Базы данных NoSQL: базы данных веб-масштаба для большого трафика и больших наборов данных

Базы данных Nosql — это базы данных веб-масштаба, которые могут обрабатывать большой трафик и большие наборы данных. Они предназначены для масштабирования и обработки высоких нагрузок. Базу данных nosql можно масштабировать горизонтально, добавляя в систему дополнительные серверы. Это позволяет системе обрабатывать больше трафика и хранить больше данных.

Рост спроса на сложные приложения требует большей гибкости. Не менее важно выбирать хранилища данных, которые легко масштабировать и эффективно использовать. Наиболее важный вопрос заключается в том, какие базы данных «ASL» или «NoSQL» лучше подходят для запуска приложения. Базы данных SQL используются уже довольно давно, но известно, что базы данных NoSQL легче масштабировать. Для баз данных NoSQL предполагается, что сегментирование должно выполняться во всех операциях. Узел может быть идентифицирован уточняющей функцией, которая ожидается от каждой операции с данными в базе данных. Поскольку данные хранятся на нескольких машинах, очень эффективно выполнять операции с данными даже на самых простых машинах.

С помощью этой функции простые серийные машины можно использовать для масштабирования хранилищ NoSQL. NoSQL предполагает, что пользователь может планировать и структурировать данные таким образом, чтобы они извлекались только с одного и того же узла в определенный момент времени для любой данной операции. Кроме того, может выполняться денормализация данных между узлами (предварительно подготовленные данные для запуска). Есть место для соединений NoSQL, но не ожидайте, что они будут насыщены SQL или оптимизированы. На практике предполагается, что данные всегда будут согласовываться с приложениями NoSQL. Существует множество систем NoSQL, которые предоставляют переключатели для изменения согласованности с течением времени, если согласованность важна. Целью любого архитектурного решения, как и целью оценки варианта использования, является выбор подходящего хранилища данных.

Горизонтально масштабируемый пул ресурсов можно расширить, добавив в него больше машин, тогда как вертикальный масштабируемый пул можно расширить, добавив в него больше машин.

Базы данных SQL и базы данных NoSQL используют вертикальное масштабирование из-за способа хранения данных (связанные таблицы по сравнению с несвязанными коллекциями), тогда как базы данных NoSQL используют горизонтальное масштабирование, поскольку они не используют связанные таблицы.

Тип масштабирования, поддерживаемый NoSQL, — горизонтальный.

Для горизонтального масштабирования MongoDB использует встроенный механизм, позволяющий перемещать данные между несколькими серверами. Этот процесс называется сегментированием, и вы можете выполнить его, нажав кнопку-переключатель на странице конфигурации пользовательского интерфейса Atlas. Кроме того, процесс также может быть завершен без простоев.

Как работает горизонтальное масштабирование в Nosql?

Горизонтальное масштабирование в базе данных NoSQL означает, что базу данных можно масштабировать, добавляя в систему больше машин, а не делая одну машину быстрее или мощнее. Это позволяет системе обрабатывать больше трафика и данных без проблем с производительностью.

Преимущества горизонтального масштабирования многочисленны: вы можете легко добавить больше серверов для обработки возросшего трафика, и вам не придется беспокоиться об одновременной загрузке строк с нескольких серверов. В результате базы данных NoSQL являются отличным выбором для компаний, которые хотят хранить данные по запросу, экономя при этом деньги на хранилище данных .

Базы данных Nosql лучше подходят для обработки больших наборов данных

Из-за ограничений реляционных баз данных они не могут обрабатывать большие наборы данных. Базы данных NoSQL, такие как MongoDB, хранят ваши данные в автономном формате документа, что позволяет вам распределять данные по нескольким узлам. Благодаря этой функции база данных может быстро и легко обрабатывать большие наборы данных.

Как MongoDB может масштабироваться по горизонтали?

MongoDB может масштабироваться горизонтально с помощью сегментирования. Шардинг — это процесс разделения данных между несколькими серверами. У каждого сервера есть своя часть набора данных, и данные равномерно распределены по серверам. При выполнении запроса сервер MongoDB определяет, на каком сервере находятся запрашиваемые данные, и извлекает их с этого сервера. Этот процесс позволяет MongoDB горизонтально масштабироваться и обрабатывать большие объемы данных.

Когда дело доходит до масштабирования инфраструктуры, многие предприятия сталкиваются с трудностями. Платформа базы данных MongoDB «как услуга» поддерживает широкий спектр параметров масштабирования и встроена в ее серверную часть. Техника горизонтального масштабирования известна как сегментация (потому что она предпочтительнее). Термин «многоуровневое масштабирование» относится к способности отдельного сервера или кластера масштабироваться в восходящем направлении. Это метод горизонтального масштабирования, который включает в себя распределение данных по нескольким узлам. Платформа MongoDB Atlas автоматически настраивает ключ сегмента, который по-прежнему зависит от нас. Понятно, что наборы реплик и шардинг похожи, но наборы данных не совпадают.

