As vantagens dos bancos de dados NoSQL para pesquisa

Os bancos de dados NoSQL estão ganhando popularidade como uma alternativa aos bancos de dados relacionais tradicionais. Uma razão para essa popularidade é que os bancos de dados NoSQL são mais escaláveis ​​e podem lidar com grandes quantidades de dados. Outra razão é que os bancos de dados NoSQL são mais flexíveis, permitindo uma modelagem de dados mais fácil. Uma área em que os bancos de dados NoSQL vêm ganhando força é na área de pesquisa. Há uma série de razões pelas quais os bancos de dados NoSQL são adequados para pesquisa. Primeiro, os bancos de dados NoSQL podem indexar dados mais rapidamente do que os bancos de dados relacionais. Isso ocorre porque os bancos de dados NoSQL usam um modelo de dados mais simples que não requer tanto processamento. Em segundo lugar, os bancos de dados NoSQL podem ser dimensionados com mais facilidade para lidar com grandes volumes de dados. Isso ocorre porque eles são projetados para serem distribuídos em vários servidores. Em terceiro lugar, os bancos de dados NoSQL podem fornecer resultados em tempo real. Isso ocorre porque eles podem ser configurados para atualizar seus índices com mais frequência. Quarto, os bancos de dados NoSQL podem ser mais facilmente integrados a outros aplicativos. Isso ocorre porque eles geralmente usam APIs RESTful, o que facilita a conexão com outros sistemas. quinto, os bancos de dados NoSQL podem ser personalizados com mais facilidade. Isso ocorre porque eles costumam usar modelos de dados sem esquema, o que permite mais flexibilidade na forma como os dados são armazenados. No geral, os bancos de dados NoSQL têm várias vantagens que os tornam adequados para pesquisa. Essas vantagens incluem melhor desempenho, escalabilidade e flexibilidade.

Como resultado das novas tecnologias, agora podemos trabalhar com grandes quantidades de dados de forma mais intuitiva e eficiente. A infraestrutura de big data é construída em torno de Hadoop, NoSQL e Spark, entre outras coisas. DBAs e engenheiros/desenvolvedores de infraestrutura estão assumindo um novo conjunto de responsabilidades como resultado de sua capacidade de gerenciar sistemas muito mais sofisticados. O Hadoop é um ecossistema de software que permite computação massivamente paralela em vez de um banco de dados, que não é um tipo de banco de dados. Essa tecnologia mudou o jogo no campo do processamento de big data . Em um cluster Hadoop, uma grande transação de dados, que pode levar 20 horas em um sistema de banco de dados relacional centralizado, pode ser concluída em apenas 3 minutos.

O Apache Hadoop é uma ferramenta ideal para analisar e arquivar registros históricos, enquanto o NoSQL é uma excelente ferramenta para executar cargas de trabalho operacionais, competindo com bancos de dados relacionais. Os bancos de dados NoSQL começaram como bancos de dados de armazenamento de valor-chave, que foram seguidos por bancos de dados de documentos/JSON e gráficos .

A análise de dados está no centro do NoSQL, graças à computação em nuvem, à Web, ao Big Data e ao grande número de usuários que contribuem com a tecnologia. Os benefícios do NoSQL em relação ao RDBMS tradicional agora estão disponíveis para várias empresas populares da Internet, como LinkedIn, Google, Amazon e Facebook.

A Ryanair, a companhia aérea mais movimentada do mundo, usa NoSQL para alimentar seu aplicativo móvel, que atende a mais de 3 milhões de usuários. A Marriott usa NoSQL para seu sistema de reservas, que gera US$ 38 bilhões em receita por ano. A maior editora de jornais dos Estados Unidos, The Washington Post, usa NoSQL para gerenciar seu sistema de gerenciamento de conteúdo, o Presto.

Os bancos de dados NoSQL se destacam por vários motivos, além de oferecer inúmeras vantagens em relação aos bancos de dados relacionais. Os bancos de dados NoSQL são fáceis de usar porque podem ser dimensionados horizontalmente, têm consultas muito rápidas e são extremamente flexíveis com seus modelos de dados. Os esquemas em bancos de dados NoSQL geralmente são muito flexíveis.

Hadoop é baseado em Nosql?

O Hadoop opera em um cluster de hardware comum para processar big data. É possível modificar ou remover uma funcionalidade com base no fato de ela não atender às suas necessidades ou não funcionar corretamente. Como resultado, o NoSQL, por outro lado, é um tipo de sistema de gerenciamento de banco de dados que armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

O Apache HBase é um banco de dados NoSQL baseado no Hadoop e orientado a colunas. Esta implementação de código aberto do documento Bigtable é baseada nos padrões Bigtable do Google. Quando você usa uma chave de linha, só pode ver os dados dessa linha. Para recuperar uma linha, usaríamos uma chave de linha como [protegido por e-mail] Cartas de baralho podem ser usadas para ajudá-lo a entender como o HBase funciona. O Pinterest usa HBase, um serviço de armazenamento de dados , para armazenar gráficos. O Flipboard é capaz de personalizar e armazenar conteúdo como parte de sua plataforma. O HBase pode ser usado para armazenar e analisar dados de fluxo de cliques e também para análise de séries temporais.

Enquanto o Google BigQuery não tem servidor, o Hadoop não. Se você usa o Hadoop, está livre para dimensionar as capacidades de seus sistemas como achar melhor. O Google é responsável por escalar o BigQuery, então você não terá nenhum problema se usá-lo. Como resultado, sua equipe interna terá uma maneira simplificada de gerenciar o BigQuery. Existem inúmeras vantagens e desvantagens para cada tecnologia. Se suas necessidades estão relacionadas principalmente com escalabilidade e facilidade de uso, o Google BigQuery é uma escolha melhor do que o Microsoft Azure. O Hadoop é a solução mais adequada se você estiver preocupado com o gerenciamento de dados e não se importar em adicionar mais trabalho. Se quiser estar preparado para o futuro, deve compreender as várias opções e plataformas disponíveis para que possa tirar o melhor partido da tecnologia.

Por que o Hbase é Nosql?

Java é o mecanismo que alimenta o HBase, um banco de dados não relacional, escalável e distribuído. O ecossistema Hadoop inclui esse produto e é executado sobre o HDFS. O acesso aos dados é concedido em tempo real, com operações aleatórias de leitura e escrita. Usando APIs, você pode realizar consultas NoSQL e obter resultados.

Mongodb ou Hbase: qual é melhor para armazenamento de dados em larga escala?

O MongoDB é uma excelente escolha para armazenamento e recuperação de dados em larga escala , em geral. O programa inclui um modelo de consulta mais versátil, bem como recursos de pesquisa nativos. A principal vantagem do HBase é sua capacidade de armazenar e recuperar dados enquanto se concentra no texto.

Qual é a diferença entre Nosql e Hdfs?

Um sistema de arquivos é chamado de sistema HDFS. Você já sabe do que ele é capaz. Onde entra o NOSQL? Podemos processar grandes quantidades de dados usando-os em tempo real, em vez de depender de bancos de dados relacionais e outros recursos.

Vantagens do Hadoop e do Google Cloud Platform

Ao usar o Hadoop, você pode armazenar dados no Hadoop HDFS , que é um sistema de arquivos distribuído que permite armazenar facilmente grandes quantidades de dados. Ele também permite alto desempenho, tolerância a falhas e um alto nível de tolerância a falhas. O GCP do Google tem uma série de outras vantagens, além de sua escalabilidade e capacidade de lidar com um grande número de solicitações.