Плюсы и минусы использования реляционных баз данных и баз данных NoSQL для хранения метаданных

Споры между реляционными базами данных и базами данных NoSQL ведутся уже много лет. В прошлом дебаты в основном были сосредоточены на производительности и масштабируемости. Однако в последние годы дискуссия сместилась в сторону метаданных. При принятии решения об использовании реляционной базы данных или базы данных NoSQL для хранения метаданных необходимо учитывать несколько ключевых моментов. Во-первых, это размер и сложность метаданных. Если метаданные небольшие и простые, лучше выбрать базу данных NoSQL. Однако, если метаданные большие и сложные, реляционная база данных может быть лучшим выбором. Второе соображение касается структуры метаданных. Если метаданные сильно структурированы, реляционная база данных может быть лучшим выбором. Однако, если метаданные менее структурированы, лучше выбрать базу данных NoSQL. Третье соображение — возможность запроса метаданных. Если метаданные часто запрашиваются, реляционная база данных может быть лучшим выбором. Однако, если метаданные менее доступны для запросов, лучше выбрать базу данных NoSQL. Наконец, четвертое соображение касается масштабируемости метаданных. Если метаданные хорошо масштабируются, возможно, лучшим выбором будет база данных NoSQL. Однако, если метаданные менее масштабируемы, реляционная база данных может быть лучшим выбором.

Системы баз данных с реляционными возможностями и возможностями NoSQL обычно используются в облачных приложениях. Данные хранятся по-другому, и пользователь не совпадает с системой. неструктурированные или полуструктурированные данные обычно хранятся в виде пар ключ-значение или документов в базе данных No-SQL. Поскольку время отклика хранилищ данных NoSQL составляет доли секунды в службах с большими объемами, они предпочтительнее других типов хранилищ данных. Когда вы запрашиваете согласованную систему для элемента, который в настоящее время обновлен, дождитесь этого ответа, пока все реплики не будут успешно обновлены. Если возвращается немедленный ответ, это самые последние данные; если нет, то это самый последний ответ. Узел репликации выходит из строя, если задан параметр Partition Tolerance, но система продолжает работать.

База данных как услуга (DBaaS) — это облачное приложение, использующее набор служб данных. С этими службами у вас будет встроенная безопасность, масштабируемость и мониторинг. Для каждой службы может быть полезно иметь собственную виртуальную машину Azure, для которой также можно настроить подходящую базу данных. Облачная микрослужба может использовать либо реляционную базу данных, либо базу данных NoSQL в зависимости от требований к данным. Azure предоставляет своим клиентам четыре управляемые реляционные базы данных как услугу (DBaaS). Все модели предлагают как оплату по мере использования, так и возможности точно в срок. SQL Server — флагманская база данных Microsoft, а также несколько альтернатив с открытым исходным кодом.

Выбрав количество вычислительных ядер, памяти и хранилища, необходимых для базы данных Azure, вы можете предоставить их в течение нескольких минут. Microsoft сдерживает свое обещание Azure, предлагая управляемую версию популярных баз данных с открытым исходным кодом в рамках предложений платформы с открытым исходным кодом. Базы данных уровня вычислений без сервера автоматически приостанавливаются в периоды неактивности, чтобы не взималась плата за хранение. В результате приобретения Sun Microsystems компанией Oracle управляемая версия MariaDB была создана как ответвление MySQL. В рамках облака Azure вы можете запустить полностью управляемую реляционную базу данных в базе данных Azure для MariaDB. Служба построена на серверном движке MariaDB Community Edition. Он способен справляться с критически важными рабочими нагрузками с предсказуемой производительностью и динамическим масштабированием.

Получите на него базы данных PostgreSQL с помощью инструмента интерфейса командной строки или службы миграции данных Azure. Вы можете указать, какие регионы базы данных поддерживают как запись, так и чтение в CosmosDB на глобальном уровне, разрешив активную/активную кластеризацию. Cosmos DB можно использовать для переноса существующих баз данных Mongo, Gremlin или Cassandra без изменения данных или кода. Если вы используете хранилище таблиц Azure в своих микрослужбах, вы можете легко перейти на API таблиц Cosmos DB. Пять моделей согласованности Azure Cosmos DB можно увидеть на рис. 5-13. Используя эти параметры, вы можете найти компромиссные решения на основе согласованности, доступности и производительности. Вы можете увидеть, насколько вы последовательны с таблицей ниже.

