Nosql vs Elasticsearch: care este mai rapid?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de o serie de factori, inclusiv implementarea specifică a fiecărui software și tipul și dimensiunea datelor citite sau scrise. În general, totuși, bazele de date Nosql sunt de obicei mai rapide la operațiunile de citire decât Elasticsearch, în timp ce Elasticsearch este de obicei mai rapid la operațiunile de scriere.

Cele două vor fi evaluate folosind o abordare în zece puncte și implementarea a zece parametri cheie. Integritatea datelor, securitatea, disponibilitatea, controlul versiunilor, interogarea, fragmentarea, comunicarea, gestionarea memoriei și extinderea fac parte din această categorie. Controlul versiunilor este disponibil atât pentru baza de date, cât și pentru nivelurile de colecție ale RavenDB. Dacă îl activați, un document va fi transformat într-o revizuire – o imagine a documentului care va rămâne neschimbată până când este schimbat. Poate deveni necesar dacă un flux de date a făcut inutilă o bază de date critică, de exemplu. În baza de date RavenDB%27, 80% este scris în NoSQL, cu accent pe performanță și pe funcții avansate, cum ar fi interogarea grafică. De îndată ce creați și executați o interogare, un manager de indexuri va detecta și îmbunătăți indecșii acelei interogări.

În RavenDB, nu este nevoie de aplicații terțe, deoarece implementează o caracteristică MapReduce nativă. Agregatele arhivate, cum ar fi cele găsite pe pagini populare, precum și cele găsite pe site-urile web locale, pot fi reutilizate. Baza de date ElasticSearch este organizată în indici. Fiecare index poate fi împărțit în mai multe cioburi pentru a-l reproduce mai târziu în viață. Pentru a se asigura că datele din cache sunt actuale, clienții nu trebuie să se apropie de server. ElasticSearch folosește JVM-uri, care sunt predispuse să oprească orice flux de programare din cauza rutinelor lor standard de colectare a gunoiului. RavenDB nu are scheme.

Nu este necesar să specificați tipuri de date și puteți modifica documentele după cum doriți. Scalare simplă reduce latența, ușurează sarcina pe fiecare nod și vă oferă un plus de securitate. Fiecare nod poate gestiona zeci de mii de solicitări pe secundă cu o latență și un debit constant. Mii de clienți mulțumiți, de la startup-uri până la companii Fortune 100, au descărcat aplicația.

Acest lucru se datorează faptului că o anumită entitate de date nu este partiționată și este stocată concomitent cu altele. Ca rezultat, o bază de date NoSQL efectuează operațiuni de citire și scriere mai rapid decât o bază de date SQL pe o singură entitate de date.

Bazele de date NoSQL sunt suficient de flexibile pentru a suporta atât sisteme intensive de citire, cât și de scriere. Deoarece datele sunt răspândite pe mai multe fragmente și servere, hashingul și hashingul consecvent sunt necesare pentru a determina ce servere/surtensione să direcționeze cererile de aplicații.

În experimentul nostru, am descoperit că bazele de date NoSQL sunt de obicei mai rapide decât SQL, în special pentru stocarea cheie-valoare; Este posibil ca bazele de date NoSQL să nu suporte pe deplin tranzacțiile ACID, ceea ce poate duce la date inconsecvente.

Este citit mai rapid în Nosql?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de o varietate de factori, inclusiv de baza de date nosql în cauză și de natura datelor citite. În general, totuși, bazele de date nosql sunt proiectate pentru performanță și scalabilitate ridicate, așa că este probabil ca vitezele de citire să fie mai mari decât într-o bază de date relațională tradițională .

În gândirea tradițională, rândurile și coloanele sunt considerate a fi citite mai rapid decât documentele. Bazele de date cu documente, spre deosebire de bazele de date relaționale mai vechi, câștigă cotă de piață. Există o singură bază de date de documente care utilizează indexuri automate pentru documente. Învățarea automată este utilizată pentru a îmbunătăți indici pe baza interogărilor utilizatorilor. Dezvoltatorii nu trebuie să codifice în propriul index, deoarece nu trebuie să codifice în el. Bazele de date de documente de pe orice platformă cloud pot ajuta la reducerea latenței, costurilor, cheltuielilor generale, complexității și durerilor de cap, crescând în același timp performanța. Bazele de date de documente sunt ideale pentru rețelele distribuite deoarece nu au tabele sau îmbinări. Bazele de date de documente sunt cel mai bun candidat pentru cea mai populară formă de rețea distribuită, cunoscută și sub numele de cloud.

Arborii B+ sunt o structură de date de bază în RDBMS tradițional, dar are unele limitări. Arborilor B+, pe de altă parte, le lipsesc multe avantaje în comparație cu arborii structurați în jurnal, cum ar fi latențe de citire mai mici, debit mai mare de scriere și flexibilitate mai mare. Modelele de date de stocare în cache și de stocare inteligentă ajută la obținerea unor latențe scăzute de citire, în același timp cu creșterea debitului de scriere, ambele fiind obținute folosind memoria cache și semantica de stocare numai pentru adăugare. Cassandra, cu motorul său de stocare, este o alegere excelentă pentru aplicațiile cu debit mare, deoarece oferă avantaje semnificative față de RDBMS-urile tradiționale.

Este Elasticsearch cel mai rapid?

Deoarece este construit pe Lucene, ElasticSearch poate căuta în întregul text al unui document. În plus, platforma este foarte aproape de căutarea în timp real, ceea ce înseamnă că latența dintre momentul în care un document este indexat și când este căutat este foarte scurtă - de obicei doar o secundă.

Folosim Elasticsearch pentru a stoca și a interoga datele noastre despre erori JavaScript în timp real în TrackJS. Am început recent să analizăm mai multe date pentru unele dintre paginile noastre principale și am observat că timpii de răspuns erau inacceptabili. Am găsit sursa problemei și apoi am reparat-o. Ca rezultat, este esențial să grupați câmpurile cardinale de înaltă calitate pentru ca o interogare să funcționeze cu o viteză ridicată. În Elasticsearch, mesajele de eroare JavaScript pot avea mii de caractere. Un șir lung are un timp mai lent de agregare decât o valoare numerică. Nu ar fi frumos dacă am putea agrega peste un câmp numeric în loc de un câmp șir?

Care este cel mai bun mod de a transforma un mesaj de eroare într-un număr? Adevărul este dezvăluit atunci când îl hașăm. Este de preferat să folosiți două interogări decât una. Lucrăm în mod constant la îmbunătățirea performanței și scoatem la suprafață mai multe date pentru a ne îmbunătăți aplicația. O interogare bidimensională funcționează aproximativ la fel ca o interogare unidimensională în seturile de date medii. Pe de altă parte, clienții cu seturi de date cu cardinalitate mari vor observa o creștere a vitezei de ordinul mărimii.

Companiile de toate dimensiunile, fie ele mici sau mari, pot folosi ArangoDB pentru a căuta cantități mari de date. În plus, este o alegere excelentă pentru companiile care doresc să-și extindă și să-și stocheze datele într-o singură locație.

Lumea este plată Lumea este plată: un editorial

Care este mai rapid Elasticsearch sau Mongodb?

MongoDB este mai rapid decât Elasticsearch atunci când are un index implicit, care este **1,15, și este **1,20 mai rapid când are un index personalizat.

Pe măsură ce popularitatea bazei de date No-SQL crește, la fel crește și numărul de utilizatori. Acest blog va examina modul în care MongoDB și Elasticsearch se compară și contrastează. Apache Lucene, scris în Java, este folosit pentru a construi Elasticsearch. Elasticsearch produce rezultate în milisecunde, deoarece caută un index în loc să caute text. ElasticSearch și MongoDB aveau ambele mai puțini indici necesari pentru a atinge același nivel de performanță. Elasticsearch este pe primul loc printre motoarele de căutare și pe locul opt în general. MongoDB acceptă suport pentru drivere pentru aproape toate limbajele de programare, inclusiv C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby și multe altele.

Faptul că PostgreSQL nu este la fel de cunoscut ca MySQL poate face mai dificilă găsirea dezvoltatorilor care au lucrat cu el, iar PostgreSQL nu este la fel de cunoscut ca MySQL în sine. În plus, deoarece PostgreSQL nu este la fel de adoptat ca MySQL, este posibil să existe mai puțin suport pentru acesta. Cu toate acestea, în comparație cu beneficiile PostgreSQL, dezavantajele sunt semnificativ mai puțin severe.

Redis este mai bun pentru construirea rapidă a structurilor de date complicate

MongoDB este un instrument fantastic pentru stocarea de seturi mari de date, dar poate dura mai mult pentru a răspunde la solicitări. Este mai rapid să scrieți structuri de date complexe cu Redis decât este cu alte limbaje de programare.

