De ce bazele de date NoSQL sunt o opțiune viabilă pentru proiectele de date mari

Bazele de date NoSQL sunt din ce în ce mai văzute ca o opțiune viabilă pentru proiectele de date mari. În timp ce modelul bazei de date relaționale a fost alegerea preferată de mulți ani, creșterea datelor mari a dus la necesitatea unei noi abordări. Bazele de date NoSQL sunt concepute pentru a gestiona proiecte de date la scară largă și, ca atare, devin din ce în ce mai populare pentru aplicațiile de date mari .

O bază de date NoSQL este o bază de date open-source care poate fi accesată de oricine. O bază de date NoSQL poate fi împărțită în mai multe categorii pe baza modelului său de date. Modelul de date de stocare cheie-valoare, modelul de document, modelul de coloană, modelul de intrare și modelul de date grafic se numără printre modelele de date disponibile. Fiecare dintre aceste baze de date este disponibilă pe mai multe dispozitive și locații. În plus, comunitatea este una dintre cele mai importante caracteristici. Bazele de date NoSQL vă permit să profitați de varietatea de caracteristici ale datelor mari prin crearea mai multor tipuri de baze de date fără a fi nevoie să utilizați o schemă fixă. Din cauza proprietăților ACID care trebuie îndeplinite pentru a finaliza o tranzacție, bazele de date relaționale nu sunt la fel de disponibile.

Acest serviciu este disponibil ca un NoSQL open-source și este estimat a fi rentabil. Datorită acestor beneficii și a creșterii industriei, va exista o creștere a numărului de oameni care pot lucra în bazele de date NoSQL. Craigslist, un site web clasificat și de postare de locuri de muncă, are drept bază de utilizatori peste 570 de orașe din 50 de țări. Coursera6, o platformă online pentru educație, lucrează cu colegii și universități din întreaga lume pentru a oferi cursuri. Din 2010, a crescut la peste 10 milioane de utilizatori și s-a transformat dintr-o bază de date tradițională într-o bază de date NoSQL, Cassandra.

Aceasta este o tehnologie de baze de date care este utilizată în Cloud Computing, Web, Big Data și organizațiile mari. RDBMS, vechi de 40 de ani, este acum înlocuit de NoSQL, permițând companiilor de internet populare precum LinkedIn, Google, Amazon și Facebook să-și rezolve unele dintre dezavantajele.

Hadoop, spre deosebire de software-ul de baze de date, este o platformă pentru calcul masiv paralel. Capacitatea permite bazele de date NoSQL distribuite (cum ar fi HBase), care permit partajarea datelor pe mii de servere, fără a reduce performanța.

Hadoop este ideal pentru cazurile de utilizare analitice și de arhivă istorică, în timp ce NoSQL funcționează admirabil în sarcinile operaționale, înlocuind bazele de date relaționale. Piața bazelor de date NoSQL a început ca baze de date magazin cheie-valoare, iar mai târziu au urmat bazele de date documente/JSON și grafice.

Google Cloud Platform (GCP) este o platformă de baze de date în cloud care include o gamă diversă de servicii. Deși este bine cunoscut pentru serviciile sale de baze de date NoSQL, capacitatea sa de a procesa seturi de date mari și dinamice fără o schemă fixă ​​este una dintre caracteristicile lor distinctive.

Este Sql sau Nosql mai bun pentru Big Data?

SQL are, de asemenea, un timp de stocare și recuperare mai mic decât alte tipuri de baze de date, permițându-i să fie utilizat mai eficient atunci când se ocupă de interogări complexe. Dacă doriți să extindeți structura standard a RDBMS sau să dezvoltați o schemă flexibilă, bazele de date NoSQL sunt opțiunea mai bună.

O bază de date NoSQL este o bază de date distribuită, non-relațională, care poate stoca o cantitate mare de date. Au fost create ca răspuns la o cerere de agilitate, performanță și scară și pot suporta o varietate de aplicații. Este conceput pentru a scala orizontal la sute de milioane sau chiar miliarde de utilizatori și pentru a gestiona seturi mari de date. Cameron Purdy, fost director Oracle și evanghelist Java, explică de ce bazele de date NoSQL au devenit atât de populare. Cu NoSQL, procesarea agilă a datelor de înaltă performanță este posibilă la scară largă. datele nestructurate pot fi stocate în mai multe noduri de procesare și pe mai multe servere. Este NoSQL bun pentru analiză? Cantitatea de date pe care o puteți analiza este determinată de o varietate de factori, inclusiv tipul de date pe care le analizați, cantitatea de date pe care o aveți și cât de repede aveți nevoie de ele. Luați în considerare date semi-structurate, cum ar fi rețelele sociale, textele sau datele geografice, care necesită o mulțime de extragere a textului și procesare a imaginilor și luați în considerare bazele de date NoSQL precum mongoDB, CouchDB sau MongoDB pentru a servi drept bază pentru acest tip de date.