Джереми Ликнесс, руководитель программы Microsoft, дает подробное объяснение пяти моделей в этой превосходной презентации. Технология NewSQL — это новая технология баз данных, которая сочетает распределенную масштабируемость NoSQL с гарантией ACID реляционной базы данных. Базы данных NewSQL предназначены для эффективной работы в эфемерных облачных средах, где базовые виртуальные машины можно перезапустить или изменить расписание по запросу в любой момент. Предыдущий рисунок был основан на проектах с открытым исходным кодом, разработанных Cloud Native Computing Foundation. Клиент может использовать службы для обращения к набору идентичных процессов базы данных NewSQL как к одной записи DNS с помощью микрослужб. Мы можем масштабироваться без нарушения работы существующих приложений, если отделим экземпляры базы данных от адреса связанной с ней службы. Когда вы одновременно запрашиваете одну и ту же услугу, она всегда работает.

Способность базы данных NoSQL обрабатывать широкий спектр структур данных упрощает организацию данных. База данных NoSQL часто лучше подходит для хранения и моделирования структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных в одной и той же базе данных, чем традиционная база данных .

Какова наиболее эффективная комбинация технологий NoSQL и реляционных баз данных ? Большая часть данных неструктурирована, некоторые неструктурированные данные объединяются. В схеме требуется быстрое масштабирование и поддержка транзакций 2.

Поскольку данные в базах данных NoSQL проще понять по сравнению с моделями данных, используемыми в базах данных SQL , они становятся все более популярными. Кроме того, разработчики могут вносить прямые изменения в структуру данных в базах данных NoSQL.

СУБД — хороший выбор, когда требования к запросам и отчетам особенно важны. Среды NoSQL, как правило, обеспечивают лучшую аналитику операционных данных в реальном времени, чем традиционная аналитика. Кроме того, в тех случаях, когда данные собираются из нескольких вышестоящих систем для создания единого приложения (а не просто для создания отчетов), важным компонентом является NoSQL.

Когда бы вы использовали Nosql против реляционной базы данных?

Транзакции не поддерживаются базами данных NoSQL (они поддерживают только простые транзакции). Транзакционные данные могут храниться в реляционных базах данных (в виде соединений или транзакций). Когда требуются высокоскоростные данные, используются базы данных NoSQL. Когда скорость передачи данных ограничена, используется реляционная база данных.

Крайне важно понять, какая технология базы данных вам подходит: базы данных NoSQL более адаптируемы и удобны в использовании, чем реляционные базы данных, с точки зрения обработки и изменения структуры нескольких типов данных. Одно из преимуществ баз данных NoSQL заключается в том, что с ними проще обрабатывать, хранить и моделировать структурированные, частично структурированные и даже неструктурированные данные. Модели данных можно быстро изменять, сохраняя при этом их точность. Если ваши данные структурированы или поддаются высокой нормализации, SQL может быть лучшим вариантом для вас. Базы данных NoSQL включают стратегию масштабирования, которая позволяет им масштабировать свой трафик без необходимости простоя. Это также может включать сценарии, в которых количество пользователей, использующих мобильные приложения для доступа к вашим базам данных, резко колеблется.

С момента появления баз данных NoSQL в последние годы их популярности способствовал ряд факторов. Гибкое хранение данных — одна из их особенностей. Традиционные RDMS используют статические структуры данных, в то время как передовой опыт предписывает создание схемы базы данных перед любым программированием. Благодаря базам данных NoSQL хранение данных становится более гибким. Системы полезны для любой информационной потребности, которая включает в себя точки данных, которые могут быть связаны между собой и должны управляться безопасным, основанным на правилах и согласованным образом. Они могут быть более адаптируемыми для удовлетворения потребностей конкретного приложения, поскольку они не привязаны к конкретной структуре. Базы данных NoSQL, помимо возможности масштабирования, становятся все более популярными. Хорошо известно, что реляционные базы данных подвержены проблемам масштабируемости, которыми может быть трудно управлять из-за медленного времени отклика при внесении изменений в спрос, а также вялой обработки из-за больших объемов данных. Однако когда дело доходит до баз данных NoSQL, они более шустрые и могут обрабатывать большие объемы данных, не будучи медленными. Несмотря на то, что реляционные базы данных по-прежнему являются стандартом де-факто для многих приложений, базы данных NoSQL быстро становятся популярными как более адаптируемое и масштабируемое решение для хранения данных.

