systemach RDBMS. Te dwa produkty mają pięć głównych różnic, a także kilka kluczowych różnic, które je od siebie odróżniają. Architektura master-slave baz danych NoSQL jest bardziej skalowalna w poziomie dzięki dodatkowym serwerom lub węzłom. Zgodnie z twierdzeniem CAP, które stwierdza, że ​​w dowolnej rozproszonej bazie danych można jednocześnie zagwarantować tylko dwie z następujących właściwości: Wspieranie i wspieranie społeczności ma kluczowe znaczenie. Bazy danych SQL istnieją od dawna, są dobrze znane i mają długą historię niezawodności.

Bazy danych NoSQL nie są tak bezpieczne jak relacyjne bazy danych, ponieważ zawierają mniej struktur danych. Są jednak bardziej skalowalne, dzięki czemu stają się bardziej popularne. Pomimo swoich zabezpieczeń, relacyjne bazy danych mogą nie być najlepszym wyborem dla każdej aplikacji.

Skalowalność relacyjnej i nierelacyjnej bazy danych

Skalowanie bazy danych jest inne w nierelacyjnych bazach danych, takich jak bazy danych dokumentów, niż w relacyjnych bazach danych, które można skalować tylko w pionie (procesor, miejsce na dysku twardym itd.). Replikacja bazy danych polega na tworzeniu wielu baz danych na wielu serwerach, co zapewnia synchronizację danych.

W swoim artykule badawczym z 1970 r. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, EF Codd z IBM ukuł termin „relacyjna baza danych”. Klucze służą do łączenia informacji z wielu tabel w relacyjnej bazie danych. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL i IBM DB2 to najczęściej używane bazy danych na świecie. Korzystanie z systemu zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) to doskonały sposób na zapewnienie dokładności i spójności danych. Aby osiągnąć integralność referencyjną, należy użyć zarówno relacji klucza podstawowego, jak i klucza obcego. Rekord musi zostać usunięty niezależnie od tego, czy odnosi się do klucza podstawowego, czy do jakiegokolwiek innego rekordu. Zapobiega to zapisywaniu rekordu osieroconego.

W nierelacyjnej bazie danych nie można znaleźć tabel, wierszy, kluczy podstawowych ani kluczy obcych, tak jak w relacyjnej bazie danych. Z kolei baza danych NoSQL wykorzystuje zoptymalizowany model przechowywania dla typu przechowywanych danych. Magazyny danych dokumentów, magazyny danych kolumnowych, magazyny klucz-wartość, bazy danych wykresów, indeksów i wykresów to najczęściej używane bazy danych NoSQL. Baza danych wykresów ma na celu ułatwienie przechowywania informacji między jednostkami. Mapowanie obiektowo-relacyjne (ORM) to nowa funkcja wprowadzona w bazach danych NoSQL jako zamiennik języka Structure Query Language (SQL). Dostępnych jest wiele języków NoSQL, w tym Java, Javascript,. NET i PHP.

Rozróżnienie między dwoma typami baz danych ma kluczowe znaczenie z dwóch powodów: ich użyteczności samej w sobie oraz przypadków użycia, którym służą. Żadna baza danych nie jest lepsza od drugiej, ale żadna nie ma monopolu na bycie lepszą od drugiej. Wybierając typ bazy danych dla swojego projektu, weź pod uwagę potrzeby organizacji oraz funkcjonalność jej aplikacji.

Cassandra to architektura zaprojektowana do obsługi dużych ilości danych przy małych opóźnieniach. Cassandra osiąga to, wykorzystując schemat replikacji bufora pierścieniowego. Schemat replikacji bufora pierścieniowego w systemie umożliwia replikację danych między dwoma lub więcej węzłami. Schemat replikacji umożliwia rozbudowę systemu bez ingerencji w dostępność danych. Apache Cassandra jest również odporny na awarie. W rezultacie, jeśli węzeł ulegnie awarii, inny węzeł w systemie może być w stanie zreplikować dane do uszkodzonego węzła. Pozwalanie na rozwój systemu bez negatywnego wpływu na dostępność danych jest wynikiem tej odporności na awarie. Jest to duża i niezawodna baza danych, która może wydajnie obsłużyć dużą liczbę transakcji.

Który jest łatwiejszy do skalowania Rdbms czy Nosql?

Pomimo braku możliwości skalowania, RDBMS zwykle nie skalują się w poziomie, podczas gdy nowsze bazy danych NoSQL mają wykorzystywać nowe węzły i są zazwyczaj projektowane z myślą o tanim sprzęcie.