Por que os bancos de dados Nosql são mais escaláveis ​​que os bancos de dados relacionais

Os bancos de dados Nosql são mais escaláveis ​​do que suas contrapartes relacionais por vários motivos. Em primeiro lugar, os bancos de dados nosql são projetados para serem distribuídos desde o início, o que significa que são inerentemente mais escaláveis. Em segundo lugar, os bancos de dados nosql geralmente usam modelos de dados mais simples do que os bancos de dados relacionais , o que os torna mais escaláveis. Por fim, os bancos de dados nosql tendem a ser mais flexíveis em termos de esquema e estrutura de dados, o que também os torna mais escaláveis.

É o sistema capaz de suportar bancos de dados muito grandes com taxas de solicitação extremamente altas e latência muito baixa. Para que um site seja bem-sucedido, ele deve ter escalabilidade e alta disponibilidade, além de ter uma grande base de usuários. Para executar várias instâncias simultaneamente em servidores, normalmente é usado o dimensionamento horizontal.

Em vez do modelo ACID, os bancos de dados NoSQL geralmente usam o modelo BASE. Eles fornecem escalabilidade em troca da desistência dos requisitos A, C e/ou D. Se você deseja as garantias do ACID, pode se inscrever para elas em alguns casos, como Cassandra. Embora os bancos de dados NoSQL sejam normalmente mais escaláveis, eles nem sempre conseguem isso.

Os bancos de dados SQL , como os bancos de dados NoSQL, podem ser dimensionados horizontalmente, enquanto os bancos de dados NoSQL podem ser dimensionados verticalmente. As arquiteturas de banco de dados diferem entre os bancos de dados SQL e NoSQL, pois os bancos de dados SQL são baseados em tabelas, enquanto os bancos de dados NoSQL são baseados em documentos, valores-chave, gráficos ou bancos de dados de colunas largas. O banco de dados NoSQL é mais adequado para dados não estruturados, como documentos ou JSON, enquanto os bancos de dados SQL são mais adequados para transações de várias linhas.

O NoSQL, por outro lado, permite que você dimensione horizontalmente aplicativos da Web e de negócios do mundo real. Apache HBase, MongoDB e Cassandra são alguns dos bancos de dados NoSQL mais populares .

Por que os bancos de dados Nosql são mais escaláveis?

Os bancos de dados Nosql geralmente são mais escaláveis ​​do que seus equivalentes SQL porque são projetados para trabalhar com big data. Eles também são mais flexíveis em termos de esquema, o que significa que podem lidar com mais tipos de dados e estruturas. Por fim, os bancos de dados nosql geralmente são projetados para serem distribuídos, o que significa que podem ser distribuídos em vários servidores, o que pode melhorar ainda mais a escalabilidade.

É cada vez mais importante que os aplicativos possam ser dimensionados. Da mesma forma, é fundamental ter um armazenamento de dados que possa ser dimensionado com rapidez e eficiência. No debate principal, é melhor usar um banco de dados 'ASL' ou 'NoSQL'? Os bancos de dados SQL existem há muito tempo, enquanto os bancos de dados NoSQL são conhecidos por sua facilidade de dimensionamento. A suposição de que os bancos de dados NoSQL só podem ser fragmentados em determinadas operações é inerente ao seu design. O banco de dados espera uma qualificação para identificar o nó no qual os dados residem toda vez que executa uma operação de dados. O fato de os dados serem armazenados em várias máquinas torna muito simples executar as operações de dados até mesmo nas máquinas mais ineficientes.

Como resultado, os bancos de dados NoSQL podem ser dimensionados usando máquinas de commodities simples. Quando um sistema NoSQL é usado, ele assume que o usuário planejará e estruturará os dados de forma que todos os dados necessários possam ser recuperados ao mesmo tempo para uma operação específica. O objetivo de desnormalizar os dados é evitar que eles sejam corrompidos (dados pré-cozidos para operação). Não se espera que as junções no NoSQL sejam ricas em recursos ou otimizadas, embora sejam possíveis. Em termos práticos, os aplicativos NoSQL assumem que os dados serão consistentes ao longo do tempo. Muitos sistemas NoSQL também fornecem opções para ajustar a consistência em todo o sistema por motivos de consistência. Ao escolher uma arquitetura, um componente importante é avaliar o caso de uso e selecionar o armazenamento de dados apropriado com base nele.

