Diferite moduri de a implementa PutIfAbsent în bazele de date NoSQL

Bazele de date NoSQL devin din ce în ce mai populare ca alternativă la bazele de date relaționale tradiționale . Există multe tipuri diferite de baze de date NoSQL, fiecare cu propriile sale puncte forte și puncte slabe. O decizie cheie atunci când alegeți o bază de date NoSQL este operațiunile de interogare pe care le acceptă. O operație importantă de interogare este „putIfAbsent”. Această operație inserează o înregistrare nouă în baza de date dacă nu există nicio înregistrare existentă cu aceeași cheie. Acest lucru poate fi util pentru a vă asigura că datele sunt întotdeauna actualizate, pentru a preveni duplicarea și multe altele. Cu toate acestea, nu toate bazele de date NoSQL acceptă putIfAbsent. În acest articol, vom compara diferitele implementări putIfAbsent ale diferitelor baze de date NoSQL. De asemenea, vom analiza performanța și alte compromisuri ale fiecărei opțiuni.

Uber folosește Nosql?

Datele sunt stocate în baze de date NoSQL pentru a avea acces la ele. Echipa de procesare a Uber folosește un tabel separat pentru a stoca indexul, deoarece bazele de date NoSQL nu acceptă indici (deoarece bazele de date NoSQL nu acceptă tranzacții distribuite).

Uber folosește Gcp?

Clienții UberCloud vor beneficia de serviciile Google Cloud pe lângă beneficiile UberCloud. Datorită dezvoltării de către Google a standardului Kubernetes, compania oferă o ofertă puternică de containere software. Containerele software UberCloud pot fi rulate pe Google Cloud folosind platforma UberCloud.

Cum crește Uber la milioane de solicitări simultane?

Milioane de oameni folosesc platforma în același timp și milioane de călătorii au loc pe platformă în fiecare an. Tranzacțiile cu baze de date pot avea loc într-o singură zi de dragul tranzacțiilor cu bazele de date. Datele comenzilor Uber sunt stocate în Google Cloud Spanner ca parte a scalabilității și coerenței sale. În trecut, au folosit o bază de date locală (Cassandra).

Nosql acceptă date semistructurate?

Sunt ideale pentru stocarea atât a datelor structurate, cât și a celor nestructurate, deoarece pot face acest lucru. Este ideal pentru datele semi-structurate deoarece este ușor de scalat și chiar și un singur strat de structură (subiect, valoare, tip de date etc.) poate fi adăugat. Consolidarea datelor nestructurate într-una singură poate facilita căutarea și analiza.

Web 2.0 generează o gamă largă de date semi-structurate și nestructurate, în funcție de sursă. Baze de date NoSQL orientate pe documente bazate pe tipuri de documente. În ceea ce privește timpul de răspuns la interogare, MongoDB și MySQL sunt comparabile. Acest studiu de caz compară un set de date Știri cu o listă de alte lucrări. Universitatea din Delhi și Comisia de Granturi Universității (UGC) au susținut această cercetare, iar autorii le mulțumesc pentru asistență. Cercetătorii au fost asistați de Institutul de Tehnologie Nitte Meenakshi, Bangalore, Karnataka, India, precum și de Comisia de Granturi Universității (UGC). ( NET-DEC-2012) Numărul 3492/

Nosql: Copilul nu atât de nou din blocul bazei de date

O bază de date NoSQL este un sistem de management al bazelor de date extrem de scalabil și flexibil, care poate stoca și procesa date nestructurate și semi-structurate. Modelele de date cu o varietate de parametri flexibili pot fi subdivizate în SQL, sql și SQL în general. Bazele de date de documente, depozitele cheie-valoare, bazele de date cu coloane largi și bazele de date grafice sunt doar câteva exemple de baze de date NoSQL. MongoDB este cea mai utilizată bază de date non-relațională datorită formatului său JSON suportat nativ pentru stocarea documentelor semi-structurate.

Nosql folosește arbori B?

Nosql nu folosește arbori b.

Arborii B sunt mai puternici decât alți algoritmi de indexare atunci când datele lor au un grad ridicat de similitudine. Ca urmare, atunci când numărul de pagini dintr-o bază de date este mic, acestea sunt mai eficiente.

Beneficiile motoarelor B-tree

Chiar și bazele de date NoSQL pot profita de motoarele B-tree, dar există tentația de a crede că motoarele B-tree sunt doar pentru baze de date SQL. Motoarele B-tree sunt deosebit de potrivite pentru a indexa seturi mari de date în care regăsirea unei anumite valori este critică. Arborii B bazei de date sunt o componentă importantă a indicilor MongoDB. Există unele excepții, dar algoritmul este în esență același cu cel al unei baze de date relaționale. În acest context, șirurile și numerele întregi pot fi combinate pentru a organiza datele în arborele B.

Poate fi folosit Graphql cu Nosql?

Am lansat un wrapper GraphQL pentru baza noastră de date NoSQL pentru a fi utilizat în versiunea 2.8 a bazei noastre de date NoSQL și l-am folosit și pentru experimentele noastre GraphQL. Datorită disponibilității generale a ArangoDB 2.8, utilizatorii pot utiliza acum serviciile Foxx (JavaScript pe baza de date) în baza de date pentru a gestiona datele cu GraphQL.

