Различные способы реализации PutIfAbsent в базах данных NoSQL

Базы данных NoSQL становятся все более популярными в качестве альтернативы традиционным реляционным базам данных . Существует множество различных типов баз данных NoSQL, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Одним из ключевых решений при выборе базы данных NoSQL является то, какие операции запросов она поддерживает. Одной из важных операций запроса является «putIfAbsent». Эта операция вставляет новую запись в базу данных, если нет существующей записи с таким же ключом. Это может быть полезно для обеспечения актуальности данных, предотвращения дублирования и многого другого. Однако не все базы данных NoSQL поддерживают putIfAbsent. В этой статье мы сравним различные реализации putIfAbsent для разных баз данных NoSQL. Мы также рассмотрим производительность и другие компромиссы каждого варианта.

Использует ли Uber Nosql?

Данные хранятся в базах данных NoSQL, чтобы получить к ним доступ. Команда выполнения Uber использует отдельную таблицу для хранения индекса, поскольку базы данных NoSQL не поддерживают индексы (поскольку базы данных NoSQL не поддерживают распределенные транзакции).

Использует ли Uber Gcp?

Клиенты UberCloud получат преимущества от услуг Google Cloud в дополнение к преимуществам UberCloud. Благодаря разработке Google стандарта Kubernetes компания предлагает широкий выбор программных контейнеров. Программные контейнеры UberCloud можно запускать в Google Cloud с помощью платформы UberCloud.

Как Uber масштабируется до миллионов одновременных запросов?

Платформой одновременно пользуются миллионы людей, и каждый год на платформе совершаются миллионы поездок. Транзакции базы данных могут выполняться за один день ради транзакций базы данных. Данные о заказах Uber хранятся в Google Cloud Spanner, что является частью его масштабируемости и согласованности. Раньше они использовали локальную базу данных (Cassandra).

Поддерживает ли Nosql полуструктурированные данные?

Они идеально подходят для хранения как структурированных, так и неструктурированных данных, потому что могут это делать. Он идеально подходит для частично структурированных данных, поскольку его легко масштабировать и можно добавить даже один слой структуры (тема, значение, тип данных и т. д.). Объединение неструктурированных данных в один может упростить поиск и анализ.

Web 2.0 генерирует широкий спектр полуструктурированных и неструктурированных данных в зависимости от источника. Документно-ориентированные базы данных NoSQL на основе типов документов. С точки зрения времени ответа на запрос MongoDB и MySQL сопоставимы. В этом тематическом исследовании набор данных News сравнивается со списком других статей. Университет Дели и Комиссия по университетским грантам (UGC) поддержали это исследование, и авторы благодарят их за помощь. Исследователям помогал Технологический институт Нитте Минакши, Бангалор, Карнатака, Индия, а также Комиссия по университетским грантам (UGC). (NET-DEC-2012) Номер 3492/

Nosql: не совсем новый ребенок в блоке баз данных

База данных NoSQL — это масштабируемая и гибкая система управления базами данных, которая может хранить и обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные. Модели данных с множеством гибких параметров можно разделить на SQL, sql и SQL в целом. Базы данных документов, хранилища ключей и значений, базы данных с широкими столбцами и базы данных графов — это лишь несколько примеров баз данных NoSQL. MongoDB является наиболее широко используемой нереляционной базой данных благодаря изначально поддерживаемому формату JSON для хранения полуструктурированных документов.

Использует ли Nosql B-деревья?

Nosql не использует b-деревья.

B-деревья более эффективны, чем другие алгоритмы индексирования, когда их данные имеют высокую степень сходства. В результате, когда количество страниц в базе данных невелико, они более эффективны.

Преимущества двигателей B-tree

Даже базы данных NoSQL могут использовать преимущества механизмов B-дерева, но есть искушение полагать, что механизмы B-дерева предназначены только для баз данных SQL. Механизмы B-деревьев особенно хорошо подходят для индексирования больших наборов данных, где критично извлечение определенного значения. B-деревья базы данных являются важным компонентом индексов MongoDB. Существуют некоторые исключения, но алгоритм, по сути, такой же, как и в реляционной базе данных. В этом контексте строки и целые числа могут быть объединены для организации данных в B-дереве.

Можно ли использовать Graphql с Nosql?

Мы выпустили оболочку GraphQL для нашей базы данных NoSQL для использования в версии 2.8 нашей базы данных NoSQL, а также использовали ее для наших экспериментов с GraphQL. Благодаря общедоступности ArangoDB 2.8 пользователи теперь могут использовать службы Foxx (JavaScript в базе данных) в базе данных для управления данными с помощью GraphQL.

