ฐานข้อมูล Nosql: อนาคตของข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล Nosql คือฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้โมเดลเชิงสัมพันธ์แบบตารางแบบดั้งเดิมที่ใช้โดย ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ส่วนใหญ่ แต่จะใช้โมเดลที่ยืดหยุ่นกว่า ซึ่งสามารถปรับขนาดได้ง่ายกว่าเพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ ด้วยเหตุนี้จึงมักใช้ฐานข้อมูล nosql สำหรับแอปพลิเคชัน Big Data ข้อดีอย่างหนึ่งของฐานข้อมูล nosql คือโดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูลเหล่านี้จะมีระดับปรมาณูมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการการอัปเดตและการอ่านพร้อมกันได้ดีกว่า โดยไม่จำเป็นต้องล็อก สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น รวมถึงความพร้อมใช้งานและความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น

MySQL 8.0 รองรับคำสั่ง Atomic Data Definition Language (DDL) Atomic dynamic range เรียกว่า atomic DRL ในการคำนวณ

MongoDB ใช้ การดำเนินการเขียนอะตอม ในเอกสารเดียว การฝังฟิลด์ภายในเอกสารเดียวกันทำให้มั่นใจได้ว่าฟิลด์เหล่านั้นจะได้รับการอัปเดตในระดับอะตอมเมื่อจำเป็นต้องอัปเดตฟิลด์ในเอกสารเดียวกัน

ฐานข้อมูล Nosql เป็น Atomic หรือไม่

หากธุรกรรมเป็นแบบปรมาณู แสดงว่าเสร็จสมบูรณ์หรือล้มเหลวทั้งหมด นี่ไม่ใช่ธุรกรรมที่สมบูรณ์ ไม่มีการเปลี่ยนแปลงความสอดคล้องของฐานข้อมูลเมื่อธุรกรรมอยู่ที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด จำเป็นต้องมี ความสอดคล้องของข้อมูล เมื่อธุรกรรมเริ่มต้นและสิ้นสุด

ฐานข้อมูล Nosql: ไม่แนะนำให้ใช้ในสภาพแวดล้อมที่เป็นกรด

ฐานข้อมูล Nosql ไม่ได้รับการออกแบบให้สอดคล้องกับกรด ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ต้องการระบบการจัดการเพื่อให้ฐานข้อมูลอยู่ในการตรวจสอบ นี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าฐานข้อมูล nosql ไม่ได้ขึ้นอยู่กับ DBMS แบบดั้งเดิม และใช้ระบบที่เน้นเอกสารแทน ด้วยเหตุนี้ จึงไม่สามารถรับประกันได้ว่าฐานข้อมูลจะยังคงสอดคล้องกันในสภาพแวดล้อมที่เป็นกรด ดังนั้นจึงควรหลีกเลี่ยงฐานข้อมูล nosql

ทำไม Nosql ถึงไม่เป็นกรด?

ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ใช่ทั้งกรดและเบส (*) โดยพื้นฐานแล้วสภาพจิตใจที่นุ่มนวลและสม่ำเสมอ ดังนั้น หาก Amazon ใช้ฟีเจอร์นี้ คุณจะสามารถซื้อหนังสือจากพวกเขาได้โดยไม่มีการรับประกันว่าจะมีเพียงพอสำหรับการสั่งซื้อของคุณ

คุณสมบัติ ACID ในฐานข้อมูลช่วยให้แน่ใจว่าธุรกรรมทั้งหมดดำเนินไปตามแผน ข้อมูลนั้นสอดคล้องกันเสมอ และไม่มีข้อมูลใดสูญหาย แม้ว่ากฎของกรดจะเข้มงวดกว่า แต่หลักการของ BASE นั้นไม่เข้มงวดเท่าและอนุญาตให้มีการเบี่ยงเบนได้ ตัวอย่างเช่น แม้ว่าหนึ่งในฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะไม่พร้อมใช้งาน ธุรกรรมบน BASE ก็สามารถกระทำได้ การทำธุรกรรมที่เกิดขึ้นแม้ว่าจะไม่มีฐานข้อมูลอยู่นั้นดูเหมือนจะไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความสอดคล้องของข้อมูล นอกจากนี้ เนื่องจากสถานะของฐานข้อมูลที่นุ่มนวล จึงสามารถเปิดใช้งานจากตำแหน่งที่ตั้งอื่นได้ ข้อมูลอาจไม่ได้รับการอัปเดตในทันทีหลังจากมีการเปลี่ยนแปลง เมื่อมีคนใช้มากขึ้น เว็บไซต์ก็เช่นกัน แทนที่จะเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา มีการอัปเดตเป็นประจำ แนวทางของ NoSQL มีความยืดหยุ่นมากกว่า และให้อิสระแก่คุณมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีจัดการข้อมูล อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี ความยืดหยุ่นนี้อาจนำไปสู่การสูญเสียคุณสมบัติของกรดบางอย่าง ดังนั้น หากความเข้มงวดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับฐานข้อมูล ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม

Mongobb: ข้อยกเว้นของกฎ

ฐานข้อมูล Nosql มีระดับการปฏิบัติตามกรดที่กำหนด แต่ไม่ควรใช้ในสภาพแวดล้อมที่มีข้อกำหนดเกี่ยวกับกรดที่เข้มงวด ข้อยกเว้นสำหรับกฎนี้คือ MongoDB ซึ่งไม่สอดคล้องกับกรด

ฐานข้อมูล Nosql มีคุณสมบัติเป็นกรดหรือไม่?

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับ ฐานข้อมูล NoSQL เฉพาะที่ เป็นปัญหา ฐานข้อมูล NoSQL บางฐานข้อมูลมีคุณสมบัติเป็นกรด ในขณะที่บางฐานข้อมูลไม่มี สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบเอกสารประกอบหรือสอบถามผู้จำหน่ายเพื่อตรวจสอบว่าฐานข้อมูล NoSQL นั้นมีคุณสมบัติเป็นกรดหรือไม่

การเปลี่ยนแปลงข้อมูลต้องทำในการดำเนินการปรมาณูเดียวระหว่างการทำธุรกรรมกรด เป็นผลให้ธุรกรรม MongoDB ต้องอ่านข้อมูลทั้งหมดในคอลเล็กชันและทำการเปลี่ยนแปลง หรือเขียนข้อมูลทั้งหมดในคอลเล็กชันและทำการเปลี่ยนแปลงทั้งสองอย่าง ธุรกรรมที่อ่านข้อมูลจะต้องยอมรับการเปลี่ยนแปลงหรือย้อนกลับด้วย ธุรกรรมที่เขียนข้อมูลต้องทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นด้วย มิฉะนั้นข้อมูลจะถูกละทิ้งและธุรกรรมจะถูกย้อนกลับ เนื่องจาก MongoDB ไม่รวมธุรกรรม ACID ในรูปแบบเอกสาร จึงไม่รองรับคุณลักษณะนี้ ประเภทธุรกรรม MongoDB เป็นแบบอ่าน-เขียนหรืออ่านอย่างเดียว

Nosql เป็นข้อมูลประเภทใด

ฐานข้อมูล NoSQL สามารถเป็นทางเลือกแทน ฐานข้อมูล SQL แบบเดิม ฐานข้อมูล SQL และฐานข้อมูล NoSQL เป็นระบบที่แตกต่างกันมาก พวกเขาสร้างแบบจำลองข้อมูลที่แตกต่างจากแบบจำลองตารางแถวและคอลัมน์แบบดั้งเดิมที่ใช้ในระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ในแง่ของโครงสร้าง

เมื่อมีการเพิ่มโหนดเพิ่มเติมในคลัสเตอร์ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดออกเพื่อให้ประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานดีขึ้น
เพื่อให้ฐานข้อมูล NoSQL สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น สามารถทำซ้ำได้
ตาราง รายการ กราฟ และแผนผังล้วนเป็นตัวอย่างของโครงสร้างข้อมูลที่ปรับเปลี่ยนได้ที่พบในฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูล NoSQL เป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะสำหรับจัดเก็บแอปพลิเคชันและประเภทข้อมูลที่หลากหลาย