SQL, pe de altă parte, poate fi mai eficient atunci când vine vorba de interogări complexe, deoarece motorul de interogări poate folosi operațiuni de unire pentru a prelua date din mai multe tabele. Datele pot fi stocate într-un tabel în acest fel, care este mai eficient decât în ​​lumea NoSQL . În plus, motorul de interogare SQL poate folosi funcții de agregare pentru a reduce dimensiunea setului de date. Când vine vorba de interogări complexe, SQL este o platformă mai eficientă. Tehnologia NoSQL permite ca o entitate de date să fie citită sau scrisă mai eficient atunci când vine vorba de operațiuni de citire și scriere.

Cele mai bune baze de date pentru date mari

Datorită capacității sale de a converti în mod eficient datele nestructurate și semi-structurate în forme structurate, bazele de date NoSQL au crescut în popularitate ca mediu de stocare pentru seturi de date mari. Datorită acestor cerințe unice, bazele de date NoSQL precum MongoDB sunt ideale pentru stocarea unor cantități mari de date. Care este cea mai bună bază de date pentru date mari? Nu există un singur răspuns la această întrebare, deoarece cea mai bună bază de date pentru date mari va varia în funcție de cerințele proiectului. Unele dintre cele mai populare opțiuni includ Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 și alte platforme. Operațiunile cu baze de date pot fi efectuate de motoarele Hadoop SQL-on-Hadoop. Mitul potrivit căruia „datele mari sunt prea mari pentru sistemele SQL” a fost întotdeauna infirmat, iar în prezent nu este adevărat. Existența mitului este o fantezie. SQL are un mare potențial pentru a fi utilizat în dezvoltarea de sisteme mari de date.

Ce tip de date este Nosql?

Pe baza modelului de date utilizat pentru a le crea, bazele de date NoSQL sunt disponibile într-o varietate de forme diferite. Tipurile de documente, tipurile cheie-valoare, tipurile de coloane late și graficele sunt cele patru tipuri majore. Ele simplifică configurarea schemelor și scalarea rapidă, deoarece au o cantitate mare de date și un număr mare de utilizatori. În acest articol, voi explica cum funcționează bazele de date NoSQL și de ce sunt utile (și când sunt utile!).

O bază de date NoSQL, spre deosebire de o bază de date relațională, este de natură non-relațională și nu conține nicio funcție SQL. NoSQL nu necesită o schemă fixă, nu necesită îmbinări și poate scala ușor. Bazele de date NoSQL sunt folosite pentru stocarea unor cantități mari de date în depozite de date distribuite. Companii precum Twitter, Facebook și Google colectează terabytes de date despre utilizatori pe zi. Se presupune că o bază de date NoSQL distribuită nu are o singură unitate de stocare sau de control. Necesitatea implementării și gestionării mai multor baze de date pentru aceeași cantitate de date poate fi eliminată prin aceasta. Deoarece datele sunt replicate în mod constant între mai multe copii, o bază de date distribuită oferă o aprovizionare continuă de date.

Totul dintr-un magazin cheie-valoare este stocat ca o cheie și o valoare. Column Family Store este conceput pentru a stoca și procesa o cantitate mare de date pe un număr mare de mașini. O bază de date de documente, în esență, este o colecție de documente versiuni din alte colecții de valori cheie. Documentele semi-structurate sunt stocate în formate JSON, care sunt utilizate în cloud. Spre deosebire de SQL, o bază de date grafică nu conține un limbaj de interogare robust. În schimb, interogările bazate pe modele de date sunt folosite la accesarea acestor baze de date. Un număr mare de platforme NoSQL permit interfețe de date RESTful.

