Nosql против Elasticsearch: что быстрее?

На этот вопрос нет однозначного ответа, поскольку он зависит от ряда факторов, включая конкретную реализацию каждого программного обеспечения, а также тип и размер считываемых или записываемых данных. Однако в целом базы данных Nosql обычно быстрее выполняют операции чтения, чем Elasticsearch, тогда как Elasticsearch обычно быстрее выполняет операции записи.

Оба будут оцениваться с использованием подхода из десяти пунктов и реализации десяти ключевых параметров. Целостность данных, безопасность, доступность, контроль версий, запросы, сегментирование, обмен данными, управление памятью и масштабирование — все это относится к этой категории. Управление версиями доступно как для уровня базы данных, так и для уровня коллекции RavenDB. Если вы включите его, документ будет преобразован в ревизию — изображение документа, которое останется неизменным, пока его не изменят. Это может понадобиться, например, если поток данных сделал бесполезной критическую базу данных. В базе данных RavenDB%27s 80% написаны на NoSQL с упором на производительность и расширенные функции, такие как запросы к графам. Как только вы создадите и выполните запрос, менеджер индексов обнаружит и улучшит индексы этого запроса.

В RavenDB нет необходимости в сторонних приложениях, поскольку в нем реализована собственная функция MapReduce. Архивные сводные данные, такие как те, которые находятся на популярных страницах, а также те, которые можно найти на местных веб-сайтах, можно использовать повторно. База данных ElasticSearch организована в виде индексов. Каждый индекс можно разделить на несколько осколков, чтобы воспроизвести его позже. Чтобы обеспечить актуальность кэшированных данных, клиентам не нужно обращаться к серверу. ElasticSearch использует JVM, которые склонны останавливать любой поток программирования из-за своих стандартных процедур сборки мусора. RavenDB не имеет схем.

Вам не нужно указывать типы данных, и вы можете изменять документы по своему усмотрению. Простое масштабирование снижает задержку, снижает нагрузку на каждый узел и обеспечивает дополнительную безопасность. Каждый узел может обрабатывать десятки тысяч запросов в секунду с постоянной задержкой и пропускной способностью. Приложение скачали тысячи довольных клиентов, от стартапов до компаний из списка Fortune 100.

Это связано с тем, что один конкретный объект данных не секционируется и хранится одновременно с другими. В результате база данных NoSQL выполняет операции чтения и записи быстрее, чем база данных SQL для одного объекта данных.

Базы данных NoSQL достаточно гибкие, чтобы поддерживать системы с интенсивным чтением и записью. Поскольку данные распределены по нескольким сегментам и серверам, требуется хеширование и согласованное хеширование, чтобы определить, какие серверы/всплески будут направлять запросы приложений.

В нашем эксперименте мы обнаружили, что базы данных NoSQL обычно быстрее, чем SQL, особенно для хранения ключей и значений; Базы данных NoSQL могут не полностью поддерживать транзакции ACID, что может привести к несогласованности данных.

Читается быстрее в Nosql?

На этот вопрос нет однозначного ответа, поскольку он зависит от множества факторов, включая конкретную рассматриваемую базу данных nosql и характер считываемых данных. Однако в целом базы данных nosql рассчитаны на высокую производительность и масштабируемость, поэтому вполне вероятно, что скорость чтения будет выше, чем в традиционной реляционной базе данных .

Традиционно считается, что строки и столбцы читаются быстрее, чем документы. Базы данных документов, в отличие от старых реляционных баз данных, завоевывают рынок. Существует только одна база данных документов, в которой используются автоматические индексы для документов. Машинное обучение используется для улучшения индексов на основе пользовательских запросов. Разработчикам не нужно кодировать свой собственный индекс, потому что им не нужно кодировать в нем. Базы данных документов на любой облачной платформе могут помочь сократить задержки, затраты, накладные расходы, сложность и головную боль при одновременном повышении производительности. Базы данных документов идеально подходят для распределенных сетей, поскольку в них нет таблиц или объединений. Базы данных документов являются лучшими кандидатами для самой популярной формы распределенной сети, также известной как облако.