Performanța Mongodb vs Elasticsearch

ElasticSearch este superior MongoDB în ceea ce privește gestionarea interogărilor datorită capacității sale de a gestiona cererile REST. Documentele plate pot fi stocate cu ușurință și definitiv într-o bază de date, eliminând nevoia utilizatorilor de a verifica o listă lungă de documente. ElasticSearch are și capacitatea de a filtra datele.

Cele mai utilizate baze de date în ultimii ani au fost MongoDB și Elasticsearch. Este bine cunoscut faptul că MongoDB este un limbaj de programare ușor de utilizat, în timp ce Elasticsearch câștigă popularitate ca instrument care permite programatorilor să creeze doar cele mai avansate aplicații. Comparând următoarele exemple, putem înțelege mai bine modul în care Elasticsearch și Mongodb se compară și contrastează. Elasticsearch este un instrument care permite clienților să ruleze concomitent analize de date. Există numeroase programe care ajută la majoritatea avantajelor pe care le oferă bazele de date față de structurile tradiționale de înregistrare. Compararea și contrastarea Elasticsearch și MongoDB: examinarea avantajelor și dezavantajelor ambelor. Nu există nicio îndoială că capacitățile de căutare ale Elasticsearch sunt excepționale. MongoDB este baza de date folosită de Proiectul Aadhar pentru a stoca informații demografice și biometrice despre peste 1,2 miliarde de oameni. Platforma MongoDB de la Shutterfly este folosită pentru a stoca și gestiona peste 6 miliarde de imagini la o rată de tranzacție de până la 10.000 pe secundă.

În plus față de această denormalizare, Elasticsearch poate avea ca rezultat o utilizare crescută a memoriei. Când vine vorba de alocarea memoriei pe noduri, 50% ar trebui să fie alocate JVM, dar 20% din memoria pe noduri poate fi folosită pentru ElasticSearch. Ca rezultat, Elasticsearch nu folosește uniuni ca funcționalitate nativă, ceea ce o face eficientă din punct de vedere al memoriei. Există două consecințe în acest sens: în primul rând, datele sunt denormalizate sau aproape aplatizate, reducând cantitatea de date care trebuie stocată; și în al doilea rând, deoarece utilizarea memoriei nu depinde de dimensiunea datelor, Elasticsearch poate întâmpina probleme de memorie. Este o problemă pentru sisteme precum depozitele de date, deoarece memoria este o resursă limitată.

Elasticsearch este o bază de date Nosql

Elasticsearch este o bază de date NoSQL care este în întregime open source și construită pe Java. Ca rezultat, datele sunt stocate într-o manieră nestructurată și SQL nu poate fi accesat. Elasticsearch este, de asemenea, un tutorial NoSQL, așa că ne-am putea referi la el ca atare aici.

Baza de date NoSQL distribuită Elasticsearch este utilizată pentru a căuta și analiza datele dumneavoastră în timp real. Are peste 63% utilizatori în Statele Unite și 21% în Regatul Unit. Pe măsură ce sistemul dvs. crește, vă puteți răspândi orizontal cu Elasticsearch adăugând noduri; tot ce trebuie să faceți este să adăugați mai multe noduri. Licența Apache 2, care vă permite să o instalați, să lucrați cu ea și să o personalizați gratuit, este utilizată de Elastisearch. Când programul recunoaște structura și formatul datelor, generează un index care poate fi căutat. Elasticsearch poate fi folosit pentru a stoca date sofisticate într-un document JSON structurat. Utilizarea internă a Lucene în Elasticsearch îi permite să ofere cele mai bune capabilități de căutare și analiză distribuite. Permite persoanelor care nu sunt familiarizate cu datele să lucreze cu acestea în mod intuitiv, utilizând un panou de control. Cu motorul de căutare Google, puteți indexa rapid și ușor milioane de documente și puteți efectua o căutare rapidă.

Acest instrument puternic de căutare a datelor poate fi folosit pentru a căuta rapid și eficient seturi mari de date. Este folosit în general ca vehicul pentru crearea de aplicații cu funcții de căutare complexe și cerințe care utilizează această tehnologie ca motor/tehnologie. Are un nivel foarte ridicat de scalabilitate și poate fi utilizat pentru analiza jurnalelor și analiza datelor mari, deoarece poate stoca date într-o varietate de formate.

Elasticsearch: un alt tip de bază de date

Deoarece nu este compatibilă cu ACID, Elasticsearch este o bază de date orientată spre documente, care diferă de majoritatea celorlalte baze de date . Deși Elasticsearch este un instrument excelent pentru construirea de aplicații web, nu ar trebui folosit ca bază de date primară datorită faptului că unele operațiuni, precum indici (inserarea valorilor), sunt mai costisitoare decât alte baze de date.

