วิธีต่างๆ ในการใช้ PutIfAbsent ในฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในฐานะทางเลือกแทน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม มีฐานข้อมูล NoSQL หลายประเภท แต่ละประเภทมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง การตัดสินใจที่สำคัญประการหนึ่งในการเลือกฐานข้อมูล NoSQL คือการดำเนินการค้นหาใดที่สนับสนุน การดำเนินการค้นหาที่สำคัญอย่างหนึ่งคือ “putIfAbsent” การดำเนินการนี้จะแทรกบันทึกใหม่ลงในฐานข้อมูล หากไม่มีบันทึกที่มีอยู่ด้วยคีย์เดียวกัน สิ่งนี้มีประโยชน์ในการทำให้มั่นใจว่าข้อมูลเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ ป้องกันข้อมูลซ้ำ และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ฐานข้อมูล NoSQL ทั้งหมดที่รองรับ putIfAbsent ในบทความนี้ เราจะเปรียบเทียบการใช้งาน putIfAbsent ต่างๆ ของฐานข้อมูล NoSQL ต่างๆ เราจะดูที่ประสิทธิภาพและการแลกเปลี่ยนอื่น ๆ ของแต่ละตัวเลือกด้วย

Uber ใช้ Nosql หรือไม่

ข้อมูลถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล NoSQL เพื่อให้สามารถเข้าถึงได้ ทีมปฏิบัติตามของ Uber ใช้ตารางแยกต่างหากเพื่อจัดเก็บดัชนี เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL ไม่รองรับดัชนี (เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL ไม่รองรับธุรกรรมแบบกระจาย)

Uber ใช้ Gcp หรือไม่

ลูกค้า UberCloud จะได้รับประโยชน์จากบริการของ Google Cloud นอกเหนือจากสิทธิประโยชน์ของ UberCloud เนื่องจากการพัฒนามาตรฐาน Kubernetes ของ Google บริษัทจึงนำเสนอคอนเทนเนอร์ซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง คอนเทนเนอร์ซอฟต์แวร์ UberCloud สามารถเรียกใช้บน Google Cloud โดยใช้แพลตฟอร์ม UberCloud

Uber ปรับขนาดเป็นคำขอหลายล้านคำขอพร้อมกันได้อย่างไร

ผู้คนหลายล้านคนใช้แพลตฟอร์มนี้ในเวลาเดียวกัน และมีการเดินทางหลายล้านครั้งเกิดขึ้นบนแพลตฟอร์มทุกปี การทำธุรกรรมฐานข้อมูลสามารถเกิดขึ้นได้ในหนึ่งวันเพื่อประโยชน์ในการทำธุรกรรมฐานข้อมูล ข้อมูลการสั่งซื้อของ Uber จัดเก็บอยู่ใน Google Cloud Spanner ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความสามารถในการปรับขนาดและความสม่ำเสมอ ในอดีต พวกเขาใช้ฐานข้อมูลภายในองค์กร (Cassandra)

Nosql รองรับข้อมูลกึ่งโครงสร้างหรือไม่

เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเพราะสามารถทำได้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เนื่องจากปรับขนาดได้ง่าย และแม้แต่ชั้นเดียวของโครงสร้าง (หัวเรื่อง ค่า ประเภทข้อมูล ฯลฯ) ก็สามารถเพิ่มได้ การรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลเดียวจะช่วยให้ค้นหาและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น

Web 2.0 สร้างข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างที่หลากหลาย ขึ้นอยู่กับแหล่งที่มา ฐานข้อมูล NoSQL เชิงเอกสารตามประเภทเอกสาร ในแง่ของเวลาตอบสนองแบบสอบถาม MongoDB และ MySQL นั้นเปรียบเทียบได้ กรณีศึกษานี้เปรียบเทียบชุดข้อมูลข่าวกับรายการเอกสารอื่นๆ มหาวิทยาลัยเดลีและ University Grants Commission (UGC) ได้สนับสนุนการวิจัยนี้ และผู้เขียนขอขอบคุณพวกเขาสำหรับความช่วยเหลือของพวกเขา นักวิจัยได้รับความช่วยเหลือจาก Nitte Meenakshi Institute of Technology, Bangalore, Karnataka, India และ University Grants Commission (UGC) (NET-DEC-2555) หมายเลข 3492/

Nosql: เด็กที่ไม่ใช่คนใหม่ในบล็อกฐานข้อมูล

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นระบบการจัดการฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีความยืดหยุ่นสูง ซึ่งสามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ โมเดลข้อมูลที่มีพารามิเตอร์ที่ยืดหยุ่นหลากหลายสามารถแบ่งย่อยออกเป็น SQL, sql และ SQL โดยทั่วไป ฐานข้อมูลเอกสาร ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟเป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของฐานข้อมูล NoSQL MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ใช้กันแพร่หลายมากที่สุด เนื่องจากรองรับรูปแบบ JSON สำหรับจัดเก็บเอกสารกึ่งโครงสร้าง

