ฐานข้อมูล NoSQL: ฐานข้อมูล Web-Scale สำหรับการเข้าชมสูงและชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูล ขนาดเว็บที่สามารถจัดการทราฟฟิกสูงและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้และรองรับน้ำหนักบรรทุกได้สูง ฐานข้อมูล nosql สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้โดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ในระบบ สิ่งนี้ทำให้ระบบสามารถจัดการกับทราฟฟิกได้มากขึ้นและเก็บข้อมูลได้มากขึ้น

ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการใช้งานที่ซับซ้อนจำเป็นต้องมีความยืดหยุ่นมากขึ้น การเลือกที่เก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ง่ายและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ปัญหาที่สำคัญที่สุดคือว่าฐานข้อมูล 'ASL' หรือ 'NoSQL' ดีกว่าสำหรับการเรียกใช้แอปพลิเคชันหรือไม่ ฐานข้อมูล SQL มีการใช้งานมาระยะหนึ่งแล้ว แต่ฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่รู้จักกันว่าปรับขนาดได้ง่ายกว่า สำหรับฐานข้อมูล NoSQL ข้อสันนิษฐานคือควรมีการแบ่งส่วนย่อยในการดำเนินการทั้งหมด โหนดสามารถระบุได้ด้วยฟังก์ชันที่มีคุณสมบัติเหมาะสม ซึ่งเป็นสิ่งที่คาดหวังจากการดำเนินการข้อมูลทุกอย่างในฐานข้อมูล เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเครื่องหลายเครื่อง จึงมีประสิทธิภาพมากในการจัดการกับข้อมูลแม้ในเครื่องพื้นฐานที่สุด

ด้วยคุณลักษณะนี้ คุณสามารถใช้เครื่องสินค้าทั่วไปเพื่อปรับขนาดร้านค้า NoSQL ได้ NoSQL ถือว่าผู้ใช้สามารถวางแผนและจัดโครงสร้างข้อมูลเพื่อให้ดึงข้อมูลจากโหนดเดียวกัน ณ เวลาที่กำหนดสำหรับการดำเนินการใด ๆ เท่านั้น นอกจากนี้ยังสามารถดำเนินการ de-normalizing data ข้ามโหนด (ข้อมูล pre-cooked สำหรับการเริ่มต้น) ได้ มีที่สำหรับการรวม NoSQL แต่อย่าคาดหวังว่าพวกเขาจะใช้ SQL ที่สมบูรณ์หรือปรับให้เหมาะสม ในทางปฏิบัติ สันนิษฐานว่าข้อมูลจะสอดคล้องกับแอปพลิเคชัน NoSQL เสมอ มีระบบ NoSQL มากมายที่ให้สวิตช์เพื่อปรับเปลี่ยนความสอดคล้องเมื่อเวลาผ่านไป หากความสอดคล้องเป็นสิ่งสำคัญ เป้าหมายของการตัดสินใจทางสถาปัตยกรรม เช่น เป้าหมายของการประเมินกรณีการใช้งาน คือการเลือกที่เก็บข้อมูลที่เหมาะสม

พูลการปรับขนาดแนวนอนของทรัพยากรสามารถขยายได้โดยการเพิ่มเครื่องเข้าไป ในขณะที่พูลการปรับขนาดแนวตั้งสามารถขยายได้โดยการเพิ่มเครื่องให้มากขึ้น

ฐานข้อมูล SQL และฐานข้อมูล NoSQL ใช้มาตราส่วนแนวตั้งเนื่องจากวิธีการจัดเก็บข้อมูล (ตารางที่เกี่ยวข้องและคอลเลกชันที่ไม่เกี่ยวข้อง) ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL ใช้มาตราส่วนแนวนอนเนื่องจากไม่ได้ใช้ตารางที่เกี่ยวข้อง