Facebook a creat un limbaj de interogare cunoscut sub numele de GraphQL pentru a gestiona aplicațiile web și mobile moderne. Cu noua versiune ArangoDB 2.8, puteți utiliza serviciile Foxx (JavaScript în baza de date) pentru a vă conecta la serverul GraphQL. Un singur punct final care se ocupă de toate cererile de interogare este necesar pentru ca GraphQL să ruleze singur. Spre deosebire de un API REST tradițional, care ar necesita de obicei mai multe apeluri API pentru a accesa prietenii utilizatorului, o interogare GraphQL care returnează răspunsul astfel: ar putea fi accesată și printr-un API REST tradițional. Elimină nevoia de duplicare și erori potențiale în crearea de API-uri HTTP la fel de exhaustive prin utilizarea GraphQL. Utilizarea GraphQL în baze de date dinamice, fără schemă și limbi tipizate dinamic este o opțiune promițătoare. O schemă HTTP poate descrie aceste preocupări cu ajutorul GraphQL, mai degrabă decât să fie nevoită să direcționeze validarea și logica de autorizare prin diferite puncte finale HTTP. Impactul unei singure solicitări GraphQL care are ca rezultat un număr potențial mare de cereri de bază de date este mult mai puțin important atunci când este implementat direct în baza de date.

În plus, utilizarea GraphQL permite preluarea mai eficientă a datelor. O schemă GraphQL poate reduce în mod semnificativ sarcina de pe backend prin date pre-structurate. Acest lucru este valabil mai ales dacă aveți o mulțime de date, deoarece este mai ușor să interogați baza de date de mai multe ori pentru aceleași date decât pentru date diferite.
Crearea de API-uri cu API-ul GraphQL este o modalitate simplă de a le face mai ușor de utilizat și mai intuitive. Dacă nu aveți deja date, se recomandă să adăugați un set de probă în cluster pentru a explora API-ul GraphQL.

De ce să folosiți Graphql peste Sql

Un sistem de tip este folosit pentru a returna date într-un limbaj flexibil de interogare precum GraphQL. SQL (limbaj de interogare structurat) este un standard de limbaj mai vechi, mai utilizat pe scară largă, care este utilizat în mod obișnuit pentru a interoga datele în bazele de date tabelare și ierarhice . Dacă doriți ca API-ul dvs. să funcționeze cu o bază de date NoSQL, puteți utiliza GraphQL. MongoDB este o bază de date populară NoSQL cu suport GraphQL. Începeți prin a crea un cluster gratuit și conectați-l la aplicația dvs. Dacă nu aveți încă date, puteți crea un set de date eșantion pe cluster pentru a începe să utilizați GraphQL. Aveți o gamă largă de opțiuni pentru baze de date disponibile atunci când dezvoltați un API GraphQL. Dacă nu sunteți sigur pe care să alegeți, sunați-ne și vă vom ajuta să o faceți.

Este Nosql bun

O bază de date NoSQL, cum ar fi MongoDB, este ideală pentru scalare. Partajarea bazei de date vă permite să vă asigurați că datele corecte sunt la locul potrivit la momentul potrivit, deoarece datele sunt partiționate pe mai multe mașini. Un singur computer va putea menține rețeaua în funcțiune după o întrerupere.

Termenul NoSQL, sau Nu numai SQL, se referă la un tip de sistem de baze de date care poate fi utilizat pentru a stoca date într-o varietate de formate. Bazele de date NoSQL sunt construite pentru a fi extrem de flexibile, rapide și foarte disponibile încă de la început. Capacitățile bazei de date pot fi accesate printr-o varietate de metode, inclusiv metode multiple de acces la date, cunoscute și sub numele de multimodele. O bază de date NoSQL poate îndeplini și chiar depăși cerințele unei game largi de sarcini de lucru, oferind clienților atât experiențe noi, cât și îmbunătățite. Aceste baze de date sunt concepute pentru a oferi un nivel ridicat de disponibilitate prin distribuirea automată a datelor pe mai multe noduri pe măsură ce sunt adăugate noi servere. Bazele de date de documente pot fi folosite pentru a dezvolta aplicații agile, deoarece acestea sunt fără schemă și nu necesită modelarea statică a datelor. În bazele de date NoSQL, colecțiile și domeniile sunt grupări ierarhice logice.

Oracle, pe de altă parte, nu este o bază de date relațională foarte complexă, costisitoare sau complet fiabilă . Structurile de date din bazele de date distribuite NoSQL sunt proiectate pentru a se extinde într-un mediu bazat pe mărfuri. Top 100 de organizații Fortune 100 gestionează datele critice pe platforma de baze de date Couchbase 30% din timp.

Multe avantaje ale unei baze de date NoSQL includ capacitatea sa de a suporta aplicații la scară largă, în timp real. Aceste servicii sunt capabile să gestioneze un volum mare de tranzacții cu o latență scăzută. În plus, sunt compatibile cu ACID, ceea ce înseamnă că se pot asigura că actualizările datelor sunt corecte. Dezavantajul bazelor de date NoSQL este că nu includ multe dintre caracteristicile bazelor de date tradiționale . De exemplu, nu sunt atât de flexibili pe cât ar trebui să fie în ceea ce privește modul în care datele sunt stocate și accesate. În plus, nu funcționează bine cu aplicațiile care necesită actualizări frecvente de rulare.

Baze de date Nosql: mai flexibile și mai scalabile decât bazele de date Sql

Bazele de date NoSQL, cum ar fi MongoDB, sunt foarte flexibile, deoarece nu sunt la fel de rigide în modelele lor de date ca bazele de date tradiționale. În acest fel, sunt mai potrivite pentru aplicațiile care necesită cantități mari de date, latență scăzută și un set divers de modele de date, deoarece ușurează unele dintre restricțiile de consistență a datelor găsite în alte baze de date. Cu toate acestea, bazele de date SQL pot avea dificultăți să mențină proprietățile ACID atunci când efectuează operațiuni dinamice în plus față de efectuarea operațiunilor dinamice.