Nosql ใช้ B Trees หรือไม่

Nosql ไม่ใช้ b tree

B-tree มีประสิทธิภาพมากกว่าอัลกอริธึมการจัดทำดัชนีอื่นๆ เมื่อข้อมูลมีความคล้ายคลึงกันในระดับสูง ด้วยเหตุนี้ เมื่อจำนวนหน้าในฐานข้อมูลน้อย หน้าเหล่านั้นก็จะมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประโยชน์ของเครื่องยนต์บีทรี

แม้แต่ฐานข้อมูล NoSQL ก็สามารถใช้ประโยชน์จากเอ็นจิ้น B-tree ได้ แต่มีสิ่งล่อใจให้เชื่อว่าเอ็นจิ้น B-tree นั้นมีไว้สำหรับฐานข้อมูล SQL เท่านั้น เอ็นจิ้น B-tree เหมาะอย่างยิ่งสำหรับจัดทำดัชนีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งการดึงค่าเฉพาะมีความสำคัญ ฐานข้อมูล B-tree เป็นองค์ประกอบสำคัญของดัชนี MongoDB มีข้อยกเว้นบางประการ แต่โดยพื้นฐานแล้วอัลกอริทึมจะเหมือนกับของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ในบริบทนี้ สตริงและจำนวนเต็มสามารถรวมกันเพื่อจัดระเบียบข้อมูลใน B-tree

Graphql ใช้กับ Nosql ได้ไหม

เราเปิดตัว GraphQL wrapper สำหรับฐานข้อมูล NoSQL เพื่อใช้ในฐานข้อมูล NoSQL รุ่น 2.8 และเรายังใช้สำหรับการทดสอบ GraphQL ของเราด้วย เนื่องจากความพร้อมใช้งานทั่วไปของ ArangoDB 2.8 ผู้ใช้สามารถใช้บริการ Foxx (JavaScript บนฐานข้อมูล) ในฐานข้อมูลเพื่อจัดการข้อมูลด้วย GraphQL

Facebook ได้สร้างภาษาคิวรีที่รู้จักกันในชื่อ GraphQL เพื่อจัดการกับเว็บและแอปพลิเคชั่นมือถือสมัยใหม่ ด้วย ArangoDB 2.8 รุ่นใหม่ คุณสามารถใช้บริการ Foxx (JavaScript ในฐานข้อมูล) เพื่อเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ GraphQL ของคุณได้ จำเป็นต้องมีจุดสิ้นสุดเดียวที่จัดการคำขอเคียวรีทั้งหมดเพื่อให้ GraphQL ทำงานด้วยตัวเอง ตรงกันข้ามกับ REST API แบบดั้งเดิม ซึ่งโดยทั่วไปต้องการการเรียก API มากขึ้นเพื่อเข้าถึงเพื่อนของผู้ใช้ การสืบค้น GraphQL ที่ส่งคืนการตอบกลับเช่นนี้ ยังสามารถเข้าถึงได้ผ่าน REST API แบบดั้งเดิม ช่วยลดความจำเป็นในการทำซ้ำและจุดบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในการสร้าง HTTP API ที่ครบถ้วนสมบูรณ์เท่าๆ กันโดยใช้ GraphQL การใช้ GraphQL ในฐานข้อมูลไดนามิกที่ไม่มีสคีมาและภาษาที่พิมพ์แบบไดนามิกเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ สคีมา HTTP สามารถอธิบายข้อกังวลเหล่านี้ด้วยความช่วยเหลือของ GraphQL แทนที่จะต้องกำหนดเส้นทางการตรวจสอบความถูกต้องและตรรกะการให้สิทธิ์ข้ามจุดสิ้นสุด HTTP ต่างๆ ผลกระทบของคำขอ GraphQL เดียวที่ส่งผลให้เกิดคำขอฐานข้อมูลจำนวนมากนั้นมีความสำคัญน้อยกว่ามากเมื่อนำไปใช้กับฐานข้อมูลโดยตรง