Когда не следует использовать Nosql?

Кроме того, NoSQL не поддерживает динамические операции. ACID-свойства продукта не могут быть гарантированы. Например, если вам нужно выполнять финансовые транзакции, базы данных SQL могут быть хорошим выбором. Кроме того, если ваше приложение требует ограниченной гибкости во время выполнения, вам следует избегать NoSQL.

База данных NoSQL оптимизирована для хранения меньшего размера по сравнению с базой данных NoSQL, что снижает потребление ЦП и памяти. Это позволяет им быть более адаптируемыми и эффективными для использования в больших масштабах. Несколько коллекций денормализованных данных может быть трудно организовать, и они могут содержать повторяющиеся данные. Требуется больший объем данных, сложнее обновить все индексы, синхронизировать узлы и т.д. Традиционные серверы NoSQL разработаны с учетом конечной согласованности, поэтому изменения можно передавать через узлы и индексы, не дожидаясь распространения изменения. Некоторые представители семейства NoSQL , такие как RavenDB, могут создавать свои собственные индексы при наличии семейства NoSQL. Другие службы MongoDB будут сканировать всю базу данных без использования индексных файлов.

Крайне важно создать базу данных NoSQL, подходящую для каждого шаблона доступа. Когда они неизвестны или часто меняются, может потребоваться переосмысление структуры БД. Базы данных NoSQL, ориентированные на документы, не предназначены для использования на атомарном уровне, который требуется системам OLAP для нарезки ваших данных. Даже если в NoSQL отсутствует проверка целостности данных (за исключением NoSQL на основе графов), для решения этой проблемы можно использовать Продолжение. Из-за позднего входа в протокол ACID Amazon DynamoDB немного опоздала.

Базы данных NoSQL могут обрабатывать большие объемы данных быстрее и эффективнее, чем традиционные реляционные базы данных, и их очень быстро и легко настроить. Базы данных NoSQL оказываются чрезвычайно полезными для приложений с большими данными. Базы данных этой категории предназначены для очень быстрой обработки больших объемов данных, что делает их идеальным решением для приложений, обрабатывающих большой объем информации. Данные защищены базами данных NoSQL, в то время как все остальные компоненты вашего серверного приложения спроектированы так, чтобы работать вместе без проблем и быстро. Зачастую существует лучшая альтернатива большим базам данных , в которых хранятся, моделируются и анализируются структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Используя эту услугу, вы сможете получить доступ к информации о клиентах или продажах за считанные минуты. Сейчас нет причин откладывать использование баз данных NoSQL для приложений с большими данными. Базы данных NoSQL — идеальное решение, если вы ищете способ хранения и управления большими объемами данных.

Nosql против. Sql: что подходит для вашего приложения?

Хотя базы данных NoSQL не всегда работают хорошо, они обладают такими преимуществами, как гибкость и производительность. Если вам требуется большое количество транзакций или вы хотите масштабировать свое приложение, базы данных NoSQL могут быть лучшим вариантом. Однако, если вам требуется защищенная база данных, поддерживающая стандартные инструкции SQL, база данных SQL может оказаться лучшим вариантом.

Когда использовать реляционную базу данных против Nosql

На этот вопрос нет однозначного ответа, так как он зависит от конкретных потребностей проекта. Однако в целом реляционные базы данных лучше всего подходят для проектов, требующих сложных запросов или транзакций, а базы данных NoSQL лучше подходят для проектов, требующих высокой масштабируемости или данных в реальном времени.