Facebook создал язык запросов, известный как GraphQL, для работы с современными веб-приложениями и мобильными приложениями. В новом выпуске ArangoDB 2.8 вы можете использовать службы Foxx (JavaScript в базе данных) для подключения к вашему серверу GraphQL. Для самостоятельной работы GraphQL требуется одна конечная точка, которая обрабатывает все запросы запросов. В отличие от традиционного REST API, который обычно требует большего количества вызовов API для доступа к друзьям пользователя, запрос GraphQL, который возвращает такой ответ: также можно получить через традиционный REST API. Это устраняет необходимость дублирования и потенциальных ошибок при создании одинаково исчерпывающих API-интерфейсов HTTP с использованием GraphQL. Использование GraphQL в динамических базах данных без схем и в языках с динамической типизацией является многообещающим вариантом. Схема HTTP может описать эти проблемы с помощью GraphQL вместо того, чтобы направлять логику проверки и авторизации между разными конечными точками HTTP. Влияние одного запроса GraphQL, приводящего к потенциально большому количеству запросов к базе данных, гораздо менее важно при реализации непосредственно в базе данных.

Кроме того, использование GraphQL позволяет более эффективно извлекать данные. Схема GraphQL может значительно снизить нагрузку на серверную часть за счет предварительно структурированных данных. Это особенно верно, если у вас много данных, потому что проще запрашивать базу данных несколько раз для одних и тех же данных, чем для разных данных.
Создание API с помощью GraphQL API — это простой способ сделать их более удобными и интуитивно понятными. Если у вас еще нет данных, рекомендуется добавить образец набора в свой кластер для изучения GraphQL API.

Зачем использовать Graphql вместо Sql

Система типов используется для возврата данных на гибком языке запросов, таком как GraphQL. SQL (язык структурированных запросов) — это старый, более широко используемый стандарт языка, который обычно используется для запросов данных в табличных и иерархических базах данных . Если вы хотите, чтобы ваш API работал с базой данных NoSQL, вы можете использовать GraphQL. MongoDB — популярная база данных NoSQL с поддержкой GraphQL. Начните с создания бесплатного кластера и подключения его к вашему приложению. Если у вас еще нет данных, вы можете создать образец набора данных в своем кластере, чтобы начать работу с GraphQL. При разработке GraphQL API у вас есть широкий выбор вариантов базы данных. Если вы не уверены, какой из них выбрать, позвоните нам, и мы поможем вам сделать это.

Хорош ли Nosql

База данных NoSQL, такая как MongoDB, идеально подходит для масштабирования. Сегментирование базы данных позволяет гарантировать, что правильные данные находятся в нужном месте в нужное время, поскольку данные разделены на несколько машин. Один компьютер сможет поддерживать работу сети после сбоя.

Термин NoSQL или Not Only SQL относится к типу системы баз данных, которая может использоваться для хранения данных в различных форматах. Базы данных NoSQL созданы для того, чтобы быть чрезвычайно гибкими, быстрыми и высокодоступными с самого начала. Доступ к возможностям базы данных можно получить с помощью различных методов, включая несколько методов доступа к данным, также известных как мультимодели. База данных NoSQL может удовлетворить и даже превзойти требования широкого спектра рабочих нагрузок, предоставляя клиентам как новые, так и улучшенные возможности. Эти базы данных предназначены для обеспечения высокого уровня доступности за счет автоматического распределения данных по нескольким узлам по мере добавления новых серверов. Базы данных документов можно использовать для разработки гибких приложений, поскольку они не содержат схемы и не требуют статического моделирования данных. В базах данных NoSQL коллекции и области представляют собой логические иерархические группы.

Oracle, с другой стороны, не является очень сложной, дорогой или полностью надежной реляционной базой данных . Структуры данных в распределенных базах данных NoSQL спроектированы таким образом, чтобы их можно было масштабировать в стандартной среде. 100 ведущих организаций из списка Fortune 100 управляют критически важными данными на платформе базы данных Couchbase 30% времени.

Многие преимущества базы данных NoSQL включают ее способность поддерживать крупномасштабные приложения реального времени. Эти сервисы способны обрабатывать большой объем транзакций с низкой задержкой. Кроме того, они совместимы с ACID, что означает, что они могут гарантировать правильность обновления данных. Недостатком баз данных NoSQL является то, что они не включают многие функции традиционных баз данных . Например, они не настолько гибки, как должны быть, с точки зрения способа хранения данных и доступа к ним. Кроме того, они плохо работают с приложениями, которые требуют частых обновлений во время выполнения.

Базы данных Nosql: более гибкие и масштабируемые, чем базы данных Sql

Базы данных NoSQL, такие как MongoDB, очень гибкие, потому что их модели данных не такие жесткие, как традиционные базы данных. Таким образом, они больше подходят для приложений, которым требуются большие объемы данных, малая задержка и разнообразный набор моделей данных, поскольку они ослабляют некоторые ограничения согласованности данных, имеющиеся в других базах данных. Однако базы данных SQL могут испытывать трудности с поддержанием свойств ACID при выполнении динамических операций в дополнение к выполнению динамических операций.