ประเภทของการปรับขนาดที่ NoSQL รองรับคือแนวนอน

หากต้องการปรับขนาดในแนวนอน MongoDB ใช้กลไกในตัวที่ช่วยให้คุณย้ายข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้ กระบวนการนี้เรียกว่าการแบ่งส่วนข้อมูล และคุณสามารถทำได้โดยกดปุ่มสลับบนหน้าการกำหนดค่าของ Atlas UI นอกเหนือจากนั้น กระบวนการยังสามารถทำให้เสร็จโดยไม่ต้องหยุดทำงาน

การปรับขนาดแนวนอนทำงานใน Nosql อย่างไร

การปรับขนาดในแนวนอนในฐานข้อมูล NoSQL หมายความว่าฐานข้อมูลสามารถปรับขนาดได้โดยการเพิ่มเครื่องเข้าสู่ระบบ แทนที่จะทำให้เครื่องเดียวเร็วขึ้นหรือมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถจัดการกับทราฟฟิกและข้อมูลได้มากขึ้นโดยไม่มีปัญหาด้านประสิทธิภาพ

ข้อดีของการปรับขนาดแนวนอนมีมากมาย: คุณสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างง่ายดายเพื่อรองรับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้น และคุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการโหลดแถวจากเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องพร้อมกัน ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลตามความต้องการในขณะที่ประหยัดเงินใน การจัดเก็บข้อมูล

ฐานข้อมูล Nosql ดีกว่าสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เนื่องจากข้อจำกัดของ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ จึงไม่สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB จัดเก็บข้อมูลของคุณในรูปแบบเอกสารที่มีในตัวเอง ทำให้คุณสามารถกระจายข้อมูลของคุณไปยังโหนดต่างๆ ได้ ด้วยคุณลักษณะนี้ ฐานข้อมูลจึงสามารถจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

Mongodb สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้อย่างไร?

MongoDB สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้โดยใช้การแบ่งส่วนข้อมูล Sharding เป็นกระบวนการแยกข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง แต่ละเซิร์ฟเวอร์มีส่วนของชุดข้อมูลของตัวเอง และข้อมูลจะถูกกระจายอย่างเท่าเทียมกันทั่วทั้งเซิร์ฟเวอร์ เมื่อมีการร้องขอ เซิร์ฟเวอร์ MongoDB จะพิจารณาว่าเซิร์ฟเวอร์ใดมีข้อมูลที่ถูกร้องขอ และจะดึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์นั้น กระบวนการนี้ทำให้ MongoDB สามารถปรับขนาดในแนวนอนและจัดการข้อมูลจำนวนมากได้

เมื่อพูดถึงการปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐาน ธุรกิจจำนวนมากพบว่าพวกเขากำลังมีช่วงเวลาที่ยากลำบาก แพลตฟอร์ม ฐานข้อมูล MongoDB -as-a-service รองรับตัวเลือกการปรับขนาดที่หลากหลายและสร้างไว้ในแบ็กเอนด์ เทคนิคการปรับขนาดตามแนวนอนเรียกว่าการแบ่งส่วน (เพราะเป็นที่นิยม) คำว่า "การปรับขนาดเป็นชั้น" หมายถึงความสามารถของเซิร์ฟเวอร์หรือคลัสเตอร์เดียวในการปรับขนาดในทิศทางที่สูงขึ้น เป็นวิธีการปรับขนาดแนวนอนที่เกี่ยวข้องกับการกระจายข้อมูลในหลาย ๆ โหนด แพลตฟอร์ม MongoDB Atlas จะกำหนดค่าชาร์ดคีย์โดยอัตโนมัติ ซึ่งยังคงขึ้นอยู่กับเรา เป็นที่ชัดเจนว่าชุดเรพลิคาและชาร์ดดิ้งคล้ายกัน แต่ชุดข้อมูลไม่เหมือนกัน