Многим современным приложениям требуются базы данных NoSQL (базы данных, отличные от SQL), а не реляционные базы данных. Базы данных NoSQL децентрализованы в своих методах хранения данных, в отличие от реляционных баз данных. Например, для запуска нового приложения или службы может потребоваться использование NoSQL. База данных NoSQL, в отличие от одного монолитного сервера, может масштабироваться горизонтально на несколько хостов. В результате миграция баз данных NoSQL становится более рентабельной и быстрой, чтобы удовлетворить спрос на непрерывный рост. Организациям, переносящим свои базы данных в облако, также намного выгоднее использовать NoSQL, поскольку он децентрализован. Вместо использования заблокированных транзакций модели NoSQL заботятся о поддержании согласованности и производительности. Это повышает его производительность, когда большому количеству пользователей требуется одновременный доступ. Реляционная база данных по-прежнему является лучшим выбором для предприятий, которым требуются предсказуемые структурированные данные с ограниченным числом пользователей или приложений.

Фрагментация данных. Для управления фрагментацией данных можно использовать реляционную базу данных. Эта система организует данные в таблицы и предоставляет схемы, определяющие отношения между ними. Если вы используете реляционную базу данных, вы также можете объединять таблицы, чтобы получить требуемые данные. Фрагментация данных — это проблема, которую не решают нереляционные базы данных. Данные, которые дезорганизованы, предпочтительнее данных, которые должным образом организованы.
С точки зрения производительности реляционная база данных извлекает данные быстрее, чем нереляционная база данных. Он также может обрабатывать большие объемы данных.

В Sql или Nosql?

Преимущества реляционных баз данных выходят далеко за рамки управления и обработки данных. Однако могут быть случаи, когда базы данных NoSQL были бы лучшим выбором. База данных NoSQL, например, часто более масштабируема и обеспечивает более высокую производительность, чем традиционные базы данных. Кроме того, гибкость и простота использования их моделей данных, а также их способность работать в облачных средах делают их эффективным инструментом для более быстрой разработки приложений. При выборе решения для хранения данных очень важно учитывать требования приложения. В некоторых случаях предпочтительнее использовать реляционную базу данных, а в других — использовать базу данных NoSQL. Однако всегда предпочтительнее сравнивать производительность потенциальных решений для хранения данных, чтобы убедиться, что они соответствуют потребностям приложения.

Nosql против реляционных вариантов использования

Базы данных Nosql созданы для масштабируемости и часто используются для обработки больших объемов данных. Они также полезны в ситуациях, когда данные плохо структурированы или когда схема постоянно меняется. Реляционные базы данных лучше подходят для приложений, в которых данные хорошо структурированы, а схема относительно стабильна.

NoSQL, помимо SQL, используется для других типов хранения, а не только для хранения данных. База данных, не связанная напрямую с реляционной базой данных. Базы данных NoSQL больше не ограничиваются жестким табличным подходом традиционных реляционных баз данных. Выбор между NoSQL и традиционной базой данных не всегда является простым решением. Мошенники и смелые, и приспосабливаемые. Чтобы сломать печать, они постоянно ищут новые способы сделать это. Вы должны анализировать большие объемы исторических и оперативных данных в режиме реального времени.

Платежные возможности в режиме реального времени доступны для 19 из 20 крупнейших банков мира. Объем их транзакций невероятен: триллионы долларов переводятся каждый день. Для обнаружения и аутентификации личности можно анализировать не только информацию о транзакциях. В этой среде требуется гибкость базы данных NoSQL; любой тип элемента данных может быть быстро добавлен к нему. Базы данных NoSQL продемонстрировали высокую надежность и предсказуемость, а также предсказуемость, экономичность и горизонтальную масштабируемость. В современном быстро меняющемся персонализированном клиентском опыте базы данных NoSQL больше не являются явным преимуществом. Macquarie Bank смог быстро вырасти из-за отсутствия розничного банковского обслуживания и стать главным претендентом на цифровое банковское обслуживание в течение двух лет. Как я могу найти варианты использования без SQL? Запланируйте демонстрацию DataStax Astra DB, базы данных Nosql, созданной на основе Apache Cassandra.