Кроме того, они могут вызвать проблемы с большим количеством транзакций записи для приложений. MongoDB Atlas также поддерживает горизонтальное и вертикальное масштабирование. Развертывание сегментированного кластера обеспечивает горизонтальное масштабирование. В двух словах, вертикальное масштабирование так же просто, как настройка уровня кластера. В случае полного отключения работу кластера можно приостановить, чтобы он оставался на уровне 0, эффективно масштабируя весь кластер до 0, за исключением хранилища.

MongoDB — отличная база данных NoSQL, а также современное приложение, которое необходимо масштабировать по горизонтали для обработки больших наборов данных. MongoDB имеет простой API, который упрощает для разработчиков доступ к данным и управление ими, а его хранилище без схемы упрощает хранение и извлечение данных. Кроме того, поскольку MongoDB поддерживает репликацию, данные можно легко реплицировать на несколько серверов, гарантируя, что они останутся доступными для использования в будущем.

Масштабируемость MongoDB

MongoDB — один из самых эластичных языков программирования. В ориентированной на документы базе данных, такой как MongoDB, данные хранятся в документах, подобных JSON. Процесс MongoDB горизонтально масштабируется за счет использования сегментирования. Srave — это метод распределения данных, который использует несколько коллекций и компьютеров для распределения данных между базами данных и компьютерами.

Является ли Sql Db горизонтально масштабируемой?

При горизонтальном масштабировании базы данных добавляются или удаляются для выполнения определенной задачи, например увеличения или уменьшения общей емкости или производительности. Горизонтальное масштабирование обычно реализуется путем объединения данных из нескольких баз данных с одинаковой структурой и последующего разделения их на отдельные таблицы.

Каждая база данных каждый день должна масштабироваться, чтобы справиться с объемом генерируемых данных. Масштабирование делится на два типа: вертикальное и горизонтальное. Памяти сервера объемом 2 ТБ достаточно для хранения большего количества данных. Это покупка большого сервера по чрезвычайно высокой цене. Добавление дополнительных машин к серверу называется горизонтальным масштабированием. Его цель — разделить набор данных на несколько серверов или осколков. Было бы бессмысленно иметь единую точку истины, основанную на денормализации. У этого подхода есть один недостаток: если мастеру не удается обновить подчиненные реплики при выполнении записи, мастер не будет обновлять подчиненные реплики.

Репликация — это процесс обмена данными между узлами в кластере. Реплицируя данные, вы можете повысить доступность и восстановление сервера. Кроме того, репликацию можно использовать для распределения нагрузки между несколькими кластерами узлов. Организация может горизонтально разделить свои данные на более мелкие фрагменты и распределить эти фрагменты по нескольким узлам. Горизонтальное разбиение повышает производительность. Существует несколько различных типов кластеров MongoDB в дополнение к кластерам MongoDB по умолчанию. Кластер с одним узлом, как правило, является простейшим типом кластера и хорошо подходит для тестирования и разработки. Кластер с двумя узлами является наиболее распространенным типом кластера и подходит для приложений среднего и крупного масштаба. Кластер из трех узлов также популярен и подходит для крупномасштабных приложений. Например, в кластере из двух узлов данные делятся на два отдельных сегмента на каждом узле. В этом случае каждый узел имеет копию данных. Когда нагрузка на один узел растет, другой узел может справиться с этой нагрузкой. Кластер с балансировкой нагрузки — один из наиболее распространенных типов кластеров. Кластер из трех узлов состоит из трех отдельных центров обработки данных, каждый из которых содержит три отдельных сегмента. Если нагрузка на один узел возрастает, два других узла могут взять на себя управление. Сбалансированный кластер является одним из таких кластеров. База данных MongoDB — это современная база данных на основе документов с возможностями горизонтального масштабирования: репликация и горизонтальное секционирование (или сегментирование). Процесс горизонтального масштабирования базы данных включает в себя добавление дополнительных экземпляров или узлов для удовлетворения возросшего спроса. Когда вам требуется больше емкости, вы просто добавляете в кластер больше серверов. Кроме того, серверы обычно меньше и дешевле, чем те, которые используются для настольных компьютеров. Это процесс копирования данных между узлами в кластере. Разделение данных по горизонтали делит их на более мелкие фрагменты и распределяет их по нескольким узлам в распределенной системе. Существует несколько типов кластеров MongoDB, каждый из которых имеет свой набор функций. Кластеры с тремя узлами также распространены, хотя они не так эффективны, как кластеры с четырьмя узлами.

