Когда использовать базу данных NoSQL и когда использовать реляционную базу данных

Базы данных NoSQL хороши для многих вещей, но они не всегда подходят для работы. Вот посмотрите, когда вам следует использовать базу данных NoSQL, а когда вы должны придерживаться традиционной реляционной базы данных. Базы данных NoSQL часто быстрее, чем реляционные базы данных для определенных типов запросов. Базы данных NoSQL часто более масштабируемы, чем реляционные базы данных. Базы данных NoSQL могут быть хорошим выбором для сильно неструктурированных данных. Базы данных NoSQL могут быть более сложными в администрировании, чем реляционные базы данных.

Многие технологии NoSQL будут работать, если вы будете использовать хорошие принципы проектирования. Если вас в первую очередь интересуют сетевые отношения, вам стоит начать с графовых баз данных , таких как Neo4J и InifiteGraph. База данных NoSQL, как и продукт или модель, не является базой данных. Это общая фраза, которая применима к любому хранилищу данных, отличному от SQL. Уже существует множество социальных сетей, использующих нереляционные базы данных. Любая система, которая собирает большие объемы пользовательских данных, является отличным кандидатом для разработки NoSQL. Установите новые серверы и настройте новые сегменты вашей базы данных с помощью решения NoSQL. При использовании горизонтального масштабирования не будет заметных различий между различными частями страны.

Зачастую в базе данных NoSQL больше возможностей для хранения и моделирования структурированных, частично структурированных и неструктурированных данных, чем в реляционной базе данных.

Доступно несколько платформ NoSQL, включая Apache Cassandra, MongoDB, Redis и Couchbase. Я не уверен, что вы имеете в виду под этим; если вы используете Cassandra, вам, скорее всего, потребуется изучить Cassandra, тогда как если вы используете MongoDB, вам, скорее всего, потребуется изучить MongoDB.

Кроме того, NoSQL гораздо более гибок, чем MySQL. Важно отметить, что управление базой данных MySQL включает в себя множество инструментов отчетности, которые могут помочь с достоверностью приложений. Базы данных NoSQL, с другой стороны, не предоставляют инструментов отчетности для тестирования и анализа производительности.

SQL является более безопасной альтернативой NoSQL с точки зрения согласованности данных, целостности данных и избыточности данных благодаря своим свойствам ACID.

Использует ли Google Nosql?

На этот вопрос нет универсального ответа, поскольку использование баз данных NoSQL зависит от конкретных потребностей каждой организации. Однако в целом верно то, что Google использует различные базы данных NoSQL для поддержки своих многочисленных сервисов. Это позволяет Google быстро и эффективно масштабировать свои услуги, обеспечивая при этом высокий уровень согласованности и доступности данных.

Веб-сайт для обмена видео YouTube имеет значительную базу пользователей по всему миру. Это приложение можно использовать для загрузки, обмена и просмотра видео. В результате компании могут продавать свои товары и услуги миллионам людей по всему миру. Тем не менее, хранение всех видео на YouTube может быть затруднено. Google Cloud Datastore — хороший вариант решения этой проблемы. Google Cloud Datastore — это масштабируемая база данных MongoDB с малой задержкой, которая работает в Google Cloud. Вы можете покупать продукты как в Google Megastore, так и в Bigtable. В результате он не только обеспечивает масштабируемость и функции базы данных NoSQL, но также обеспечивает надежные гарантии согласованности и высокую доступность. Компании могут легко хранить все свои видео с помощью Google Cloud Datastore. С помощью этой функции все видео можно хранить без каких-либо знаний в области программирования; кроме того, к ним можно получить доступ. Компании могут использовать эту функцию, чтобы легко делиться видео со своими клиентами. Кроме того, предприятия могут использовать Google Cloud Datastore для хранения данных за пределами Google Cloud. В результате данные могут храниться в Google Cloud Datastore, что делает его отличным выбором для бизнеса.

Для чего Nosql не подходит?

Кроме того, NoSQL не может выполнять динамические операции. Нет никакой гарантии, что свойства ACID будут сохранены. Вы можете использовать базы данных SQL , например, если вам нужно выполнять финансовые операции. Если вам нужно, чтобы ваше приложение работало в непрерывном цикле, также рекомендуется избегать NoSQL.