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่ได้ใช้ โมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบตารางแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL มักจะไม่มีสคีมา ซึ่งหมายความว่าไม่จำเป็นต้องมีสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อจัดเก็บข้อมูล ทำให้มีความยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงมักใช้สำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูลของ HBase ได้รับการออกแบบมาสำหรับการจัดเก็บและการดึงข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังรองรับสถาปัตยกรรมแบบกระจาย ทำให้สามารถเพิ่มโหนดเพิ่มเติมลงในฐานข้อมูลได้ นอกจากนี้ยังรองรับประเภทข้อมูลที่หลากหลาย ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการจัดเก็บและจัดการข้อมูลในรูปแบบต่างๆ
Cassandra ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเชื่อถือได้และทำงานได้ดี ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในตารางที่สามารถสืบค้นได้ง่ายโดยใช้วิธีนี้ ซึ่งรองรับโมเดลข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นบันทึก นอกจากนี้ แอปพลิเคชันยังสามารถจัดการประเภทข้อมูลได้หลากหลาย ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการกับข้อมูลที่ต้องจัดการอย่างสม่ำเสมอ

ฐาน Nosql

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบอื่นที่ไม่ใช่คอลัมน์และแถวแบบตาราง มักใช้ในการจัดการข้อมูลจำนวนมากที่ไม่เหมาะกับ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม

ทำไม Mongodb ไม่เป็นไปตามกรด

MongoDB ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดของกรดแม้ว่าจะรองรับการทำธุรกรรมในระดับเอกสารก็ตาม ฐานข้อมูล NoSQL สามารถพบได้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม และใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ขึ้นอยู่กับประเภทของฐานข้อมูล NoSQL ที่ใช้ กรณีการใช้งานทั่วไปอาจมีหรือไม่มีก็ได้

Nosql เทียบกับ sql

SQL เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อสื่อสารกับมัน แนวคิดของฐานข้อมูลเชิงพรรณนาหมายถึงแบบจำลองข้อมูลที่แถวและตารางเชื่อมโยงกันในทางตรรกะ แบ็กเอนด์ฐานข้อมูล (DBM) ที่ไม่ต้องการ SQL เรียกว่า NoSQL

อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาเริ่มนำ เทคโนโลยี NoSQL ใหม่ๆ ที่คล่องตัว มากขึ้นมาใช้มากขึ้น ในขณะที่พวกเขามองหาทางเลือกอื่นนอกเหนือจาก SQL ประกอบด้วยเทคโนโลยีต่างๆ เช่น MongoDB, Cassandra และ CouchDB นอกเหนือจากฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูลได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบกระจาย ดังนั้นจึงเหมาะกับแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดในแนวนอน ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL มีแนวโน้มที่จะจัดเก็บข้อมูลคีย์-ค่าได้เร็วกว่า แม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องรักษาธุรกรรม ACID แม้ว่าจะมีเครื่องมือพัฒนาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หลายตัว แต่ก็ไม่มีเครื่องมือใดที่ใช้ SQL ซึ่งเป็นพื้นฐานในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยฐานข้อมูล เมื่อใช้ DynamoDB เพื่อดำเนินงานเฉพาะกิจและ AWS Management Console, AWS CLI หรือ NoSQL WorkBench คุณสามารถเชื่อมต่อกับระบบคลาวด์ได้ นักพัฒนาต้องการใช้ฐานข้อมูล NoSQL แทน SQL มากขึ้น ซึ่งกำลังเป็นที่นิยมน้อยลง MongoDB, Cassandra และ CouchDB ซึ่งได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบกระจาย เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีของพวกเขา ฐานข้อมูลนี้ควรเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการมาตราส่วนแนวนอนในระดับสูง