Горизонтальное масштабирование с помощью реляционной базы данных

Традиционная база данных SQL, как правило, не может масштабироваться по горизонтали, поскольку в ней должно быть больше серверов, но мы все же можем добавлять реплики других машин. Журнал упреждающей записи используется для распространения всех операций записи с главного сервера на другие машины. Из-за гибкости синтаксиса запросов реляционные базы данных не могут масштабироваться горизонтально. Чтобы гарантировать, что никакие части ваших данных не будут извлечены, пока вы не выполните свой запрос, SQL позволяет вам добавлять к вашим данным так много условий и фильтров, что ваша база данных не может предсказать, какие части будут извлечены. В результате база данных может работать медленно, пытаясь обработать большие объемы данных. Поскольку реляционные базы данных могут масштабироваться по горизонтали, они могут помочь охватить области, в которых Spark обычно менее эффективен, выступая в качестве носителя для потоковой передачи Spark или пакетных вычислений. Облачная платформа SQL изначально не поддерживает эти конфигурации, но их можно реализовать с помощью отраслевых инструментов, таких как ProxySQL. Однако базовая концепция Cloud SQL не предназначена для таких сценариев.

Почему Nosql горизонтально масштабируется

Базы данных NoSQL могут масштабироваться горизонтально или вертикально в зависимости от их требований. Вы можете справиться с ситуациями с высоким трафиком, разделив базу данных NoSQL, добавив в процесс больше серверов. Базы данных NoSQL являются предпочтительным выбором для больших и часто меняющихся наборов данных, поскольку они могут масштабироваться горизонтально, а не вертикально.

Он должен иметь возможность обрабатывать очень большие базы данных с очень высокой частотой запросов и с очень низкой задержкой. Масштабирование и доступность являются важнейшими требованиями для крупных веб-сайтов, таких как eBay, Amazon, Twitter и Facebook. Когда у вас есть возможность запускать несколько экземпляров на сервере одновременно, идеально подходит горизонтальное масштабирование.

Благодаря своей масштабируемости и гибкости базы данных NoSQL приобретают все большую популярность по сравнению с базами данных SQL. Кроме того, они работают лучше по сравнению с базами данных на основе таблиц для неструктурированных данных, которые могут быть сложными для обработки и хранения.

Как масштабировать базу данных Nosql

На этот вопрос нет универсального ответа, поскольку лучший способ масштабирования базы данных NoSQL зависит от конкретных потребностей приложения и хранимых данных. Однако некоторые советы по масштабированию базы данных NoSQL включают добавление дополнительных узлов в кластер для увеличения емкости и производительности, использование сегментирования для распределения данных между несколькими узлами и репликацию данных на несколько узлов для обеспечения высокой доступности.

Несколько важных моментов рассматриваются, когда Рахим Ясин из Couchbase рассказывает нам о них. Организации изо всех сил пытаются управлять, хранить и монетизировать свои огромные объемы данных. Одним из важных решений для базы данных является необходимость масштабирования. Регистрация распространяется на стойки регистрации в ручном шардинге. Это достигается за счет четко определенной, заранее определенной схемы. В рамках автоматического сегментирования вам придется заходить в каждую будку, чтобы узнать, кто зарегистрировался с фамилией, начинающейся с S. Базы данных документов имеют шаблоны доступа, которые требуют от пользователей перехода к другому документу с помощью определенного ключа и доступа к данным с помощью одного ключ. По мере роста размера распределенного набора данных становится все труднее его индексировать и запрашивать.

Бессмысленно использовать метод уменьшения карты, потому что каждый узел в запросе должен участвовать в нем. По мере роста объема данных масштабирование модели СУБД становится все менее и менее осуществимым. В случае большого набора данных отказ масштабируемой архитектуры, вероятно, будет очень большой точкой отказа. Интернет является примером сверхмасштабного кластера без общего доступа.

Базы данных Nosql: будущее масштабируемости

Поскольку данные отправляются на несколько компьютеров в базах данных Nosql, они чрезвычайно масштабируемы. В результате вместо покупки дорогих машин, требующих специализированного оборудования, мы можем легко добавить мощности процессора. Кроме того, базы данных Nosql могут хранить большой объем данных без ограничений, что делает его очень универсальной системой управления данными.

Может ли база данных Sql масштабироваться горизонтально

Да, базы данных SQL могут масштабироваться горизонтально. Это означает, что они могут быть распределены по нескольким серверам, каждый из которых обрабатывает часть общих данных. Это обеспечивает большую масштабируемость , чем может обеспечить один сервер.

Почему базы данных Sql не масштабируются по горизонтали?

Из-за гибкости синтаксиса запросов горизонтальное масштабирование в реляционной базе данных невозможно. В результате SQL вы можете добавлять к своим данным любое количество условий и фильтров, которые не позволяют системе базы данных узнать, какие части данных будут возвращены, пока запрос не будет завершен.

Почему Sql масштабируется вертикально?

Целью вертикального масштабирования является увеличение энергопотребления и объема оперативной памяти существующих систем, существенно увеличивая доступные ресурсы. Вертикальное масштабирование не только проще, но и дешевле. Проблема также не требует долгосрочного решения.