Деревья B+ являются базовой структурой данных в традиционных СУБД, но они имеют некоторые ограничения. Деревья B+, с другой стороны, лишены многих преимуществ по сравнению с деревьями с логарифмической структурой, таких как меньшие задержки чтения, большая пропускная способность записи и большая гибкость. Кэширование и модели данных интеллектуального хранилища помогают добиться низких задержек чтения при одновременном увеличении пропускной способности записи, что достигается с помощью кэша памяти и семантики хранилища только для добавления. Cassandra с ее подсистемой хранения — отличный выбор для приложений с высокой пропускной способностью, поскольку она обеспечивает значительные преимущества по сравнению с традиционными СУБД.

Является ли Elasticsearch самым быстрым?

Поскольку он построен на основе Lucene, ElasticSearch может выполнять поиск по всему тексту документа. Кроме того, платформа очень близка к поиску в реальном времени, а это означает, что задержка между индексацией документа и моментом, когда он доступен для поиска, очень короткая — обычно всего секунда.

Мы используем Elasticsearch для хранения и запроса данных об ошибках JavaScript в режиме реального времени в TrackJS. Недавно мы начали просматривать больше данных для некоторых из наших основных страниц и заметили, что время отклика было неприемлемым. Мы отследили источник проблемы, а затем устранили ее. В результате очень важно сгруппировать поля Highity Cardinal, чтобы запрос выполнялся с высокой скоростью. В Elasticsearch сообщения об ошибках JavaScript могут содержать тысячи символов. Длинная строка обрабатывается медленнее, чем числовое значение. Было бы неплохо, если бы мы могли агрегировать по числовому полю, а не по строковому полю?

Каков наилучший способ превратить сообщение об ошибке в число? Истина раскрывается, когда мы ее хешируем. Предпочтительнее использовать два запроса, а не один. Мы постоянно работаем над повышением производительности и получаем больше данных, чтобы улучшить наше приложение. Двумерный запрос работает примерно так же, как одномерный запрос в средних наборах данных. С другой стороны, клиенты с большими наборами данных кардинальности заметят увеличение скорости на порядок.

Компании любого размера, будь то малые или крупные, могут использовать ArangoDB для поиска больших объемов данных. Кроме того, это отличный выбор для компаний, которые хотят масштабировать и хранить свои данные в одном месте.

Мир плоский Мир плоский: от редакции

Что быстрее Elasticsearch или MongoDB?

MongoDB быстрее, чем Elasticsearch, когда у него есть индекс по умолчанию, который составляет ** 1,15, и ** 1,20 быстрее, когда у него есть собственный индекс.

По мере роста популярности базы данных No-SQL растет и число пользователей. В этом блоге мы рассмотрим, как MongoDB и Elasticsearch сравниваются и противопоставляются. Apache Lucene, написанный на Java, используется для создания Elasticsearch. Elasticsearch выдает результат за миллисекунды, потому что ищет индекс, а не текст. ElasticSearch и MongoDB требовали меньшего количества индексов для достижения того же уровня производительности. Elasticsearch занимает первое место среди поисковых систем и восьмое место в общем зачете. MongoDB поддерживает поддержку драйверов практически для всех языков программирования, включая C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby и многие другие.

Тот факт, что PostgreSQL не так известен, как MySQL, может затруднить поиск разработчиков, которые работали с ним, а PostgreSQL не так известен, как сама MySQL. Кроме того, поскольку PostgreSQL не так широко распространен, как MySQL, его поддержка может быть меньше. Однако по сравнению с преимуществами PostgreSQL недостатки значительно менее серьезны.

Redis лучше подходит для быстрого построения сложных структур данных

MongoDB — фантастический инструмент для хранения больших наборов данных, но для ответа на запросы может потребоваться больше времени. С Redis писать сложные структуры данных быстрее, чем с другими языками программирования.

Производительность MongoDB против Elasticsearch

ElasticSearch превосходит MongoDB с точки зрения обработки запросов благодаря своей способности обрабатывать запросы REST. Плоские документы можно легко и надежно хранить в базе данных, избавляя пользователей от необходимости просеивать длинный список документов. ElasticSearch также имеет возможность фильтровать данные.