นอกจากนี้ยังอาจทำให้เกิดปัญหากับธุรกรรมการเขียนจำนวนมากสำหรับแอปพลิเคชัน MongoDB Atlas ยังรองรับการปรับขนาดแนวนอนและแนวตั้ง การปรับใช้คลัสเตอร์ชาร์ดทำให้สามารถปรับขนาดแนวนอนได้ โดยสรุป การปรับขนาดแนวตั้งนั้นง่ายพอๆ กับการกำหนดค่าระดับของคลัสเตอร์ ในกรณีของการปิดระบบอย่างสมบูรณ์ สามารถหยุดคลัสเตอร์ชั่วคราวเพื่อให้คลัสเตอร์อยู่ที่ 0 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยปรับขนาดคลัสเตอร์ทั้งหมดเป็น 0 ยกเว้นที่เก็บข้อมูล

MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ยอดเยี่ยม เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันสมัยใหม่ที่ต้องปรับขนาดในแนวนอนเพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ MongoDB มี API ที่เรียบง่ายซึ่งทำให้นักพัฒนาเข้าถึงและจัดการข้อมูลได้ง่าย และพื้นที่จัดเก็บแบบไม่มีสคีมาช่วยให้จัดเก็บและดึงข้อมูลได้ง่าย นอกจากนี้ เนื่องจาก MongoDB รองรับการจำลองข้อมูล จึงสามารถจำลองข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้อย่างง่ายดาย ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะยังคงพร้อมใช้งานในอนาคต

ความสามารถในการปรับขนาดของ Mongobb

MongoDB เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ยืดหยุ่นที่สุด ในฐานข้อมูลเชิงเอกสาร เช่น MongoDB ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในเอกสารที่มีลักษณะเหมือน JSON กระบวนการ MongoDB เป็นการปรับสเกลในแนวนอนโดยใช้การแบ่งส่วนข้อมูล Srave เป็นเทคนิคการกระจายข้อมูลที่ใช้คอลเลกชันและเครื่องหลายตัวเพื่อกระจายข้อมูลไปยังฐานข้อมูลและเครื่องต่างๆ

Sql Db สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้หรือไม่?

ในการปรับขนาดแนวนอน ฐานข้อมูลจะถูกเพิ่มหรือลบออกเพื่อทำงานเฉพาะ เช่น การเพิ่มหรือลดความจุหรือประสิทธิภาพโดยรวม การปรับมาตราส่วนตามแนวนอนมักดำเนินการโดยการรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างเหมือนกันหลายๆ ฐานข้อมูล แล้วแยกออกเป็นตารางแยกกัน

ทุกฐานข้อมูล ทุกวัน จะต้องปรับขนาดเพื่อรองรับปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้น การปรับขนาดแบ่งออกเป็นสองประเภท: แนวตั้งและแนวนอน หน่วยความจำของเซิร์ฟเวอร์ 2TB เพียงพอที่จะเก็บข้อมูลได้มากขึ้น กำลังซื้อเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ในราคาที่สูงมาก การเพิ่มเครื่องไปยังเซิร์ฟเวอร์จะเรียกว่ามาตราส่วนแนวนอน เป้าหมายคือการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นเซิร์ฟเวอร์หรือชาร์ดหลายเครื่อง มันคงไร้ประโยชน์ที่จะมีความจริงเพียงจุดเดียวบนพื้นฐานของการทำให้เป็นปกติ วิธีนี้มีข้อเสียอย่างหนึ่ง: หากมาสเตอร์ไม่สามารถอัปเดตแบบจำลองสเลฟได้ในขณะที่เขียน มาสเตอร์จะไม่อัพเดตแบบจำลองสเลฟ

การจำลองแบบคือการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างโหนดในคลัสเตอร์ คุณสามารถเพิ่มความพร้อมใช้งานและกู้คืนเซิร์ฟเวอร์ได้ด้วยการจำลองข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถใช้การจำลองแบบเพื่อกระจายโหลดไปยังคลัสเตอร์โหนดหลายโหนด องค์กรสามารถแบ่งข้อมูลในแนวนอนออกเป็นกลุ่มย่อยๆ และกระจายกลุ่มข้อมูลเหล่านั้นไปตามโหนดต่างๆ การแบ่งพาร์ติชันในแนวนอนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ มี คลัสเตอร์ MongoDB หลายประเภท นอกเหนือจากคลัสเตอร์ MongoDB ที่เป็นค่าเริ่มต้น โดยทั่วไป คลัสเตอร์โหนดเดียวเป็นคลัสเตอร์ประเภทที่ง่ายที่สุดและเหมาะสำหรับการทดสอบและพัฒนา คลัสเตอร์แบบสองโหนดเป็นคลัสเตอร์ประเภทที่พบมากที่สุด และเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ คลัสเตอร์แบบสามโหนดก็เป็นที่นิยมเช่นกัน และเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น ในคลัสเตอร์แบบสองโหนด ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นสองส่วนแยกกันในแต่ละโหนด ในกรณีนี้ แต่ละโหนดจะมีสำเนาของข้อมูล เมื่อโหลดของโหนดหนึ่งเพิ่มขึ้น โหนดอื่นอาจสามารถจัดการกับโหลดได้ คลัสเตอร์แบบโหลดบาลานซ์เป็นหนึ่งในประเภทคลัสเตอร์ที่พบได้บ่อยที่สุด คลัสเตอร์แบบ 3 โหนดประกอบด้วยศูนย์ข้อมูล 3 แห่งที่แยกจากกัน ซึ่งแต่ละแห่งมี 3 ชาร์ดที่แยกจากกัน หากโหลดของโหนดหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกสองโหนดที่เหลืออาจรับช่วงต่อได้ คลัสเตอร์ที่สมดุลเป็นหนึ่งในคลัสเตอร์เหล่านี้ ฐานข้อมูล MongoDB เป็นฐานข้อมูลเอกสารสมัยใหม่ที่มีความสามารถในการปรับขนาดแนวนอน: การจำลองแบบและการแบ่งพาร์ติชันในแนวนอน (หรือการแบ่งส่วนข้อมูล) กระบวนการปรับขนาดฐานข้อมูลในแนวนอนเกี่ยวข้องกับการเพิ่มอินสแตนซ์หรือโหนดเพิ่มเติมเพื่อจัดการกับความต้องการที่เพิ่มขึ้น เมื่อคุณต้องการความจุมากขึ้น คุณเพียงแค่เพิ่มเซิร์ฟเวอร์ในคลัสเตอร์ นอกจากนี้ เซิร์ฟเวอร์มักมีขนาดเล็กกว่าและราคาถูกกว่าเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้สำหรับคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป เป็นกระบวนการคัดลอกข้อมูลระหว่างโหนดในคลัสเตอร์ การแบ่งพาร์ติชันข้อมูลในแนวนอนจะแบ่งข้อมูลออกเป็นชิ้นย่อยๆ และกระจายไปตามโหนดต่างๆ ในระบบแบบกระจาย MongoDB มีคลัสเตอร์หลายประเภท แต่ละประเภทมีคุณสมบัติที่แตกต่างกัน คลัสเตอร์แบบสามโหนดยังพบได้ทั่วไปแม้ว่าจะไม่มีประสิทธิภาพเท่าคลัสเตอร์สี่โหนดก็ตาม

