Nosql กับ Elasticsearch อันไหนเร็วกว่ากัน?

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงการใช้งานเฉพาะของแต่ละซอฟต์แวร์ และประเภทและขนาดของข้อมูลที่อ่านหรือเขียน อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล Nosql มักจะดำเนินการอ่านได้เร็วกว่า Elasticsearch ในขณะที่ Elasticsearch มักจะเร็วกว่าในการดำเนินการเขียน

ทั้งสองจะได้รับการประเมินโดยใช้แนวทางสิบจุดและดำเนินการตามพารามิเตอร์หลักสิบตัว ความสมบูรณ์ของข้อมูล ความปลอดภัย ความพร้อมใช้งาน การควบคุมเวอร์ชัน การสอบถาม การแบ่งส่วนข้อมูล การสื่อสาร การจัดการหน่วยความจำ และการปรับขนาดออก ล้วนเป็นส่วนหนึ่งของหมวดหมู่นี้ การควบคุมเวอร์ชันมีให้สำหรับทั้งฐานข้อมูลและระดับคอลเลกชันของ RavenDB หากคุณเปิดใช้งาน เอกสารจะถูกแปลงเป็นการแก้ไข รูปภาพของเอกสารนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลงจนกว่าจะมีการเปลี่ยนแปลง อาจกลายเป็นสิ่งจำเป็นหากการไหลของข้อมูลทำให้ฐานข้อมูลที่สำคัญไร้ประโยชน์ เป็นต้น ในฐานข้อมูล RavenDB%27s 80% เขียนด้วย NoSQL โดยมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพและฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การสืบค้นด้วยกราฟ ทันทีที่คุณสร้างและเรียกใช้แบบสอบถาม ตัวจัดการดัชนีจะตรวจจับและปรับปรุงดัชนีของแบบสอบถามนั้น

ใน RavenDB ไม่มีความจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม เนื่องจากใช้คุณสมบัติ MapReduce ดั้งเดิม ข้อมูลรวมที่เก็บถาวร เช่น ข้อมูลที่พบในเพจยอดนิยม รวมถึงข้อมูลที่พบในเว็บไซต์ท้องถิ่น สามารถใช้ซ้ำได้ ฐานข้อมูลของ ElasticSearch ได้รับการจัดระเบียบเป็นดัชนี แต่ละดัชนีสามารถแบ่งออกเป็นหลายส่วนเพื่อทำซ้ำในภายหลัง เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่แคชเป็นปัจจุบัน ไคลเอนต์ไม่จำเป็นต้องเข้าใกล้เซิร์ฟเวอร์ ElasticSearch ใช้ JVM ซึ่งมีแนวโน้มที่จะหยุดโฟลว์การเขียนโปรแกรมเนื่องจากรูทีนการรวบรวมขยะมาตรฐาน RavenDB ไม่มีสคีมา

คุณไม่จำเป็นต้องระบุประเภทข้อมูล และคุณสามารถเปลี่ยนแปลงเอกสารได้ตามต้องการ การปรับขนาดอย่างง่ายช่วยลดเวลาแฝง ลดภาระในแต่ละโหนด และให้ความปลอดภัยเป็นพิเศษแก่คุณ แต่ละโหนดสามารถจัดการคำขอนับหมื่นต่อวินาทีโดยมีเวลาแฝงและปริมาณงานที่สม่ำเสมอ ลูกค้าที่พึงพอใจหลายพันราย ตั้งแต่บริษัทสตาร์ทอัพไปจนถึงบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 100 ได้ดาวน์โหลดแอปนี้

นี่เป็นเพราะเอนทิตีข้อมูลเฉพาะรายการหนึ่งไม่ได้ถูกแบ่งพาร์ติชันและจัดเก็บพร้อมกับข้อมูลอื่นๆ ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงดำเนินการอ่านและเขียนได้เร็วกว่าฐานข้อมูล SQL ในเอนทิตีข้อมูลเดียว

ฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะรองรับทั้งระบบที่เน้นการอ่านและเขียนมาก เนื่องจากข้อมูลถูกกระจายไปตามชาร์ดและเซิร์ฟเวอร์หลายตัว การแฮชและการแฮชที่สม่ำเสมอจึงจำเป็นเพื่อกำหนดว่าเซิร์ฟเวอร์/ไฟกระชากใดที่จะกำหนดเส้นทางคำขอแอปพลิเคชัน

ในการทดลองของเรา เราพบว่าโดยปกติแล้วฐานข้อมูล NoSQL จะเร็วกว่า SQL โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูล NoSQL อาจไม่รองรับธุรกรรม ACID อย่างสมบูรณ์ ซึ่งอาจส่งผลให้ข้อมูลไม่สอดคล้องกัน

อ่านเร็วขึ้นใน Nosql หรือไม่

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้เนื่องจากขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงฐานข้อมูล nosql เฉพาะที่เป็นปัญหาและลักษณะของข้อมูลที่กำลังอ่าน อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล nosql ได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้สูง ดังนั้นจึงมีแนวโน้มว่าความเร็วในการอ่านจะเร็วกว่าใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม

ในความคิดแบบดั้งเดิม แถวและคอลัมน์จะอ่านได้เร็วกว่าเอกสาร ฐานข้อมูลเอกสาร ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์รุ่นเก่า กำลังได้รับส่วนแบ่งการตลาด มีฐานข้อมูลเอกสารเพียงฐานข้อมูลเดียวที่ใช้ดัชนีอัตโนมัติสำหรับเอกสาร แมชชีนเลิร์นนิงใช้เพื่อปรับปรุงดัชนีตามคำค้นหาของผู้ใช้ นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดในดัชนีของตนเอง เพราะไม่ต้องเขียนโค้ดในนั้น ฐานข้อมูลเอกสารบนแพลตฟอร์มคลาวด์ใดๆ สามารถช่วยลดเวลาแฝง ค่าใช้จ่าย ค่าใช้จ่าย ความซับซ้อน และความน่าปวดหัวในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพ ฐานข้อมูลเอกสารเหมาะสำหรับเครือข่ายแบบกระจายเนื่องจากไม่มีตารางหรือการรวม ฐานข้อมูลเอกสารเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับรูปแบบเครือข่ายกระจายที่ได้รับความนิยมสูงสุด หรือที่เรียกว่าคลาวด์

B+ Trees เป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานใน RDBMS ดั้งเดิม แต่ก็มีข้อจำกัดบางประการ ในทางกลับกัน B+ tree นั้นขาดข้อดีหลายประการเมื่อเปรียบเทียบกับต้นไม้ที่มีโครงสร้างเป็นบันทึก เช่น เวลาแฝงในการอ่านที่ต่ำกว่า ปริมาณงานเขียนที่มากกว่า และความยืดหยุ่นที่มากกว่า โมเดลข้อมูลการแคชและการจัดเก็บข้อมูลอัจฉริยะช่วยให้มีเวลาแฝงในการอ่านต่ำในขณะที่เพิ่มปริมาณงานเขียน ซึ่งทั้งสองอย่างนี้ทำได้โดยใช้แคชหน่วยความจำและซีแมนทิกส์พื้นที่จัดเก็บแบบผนวกเท่านั้น Cassandra ซึ่งมีกลไกการจัดเก็บข้อมูลเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันปริมาณงานสูง เนื่องจากให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือ RDBMS แบบดั้งเดิม

Elasticsearch เร็วที่สุดหรือไม่?

เนื่องจากสร้างขึ้นจาก Lucene ทำให้ ElasticSearch สามารถค้นหาข้อความทั้งหมดของเอกสารได้ นอกจากนี้ แพลตฟอร์มดังกล่าวยังใกล้เคียงกับการค้นหาตามเวลาจริงมาก ซึ่งหมายความว่าเวลาแฝงระหว่างเวลาที่มีการจัดทำดัชนีเอกสารและเวลาที่ค้นหาได้นั้นสั้นมาก – โดยปกติจะมีเพียงหนึ่งวินาทีเท่านั้น

เราใช้ Elasticsearch เพื่อจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลข้อผิดพลาด JavaScript แบบเรียลไทม์ใน TrackJS เมื่อเร็วๆ นี้ เราเริ่มมองหาข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับหน้าหลักบางหน้าของเรา และเราสังเกตเห็นว่าเวลาในการตอบสนองนั้นไม่สามารถยอมรับได้ เราติดตามสาเหตุของปัญหาและจากนั้นทำการซ่อมแซม ด้วยเหตุนี้ การจัดกลุ่มฟิลด์คาร์ดินัลระดับสูงจึงเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้การสืบค้นดำเนินการด้วยอัตราความเร็วสูง ใน Elasticsearch ข้อความแสดงข้อผิดพลาดของ JavaScript อาจมีความยาวได้หลายพันอักขระ สตริงที่ยาวมีเวลารวมช้ากว่าค่าตัวเลข คงจะดีไม่น้อยหากเราสามารถรวมข้อมูลในฟิลด์ตัวเลขแทนฟิลด์สตริงได้

วิธีที่ดีที่สุดในการเปลี่ยนข้อความแสดงข้อผิดพลาดเป็นตัวเลขคืออะไร ความจริงจะถูกเปิดเผยเมื่อเราแฮชมัน ควรใช้สองคำค้นหามากกว่าหนึ่งคำ เราทำงานอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงประสิทธิภาพและแสดงข้อมูลให้มากขึ้นเพื่อปรับปรุงแอปพลิเคชันของเรา คิวรีสองมิติดำเนินการโดยประมาณเหมือนกับคิวรีมิติเดียวในชุดข้อมูลเฉลี่ย ในทางกลับกัน ลูกค้าที่มีชุดข้อมูลจำนวนนับจำนวนมากจะสังเกตเห็นความเร็วที่เพิ่มขึ้นเป็นลำดับ

ธุรกิจทุกขนาดไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่สามารถใช้ ArangoDB เพื่อค้นหาข้อมูลจำนวนมากได้ นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการปรับขนาดและจัดเก็บข้อมูลไว้ในที่เดียว

โลกแบน โลกแบน: บทบรรณาธิการ

Elasticsearch หรือ Mongodb อันไหนเร็วกว่ากัน?

MongoDB เร็วกว่า Elasticsearch เมื่อมีดัชนีเริ่มต้น ซึ่งก็คือ **1.15 และจะเร็วกว่า **1.20 เมื่อมีดัชนีที่กำหนดเอง

เมื่อความนิยมของฐานข้อมูล No-SQL เพิ่มขึ้น จำนวนผู้ใช้ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน บล็อกนี้จะตรวจสอบว่า MongoDB และ Elasticsearch เปรียบเทียบ และแตกต่างกันอย่างไร Apache Lucene ซึ่งเขียนด้วย Java ใช้ในการสร้าง Elasticsearch Elasticsearch สร้างเอาต์พุตในหน่วยมิลลิวินาที เนื่องจากค้นหาดัชนีแทนที่จะค้นหาข้อความ ทั้ง ElasticSearch และ MongoDB มีดัชนีน้อยกว่าที่จำเป็นเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพในระดับเดียวกัน Elasticsearch อยู่ในอันดับแรกในบรรดาเครื่องมือค้นหาและอันดับที่แปดโดยรวม MongoDB รองรับการรองรับไดรเวอร์สำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมเกือบทั้งหมด รวมถึง C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby และอื่นๆ อีกมากมาย

ข้อเท็จจริงที่ว่า PostgreSQL ไม่เป็นที่รู้จักเท่า MySQL อาจทำให้ยากขึ้นในการค้นหานักพัฒนาที่เคยทำงานกับมัน และ PostgreSQL ก็ไม่เป็นที่รู้จักเท่า MySQL นอกจากนี้ เนื่องจาก PostgreSQL ไม่ได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลายเท่ากับ MySQL จึงอาจมีการสนับสนุนน้อยลง อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับข้อดีของ PostgreSQL แล้ว ข้อเสียมีความรุนแรงน้อยกว่ามาก

Redis ดีกว่าสำหรับการสร้างโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็ว

MongoDB เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่อาจใช้เวลานานกว่าในการตอบกลับคำขอ การเขียนโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนด้วย Redis จะเร็วกว่าการเขียนด้วยภาษาโปรแกรมอื่นๆ

ประสิทธิภาพของ Mongodb กับ Elasticsearch

ElasticSearch เหนือกว่า MongoDB ในแง่ของการจัดการแบบสอบถามเนื่องจากความสามารถในการจัดการคำขอ REST เอกสารแบบเรียบสามารถจัดเก็บในฐานข้อมูลได้อย่างง่ายดายและชัดเจน ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องกรองรายการเอกสารที่ยาวเหยียด ElasticSearch ยังมีความสามารถในการกรองข้อมูล

ฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือ MongoDB และ Elasticsearch เป็นที่ทราบกันดีว่า MongoDB เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้งานง่าย ในขณะที่ Elasticsearch กำลังได้รับความนิยมในฐานะเครื่องมือที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สร้างเฉพาะแอปพลิเคชันขั้นสูงที่สุดเท่านั้น เมื่อเปรียบเทียบตัวอย่างต่อไปนี้ เราจะเข้าใจได้ดีขึ้นว่า Elasticsearch และ Mongodb เปรียบเทียบ และแตกต่างกันอย่างไร Elasticsearch เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ไคลเอ็นต์เรียกใช้การวิเคราะห์ข้อมูลพร้อมกันได้ มีโปรแกรมมากมายที่ช่วยในข้อได้เปรียบส่วนใหญ่ที่ฐานข้อมูลมีให้เหนือโครงสร้างบันทึกแบบดั้งเดิม การเปรียบเทียบและเปรียบเทียบระหว่าง Elasticsearch และ MongoDB: การตรวจสอบข้อดีและข้อเสียของทั้งสองอย่าง ไม่ต้องสงสัยเลยว่าความสามารถในการค้นหาของ Elasticsearch นั้นยอดเยี่ยม MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่โครงการ Aadhar ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลประชากรและข้อมูลไบโอเมตริกซ์เกี่ยวกับผู้คนกว่า 1.2 พันล้านคน แพลตฟอร์ม MongoDB ของ Shutterfly ใช้เพื่อจัดเก็บและจัดการภาพมากกว่า 6 พันล้านภาพที่มีอัตราการทำธุรกรรมสูงถึง 10,000 ต่อวินาที

นอกเหนือจากการทำให้เป็นปกตินี้แล้ว Elasticsearch อาจพบการใช้หน่วยความจำเพิ่มขึ้นด้วย เมื่อพูดถึงการจัดสรรหน่วยความจำบนโหนด ควรจัดสรร 50% ให้กับ JVM แต่ 20% ของหน่วยความจำบนโหนดสามารถใช้กับ ElasticSearch ได้ เป็นผลให้ Elasticsearch ไม่ใช้การรวมเป็นฟังก์ชันดั้งเดิม ทำให้หน่วยความจำมีประสิทธิภาพ มีผลตามมาสองประการ: ประการแรก ข้อมูลจะถูกทำให้เป็นปกติหรือเกือบจะแบนราบ ทำให้ปริมาณข้อมูลที่ต้องจัดเก็บลดลง และประการที่สอง เนื่องจากการใช้หน่วยความจำไม่ได้ขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูล ดังนั้น Elasticsearch อาจประสบปัญหาเกี่ยวกับหน่วยความจำ เป็นปัญหาสำหรับระบบ เช่น คลังข้อมูล เนื่องจากหน่วยความจำเป็นทรัพยากรที่หายาก

เป็นฐานข้อมูล Elasticsearch Nosql

Elasticsearch เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เป็นโอเพ่นซอร์สทั้งหมดและสร้างขึ้นบน Java เป็นผลให้ข้อมูลถูกจัดเก็บในลักษณะที่ไม่มีโครงสร้างและไม่สามารถเข้าถึง SQL ได้ Elasticsearch ยังเป็นการสอนแบบ NoSQL ดังนั้นเราจึงสามารถอ้างถึงสิ่งนี้ได้ที่นี่

ฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายของ Elasticsearch ใช้เพื่อค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณแบบเรียลไทม์ มีผู้ใช้มากกว่า 63% ในสหรัฐอเมริกาและ 21% ในสหราชอาณาจักร เมื่อระบบของคุณเติบโตขึ้น คุณสามารถกระจายในแนวนอนด้วย Elasticsearch โดยการเพิ่มโหนด สิ่งที่คุณต้องทำคือเพิ่มโหนดเพิ่มเติม ใบอนุญาต Apache 2 ซึ่งให้คุณติดตั้ง ใช้งาน และปรับแต่งได้ฟรี ใช้งานโดย Elastisearch เมื่อโปรแกรมรู้จักโครงสร้างและรูปแบบของข้อมูลแล้ว โปรแกรมจะสร้างดัชนีที่สามารถค้นหาได้ สามารถใช้ Elasticsearch เพื่อเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนในเอกสาร JSON ที่มีโครงสร้าง เป็นการใช้งานภายในของ Lucene ใน Elasticsearch ที่ช่วยให้สามารถจัดหาความสามารถในการค้นหาและการวิเคราะห์แบบกระจายที่ดีที่สุด ช่วยให้ผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับข้อมูลสามารถทำงานกับข้อมูลได้อย่างเป็นธรรมชาติโดยใช้แผงควบคุม ด้วยเครื่องมือค้นหาของ Google คุณสามารถสร้างดัชนีเอกสารหลายล้านรายการและทำการค้นหาได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

เครื่องมือค้นหาข้อมูลที่ทรงพลังนี้สามารถใช้เพื่อค้นหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยทั่วไปจะใช้เป็นเครื่องมือในการสร้างแอปพลิเคชันที่มีฟังก์ชันการค้นหาที่ซับซ้อนและข้อกำหนดที่ใช้เทคโนโลยีนี้เป็นเครื่องมือ/เทคโนโลยี มีระดับความสามารถในการปรับขนาดที่สูงมากและสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์บันทึกและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้เนื่องจากสามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบต่างๆ

Elasticsearch: ฐานข้อมูลประเภทต่างๆ

เนื่องจากไม่เป็นไปตามข้อกำหนดของกรด Elasticsearch จึงเป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่แตกต่างจาก ฐานข้อมูลอื่นๆ ส่วนใหญ่ แม้ว่า Elasticsearch จะเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน แต่ก็ไม่ควรใช้เป็นฐานข้อมูลหลัก เนื่องจากการดำเนินการบางอย่าง เช่น ดัชนี (การแทรกค่า) มีราคาแพงกว่าฐานข้อมูลอื่นๆ

ค้นหาข้อความแบบเต็มของ Mongodb กับ Elasticsearch

การค้นหาข้อความแบบเต็มของ Mongodb เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาข้อมูลข้อความ Elasticsearch เป็นเครื่องมือค้นหาและการวิเคราะห์แบบกระจาย RESTful เครื่องมือทั้งสองมีข้อดีและข้อเสีย แต่โดยทั่วไปแล้ว การค้นหาข้อความแบบเต็มของ mongodb จะเร็วกว่าและแม่นยำกว่า

Mongodb ดีกว่า Elasticsearch หรือไม่?

เสิร์ชเอ็นจิ้นแบบโอเพ่นซอร์สนี้สร้างขึ้นสำหรับการค้นหา ซึ่งช่วยให้สามารถทำดัชนีข้อมูลขั้นสูงได้ เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีการรวมเข้ากับ Kibana และ Logstash MongoDB เป็นโปรแกรมจัดการฐานข้อมูล NoSQL ที่สามารถใช้จัดการข้อมูลจำนวนมากในระบบกระจาย

Mongodb ดีสำหรับการค้นหาหรือไม่?

ด้วย MongoDB Atlas Search คุณสามารถสร้างเครื่องมือค้นหาที่มีประสิทธิภาพเหนือข้อมูลของคุณในระบบคลาวด์ และค้นหาบทความที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

ฐานข้อมูล Nosql แบบโอเพ่นซอร์ส

ฐานข้อมูล nosql แบบโอเพ่นซอร์สมีความยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ ทำให้เหมาะสำหรับ แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังใช้งานและปรับใช้ได้ง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บ

CylllaDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่สามารถใช้กับแอปพลิเคชันสมัยใหม่ได้ เป็นโอเพ่นซอร์สและฟรี ด้วยเหตุนี้ จึงใช้การออกแบบที่ไม่ปิดกั้นแบบอะซิงโครนัสสูง ซึ่งเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับฮาร์ดแวร์ในปัจจุบัน เอ็นจิ้นที่ใช้ C สร้างขึ้นบน Seastar ซึ่งเป็นระบบการตั้งเวลา การจัดลำดับความสำคัญ และระบบแคชบน Linux ScyllaDB ใช้ฟิวเจอร์สของ C++ และสัญญาเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละกระบวนการที่แยกย่อยจะทำงานเป็นอิสระจากกันโดยใช้สถาปัตยกรรม all-purposesync รหัสแอสเซมบลีของ ScyllaDB ช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เช่น ระบบ NUMA แบบมัลติคอร์และ CPU หลายตัว เมื่อข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยที่สุดอยู่ในแคชรวม ข้อมูลนั้นจะพร้อมใช้งานทันที คอมโพเนนต์นี้เข้ากันได้กับไดรเวอร์และตัวเชื่อมต่อครบชุดของ Apache Cassandra

ฐานข้อมูล Nosql แบบโอเพ่นซอร์สคืออะไร

OrientDB ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพนซอร์ส สร้างขึ้นจากโมเดลต่างๆ รวมถึงกราฟ เอกสาร โมเดลคีย์/ค่าของวัตถุ และอื่นๆ ไม่มีภาษาโปรแกรมอื่นใดนอกจาก Java รวมอยู่ด้วย การใช้การเชื่อมต่อโดยตรงระหว่างบันทึกข้อมูลทั้งหมด เป็นไปได้ที่จะจัดการความสัมพันธ์ระหว่างบันทึกทั้งหมดใน ฐานข้อมูลกราฟ

Mongodb เป็นโอเพ่นซอร์สหรือไม่?

MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เป็นโอเพ่นซอร์ส MongoDB มีสองเวอร์ชัน MongoDB มีหลายรุ่น แต่รุ่น MongoDB Open Source นั้นฟรีโดยเป็นส่วนหนึ่งของ Open-Source Community ในขณะที่รุ่นอื่น ๆ จะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมใบอนุญาต

Cassandra Nosql เป็นโอเพ่นซอร์สหรือไม่

Cassandra เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่กระจายอยู่ในคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง ตามแนวคิดนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบให้มีน้ำหนักเบา เป็นโอเพ่นซอร์ส ไม่สัมพันธ์กัน และค่อนข้างกระจาย ในฐานะที่เป็นหนึ่งในจุดแข็งของพวกเขา พวกเขาเป็นที่รู้จักในด้านความยืดหยุ่นในแง่ของการกำหนดสคีมา เช่นเดียวกับความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอนและแนวตั้ง

Mongodb Elasticsearch

Mongodb เป็นระบบฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่มีประสิทธิภาพ Elasticsearch เป็นเครื่องมือค้นหาที่มีประสิทธิภาพ ทั้งสองเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูล อย่างไรก็ตาม พวกเขามีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกัน Mongodb ดีกว่าสำหรับการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเอกสาร ทำให้ง่ายต่อการค้นหาและอัปเดตข้อมูล อย่างไรก็ตาม การค้นหาข้อมูลใน Mongodb อาจเป็นเรื่องยาก Elasticsearch ดีกว่าสำหรับการค้นหา สามารถค้นหาข้อมูลเพื่อค้นหาสิ่งที่คุณกำลังมองหาได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม มันไม่มีคุณสมบัติเชิงเอกสารเหมือนกับ Mongodb

หากคุณกำลังมองหา API เพื่อใช้กับการค้นหาแบบเหลี่ยมเพชรพลอย BirdWatch Repo ของ Matthiasn เป็นสิ่งที่คุณอาจต้องการพิจารณา สำหรับวัตถุประสงค์ของ NodeJS, Express และแอป Node.js อื่นๆ เราจะใช้ คลัสเตอร์ Elasticsearch แบบโหนดเดียว เพื่อสร้างดัชนี MongoDB ใน Ubuntu 14.04 EC2 instance ด้วยเหตุนี้ เราจึงไม่ผ่านตัวเลือก -replica-Setrs เมื่อเราเริ่มกระบวนการใหม่ แต่เรารวบรวมไฟล์ mongod.conf แทน