O bază de date grafică, ca și o bază de date relațională, este multi-referențială. Baza de date cu grafice este concepută pentru a rula mai multe modele de date într-un singur loc într-un singur backend. Bazele de date cu mai multe modele, ca un nou tip de baze de date NoSQL, câștigă popularitate și se va acorda mai multă atenție acestui tip de baze de date în viitor. Cele mai populare baze de date sunt clasate ca parte a unui clasament și analiză a bazei de date la http://db-engines.com/en/rankings.

Erlang, o aplicație de telecomunicații și bancare dezvoltată de Ericsson, a fost folosită în industria telecomunicațiilor, industria bancară și în alte sectoare majore.
Un limbaj funcțional este unul care vă permite să codificați în termeni de funcție, mai degrabă decât variabile. Puteți păstra codul simplu și ușor de citit scriind acest tip de program.
Mai mult, Erlang este scalabilitate, ceea ce face simplă gestionarea sarcinilor mari. Sistemul de threading de pe acest computer îi permite să gestioneze mai multe sarcini în același timp.
Bazele de date NoSQL orientate pe documente, cum ar fi MongoDB, sunt folosite pentru a genera documente. Scalabilitatea și flexibilitatea sa sunt două dintre cele mai atrăgătoare caracteristici ale sale. MongoDB are un grad ridicat de flexibilitate în ceea ce privește datele care pot fi stocate. În plus, MongoDB este extrem de scalabil, ceea ce face ușoară gestionarea sarcinilor mari.

Ce înțelegeți prin Big Data în Nosql?

Pentru a fi eficiente în stocarea datelor mari , soluțiile trebuie să fie capabile să prelucreze și să stocheze cantități mari de date și să le convertească într-un format care poate fi utilizat pentru analiză. MongoDB este un tip de bază de date care poate gestiona cantități mari de date, în același timp scalare orizontală.

Bazele de date mari sunt extrem de eficiente la ingerarea, pregătirea și stocarea unor cantități mari de date dintr-o gamă largă de surse. Aceștia sunt responsabili de conversia datelor nestructurate și semi-structurate într-un format care poate fi utilizat de instrumentele de analiză. Datele mari pot fi stocate într-o bază de date NoSQL, cum ar fi MongoDB, care este o bază de date non-relațională. Big Data are trei caracteristici distincte în general: volum, viteză și varietate. Big data nu este ceva care poate fi descris ca fiind mare decât dacă atinge un anumit nivel de densitate. Deoarece instrumentele și bazele de date tradiționale nu sunt suficiente pentru analiza datelor mari, oamenii de știință din date trebuie să se bazeze pe instrumentele de date mari. Datele structurate, nestructurate și semi-structurate sunt cele trei tipuri majore de date mari.

În 1980, sociologul Charles Tilly a inventat termenul de big data. Companiile de astăzi folosesc big data pentru a genera informații, pentru a reduce costurile și pentru a crește profiturile. Datele text, audio, video și 3D sunt doar câteva exemple de tipuri de date mari. În 2001, Gartner a definit Big Data ca o colecție de volume, viteză și varietate. Piața este bine capitalizată, iar bazele de date moderne evoluează pentru a oferi informații mult mai bune din big data. Îmbunătățirile proceselor și ale veniturilor pot fi realizate mai eficient prin obținerea de informații practice din cantități mari de date. Acesta este un exemplu de solicitare simplă de date mari.

Companiile de îmbrăcăminte caută noi clienți pentru a-și extinde baza de clienți. Este un serviciu de baze de date în cloud care este complet gestionat de MongoDB Atlas. Este compatibil cu furnizorii importanți de cloud precum AWS și Azure și oferă o varietate de caracteristici, cum ar fi flexibilitatea și scalabilitatea. Big Data pot fi folosite pentru a îmbunătăți procesele de afaceri, cum ar fi experiența clienților, analiza și business intelligence. Detectarea fraudelor, recomandările personalizate de conținut și analiza predictivă sunt exemple de analiză a datelor mari. Producția de date atât de către întreprinderi, cât și de către consumatori este la un nivel ridicat. Folosirea datelor mari nu este numai posibilă, dar permite și procesarea în loturi și streaming.

