ข้อดีของฐานข้อมูล NoSQL สำหรับการค้นหา

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังได้รับความนิยมในฐานะทางเลือกแทน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบดั้งเดิม เหตุผลหนึ่งที่ทำให้ความนิยมนี้คือฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้มากกว่าและสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ อีกเหตุผลหนึ่งคือฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นมากกว่า ทำให้สร้างแบบจำลองข้อมูลได้ง่ายขึ้น พื้นที่หนึ่งที่ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความสนใจคือพื้นที่ของการค้นหา มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะสำหรับการค้นหา ประการแรก ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดทำดัชนีข้อมูลได้เร็วกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL ใช้โมเดลข้อมูลที่ง่ายกว่าซึ่งไม่ต้องการการประมวลผลมากนัก ประการที่สอง ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้ง่ายขึ้นเพื่อจัดการกับข้อมูลปริมาณมาก เนื่องจากได้รับการออกแบบให้กระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ประการที่สาม ฐานข้อมูล NoSQL สามารถให้ผลลัพธ์ตามเวลาจริงได้ เนื่องจากสามารถกำหนดค่าให้อัปเดตดัชนีได้บ่อยขึ้น ประการที่สี่ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันอื่นได้ง่ายขึ้น นี่เป็นเพราะพวกเขามักจะใช้ RESTful API ซึ่งทำให้ง่ายต่อการเชื่อมต่อกับระบบอื่น ประการที่ห้า ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับแต่งได้ง่ายขึ้น เนื่องจากมักใช้โมเดลข้อมูลที่ไม่มีสคีมา ซึ่งช่วยให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการจัดเก็บข้อมูล โดยรวมแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการที่ทำให้เหมาะสำหรับการค้นหา ข้อได้เปรียบเหล่านี้รวมถึงประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ความสามารถในการปรับขนาด และความยืดหยุ่น

ด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ ทำให้ตอนนี้เราสามารถทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลขนาดใหญ่สร้างขึ้นโดยใช้ Hadoop, NoSQL และ Spark เหนือสิ่งอื่นใด DBA และวิศวกร/นักพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานกำลังรับภาระหน้าที่ชุดใหม่อันเป็นผลมาจากความสามารถในการจัดการระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น Hadoop เป็นระบบนิเวศของซอฟต์แวร์ที่อนุญาตให้มีการประมวลผลแบบขนานจำนวนมากแทนที่จะเป็นฐานข้อมูล ซึ่งไม่ใช่ฐานข้อมูลประเภทหนึ่ง เทคโนโลยีนี้เป็นตัวเปลี่ยนเกมในด้าน การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ บนคลัสเตอร์ Hadoop การทำธุรกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจใช้เวลา 20 ชั่วโมงบนระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบรวมศูนย์ สามารถทำได้ภายในเวลาเพียง 3 นาที

Apache Hadoop เป็นเครื่องมือในอุดมคติสำหรับการวิเคราะห์และการเก็บบันทึกประวัติ ในขณะที่ NoSQL เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการรันปริมาณงานเชิงปฏิบัติ โดยแข่งขันกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL เริ่มต้นจากฐานข้อมูลที่เก็บคีย์-ค่า ซึ่งตามมาด้วยฐานข้อมูลเอกสาร/JSON และ กราฟ

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของ NoSQL ต้องขอบคุณการประมวลผลแบบคลาวด์ เว็บ ข้อมูลขนาดใหญ่ และผู้ใช้จำนวนมากที่มีส่วนร่วมในเทคโนโลยีนี้ ประโยชน์ของ NoSQL ที่เหนือกว่า RDBMS แบบเดิม นั้น มีให้บริการสำหรับบริษัทอินเทอร์เน็ตยอดนิยมหลายแห่ง เช่น LinkedIn, Google, Amazon และ Facebook

Ryanair ซึ่งเป็นสายการบินที่พลุกพล่านที่สุดในโลก ใช้ NoSQL เพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันบนมือถือ ซึ่งให้บริการผู้ใช้มากกว่า 3 ล้านคน Marriott ใช้ NoSQL สำหรับระบบการจอง ซึ่งสร้างรายได้ 38 พันล้านเหรียญต่อปี The Washington Post ผู้จัดพิมพ์หนังสือพิมพ์รายใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกาใช้ NoSQL เพื่อจัดการระบบจัดการเนื้อหา Presto

ฐานข้อมูล NoSQL มีความโดดเด่นด้วยเหตุผลหลายประการ นอกเหนือจากการให้ข้อได้เปรียบมากมายเหนือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL นั้นใช้งานง่ายเพราะสามารถปรับขนาดตามแนวนอน มีการสืบค้นที่รวดเร็วมาก และมีความยืดหยุ่นอย่างมากกับโมเดลข้อมูล สคีมาในฐานข้อมูล NoSQL โดยทั่วไปมีความยืดหยุ่นสูง

Hadoop ขึ้นอยู่กับ Nosql หรือไม่

Hadoop ทำงานบนคลัสเตอร์ของฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์เพื่อประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นไปได้ที่จะแก้ไขหรือลบฟังก์ชันการทำงานโดยขึ้นอยู่กับว่าฟังก์ชันนั้นไม่ตรงตามความต้องการของคุณหรือทำงานไม่ถูกต้องหรือไม่ ด้วยเหตุนี้ ในทางกลับกัน NoSQL เป็น ระบบจัดการฐานข้อมูล ประเภทหนึ่งที่เก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง

Apache HBase เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ใช้ Hadoop และเป็นแบบคอลัมน์ การใช้เอกสาร Bigtable แบบโอเพ่นซอร์สนี้เป็นไปตามมาตรฐาน Bigtable ของ Google เมื่อคุณใช้แป้นแถว คุณจะเห็นเฉพาะข้อมูลสำหรับแถวนั้นเท่านั้น ในการเรียกแถว เราจะใช้แป้นแถว เช่น [ป้องกันอีเมล] ไพ่สามารถใช้เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการทำงานของ HBase Pinterest ใช้ HBase ซึ่งเป็น บริการจัดเก็บข้อมูล เพื่อจัดเก็บกราฟ Flipboard สามารถปรับแต่งเนื้อหาและจัดเก็บเนื้อหาเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มได้ สามารถใช้ HBase เพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลสตรีมการคลิก และยังสามารถใช้วิเคราะห์อนุกรมเวลาได้อีกด้วย

แม้ว่า Google BigQuery จะเป็นแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ แต่ Hadoop ไม่ใช่ หากคุณใช้ Hadoop คุณมีอิสระที่จะปรับขนาดความสามารถของระบบตามที่เห็นสมควร Google มีหน้าที่ปรับขนาด BigQuery ดังนั้นคุณจะไม่มีปัญหาหากคุณใช้ BigQuery ด้วยเหตุนี้ ทีมภายในองค์กรของคุณจะมีวิธีจัดการ BigQuery ที่ง่ายขึ้น มีข้อดีและข้อเสียมากมายสำหรับแต่ละเทคโนโลยี หากความต้องการของคุณเกี่ยวข้องกับความสามารถในการปรับขนาดและการใช้งานง่ายเป็นหลัก Google BigQuery เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า Microsoft Azure Hadoop เป็นโซลูชันที่เหมาะสมกว่าหากคุณกังวลเกี่ยวกับ การจัดการข้อมูล และไม่รังเกียจที่จะเพิ่มงาน หากคุณต้องการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต คุณต้องเข้าใจตัวเลือกและแพลตฟอร์มต่างๆ ที่มี เพื่อให้คุณใช้เทคโนโลยีได้ดีที่สุด

ทำไม Hbase ถึงเป็น Nosql

Java เป็นเอ็นจิ้นที่ขับเคลื่อน HBase ซึ่งเป็นฐานข้อมูลแบบกระจายที่ไม่สัมพันธ์กันปรับขนาดได้ ระบบนิเวศ Hadoop รวมถึงผลิตภัณฑ์นี้และทำงานบน HDFS การเข้าถึงข้อมูลจะได้รับตามเวลาจริง โดยมีการดำเนินการอ่านและเขียนแบบสุ่ม เมื่อใช้ API คุณสามารถดำเนินการค้นหา NoSQL และรับผลลัพธ์ได้

Mongodb หรือ Hbase: ใดดีกว่าสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

โดยทั่วไปแล้ว MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับ การจัดเก็บและดึงข้อมูล ขนาดใหญ่ โปรแกรมนี้มีโมเดลการสืบค้นที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงความสามารถในการค้นหาแบบเนทีฟ ข้อได้เปรียบหลักของ HBase คือความสามารถในการจัดเก็บและดึงข้อมูลในขณะที่เน้นที่ข้อความ

Nosql กับ Hdfs ต่างกันอย่างไร?

ระบบไฟล์เรียกว่าระบบ HDFS คุณรู้อยู่แล้วว่ามันมีความสามารถอะไร NOSQL มาจากไหน? เราสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้โดยใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ แทนที่จะอาศัยฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และคุณสมบัติอื่นๆ

ข้อดีของแพลตฟอร์ม Hadoop และ Google Cloud

เมื่อคุณใช้ Hadoop คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลใน Hadoop HDFS ซึ่งเป็นระบบไฟล์แบบกระจายที่ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังช่วยให้มีประสิทธิภาพสูง ทนทานต่อข้อบกพร่อง และทนทานต่อข้อบกพร่องได้ในระดับสูง GCP ของ Google มีข้อดีอื่นๆ อีกหลายประการ นอกเหนือจากความสามารถในการปรับขนาดและความสามารถในการจัดการคำขอจำนวนมาก