Os bancos de dados de documentos são uma ótima opção para escalar horizontalmente os aplicativos porque podem ser distribuídos em vários nós. Os dados são armazenados nos documentos autocontidos semelhantes ao MongoDB do MongoDB, que são arquivos semelhantes ao JSON. Isso permite que vários nós sejam facilmente acessados, distribuindo os documentos em um intervalo de escala horizontal. O MongoDB também é extremamente robusto devido ao uso de clusters fragmentados, que permitem que os dados sejam transferidos entre vários nós. Um banco de dados NoSQL tem inúmeras vantagens, além de seus modelos de dados flexíveis, dimensionamento horizontal, consultas extremamente rápidas e facilidade de uso. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valores-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são apenas alguns dos tipos de bancos de dados NoSQL. Um banco de dados NoSQL é ideal para aplicativos que exigem dimensionamento horizontal porque é facilmente distribuído em vários nós. O MongoDB é uma excelente escolha para aplicativos que exigem uma plataforma de escalabilidade horizontal porque é facilmente distribuído em várias plataformas.

Como o banco de dados Nosql é escalável?

Um banco de dados NoSQL, por outro lado, é escalável horizontalmente, o que significa que eles podem lidar com o aumento do tráfego adicionando mais servidores. Os bancos de dados NoSQL, além de serem maiores e mais poderosos, podem ser usados ​​para conjuntos de dados grandes ou em constante mudança.

Como explica Rahim Yaseen, da Couchbase, podemos obter uma compreensão de vários conceitos cruciais. Com a explosão de dados, as organizações buscam cada vez mais maneiras de gerenciar, armazenar e extrair valor deles. Devo escalar horizontalmente ou escalar verticalmente meu banco de dados? Um sistema de fragmentação manual permite a distribuição de informações de registro em uma série de cabines de check-in. Funciona porque há uma boa ideia de como será o esquema. Como resultado, em caso de fragmentação automática, você precisaria ir a cada estande para descobrir quem fez o check-in com o sobrenome S. Os principais padrões de acesso direto em um banco de dados de documentos geralmente exigem acesso a um documento específico por meio de uma única chave, como bem como a capacidade de navegar para outro documento por meio de uma chave relacionada. É essencial indexar e consultar um grande número de conjuntos de dados para realizar essa tarefa.

Como cada nó deve participar da execução da consulta, implementar uma técnica de redução de mapa é inútil. Quando o volume de dados aumenta, a expansão no estilo RDBMS torna-se cada vez menos eficaz. Uma arquitetura de expansão que sustenta um grande conjunto de dados provavelmente está condenada, assim como um único ponto de falha muito grande. A Internet é um excelente exemplo de cluster sem compartilhamento, extremamente grande e extremamente distribuído.

O dimensionamento vertical custa mais e pode não ser necessário em alguns casos. Devido ao fato de que os problemas podem ser distribuídos por um número maior de máquinas, o escalonamento horizontal é mais econômico.
É fundamental selecionar a solução de dimensionamento correta para evitar problemas de desempenho, maior complexidade e perda de dados que podem resultar de decisões incorretas de dimensionamento.
Quando devo escalar?
Há vários fatores a serem considerados antes de decidir se deve ou não escalar. A primeira coisa que você deve saber é com quantos dados seu aplicativo está lidando. Uma única máquina de banco de dados pode lidar com uma quantidade relativamente grande de dados se os dados forem relativamente pequenos. Espera-se também que um volume de dados maior resulte em uma quantidade maior de processamento necessária para a execução do aplicativo, e a máquina pode não ser mais capaz de processá-lo.
Se os dados forem relativamente pequenos, a carga pode ser tratada por uma única máquina de banco de dados.
Quando você deve considerar o escalonamento horizontal?
Se você tiver um problema que pode ser resolvido dividindo um grande número de máquinas em máquinas menores, a expansão pode ser a melhor opção para você. Se você tem um site que requer muitos servidores e não tem CPU ou RAM suficiente para colocar todos eles em seu datacenter, você pode adicionar mais servidores ao seu datacenter e fazer com que eles lidem com a carga.
Aumentar o número de servidores em seu data center pode ser mais econômico em determinadas situações, como lidar com um grande número de máquinas que podem se espalhar.