Сообщество NoSQL растет, но оно не всегда вам подходит. Использование NoSQL становится все более популярным по мере того, как данные становятся все более объемными и разнообразными, измеряемыми объемом, скоростью и разнообразием. Однако, как показывает Uber, хорошее соответствие технологии может также привести к плохому соответствию корпоративной культуре. Технический директор Etsy верит в использование небольшого количества хорошо известных инструментов, предназначенных для обеспечения долгосрочной работоспособности программного обеспечения. Они сделали это, используя MySQL, даже если данные не были доступны для RDSM.

Благодаря своей гибкости и масштабируемости базы данных NoSQL становятся все более популярными. Эти базы данных обеспечивают лучшую производительность при работе с большими наборами данных и проще в управлении, чем традиционные базы данных . Однако они не поддерживают ACID-транзакции, что в некоторых случаях может вызвать проблемы.

Nosql против Sql

Базы данных SQL являются реляционными, то есть они хранят данные в таблицах, связанных отношениями. Базы данных NoSQL не являются реляционными, то есть они хранят данные в форме документа. Базы данных NoSQL часто быстрее и масштабируемее, чем базы данных SQL, но запросы к ним не так просты.

Базы данных SQL долгое время доминировали в технологии баз данных в течение последних нескольких десятилетий. Несмотря на это, базы данных NoSQL возвращаются, поскольку большие данные становятся все более распространенными, а время ответа на запросы сокращается. В отличие от SQL базы данных NoSQL являются распределенными и нереляционными базами данных, которые не полагаются на SQL. Базы данных NoSQL обрабатывают больший объем данных, чем базы данных SQL, что позволяет им лучше работать с большими объемами данных. Кроме того, поскольку базы данных NoSQL не являются реляционными по своей природе, они могут отвечать на запросы гораздо быстрее, чем базы данных SQL. Несмотря на эти усилия, для баз данных NoSQL еще предстоит разработать метод, обеспечивающий постоянную доступность данных, что делает их препятствием для замены баз данных SQL.

База данных Nosql

База данных NoSQL — это нереляционная база данных, в которой не используется традиционная табличная структура реляционной базы данных. Базы данных NoSQL часто используются для больших данных и веб-приложений реального времени.

Документированные базы данных NoSQL хранят данные, а не табличные базы данных NoSQL. Современные бизнес-требования требуют использования гибких, масштабируемых и способных быстро реагировать на изменения систем управления данными. Базы данных NoSQL могут быть написаны как чистая база данных документов, хранилище ключей и значений, база данных с широким столбцом или база данных графа. Организации Global 2000 все чаще используют базы данных NoSQL для запуска критически важных приложений. Из-за пяти технических тенденций большинство реляционных баз данных не могут справиться с этими проблемами. Администрирование базы данных является серьезной проблемой гибкой разработки, поскольку им не хватает гибкости, необходимой из-за их фиксированной модели данных. Модель приложения определяет модель данных в NoSQL.

Данные должны быть смоделированы по мере необходимости, но NoSQL не имеет статического метода определения того, как они должны быть смоделированы. JSON — это формат де-факто, используемый для хранения данных в базе данных, ориентированной на документы. Устранены накладные расходы фреймворков ORM, что упрощает процесс разработки приложений. N1QL (произносится как никель), мощный язык запросов SQL, был добавлен в библиотеку Couchbase Server 4.0. Он также может обрабатывать стандартные операторы SELECT / FROM / WHERE и может поддерживать агрегацию (GROUP BY), сортировку (SORT BY), объединение (LEFT OUTER / INNER) и многое другое. Преимущества распределенных баз данных NoSQL многочисленны, включая масштабируемую архитектуру, которая не приводит к сбою. Возможность предоставления клиентам удобного онлайн- или мобильного взаимодействия становится все более важной по мере того, как все больше клиентов взаимодействуют в Интернете.

Базы данных NoSQL легко установить и настроить, и их можно масштабировать. Они были разработаны с целью распределения операций чтения, записи и хранения. Эти системы можно использовать на любом уровне, включая управление и мониторинг кластеров разного размера. Распределенная база данных NoSQL, не требующая никакого программного обеспечения, включает встроенную репликацию между центрами обработки данных. Кроме того, аппаратные маршрутизаторы можно использовать для обеспечения немедленного аварийного восстановления, позволяя приложениям реагировать на сбой базы данных, не дожидаясь, пока база данных вернется в рабочее состояние. Современные веб-приложения, мобильные приложения и приложения Интернета вещей (IoT) в значительной степени зависят от баз данных NoSQL.

Одним из многих преимуществ баз данных NoSQL, таких как MongoDB, является их способность обрабатывать большие объемы данных. Гибкие требования MongoDB к схеме идеально подходят для работы с большими объемами неструктурированных данных. Кроме того, MongoDB обладает рядом уникальных функций, которые делают его отличным инструментом анализа данных. Одной из его функций, упрощающих поиск и анализ данных, являются возможности индексации и сортировки.
Однако, поскольку большинство инструментов BI (например, Looker) не поддерживают запросы MongoDB, менеджеры данных, скорее всего, предпочтут базы данных SQL. Из-за своей популярности в качестве инструмента анализа данных чаще используются базы данных SQL. Причина этого в том, что SQL используется для запроса данных в подавляющем большинстве инструментов бизнес-аналитики. Кроме того, большинство инструментов BI предназначены для работы с базами данных SQL. Это означает, что они могут легко найти информацию о MongoDB.

Что такое Nosql?

При использовании баз данных NoSQL вы просто сохраняете набор пар ключ-значение. Документом может быть что угодно, от одного твита до предложения по бюджету. Поскольку доступ к ключам и значениям можно получить с помощью курсоров, базы данных SQL и пары ключ-значение очень похожи с точки зрения функциональности.
Хранилища документов могут храниться в формате с широкими столбцами, так же как хранилища, ориентированные на столбцы, могут храниться в формате с широкими столбцами. При таком подходе можно добиться более эффективного поиска данных, а также более сложных запросов.
Графовая база данных — это относительно новый тип базы данных NoSQL. Графики — это тип структуры данных, обычно встречающийся в сетях. Базы данных Graph могут использоваться для хранения и извлечения данных более эффективным способом, чем традиционные базы данных.

Облегченная база данных Nosql

Облегченная база данных NoSQL — это база данных, в которой не используется традиционная модель реляционной базы данных на основе таблиц. Вместо этого он использует более простую структуру, которую легче масштабировать и которой легче управлять. Эти базы данных часто используются для веб-приложений, где данные постоянно меняются, а структура не так важна, как содержание.

PoloDB имеет облегченную базу данных NoSQL, которую можно развернуть в любом месте и в любое время. Кроме того, у него есть API-интерфейсы, аналогичные MongoDB, а это означает, что доступны простые и простые в использовании функции. Нет необходимости архивировать или форматировать файл базы данных, чтобы использовать его. PoloDB написан на Rust и может быть скомпилирован для широкого спектра платформ. PoloDB — полнофункциональная база данных, поддерживающая атомарные транзакции (транзакции). Это реляционная база данных, поддерживающая атомарные транзакции. PoloDB продолжит добавлять новые функции в будущем. GitHub является источником всех кодов, лицензированных MIT. Благодаря структуре базы данных вы можете читать данные, когда вам это нужно.

Entity Framework Nosql

На этот вопрос нет универсального ответа, поскольку наилучший подход к работе с базами данных Entity Framework и NoSQL зависит от конкретных потребностей вашего проекта. Однако некоторые советы по началу работы с этой комбинацией включают ознакомление с доступными поставщиками NoSQL для Entity Framework и выбор поставщика, предлагающего необходимые вам функции. Кроме того, важно понимать различия между реляционной моделью данных и моделями данных NoSQL, а также то, как эти различия повлияют на ваш код Entity Framework.

Ядро Entity Framework не для MongoDB

Entity Framework Core — это компонент платформы Java, который используется для создания приложений на базе базы данных. Инструмент не предназначен для использования в сочетании с MongoDB, технологией нереляционных баз данных. Вы должны создать собственную реализацию класса Entity Framework Core DbContext, чтобы использовать его с MongoDB. Поскольку этот класс является мостом базы данных MongoDB, он служит промежуточным этапом между вашим кодом и базой данных.

Nosql-технологии

Технологии Nosql — это тип баз данных, в которых не используется традиционная реляционная модель на основе таблиц. Вместо этого они используют более гибкий дизайн без схемы. Это позволяет ускорить разработку и упростить масштабирование.

База данных NoSQL — это тип базы данных, которая хранит и извлекает данные. Базы данных NoSQL, впервые появившиеся в конце 1960-х годов, не пользовались популярностью до значительного всплеска популярности в начале двадцать первого века. Растущее использование баз данных NoSQL в веб-приложениях реального времени и больших данных является тенденцией. Транзакции True ACID (атомарность, непротиворечивость, изоляция и устойчивость) не распространены в базах данных NoSQL, но некоторые базы данных, такие как MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB и OrientDB, сделали это. риск того, что системы NoSQL потеряют данные записи или другие типы данных.