В последние годы наиболее широко используемыми базами данных были MongoDB и Elasticsearch. Общеизвестно, что MongoDB — удобный язык программирования, а Elasticsearch набирает популярность как инструмент, позволяющий программистам создавать только самые продвинутые приложения. Сравнивая следующие примеры, мы можем лучше понять, как Elasticsearch и Mongodb сравниваются и противопоставляются. Elasticsearch — это инструмент, который позволяет клиентам выполнять анализ данных одновременно друг с другом. Существует множество программ, которые помогают реализовать большинство преимуществ, предоставляемых базами данных по сравнению с традиционными структурами записей. Сравнение и противопоставление Elasticsearch и MongoDB: изучение преимуществ и недостатков обоих. Нет никаких сомнений в том, что поисковые возможности Elasticsearch исключительны. MongoDB — это база данных, используемая проектом Aadhar для хранения демографической и биометрической информации о более чем 1,2 миллиарда человек. Платформа Shutterfly MongoDB используется для хранения и управления более чем 6 миллиардами изображений со скоростью транзакций до 10 000 в секунду.

В дополнение к этой денормализации в результате Elasticsearch может увеличить использование памяти. Когда дело доходит до выделения памяти на узлах, 50% должно быть выделено для JVM, но 20% памяти на узлах можно использовать для ElasticSearch. В результате Elasticsearch не использует объединения в качестве встроенной функции, что делает его эффективным с точки зрения использования памяти. У этого есть два следствия: во-первых, данные денормализованы или почти сглажены, что уменьшает объем данных, которые необходимо хранить; и, во-вторых, поскольку использование памяти не зависит от размера данных, у Elasticsearch могут возникнуть проблемы с памятью. Это проблема для таких систем, как хранилища данных , потому что память является дефицитным ресурсом.

Является ли Elasticsearch базой данных Nosql

Elasticsearch — это база данных NoSQL с полностью открытым исходным кодом, построенная на Java. В результате данные хранятся неструктурированным образом, и доступ к SQL невозможен. Elasticsearch также является учебным пособием по NoSQL, поэтому мы могли бы ссылаться на него здесь.

Распределенная база данных Elasticsearch NoSQL используется для поиска и анализа ваших данных в режиме реального времени. У него более 63% пользователей в США и 21% в Великобритании. По мере роста вашей системы вы можете расширяться горизонтально с помощью Elasticsearch, добавляя узлы; все, что вам нужно сделать, это добавить больше узлов. Лицензия Apache 2, которая позволяет вам установить его, работать с ним и настраивать его бесплатно, используется Elastisearch. Когда программа распознает структуру и формат данных, она создает индекс, по которому можно осуществлять поиск. Elasticsearch можно использовать для хранения сложных данных в структурированном документе JSON. Именно внутреннее использование Lucene в Elasticsearch позволяет ему предоставлять лучшие возможности распределенного поиска и аналитики. Это позволяет людям, незнакомым с данными, работать с ними интуитивно, используя панель управления. С помощью поисковой системы Google вы можете быстро и легко индексировать миллионы документов и выполнять быстрый поиск.

Этот мощный инструмент поиска данных можно использовать для быстрого и эффективного поиска больших наборов данных. Обычно он используется в качестве средства для создания приложений со сложными функциями поиска и требованиями, которые используют эту технологию в качестве механизма/технологии. Он имеет очень высокий уровень масштабируемости и может использоваться для анализа журналов и аналитики больших данных, поскольку он может хранить данные в различных форматах.

Elasticsearch: другой тип базы данных

Поскольку Elasticsearch не совместим с ACID, это документно-ориентированная база данных, которая отличается от большинства других баз данных . Хотя Elasticsearch — отличный инструмент для создания веб-приложений, его не следует использовать в качестве основной базы данных из-за того, что некоторые операции, такие как индексы (вставка значений), обходятся дороже, чем другие базы данных.

Полнотекстовый поиск MongoDB против Elasticsearch

Полнотекстовый поиск MongoDB — это мощный инструмент для поиска текстовых данных. Elasticsearch — это распределенная поисковая и аналитическая система RESTful. У обоих инструментов есть свои плюсы и минусы, но в целом полнотекстовый поиск mongodb работает быстрее и точнее.

Mongodb лучше, чем Elasticsearch?

Эта поисковая система с открытым исходным кодом создана для поиска, что позволяет выполнять расширенную индексацию данных. Для обеспечения анализа данных он интегрирован с Kibana и Logstash. MongoDB — это программа управления базой данных NoSQL, которую можно использовать для управления большими объемами данных в распределенной системе.

Подходит ли MongoDB для поиска?

С MongoDB Atlas Search вы можете создать мощную поисковую систему поверх ваших данных в облаке и быстро и легко находить нужные статьи.

Базы данных Nosql с открытым исходным кодом

Базы данных nosql с открытым исходным кодом являются гибкими и масштабируемыми, что делает их идеальными для приложений с большими данными . Они также просты в использовании и развертывании, что делает их популярным выбором для веб-приложений.

CylllaDB — это база данных NoSQL, которую можно использовать для современных приложений. Это с открытым исходным кодом и бесплатно. В результате он использует высоко асинхронный, неблокирующий дизайн, который полностью совместим с современным оборудованием. Механизм на основе C, созданный поверх Seastar, который представляет собой систему планирования, приоритизации и кэширования на основе Linux. ScyllaDB использует фьючерсы и обещания C++, чтобы гарантировать, что каждый сегментированный процесс работает независимо от другого, используя архитектуру универсальной синхронизации. Ассемблерный код ScyllaDB гарантирует использование наиболее эффективного оборудования, такого как многоядерные системы NUMA с несколькими процессорами. Когда наиболее часто используемые данные находятся в едином кеше, они будут немедленно доступны. Этот компонент совместим с полным набором драйверов и соединителей Apache Cassandra .

Какая база данных Nosql с открытым исходным кодом?

OrientDB, база данных NoSQL с открытым исходным кодом, построена на различных моделях, включая граф, документ, объектную модель «ключ-значение» и т. д. Нет другого языка программирования, кроме Java. Используя прямые связи между всеми записями данных, можно управлять отношениями между всеми записями в графовых базах данных .

Является ли MongoDB открытым исходным кодом?

MongoDB — это база данных NoSQL с открытым исходным кодом. Существует две версии MongoDB. Существует несколько версий MongoDB, но версия MongoDB с открытым исходным кодом бесплатна как часть сообщества Open-Source, тогда как другие версии взимают лицензионный сбор.

Является ли Cassandra Nosql открытым исходным кодом?

Cassandra — это база данных NoSQL, распределенная по нескольким компьютерам. Согласно концепции, базы данных NoSQL должны быть легкими, открытыми, нереляционными и относительно распределенными. Одной из их сильных сторон является то, что они хорошо известны своей гибкостью с точки зрения определения схемы, а также способностью масштабироваться по горизонтали и вертикали.

MongoDB Elasticsearch

MongoDB — это мощная документно-ориентированная система баз данных. Elasticsearch — мощная поисковая система. Оба являются отличными инструментами для хранения и извлечения данных. Однако они имеют разные сильные и слабые стороны. MongoDB лучше подходит для хранения данных в формате документа. Это упрощает запрос и обновление данных. Однако поиск данных в MongoDB может быть затруднен. Elasticsearch лучше подходит для поиска. Он может легко искать данные, чтобы найти то, что вы ищете. Однако у него нет тех же функций, ориентированных на работу с документами, что и у Mongodb.

Если вы ищете API для фасетного поиска, вам, возможно, стоит изучить репозиторий BirdWatch от Matthiasn. Для целей NodeJS, Express и других приложений Node.js мы будем использовать кластер Elasticsearch с одним узлом для индексации MongoDB в экземпляре Ubuntu 14.04 EC2. В результате мы не передаем параметр -replica-Setrs при перезапуске процесса. Вместо этого мы скомпилировали файл mongod.conf.