ปรับขนาดตามแนวนอนด้วยฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิมไม่สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้ เนื่องจากจำเป็นต้องมีเซิร์ฟเวอร์จำนวนมากขึ้น แต่เรายังคงสามารถเพิ่มแบบจำลองของเครื่องอื่นๆ ได้ บันทึกการเขียนล่วงหน้าใช้เพื่อเผยแพร่การดำเนินการเขียนทั้งหมดจากเซิร์ฟเวอร์หลักไปยังเครื่องอื่น เนื่องจากความยืดหยุ่นของไวยากรณ์คิวรี ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงไม่สามารถปรับขนาดตามแนวนอนได้ เพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่มีการดึงข้อมูลส่วนใดของคุณจนกว่าคุณจะดำเนินการค้นหา SQL อนุญาตให้คุณเพิ่มเงื่อนไขและตัวกรองจำนวนมากให้กับข้อมูลของคุณ ซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่ฐานข้อมูลของคุณจะคาดเดาได้ว่าส่วนใดจะถูกดึงมา ส่งผลให้ฐานข้อมูลอาจเฉื่อยชาเนื่องจากพยายามประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เนื่องจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถปรับขนาดตามแนวนอนได้ จึงสามารถช่วยครอบคลุมพื้นที่ที่ Spark มักมีประสิทธิภาพน้อยกว่า ไม่ว่าจะโดยทำหน้าที่เป็นสื่อจัดเก็บข้อมูลสำหรับ Spark Streaming หรือการคำนวณแบบแบตช์ แพลตฟอร์ม cloud SQL ไม่รองรับการกำหนดค่าเหล่านี้แบบเนทีฟ แต่สามารถนำไปใช้ได้โดยใช้เครื่องมืออุตสาหกรรม เช่น ProxySQL อย่างไรก็ตาม แนวคิดพื้นฐานของ Cloud SQL ไม่ได้มีไว้สำหรับสถานการณ์ประเภทนี้

เหตุใด Nosql จึงปรับขนาดตามแนวนอนได้

ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดในแนวนอนหรือแนวตั้งขึ้นอยู่กับความต้องการ คุณสามารถจัดการกับสถานการณ์ที่มีทราฟฟิกสูงได้โดยการชาร์ดฐานข้อมูล NoSQL ของคุณ เพิ่มเซิร์ฟเวอร์เข้าไปในกระบวนการ ฐานข้อมูล NoSQL เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีการเปลี่ยนแปลงบ่อย เนื่องจากสามารถปรับขนาดในแนวนอนแทนที่จะเป็นแนวตั้ง

ควรสามารถจัดการ ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ มาก ด้วยอัตราการร้องขอที่สูงมาก ในเวลาแฝงที่ต่ำมาก การปรับขนาดและความพร้อมใช้งานเป็นข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับเว็บไซต์ที่มีปริมาณมาก เช่น eBay, Amazon, Twitter และ Facebook เมื่อคุณมีความสามารถในการเรียกใช้หลายอินสแตนซ์บนเซิร์ฟเวอร์ในเวลาเดียวกัน การปรับขนาดแนวนอนจะเหมาะสมที่สุด

เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น ฐานข้อมูล NoSQL จึงได้รับความนิยมเมื่อเทียบกับฐานข้อมูล SQL นอกจากนี้ ยังทำงานได้ดีกว่าเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลแบบตารางสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งอาจประมวลผลและจัดเก็บได้ยาก

วิธีปรับขนาดฐานข้อมูล Nosql

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากวิธีที่ดีที่สุดในการปรับขนาดฐานข้อมูล NoSQL ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชันและข้อมูลที่ถูกจัดเก็บ อย่างไรก็ตาม เคล็ดลับบางอย่างเกี่ยวกับวิธีปรับขนาดฐานข้อมูล NoSQL ได้แก่ การเพิ่มโหนดเพิ่มเติมในคลัสเตอร์เพื่อเพิ่มความจุและประสิทธิภาพ การใช้การแบ่งส่วนเพื่อกระจายข้อมูลไปยังหลายโหนด และการจำลองข้อมูลไปยังหลายโหนดเพื่อให้แน่ใจว่ามีความพร้อมใช้งานสูง