Nosql Vs Sql: ข้อดีข้อเสีย

ฐานข้อมูล SQL ทำงานได้ดีกว่าเมื่อพูดถึงการทำธุรกรรมแบบหลายแถวมากกว่าฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งเหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารหรือ JSON ฐานข้อมูล SQL มักใช้ในระบบดั้งเดิมที่สร้างขึ้นโดยใช้โมเดลเชิงสัมพันธ์เช่นกัน
ในการทดลองของเรา เราพบว่าฐานข้อมูล NoSQL เร็วกว่า SQL สำหรับการจัดเก็บคีย์-ค่า แต่ฐานข้อมูล NoSQL อาจไม่รองรับธุรกรรม ACID ทั้งหมด ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลไม่สอดคล้องกัน
SQL ปลอดภัยกว่า NoSQL สำหรับการสืบค้นที่ซับซ้อน เนื่องจากเป็นไปตามคุณสมบัติของกรด รักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล และใช้แหล่งข้อมูลที่ซ้ำซ้อน
ไม่สามารถแทนที่ฐานข้อมูลทั้งสองได้ ณ เวลานี้ ฐานข้อมูล SQL เป็นเพียงทางเลือกที่ใช้งานได้สำหรับฐานข้อมูล NoSQL หากสามารถสอดคล้องกับข้อมูลได้อย่างต่อเนื่องในขณะที่รักษาความเร็วการสืบค้น

Nosql รองรับกรดหรือไม่

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับ ฐานข้อมูล NoSQL เฉพาะ ที่เป็นปัญหา ฐานข้อมูล NoSQL บางตัวรองรับธุรกรรมที่เป็นกรด ในขณะที่บางฐานข้อมูลไม่รองรับ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบเอกสารประกอบสำหรับฐานข้อมูลเฉพาะที่คุณใช้เพื่อตรวจสอบว่ารองรับธุรกรรมที่เป็นกรดหรือไม่

ฐานข้อมูล Nosql ไม่มีโครงสร้างตารางตายตัว

Nosql ไม่มีโครงสร้างตารางที่ตายตัวและไม่รองรับฟังก์ชัน ACID แต่อย่างใด ในที่สุดข้อมูลจะสอดคล้องกันซึ่งเป็นผลมาจากความสอดคล้องกัน

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่ได้ใช้แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบตารางแบบดั้งเดิม แต่จะใช้โมเดลข้อมูลที่ไม่ใช้สคีมาซึ่งมีความยืดหยุ่นมากกว่า ซึ่งปรับขนาดได้ง่ายกว่าและทำงานด้วยได้ง่ายกว่า ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปหรือซับซ้อนเกินกว่าจะจัดเก็บไว้ใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม

ฐานข้อมูล Nosql ที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการของคุณ

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่มีการขยายตัวอย่างรวดเร็วเนื่องจากมีแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย ฐานข้อมูลกราฟ ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ฐานข้อมูลเอกสาร และฐานข้อมูลคอลัมน์กว้างเป็นตัวอย่างของโครงสร้างข้อมูล การเลือกผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณเป็นสิ่งสำคัญ เพราะแต่ละผลิตภัณฑ์มีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป Cassandra เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการค้นหาข้อมูลจำนวนมากและอัปเดตอย่างรวดเร็ว โมเดลข้อมูลที่รองรับ ได้แก่ โมเดลคีย์-ค่า คอลัมน์กว้าง และกราฟ เวลาแฝงที่ต่ำของ Cassandra ทำให้เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นอกเหนือจากความง่ายในการปรับขนาด HBase เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับข้อมูลที่มีการกระจายสูงและทนทาน เนื่องจากมีความคงทนต่อความขัดแย้งสูงและมีลักษณะการกระจายสูง นอกจากนี้ HBase ยังเร็วมาก ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็ว ฐานข้อมูล Hypertable NoSQL เป็นฐานข้อมูลแบบคอลัมน์รูปแบบใหม่ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับกราฟ ไฮเปอร์เทเบิลนอกจากจะปรับขนาดได้มากแล้ว ยังสามารถใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดในระดับสูง

Nosql องค์กร

Enterprise NoSQL เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยให้องค์กรจัดการและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้ เป็นฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูงที่สามารถจัดการโหลดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ สามารถใช้ Enterprise NoSQL เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้ดีขึ้นและปรับปรุงการดำเนินงาน

ฐานข้อมูล Nosql เช่น Dynamo นั้นดีสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

ดัชนีรองของ Dynamo นอกจากจะเป็นประโยชน์สำหรับดัชนีรองของ Uber แล้ว ยังเป็นข้อดีอีกข้อหนึ่งด้วย
NoSQL เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า ความเร็วของฐานข้อมูลสามารถเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม