ฐานข้อมูล Nosql จำเป็นสำหรับ Internet of Things

Internet of Things (IoT) คือระบบของอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งรวบรวมและแบ่งปันข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งรอบตัว ฐานข้อมูล Nosql จำเป็นสำหรับอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง เนื่องจากสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากที่สร้างโดยอุปกรณ์ IoT และสามารถปรับขนาดเพื่อรองรับอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่เพิ่มจำนวนขึ้น ฐานข้อมูล Nosql ยังมีความยืดหยุ่นมากกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบดั้งเดิม ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับการจัดเก็บประเภทข้อมูลที่หลากหลายที่สร้างโดยอุปกรณ์ IoT

มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างฐานข้อมูล NoSQL และฐานข้อมูลที่คล้ายกัน การขาดการบังคับใช้สคีมาที่เข้มงวดส่งผลให้การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นสูง แม้ว่า Internet of Things จะกลายเป็นจริง แต่ RDBMS แบบดั้งเดิมจะยังคงมีบทบาทสำคัญต่อไป เนื่องจากตลาด Internet of Things กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว ระบบจึงต้องมีความยืดหยุ่น เมื่อมีการเพิ่มอุปกรณ์มากขึ้น อันดับของนักพัฒนา NoSQL จะต้องเติบโตขึ้น VisionMobile คาดการณ์ว่าจะมีนักพัฒนา Internet-of-Thing เพียง 300,000 รายภายในปี 2563 เพิ่มขึ้นจากตัวเลขปัจจุบันที่ 300,000 ราย แม้ว่าจะมีนักพัฒนา SQL จำนวนมากที่เข้าใจ NoSQL แต่ข้อมูล Internet-of-Thing ทั้งหมดอาจไม่พร้อมสำหรับ NoSQL Revolv บริษัทแพลตฟอร์มบ้านอัจฉริยะ เปลี่ยนจาก MongoDB เป็น DynamoDB ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลง RDBMS ที่ออกแบบมาสำหรับการใช้งานผนังประสิทธิภาพไม่สามารถตอบสนองความต้องการนี้ได้จนกว่าจะถึงผนังประสิทธิภาพแล้ว

ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อได้เปรียบมากมาย รวมถึงโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น การปรับขนาดแนวนอน การสืบค้นที่รวดเร็ว และการใช้งานง่าย ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ร้านค้าคอลัมน์ขนาดใหญ่ และฐานข้อมูลกราฟเป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของฐานข้อมูล NoSQL

ประสิทธิภาพพื้นฐาน: ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ไม่จำกัดจำนวนในรูปแบบต่างๆ นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการเปลี่ยนประเภทข้อมูลเมื่อผู้ใช้กำลังเดินทาง ฐานข้อมูลขึ้นอยู่กับฐานข้อมูลเอกสาร ด้วยเหตุนี้ จึงไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อกำหนดประเภทข้อมูล

ฐานข้อมูล NoSQL (หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูลที่ไม่ใช่ SQL หรือที่ไม่ใช่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) มีกลไกในการจัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลที่แตกต่างจากวิธีการที่ใช้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ตรงที่ว่าไม่ได้ขึ้นอยู่กับการมีอยู่ของความสัมพันธ์แบบตาราง

หากคุณต้องการค้นหา ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมสูงสุด ไม่ต้องมองหาที่อื่นนอกจาก MongoDB เป็นผู้นำในหลายประเด็นสำคัญ

เหตุใดจึงใช้ Nosql ใน Iot

มีเหตุผลหลายประการที่ใช้ฐานข้อมูล NoSQL ในแอปพลิเคชัน IoT เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมากที่สร้างอย่างต่อเนื่องโดยอุปกรณ์ IoT ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องสามารถจัดการกับอุปกรณ์จำนวนมากและข้อมูลปริมาณมากได้ นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะมีความยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ทำให้ง่ายต่อการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลที่สร้างโดยอุปกรณ์ IoT

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลด้วยวิธีต่างๆ (ไม่ใช่แค่ SQL) ฐานข้อมูล NoSQL คือชุดของภาษา ภาษาถิ่น และปรัชญาที่เชื่อมโยงกันอย่างหลวมๆ ในบทความนี้ เราจะมาดูกันว่าเหตุใดฐานข้อมูล NoSQL จึงมีประโยชน์ในโลก IoT ฐานข้อมูลเอกสาร เช่น MongoDB หรือ DynamoDB อาจเป็นตัวเลือกที่ดีหากคุณกังวลเกี่ยวกับการปรับขนาด ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีการรับประกันความสอดคล้องกันอย่างมาก และแอปพลิเคชัน IoT ของคุณอาจยอมรับได้อย่างสมบูรณ์เมื่อสร้างแบบจำลองแล้ว หากคุณต้องการติดตามการอ่านเซ็นเซอร์หรือการเปลี่ยนแปลงเหตุการณ์ ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์มีประโยชน์ในแอปพลิเคชัน IoT เพราะช่วยให้คุณวิเคราะห์หรือจัดกลุ่มข้อมูลตามคอลัมน์หรือแอตทริบิวต์เฉพาะได้

ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล SQL จะสอบถามแต่ละแถวเพื่อให้ได้ข้อมูลที่สมบูรณ์ สำหรับคอลัมน์ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถละเว้นแถวและสอบถามคอลัมน์ได้โดยตรง เราต้องสังเกตได้จึงจะได้รับความไว้วางใจในโครงสร้างพื้นฐานของเรา เราต้องสามารถดูได้ว่าส่วนแทรกใดถูกบันทึกและควรส่งข้อมูลจำนวนเท่าใดจากอุปกรณ์ของเรา รูปแบบการเข้าถึงควรคำนึงถึงกระบวนการเลือกฐานข้อมูลของคุณ และคุณสามารถออกแบบโซลูชันที่ได้รับประโยชน์จากข้อได้เปรียบของฐานข้อมูลหลายแห่ง

ฐานข้อมูลใดที่ใช้ใน Iot?

นอกเหนือจาก InfluxDB, CrateDB, Riak TS, MongoDB, RethinkDB, SQLite และ Apache Cassandra แล้ว ทั้งหมดนี้ยังมีชุดเครื่องมือมากมายสำหรับการพัฒนาแอพ IoT มีความคล่องตัวและมีฟังก์ชันการรักษาความปลอดภัยที่ช่วยให้ธุรกิจจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Sql ใช้ใน Iot หรือไม่

ควรใช้ทั้งฐานข้อมูล NoSQL และ SQL เพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้ ข้อมูล IoT ของคุณสามารถดูได้แตกต่างกันโดยผู้ใช้ปลายทางที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับประเภทของฐานข้อมูลที่คุณใช้ DynamoDB เป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ที่รวดเร็วและยืดหยุ่นจาก Amazon ที่จัดเก็บและดึงข้อมูล IoT

เหตุใดจึงต้องใช้ฐานข้อมูล Nosql

จำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูล Nosql เนื่องจากปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมากได้อีกด้วย

ขณะนี้องค์กรทุกขนาดกำลังนำฐานข้อมูล NoSQL มาใช้อันเป็นผลมาจากการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีนี้ เหตุใด NoSQL จึงเป็นที่นิยมในปัจจุบัน และมีเหตุผลที่ดีบางประการในการใช้สร้างแอปในทุกวันนี้ NoSQL ซึ่งได้มาจากความผิดหวังกับ เทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เป็นผลมาจากความไม่พอใจของผู้บุกเบิกอินเทอร์เน็ตในยุคแรกๆ ที่มีต่อเทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เนื่องจากความนิยมที่เพิ่มขึ้นของฐานข้อมูล NoSQL จึงมีความจำเป็นที่เราจะต้องให้ความกระจ่างเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีนี้อย่างเหมาะสม ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดเก็บประเภทและโครงสร้างข้อมูลได้หลากหลาย เหตุผลหลักที่ผู้คนหันมาใช้ NoSQL จะกล่าวถึงในการสนทนานี้ ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งแต่เดิมสร้างขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์ได้ปรับให้เข้ากับระบบอัตโนมัติบนคลาวด์อย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูล NoSQL สามารถรวมเข้ากับเทคโนโลยีการสตรีมตามเวลาจริงได้ง่ายกว่าฐานข้อมูลที่จัดการชุดข้อมูลจำกัด หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน MongoDB ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด คุณสามารถใช้ MongoDB Atlas ได้ฟรี

ประโยชน์ของฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นซอฟต์แวร์ที่จำเป็นสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ สามารถปรับขนาดได้และใช้งานง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชัน Web-Scale ในแง่ของความนิยม MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมสูงสุด โดย CouchDB แซงหน้าไปแล้ว

ฐานข้อมูลจำเป็นสำหรับ Internet of Things หรือไม่?

ฐานข้อมูลต่างๆ จำนวนมากถูกใช้เพื่อพัฒนาโซลูชัน IoT รวมถึงฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น PostgreSQL และฐานข้อมูลแบบไม่มี sql เช่น MongoDB, Cassandra และ InfluxDB ตลอดจนโซลูชันพิเศษ เช่น Azure IoT

ข้อดีของ Nosql

การใช้ฐานข้อมูล NoSQL เหนือฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิมมีข้อดีหลายประการ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะเร็วกว่าและปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล SQL นอกจากนี้ยังสามารถใช้งานได้ง่ายกว่า เนื่องจากมักต้องการการตั้งค่าและการกำหนดค่าน้อยกว่า นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังมีความยืดหยุ่นมากขึ้น เนื่องจากสามารถปรับแต่งได้ง่ายเพื่อให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของโครงการหรือแอปพลิเคชัน

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากได้ ดังนั้นฐานข้อมูล NoSQL จึงถูกสร้างขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL มักปรับขนาดได้มากกว่าและให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่นและใช้งานง่ายในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยให้สามารถพัฒนาได้เร็วกว่าโมเดลเชิงสัมพันธ์ เมื่อข้อมูลถูกจัดเก็บหรือดึงข้อมูล จำเป็นต้องมีการแปลงน้อยลง สามารถจัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลหลายประเภทได้ง่ายขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายและควบคุมโดยสคีมาของนักพัฒนา ส่งผลให้ง่ายต่อการปรับฐานข้อมูลเป็นรูปแบบข้อมูลใหม่

นักพัฒนาไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบการจัดเก็บ เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิม โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL จะมีชุมชนนักพัฒนาขนาดใหญ่ล้อมรอบ การใช้คลัสเตอร์ของคอมพิวเตอร์เพื่อจัดส่งฐานข้อมูลยังช่วยให้ฐานข้อมูลสามารถขยายและหดตัวได้แบบไดนามิก

ด้วย MongoDB ผู้ใช้สามารถสร้างมุมมองข้อมูลแบบอินสแตนซ์ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย คุณสามารถใช้เพื่อสต็อกผลิตภัณฑ์ในคลังสินค้า ให้ข้อมูลผลิตภัณฑ์แก่ลูกค้า และอัปเดตระดับสต็อก HBase ยังเป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับการสร้างมุมมองข้อมูลแบบอินสแตนซ์อย่างรวดเร็ว นอกจากจะมีประโยชน์สำหรับสินค้าที่ไม่ได้เก็บไว้ในคลังสินค้าแล้ว ระบบนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการแสดงข้อมูลสินค้าให้กับลูกค้าและสำหรับการปรับปรุงข้อมูลสินค้า

ข้อดีของ Nosql Mcq คืออะไร?

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถจัดเก็บได้ง่ายในระบบนี้ มีความทนทานต่อกรด สามารถใช้สร้างแอพในระบบคลาวด์

ข้อเสียของการใช้ฐานข้อมูล Nosql คืออะไร

มีข้อเสียเล็กน้อยกับฐานข้อมูล NoSQL นอกเหนือจากปัญหาความเข้ากันได้กับคำสั่ง SQL ฐานข้อมูลใหม่ มีลักษณะเฉพาะของภาษาคิวรี ดังนั้นพวกเขาจึงยังไม่เข้ากันได้กับ SQL ซึ่งเป็นองค์ประกอบหลักของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ 100% การสนับสนุนคิวรีงานในฐานข้อมูล NoSQL นั้นยากกว่าที่ปรากฏในฐานข้อมูลแบบเดิม การกำหนดมาตรฐานที่ไม่เพียงพอเป็นปัจจัยหนึ่ง

ข้อดีของฐานข้อมูล Nosql

นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของฐานข้อมูล NoSQL เกิดจากการใช้ดัชนีและไม่มีสคีมาที่ซับซ้อน ฐานข้อมูลสามารถทำงานได้เร็วขึ้นเนื่องจากสามารถหลีกเลี่ยงการแยกวิเคราะห์และเปรียบเทียบทั้งตารางเมื่อดึงข้อมูลเนื่องจากขาดปัจจัยทั้งสองนี้

Nosql เทียบกับ sql

SQL เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้ในการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูลเชิงข้อมูลเป็นระเบียนที่เชื่อมโยงระหว่างแถวและตารางอย่างมีเหตุผล ฐานข้อมูล NoSQL เป็นคลาสของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ไม่ต้องการ SQL

เป้าหมายของสาขาย่อยด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดคือการได้รับคุณค่าจากข้อมูล ระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) เป็นระบบที่ใช้บ่อยที่สุดในการจัดเก็บข้อมูล ในการโต้ตอบและสื่อสารกับ DBMS คุณต้องใช้ภาษาของมัน SQL (Structured query language) ใช้เป็นภาษาโต้ตอบกับ DBMS เมื่อเร็ว ๆ นี้มีคำศัพท์เพิ่มเติมในด้านฐานข้อมูล: ฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูล NoSQL ไม่เก็บข้อมูลในตารางหรือระเบียน แต่โครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลได้รับการปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้แต่ละราย

สี่ประเภทที่พบบ่อยที่สุดคือฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ ฐานข้อมูลเชิงเอกสาร คู่คีย์-ค่า และฐานข้อมูลกราฟ Python เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่มี MongoDB เป็นตัวอย่าง ตามชื่อที่แนะนำ ฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้คุณสร้างโครงสร้างข้อมูลที่ใช้งานง่ายขึ้น ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล SQL มีโครงสร้างที่เข้มงวดกว่าและประเภทข้อมูลที่ยืดหยุ่นน้อยกว่า คุณอาจต้องการเริ่มต้นด้วย SQL จากนั้นไปที่ NoSQL หากคุณเป็นมือใหม่ มีข้อดีและข้อเสียหลายประการสำหรับแต่ละข้อ และคุณควรเลือกข้อที่ตรงกับความต้องการของคุณมากที่สุด โดยพิจารณาจากข้อมูล แอปพลิเคชัน และการปรับปรุงกระบวนการของคุณ ฉันไม่สามารถพูดได้ว่า SQL ดีกว่า NoSQL ในขณะนี้ แต่ก็ไม่ได้ดีกว่าเสมอไป หากคุณตั้งใจฟังข้อมูลของคุณ คุณจะตัดสินใจได้ดีที่สุด

มีข้อบกพร่องบางประการ แต่ MongoDB ก็มีข้อดี นอกจากนั้น มันยังขาดความสามารถในการปรับขนาดของ MySQL ดังนั้นจึงอาจไม่เหมาะสำหรับการทำธุรกรรมขนาดใหญ่ นอกจากนี้ การหานักพัฒนาที่มีทักษะสูงที่คุ้นเคยกับ MongoDB อาจเป็นเรื่องยาก
ในทางกลับกัน MySQL เป็นฐานข้อมูลที่สร้างมาอย่างดีพร้อมความสามารถในการขยายระดับสูง นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับคุณสมบัติเพิ่มเติมมากมายที่มีประโยชน์ในแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซ เช่น การวิเคราะห์ตามเวลาจริง MySQL ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมมากกว่าภาษาโปรแกรมอื่น ๆ ซึ่งหมายความว่าคุณจะพบกับนักพัฒนาที่มีทักษะที่คุ้นเคยกับมันมากขึ้น

ตัวอย่างฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL มีหลายประเภท แต่ละประเภทมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม มากที่สุด ได้แก่ MongoDB, Cassandra และ Redis

ฐานข้อมูล NoSQL ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นรูปแบบฐานข้อมูลทางเลือกที่เก็บข้อมูลในรูปแบบอื่น ฐานข้อมูล NoSQL ไม่จำเป็นต้องมีโครงสร้างสคีมา ไม่ต้องการการรวม และปรับขนาดได้ง่าย เป้าหมายหลักของฐานข้อมูล NoSQL คือการจัดหา ที่เก็บข้อมูล แบบกระจายที่มีความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ เช่น Twitter, Facebook และ Google รวบรวมข้อมูลผู้ใช้หลายเทราไบต์ในแต่ละวัน กล่าวกันว่าฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายไม่มีหน่วยควบคุมหรือระบบจัดเก็บข้อมูลเดียว ซึ่งหมายความว่าเป็นฐานข้อมูลที่ไม่มีการแชร์ ด้วยเหตุนี้ ความต้องการฐานข้อมูลที่แตกต่างกันในการจัดเก็บข้อมูลเดียวกันจึงหมดไป ข้อมูลสามารถคงอยู่ในสำเนาหลายชุดของฐานข้อมูลแบบกระจายได้ เนื่องจากมีการกระจายอย่างต่อเนื่อง

ทุกอย่างในที่เก็บคีย์-ค่าจะถูกเก็บไว้ในสองจำนวนเท่าๆ กัน: คีย์และค่า Column Family Stores คือชุดของเครื่องจักรที่จัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ฐานข้อมูลเอกสารคล้ายกับคอลเล็กชันคีย์-ค่าตรงที่ประกอบด้วยเวอร์ชันของเอกสารที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ ไฟล์กึ่งโครงสร้างถูกจัดเก็บไว้ในไฟล์ JSON ซึ่งคล้ายกับไฟล์ HTML ฐานข้อมูลกราฟ ตรงข้ามกับฐานข้อมูล SQL ไม่มีภาษาแบบสอบถามระดับสูง เนื่องจากแบบสอบถามของฐานข้อมูลเหล่านี้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล อินเทอร์เฟซ RESTful สามารถเข้าถึงได้ใน แพลตฟอร์ม NoSQL ที่ หลากหลาย