ประเด็นสำคัญหลายประเด็นครอบคลุมเมื่อ Rahim Yaseen จาก Couchbase อธิบายให้เราฟัง องค์กรต่าง ๆ กำลังดิ้นรนเพื่อจัดการ จัดเก็บ และสร้างรายได้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล การตัดสินใจฐานข้อมูลที่สำคัญประการหนึ่งคือการขยายขนาดหรือไม่ การลงทะเบียนจะกระจายไปยังบูธเช็คอินในแบบแมนนวล สิ่งนี้สำเร็จได้เนื่องจากโครงร่างที่กำหนดไว้อย่างดีและกำหนดไว้ล่วงหน้า ในฐานะส่วนหนึ่งของ autosharding คุณจะต้องไปที่บูธแต่ละแห่งเพื่อดูว่าใครเช็คอินด้วยนามสกุลที่ขึ้นต้นด้วย S ฐานข้อมูลเอกสารมีรูปแบบการเข้าถึงที่กำหนดให้ผู้ใช้นำทางไปยังเอกสารอื่นผ่านคีย์เฉพาะและเข้าถึงข้อมูลผ่านทางเดียว กุญแจ. เมื่อชุดข้อมูลแบบกระจายมีขนาดใหญ่ขึ้น การจัดทำดัชนีและสืบค้นชุดข้อมูลจะยากขึ้นเรื่อยๆ

มันไม่มีประโยชน์ที่จะใช้เทคนิคลดขนาดแผนที่ เพราะทุกโหนดในเคียวรีต้องมีส่วนร่วม เมื่อข้อมูลมีปริมาณมากขึ้น การปรับขนาด โมเดล RDBMS ก็จะทำได้น้อยลงเรื่อยๆ ในกรณีของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความล้มเหลวของสถาปัตยกรรมการขยายขนาดน่าจะเป็นจุดความล้มเหลวที่ใหญ่มาก อินเทอร์เน็ตเป็นตัวอย่างของคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ที่ไม่มีการแชร์

ฐานข้อมูล Nosql: อนาคตของความสามารถในการปรับขนาด

เนื่องจากข้อมูลถูกส่งข้ามเครื่องหลายเครื่องในฐานข้อมูล Nosql จึงสามารถปรับขนาดได้อย่างมาก ด้วยเหตุนี้ แทนที่จะซื้อเครื่องจักรราคาแพงที่ต้องใช้อุปกรณ์พิเศษ เราสามารถเพิ่มพลังงานของ CPU ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ ฐานข้อมูล Nosql สามารถเก็บข้อมูลจำนวนมากได้อย่างไร้ขีดจำกัด ทำให้เป็นระบบการจัดการข้อมูลที่หลากหลายมาก

สามารถปรับขนาดฐานข้อมูล SQL ในแนวนอน

ได้ ฐานข้อมูล SQL สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้ ซึ่งหมายความว่าเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้สามารถกระจายไปตามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ซึ่งแต่ละเซิร์ฟเวอร์จะจัดการข้อมูลบางส่วนทั้งหมด ซึ่งช่วยให้ สามารถปรับขนาดได้ มากกว่าเซิร์ฟเวอร์เดียว

เหตุใดฐานข้อมูล SQL จึงปรับขนาดในแนวนอนไม่ได้

เนื่องจากความยืดหยุ่นของไวยากรณ์แบบสอบถาม จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะปรับขนาดในแนวนอนใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ด้วย SQL คุณสามารถเพิ่มเงื่อนไขและตัวกรองจำนวนเท่าใดก็ได้ลงในข้อมูลของคุณ ซึ่งจะป้องกันไม่ให้ระบบฐานข้อมูลรู้ว่าส่วนใดจะถูกส่งคืนจนกว่าการสืบค้นจะเสร็จสมบูรณ์

ทำไม SQL ถึงปรับขนาดในแนวตั้ง?

เป้าหมายของการปรับขนาดในแนวตั้งคือการเพิ่มการใช้พลังงานและความจุของ RAM ของระบบที่มีอยู่ โดยหลักแล้วจะเป็นการเพิ่มทรัพยากรที่มีอยู่ การปรับขนาดแนวตั้งไม่เพียงแต่ง่ายกว่าเท่านั้น แต่ยังมีราคาที่ถูกกว่าอีกด้วย ปัญหายังไม่ต้องการการแก้ไขระยะยาว