Dimensionando seu servidor: os prós e contras do dimensionamento vertical e horizontal

O dimensionamento vertical costuma ser mais caro, dificultando a obtenção do mesmo nível de desempenho. Embora o dimensionamento horizontal seja geralmente mais eficiente, pode ser mais difícil de configurar.

Por que os bancos de dados Nosql são melhores?

Os bancos de dados Nosql geralmente são vistos como melhores do que seus equivalentes relacionais por vários motivos. Primeiro, eles geralmente são muito mais fáceis de configurar e usar – não há necessidade de design de esquema complicado ou mapeamento objeto-relacional. Em segundo lugar, eles são altamente escaláveis ​​e podem lidar facilmente com grandes quantidades de dados. Por fim, tendem a ser mais flexíveis em termos de modelagem de dados, facilitando o armazenamento e consulta de estruturas de dados complexas.

A indústria de banco de dados NoSQL cresceu no final dos anos 2000 com foco em dimensionamento, consultas rápidas e facilidade de programação. A flexibilidade dos bancos de dados NoSQL, bem como sua capacidade de dimensionar horizontalmente e acomodar modelos de dados flexíveis, os tornam ideais para desenvolvedores. Os bancos de dados SQL (Structured Query Language) são conhecidos por seus esquemas rígidos, complexos e tabulares, bem como pelos altos requisitos de dimensionamento vertical. Na versão 4.0, o MongoDB adicionou transações ACID de vários documentos e, na versão 4.2, o MongoDB estendeu o suporte para abranger clusters fragmentados. O número 1 contém modelos de dados. Os dados em bancos de dados NoSQL são normalmente otimizados para fins de consulta, e não para duplicação de dados.

A compactação também está disponível em alguns bancos de dados No. NoSQL para reduzir a pegada de armazenamento. Bancos de dados gráficos, por exemplo, podem ser úteis para analisar relacionamentos, mas podem não fornecer informações suficientes para o uso diário. Se você estiver procurando por um banco de dados para um caso de uso específico, o white paper Onde usar o MongoDB pode ajudá-lo a descobrir qual banco de dados é o certo para você. O MongoDB Atlas é um ótimo banco de dados NoSQL para começar porque é um dos mais simples de usar. Você pode aprender o MongoDB em menos de 24 horas com a MongoDB University, que oferece treinamento online totalmente gratuito.

Nosql oferece uma maneira diferente de lidar com dados

É preferível usar NoSQL para armazenar e gerenciar dados. A simplicidade e escalabilidade deste aplicativo o tornam ideal para uso. Um banco de dados NoSQL é mais confiável e tem maior acessibilidade.

Escalabilidade Nosql Vs SQL

Os bancos de dados SQL são dimensionáveis ​​verticalmente, o que significa que podem ser dimensionados adicionando mais recursos (CPU, memória etc.) a um único servidor. Os bancos de dados NoSQL são escalonáveis ​​horizontalmente, o que significa que podem ser dimensionados adicionando mais servidores.