ฐานข้อมูลกราฟซึ่งตรงข้ามกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือหลายความสัมพันธ์ ฐานข้อมูลกราฟได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับโมเดลข้อมูลที่หลากหลาย ในขณะเดียวกันก็มีแบ็คเอนด์ในตัว ฐานข้อมูลหลายรุ่นเพิ่งเริ่มต้นใน โลกของ NoSQL และจะมีความตื่นเต้นมากขึ้นเมื่อเกิดขึ้น นี่คือภาพรวมของฐานข้อมูลยอดนิยม 10 อันดับแรก ตลอดจนคำอธิบายความคืบหน้าได้ที่ http://db-engines.com/en/ranking

Mysql เป็นตัวอย่างของ Nosql หรือไม่

ฐานข้อมูล SQL เป็นแบบตาราง ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่เก็บเอกสาร คีย์-ค่า กราฟ หรือคอลัมน์กว้าง ซอฟต์แวร์ฐานข้อมูล เช่น MySQL, Oracle, PostgreSQL และ Microsoft SQL Server สามารถใช้กับฐานข้อมูล SQL ได้ MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j และ CouchDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ทั้งหมด

ฐานข้อมูล Nosql ที่ดีที่สุดสำหรับ Netflix

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ Netflix ทำให้บริษัทต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ด้วยเช่นกัน เราประเมินเทคโนโลยี NoSQL สามรายการเพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการของเรา: SimpleDB, Hadoop/HBase และ Cassandra
SimpleDB เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับเราเพราะมีน้ำหนักเบาและใช้งานง่าย นอกจากนี้ยังสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากได้
Hadoop/HBase เหมาะอย่างยิ่งสำหรับความต้องการของเรา เนื่องจากติดตั้งและใช้งานได้ง่าย
เราต้องการโมเดลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก และ Cassandra คือโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด

Amazon เป็น Nosql หรือ Sql หรือไม่

มีเครื่องมือมากมายสำหรับการพัฒนา แอปพลิเคชันฐานข้อมูล ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่ทั้งหมดนั้นใช้ SQL สามารถใช้ AWS Management Console, AWS CLI และ NoSQL WorkBench เพื่อเรียกใช้ DynamoDB และทำงานเฉพาะกิจได้ตามต้องการ

ฐานข้อมูล Nosql: โซลูชันของทีม Fulfillment ของ Uber ในการจัดเก็บข้อมูล

ข้อมูลถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล Nosql ทีมปฏิบัติตามของ Uber ใช้ตารางแยกต่างหากเพื่อจัดเก็บดัชนีเนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL ไม่รองรับดัชนี (เนื่องจากไม่รองรับธุรกรรมแบบกระจาย) Bigtable เป็น บริการฐานข้อมูล NoSQL ที่มีประสิทธิภาพ สูงซึ่งได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์และเหมาะสำหรับปริมาณงานเชิงวิเคราะห์และการดำเนินงานขนาดใหญ่ มีความเป็นไปได้ของวันที่ใช้ได้ 99.999%

ฐานข้อมูล Nosql ที่ดีที่สุด

ไม่มีฐานข้อมูล NoSQL ที่ "ดีที่สุด" เนื่องจากฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับโครงการที่กำหนดขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการนั้น อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม ได้แก่ MongoDB, Cassandra และ Redis

ScyllaDB ปรับปรุงประสิทธิภาพบนโครงสร้างพื้นฐานที่คุณมีอยู่ ช่วยให้คุณทำอะไรได้มากขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลง ด้วย NoSQL นี้ คุณสามารถสร้างฐานข้อมูล NoSQL ความเร็วสูง/ความหน่วงแฝงต่ำที่ทำงานด้วยความเร็วสูง ข้อมูลต่อไปนี้จะอธิบายว่าเหตุใด ScyllaDB จึงเป็นหนึ่งในฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับกรณีการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และมีความต้องการสูง

ทำไม Mongodb จึงเป็นฐานข้อมูล Nosql ที่ดีที่สุด

MongoDB เป็นทางเลือกที่ดีกว่า Cassandra เนื่องจากไม่มีการจัดเก็บข้อมูลตามสคีมา นอกจากนี้ ภาษาสืบค้นของ MongoDB มีความยืดหยุ่นมากกว่า Cassandra ทำให้ดำเนินการสืบค้นที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น