As diferentes maneiras de implementar PutIfAbsent em bancos de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL estão se tornando cada vez mais populares como uma alternativa aos bancos de dados relacionais tradicionais . Existem muitos tipos diferentes de bancos de dados NoSQL, cada um com seus pontos fortes e fracos. Uma decisão importante ao escolher um banco de dados NoSQL é quais operações de consulta ele suporta. Uma operação de consulta importante é “putIfAbsent”. Esta operação insere um novo registro no banco de dados se não houver registro existente com a mesma chave. Isso pode ser útil para garantir que os dados estejam sempre atualizados, evitando duplicatas e muito mais. No entanto, nem todos os bancos de dados NoSQL oferecem suporte a putIfAbsent. Neste artigo, compararemos as várias implementações putIfAbsent de diferentes bancos de dados NoSQL. Também veremos o desempenho e outras compensações de cada opção.

O Uber usa Nosql?

Os dados são armazenados em bancos de dados NoSQL para obter acesso a eles. A equipe de atendimento da Uber usa uma tabela separada para armazenar o índice porque os bancos de dados NoSQL não oferecem suporte a índices (porque os bancos de dados NoSQL não oferecem suporte a transações distribuídas).

O Uber usa GCP?

Os clientes do UberCloud se beneficiarão dos serviços do Google Cloud, além dos benefícios do UberCloud. Devido ao desenvolvimento do padrão Kubernetes pelo Google, a empresa oferece uma forte oferta de contêineres de software. Os contêineres de software UberCloud podem ser executados no Google Cloud usando a plataforma UberCloud.

Como o Uber escala para milhões de solicitações simultâneas?

Até milhões de pessoas usam a plataforma ao mesmo tempo, e milhões de viagens acontecem na plataforma todos os anos. As transações de banco de dados podem ocorrer em um único dia por causa das transações de banco de dados. Os dados de pedidos da Uber são armazenados no Google Cloud Spanner como parte de sua escalabilidade e consistência. No passado, eles usavam um banco de dados local (Cassandra).

O Nosql oferece suporte a dados semiestruturados?

Eles são ideais para armazenar dados estruturados e não estruturados porque podem fazer isso. É ideal para dados semiestruturados porque é fácil de dimensionar e até mesmo uma única camada de estrutura (assunto, valor, tipo de dados, etc.) pode ser adicionada. A consolidação de dados não estruturados em um pode facilitar a pesquisa e a análise.

A Web 2.0 gera uma ampla variedade de dados semiestruturados e não estruturados, dependendo da fonte. Bancos de dados NoSQL orientados a documentos baseados em tipos de documentos. Em termos de tempos de resposta de consulta, MongoDB e MySQL são comparáveis. Este estudo de caso compara um conjunto de dados de notícias com uma lista de outros jornais. A University of Delhi e a University Grants Commission (UGC) apoiaram esta pesquisa, e os autores agradecem por sua assistência. Os pesquisadores foram auxiliados pelo Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bangalore, Karnataka, Índia, bem como pela University Grants Commission (UGC). (NET-DEZ-2012) Número 3492/

Nosql: o garoto não tão novo no bloco de banco de dados

Um banco de dados NoSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados altamente escalável e flexível que pode armazenar e processar dados não estruturados e semiestruturados. Os modelos de dados com uma variedade de parâmetros flexíveis podem ser subdivididos em SQL, sql e SQL em geral. Bancos de dados de documentos, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos são apenas alguns exemplos de bancos de dados NoSQL. O MongoDB é o banco de dados não relacional mais usado devido ao seu formato JSON com suporte nativo para armazenar documentos semiestruturados.

O Nosql usa árvores B?

Nosql não usa árvores b.

As árvores B são mais poderosas do que outros algoritmos de indexação quando seus dados têm um alto grau de similaridade. Como resultado, quando o número de páginas em um banco de dados é pequeno, eles são mais eficientes.

Os benefícios dos motores B-tree

Mesmo os bancos de dados NoSQL podem tirar proveito dos mecanismos B-tree, mas existe a tentação de acreditar que os mecanismos B-tree são apenas para bancos de dados SQL. Os mecanismos de árvore B são especialmente adequados para indexar grandes conjuntos de dados em que a recuperação de um valor específico é crítica. As árvores B do banco de dados são um componente importante dos índices do MongoDB. Existem algumas exceções, mas o algoritmo é essencialmente o mesmo de um banco de dados relacional. Nesse contexto, strings e inteiros podem ser combinados para organizar os dados na árvore B.

Graphql pode ser usado com Nosql?

Lançamos um wrapper GraphQL para nosso banco de dados NoSQL para usar na versão 2.8 de nosso banco de dados NoSQL e também o usamos para nossos experimentos GraphQL. Devido à disponibilidade geral do ArangoDB 2.8, os usuários agora podem usar os serviços Foxx (JavaScript no banco de dados) no banco de dados para gerenciar dados com GraphQL.