Analiza bazelor de date pentru seturi mari de date se bazează pe NoSQL, cunoscut și ca baze de date non-relaționale. Vom arunca o privire mai atentă la unele dintre cele mai bune baze de date de date mari din această secțiune. Platforma de date pentru dezvoltatori MongoDB Atlas este o colecție de date brute care este construită pe baza bazei de date MongoDB . Caracteristicile lui Cassandra o fac ideală pentru procesarea unor cantități mari de date. Caracteristica Data Lake vă permite să rulați mai multe baze de date MongoDB alături de Amazon Web Services S3. Graficul datelor dvs. MongoDB este cel mai bun mod de a le vizualiza.

Mongodb este Big Data?

MongoDB este un instrument puternic pentru gestionarea datelor mari. Este proiectat pentru gestionarea și analiza datelor la scară largă. MongoDB este o bază de date open source care poate fi folosită de oricine gratuit.

O bază de date NoSQL, cum ar fi MongoDB, este un sistem de baze de date multiplatformă orientat spre documente. Sistemul de management al bazelor de date al anului au fost acordate MongoDB de către DB-Engines. În general, bazele de date NoSQL sunt mai potrivite pentru manipularea unor cantități mari de date decât RDBMS. Ca rezultat, MongoDB poate interacționa cu limbaje de programare precum JavaScript, Ruby și Python. Aspectul de varietate al Big Data este abordat în MongoDB. Hadoop și NoSQL sunt de natură complementară și nu concurează pe baza performanței. MongoDB are o scalabilitate masivă de citire/scriere și o cantitate masivă de disponibilitate pentru sistemele tranzacționale în timp real. Care este întrebarea ta pentru noi? După ce comentați, vă vom contacta sau vă vom oferi un curs gratuit de certificare Mongodb.

Viziunea platformei de date pentru dezvoltatori MongoDB este de a face din MongoDB cea mai populară alegere pentru dezvoltatorii care dezvoltă aplicații scalabile. Atlas, platforma MongoDB, facilitează accesul dezvoltatorilor la datele companiei, indiferent dacă folosesc JavaScript, Java, Python sau Ruby. Folosind Atlas, dezvoltatorii pot construi rapid aplicații moderne.
Dezvoltatorii pot acum să construiască aplicații scalabile folosind MongoDB, făcându-l mai ușor ca niciodată. Prin intermediul platformei Atlas a MongoDB, dezvoltatorii pot accesa aceleași date MongoDB ca și alți utilizatori, simplificând crearea de aplicații moderne.

De ce Mongodb este cea mai bună bază de date pentru Big Data

Utilizarea bazelor de date NoSQL, precum MongoDB, oferă avantaje distincte în ceea ce privește stocarea datelor mari. Sunt incluse capacitatea de a stoca date într-un format mai compact, de a efectua interogări mai rapide și de a replica datele în cantități mari. Baza de date MongoDB, precum și Hadoop, se pot integra cu alte platforme pentru a consuma și combina date din diverse surse pentru dezvoltarea unor modele sofisticate de analiză și învățare automată.

Cum sunt identice Big Data și bazele de date Nosql?

Nu există un răspuns unic la această întrebare, deoarece depinde de big data și de baza de date NoSQL în cauză. Cu toate acestea, în general, atât bazele de date mari, cât și bazele de date NoSQL sunt concepute pentru a gestiona cantități mari de date care nu sunt potrivite pentru bazele de date relaționale tradiționale . Ca atare, ambele oferă mecanisme pentru stocarea și interogarea datelor într-un mod scalabil și eficient.

O bază de date NoSQL poate fi definită ca orice alt tip de bază de date decât o bază de date SQL. Spre deosebire de modelele tradiționale de tabel cu rânduri și coloane utilizate în sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale, modelul de date utilizat de aceste programe se bazează pe o structură diferită. Bazele de date NoSQL diferă foarte mult una de cealaltă. Bazele de date de documente cu arhitectură scale-out sunt frecvent cele mai utilizate. Comerțul electronic, platformele de tranzacționare și dezvoltarea de aplicații mobile sunt toate exemple de cazuri de afaceri. Ca o comparație, MongoDB și PostgreSQL pot fi vizualizate mai detaliat. O bază de date coloană poate agrega rapid valoarea mai multor coloane.

Din cauza modului în care scriu datele, nu sunt capabili să producă rezultate în mod constant. Scopul bazelor de date grafice este să caute și să capteze relațiile elementelor de date. Ei folosesc o singură intrare în baza de date a SQL pentru a ocoli.