Căutarea în text complet Mongodb vs Elasticsearch

Căutarea în text complet Mongodb este un instrument puternic pentru căutarea datelor text. Elasticsearch este un motor de căutare și analiză distribuit, RESTful. Ambele instrumente au avantajele și dezavantajele lor, dar, în general, căutarea în text complet mongodb este mai rapidă și mai precisă.

Este Mongodb mai bun decât Elasticsearch?

Acest motor de căutare open source este construit pentru căutare, ceea ce permite indexarea avansată a datelor. Pentru a oferi analiza datelor, acesta este integrat cu Kibana și Logstash. MongoDB este un program de gestionare a bazelor de date NoSQL care poate fi utilizat pentru a gestiona cantități mari de date într-un sistem distribuit.

Este Mongodb bun pentru căutare?

Cu MongoDB Atlas Search , puteți crea un motor de căutare puternic pe deasupra datelor dvs. din cloud și puteți găsi rapid și ușor articole relevante.

Baze de date Open Source Nosql

Bazele de date nosql open source sunt flexibile și scalabile, făcându-le ideale pentru aplicațiile de date mari . De asemenea, sunt ușor de utilizat și de implementat, ceea ce le face o alegere populară pentru aplicațiile bazate pe web.

CylllaDB este o bază de date NoSQL care poate fi utilizată pentru aplicații moderne. Este open source și gratuit. Ca rezultat, folosește un design extrem de asincron, fără blocare, care este pe deplin compatibil cu hardware-ul actual. Un motor bazat pe C construit pe Seastar, care este un sistem de programare, prioritizare și stocare în cache bazat pe Linux. ScyllaDB folosește futures C++ și promite să se asigure că fiecare proces fragmentat rulează independent de celălalt, folosind o arhitectură universală. Codul de asamblare al ScyllaDB asigură că acesta utilizează cel mai eficient hardware, cum ar fi sisteme NUMA multi-core, multi-CPU. Când datele cel mai frecvent accesate sunt în memoria cache unificată, acestea vor fi imediat disponibile. Această componentă este compatibilă cu setul complet de drivere și conectori Apache Cassandra .

Care este baza de date Open Source Nosql?

OrientDB, o bază de date NoSQL open-source, este construită pe diferite modele, inclusiv grafic, document, model cheie/valoare obiect și așa mai departe. Nu există alt limbaj de programare decât Java inclus. Folosind conexiuni directe între toate înregistrările de date, este posibil să se gestioneze relațiile dintre toate înregistrările din bazele de date grafice .

Este Mongodb o sursă deschisă?

MongoDB este o bază de date NoSQL care este open-source. Există două versiuni de MongoDB. Există mai multe versiuni de MongoDB, dar ediția MongoDB Open Source este gratuită ca parte a comunității Open-Source, în timp ce celelalte ediții percep o taxă de licență.

Cassandra Nosql este Open Source?

Cassandra este o bază de date NoSQL care este distribuită pe mai multe computere. Bazele de date NoSQL sunt concepute pentru a fi ușoare, open-source, non-relaționale și relativ distribuite, conform conceptului. Ca unul dintre punctele lor forte, ele sunt bine-cunoscute pentru flexibilitatea lor în ceea ce privește definirea schemei, precum și capacitatea lor de a scala orizontal și vertical.

Mongodb Elasticsearch

Mongodb este un sistem de baze de date puternic orientat spre documente. Elasticsearch este un motor de căutare puternic. Ambele sunt instrumente excelente pentru stocarea și preluarea datelor. Cu toate acestea, au puncte forte și puncte slabe diferite. Mongodb este mai bun pentru stocarea datelor în format document. Acest lucru facilitează interogarea și actualizarea datelor. Cu toate acestea, poate fi dificil să cauți date în Mongodb. Elasticsearch este mai bun pentru căutare. Poate căuta cu ușurință prin date pentru a găsi ceea ce cauți. Cu toate acestea, nu are aceleași caracteristici orientate spre document ca Mongodb.

Dacă sunteți în căutarea unui API pe care să îl utilizați cu o căutare fațetă, BirdWatch Repo al lui Matthias este ceva pe care ați putea dori să vă uitați. În scopurile NodeJS, Express și alte aplicații Node.js, vom folosi un singur cluster Elasticsearch cu nod pentru a indexa MongoDB într-o instanță Ubuntu 14.04 EC2. Drept urmare, nu trecem opțiunea -replica-Setrs când repornim procesul. În schimb, am compilat un fișier mongod.conf.