O Facebook criou uma linguagem de consulta conhecida como GraphQL para lidar com aplicativos móveis e da Web modernos. Com a nova versão do ArangoDB 2.8, você pode usar os serviços Foxx (JavaScript no banco de dados) para se conectar ao seu servidor GraphQL. Um único ponto de extremidade que lida com todas as solicitações de consulta é necessário para que o GraphQL seja executado por conta própria. Em contraste com uma API REST tradicional, que normalmente exigiria mais chamadas de API para acessar os amigos do usuário, uma consulta GraphQL que retorna a resposta como esta: também pode ser acessada por meio de uma API REST tradicional. Ele elimina a necessidade de duplicação e possíveis bugs na criação de APIs HTTP igualmente exaustivas usando o GraphQL. O uso do GraphQL em bancos de dados dinâmicos e sem esquemas e linguagens de tipagem dinâmica é uma opção promissora. Um esquema HTTP pode descrever essas preocupações com a ajuda do GraphQL, em vez de ter que rotear a validação e a lógica de autorização em diferentes endpoints HTTP. O impacto de uma única solicitação GraphQL resultando em um número potencialmente grande de solicitações de banco de dados é muito menos importante quando implementado diretamente no banco de dados.

Além disso, o uso do GraphQL permite uma busca de dados mais eficiente. Um esquema GraphQL pode reduzir significativamente a carga no back-end por dados pré-estruturados. Isso é especialmente verdadeiro se você tiver muitos dados porque é mais fácil consultar o banco de dados várias vezes para os mesmos dados do que para dados diferentes.
Construir APIs com a API GraphQL é uma maneira simples de torná-las mais fáceis de usar e intuitivas. Se você ainda não tiver dados, é recomendável adicionar um conjunto de amostra ao seu cluster para explorar a API GraphQL.

Por que usar Graphql sobre SQL

Um sistema de tipo é usado para retornar dados em uma linguagem de consulta flexível como GraphQL. SQL (linguagem de consulta estruturada) é um padrão de linguagem mais antigo e amplamente usado, comumente usado para consultar dados em bancos de dados tabulares e hierárquicos . Se você deseja que sua API funcione com um banco de dados NoSQL, pode usar o GraphQL. MongoDB é um banco de dados NoSQL popular com suporte a GraphQL. Comece criando um cluster gratuito e conectando-o ao seu aplicativo. Se você ainda não tiver nenhum dado, poderá criar um conjunto de dados de amostra em seu cluster para começar a usar o GraphQL. Você tem uma ampla variedade de opções de banco de dados disponíveis ao desenvolver uma API GraphQL. Se você não tiver certeza de qual escolher, ligue para nós e nós o ajudaremos a fazer isso.

Nosql é bom

Um banco de dados NoSQL, como o MongoDB, é ideal para dimensionamento. A fragmentação do banco de dados permite garantir que os dados corretos estejam no lugar certo e na hora certa, porque os dados são particionados em várias máquinas. Um único computador será capaz de manter a rede funcionando após uma interrupção.

O termo NoSQL, ou Not Only SQL, refere-se a um tipo de sistema de banco de dados que pode ser usado para armazenar dados em vários formatos. Os bancos de dados NoSQL são criados para serem extremamente flexíveis, rápidos e altamente disponíveis desde o início. Os recursos do banco de dados podem ser acessados ​​por meio de uma variedade de métodos, incluindo vários métodos de acesso a dados, também conhecidos como multimodelos. Um banco de dados NoSQL pode atender e até exceder as demandas de uma vasta gama de cargas de trabalho, proporcionando experiências novas e aprimoradas aos clientes. Esses bancos de dados são projetados para fornecer um alto nível de disponibilidade, distribuindo dados automaticamente por vários nós à medida que novos servidores são adicionados. Os bancos de dados de documentos podem ser usados ​​para desenvolver aplicativos ágeis porque são sem esquema e não requerem modelagem estática dos dados. Em bancos de dados NoSQL, coleções e escopos são agrupamentos hierárquicos lógicos.

O Oracle, por outro lado, não é um banco de dados relacional muito complexo, caro ou totalmente confiável . As estruturas de dados em bancos de dados NoSQL distribuídos são arquitetadas para expandir em um ambiente baseado em mercadoria. As 100 maiores organizações da Fortune 100 gerenciam dados críticos na plataforma de banco de dados Couchbase 30% do tempo.

As muitas vantagens de um banco de dados NoSQL incluem sua capacidade de oferecer suporte a aplicativos em tempo real em larga escala. Esses serviços são capazes de lidar com um grande volume de transações com baixa latência. Além disso, eles são compatíveis com ACID, o que significa que podem garantir que as atualizações de dados estejam corretas. A desvantagem dos bancos de dados NoSQL é que eles não incluem muitos dos recursos dos bancos de dados tradicionais . Por exemplo, eles não são tão flexíveis quanto deveriam em termos de como os dados são armazenados e acessados. Além disso, eles não funcionam bem com aplicativos que exigem atualizações frequentes de tempo de execução.

Bancos de dados Nosql: mais flexíveis e escaláveis ​​que os bancos de dados SQL

Os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, são muito flexíveis porque não são tão rígidos em seus modelos de dados quanto os bancos de dados tradicionais. Dessa forma, eles são mais adequados para aplicações que requerem grandes quantidades de dados, baixa latência e um conjunto diversificado de modelos de dados, pois aliviam algumas das restrições de consistência de dados encontradas em outros bancos de dados. No entanto, os bancos de dados SQL podem se esforçar para manter as propriedades ACID ao executar operações dinâmicas além de executar operações dinâmicas.