Pode ser difícil distinguir entre a vasta gama de sistemas de banco de dados disponíveis hoje. O DBA deve estar familiarizado com as diferenças entre SQL, NoSQL e DBMS individuais. Em geral, os bancos de dados NoSQL, que não possuem propriedades relacionais, não dependem de RDBMSs tradicionais. Os dois produtos têm cinco diferenças principais, bem como algumas distinções importantes que os distinguem um do outro. A arquitetura mestre-escravo dos bancos de dados NoSQL escala mais horizontalmente com servidores ou nós adicionais. De acordo com o teorema CAP, que afirma que em qualquer banco de dados distribuído, apenas duas das seguintes propriedades podem ser garantidas ao mesmo tempo: É fundamental apoiar e apoiar a comunidade. Os bancos de dados SQL existem há muito tempo, são bem conhecidos e têm um longo histórico de confiabilidade.

Os bancos de dados NoSQL não são tão seguros quanto os bancos de dados relacionais porque contêm menos estruturas de dados. No entanto, eles são mais escaláveis, permitindo que se tornem mais populares. Apesar de sua segurança, os bancos de dados relacionais podem não ser a melhor escolha para todos os aplicativos.

Escalabilidade de banco de dados relacional x não relacional

O dimensionamento do banco de dados é diferente em bancos de dados não relacionais, como bancos de dados de documentos, e em bancos de dados relacionais, que só podem ser dimensionados verticalmente (CPU, espaço no disco rígido e assim por diante). A replicação de banco de dados envolve a criação de vários bancos de dados em vários servidores, o que mantém os dados sincronizados.

Em seu trabalho de pesquisa de 1970, A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, EF Codd, da IBM, cunhou o termo “banco de dados relacional”. As chaves são usadas para vincular informações de várias tabelas em um banco de dados relacional. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL e IBM DB2 são os bancos de dados mais usados ​​no mundo. Usar um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) é uma excelente maneira de manter seus dados precisos e consistentes. Para obter integridade referencial, um relacionamento de chave primária e estrangeira deve ser usado. Um registro deve ser excluído independentemente de se referir a uma chave primária ou a qualquer outro registro. Isso impede que um registro órfão seja salvo.

Tabelas, linhas, chaves primárias ou chaves estrangeiras não podem ser encontradas em um banco de dados não relacional, como podem em um banco de dados relacional. Em contraste, um banco de dados NoSQL emprega um modelo de armazenamento otimizado para o tipo de dados que está sendo armazenado. Armazenamentos de dados de documentos, armazenamentos de dados colunares, armazenamentos de valores-chave, gráficos, índices e bancos de dados gráficos são os bancos de dados NoSQL mais usados. Um banco de dados de grafos destina-se a facilitar o armazenamento de informações entre entidades. O mapeamento objeto-relacional (ORM) é um novo recurso introduzido nos bancos de dados NoSQL como um substituto para a Structure Query Language (SQL). Várias linguagens NoSQL estão disponíveis, incluindo Java, Javascript,. NET e PHP.

É fundamental distinguir entre dois tipos de bancos de dados por dois motivos: sua utilidade em si e os casos de uso a que atendem. Nenhum banco de dados é melhor que o outro, mas nenhum tem o monopólio de ser melhor que o outro. Ao escolher um tipo de banco de dados para seu projeto, considere as necessidades da organização, bem como a funcionalidade de seu aplicativo.

Cassandra é uma arquitetura projetada para lidar com grandes quantidades de dados em baixa latência. O Cassandra consegue isso utilizando um esquema de replicação de buffer em anel. O esquema de replicação do buffer de anel em um sistema permite replicar dados entre dois ou mais nós. O esquema de replicação permite que o sistema cresça sem interferir na disponibilidade de dados. O Apache Cassandra também foi projetado para ser tolerante a falhas. Como resultado, se um nó falhar, outro nó no sistema poderá replicar os dados para o nó com falha. Permitir que um sistema cresça sem afetar negativamente a disponibilidade de dados é resultado dessa tolerância a falhas. É um banco de dados grande e confiável que pode lidar com um grande número de transações de maneira eficiente.

Qual é mais fácil escalar Rdbms ou Nosql?

Apesar da falta de recursos de dimensionamento, os RDBMS normalmente não aumentam, enquanto os bancos de dados NoSQL mais recentes se destinam a aproveitar os novos nós e geralmente são projetados com hardware de baixo custo em mente.