นอกจากนี้ การใช้ GraphQL ช่วยให้ดึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สคีมา GraphQL สามารถลดภาระในแบ็กเอนด์ได้อย่างมากด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างล่วงหน้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณมีข้อมูลจำนวนมาก เพราะการสอบถามฐานข้อมูลหลายครั้งสำหรับข้อมูลเดียวกันนั้นง่ายกว่าการสืบค้นข้อมูลที่แตกต่างกัน
การสร้าง API ด้วย GraphQL API เป็นวิธีง่ายๆ ในการทำให้เป็นมิตรกับผู้ใช้และใช้งานง่ายยิ่งขึ้น หากคุณยังไม่มีข้อมูล ขอแนะนำให้คุณเพิ่มชุดตัวอย่างในคลัสเตอร์ของคุณเพื่อสำรวจ GraphQL API

ทำไมต้องใช้ Graphql มากกว่า sql

ระบบประเภทใช้เพื่อส่งคืนข้อมูลในภาษาคิวรีที่ยืดหยุ่น เช่น GraphQL SQL (ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง) เป็นมาตรฐานภาษาที่เก่ากว่าและใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งมักใช้ในการสืบค้นข้อมูลใน ฐานข้อมูลแบบตารางและแบบลำดับชั้น หากคุณต้องการให้ API ทำงานร่วมกับฐานข้อมูล NoSQL คุณสามารถใช้ GraphQL MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ยอดนิยมที่รองรับ GraphQL เริ่มต้นด้วยการสร้างคลัสเตอร์ฟรีและเชื่อมต่อกับแอปของคุณ หากคุณยังไม่มีข้อมูลใดๆ คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลตัวอย่างในคลัสเตอร์ของคุณเพื่อเริ่มต้นใช้งาน GraphQL คุณมีตัวเลือกฐานข้อมูลที่หลากหลายเมื่อพัฒนา GraphQL API หากคุณไม่แน่ใจว่าจะเลือกรุ่นใด โทรหาเรา แล้วเราจะช่วยคุณดำเนินการให้

Nosql ดีไหม

ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB เหมาะสำหรับการปรับขนาด การ แบ่งฐานข้อมูล ช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ถูกต้องอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม เนื่องจากข้อมูลถูกแบ่งพาร์ติชันในหลายเครื่อง คอมพิวเตอร์เครื่องเดียวจะสามารถทำให้เครือข่ายทำงานต่อไปได้หลังจากไฟดับ

คำว่า NoSQL หรือ Not Only SQL หมายถึง ระบบฐานข้อมูล ประเภทหนึ่งที่สามารถใช้เก็บข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ฐานข้อมูล NoSQL ถูกสร้างขึ้นเพื่อให้มีความยืดหยุ่นสูง รวดเร็ว และพร้อมใช้งานสูงตั้งแต่เริ่มต้น สามารถเข้าถึงความสามารถของฐานข้อมูลได้หลายวิธี รวมถึงวิธีการเข้าถึงข้อมูลหลายวิธี หรือที่เรียกว่าหลายโมเดล ฐานข้อมูล NoSQL สามารถตอบสนองและเกินความต้องการของปริมาณงานที่หลากหลาย โดยมอบทั้งประสบการณ์ใหม่และที่ได้รับการปรับปรุงให้กับลูกค้า ฐานข้อมูลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้มีความพร้อมใช้งานในระดับสูงโดยการกระจายข้อมูลโดยอัตโนมัติไปยังหลาย ๆ โหนดเมื่อมีการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ใหม่ ฐานข้อมูลเอกสารสามารถใช้เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันที่คล่องตัวได้เนื่องจากไม่มีสคีมาและไม่ต้องการการสร้างแบบจำลองคงที่ของข้อมูล ในฐานข้อมูล NoSQL คอลเลกชันและขอบเขตคือการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นเชิงตรรกะ

ในทางกลับกัน Oracle ไม่ใช่ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ซับซ้อน มีราคาแพง หรือเชื่อถือได้ อย่างเต็มที่ โครงสร้างข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายได้รับการออกแบบเพื่อปรับขนาดในสภาพแวดล้อมที่เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ องค์กร 100 อันดับแรกที่ติดอันดับ Fortune 100 จัดการข้อมูลสำคัญบนแพลตฟอร์มฐานข้อมูล Couchbase 30% ของเวลาทั้งหมด

ข้อดีหลายประการของฐานข้อมูล NoSQL ได้แก่ ความสามารถในการรองรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ บริการเหล่านี้สามารถจัดการธุรกรรมจำนวนมากในเวลาแฝงต่ำ นอกจากนี้ยังเป็นไปตามมาตรฐาน ACID ซึ่งหมายความว่าสามารถมั่นใจได้ว่าการอัปเดตข้อมูลนั้นถูกต้อง ข้อเสียของฐานข้อมูล NoSQL คือไม่มีคุณลักษณะหลายอย่างของ ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ตัวอย่างเช่น ไม่ยืดหยุ่นเท่าที่ควรในแง่ของวิธีการจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูล นอกจากนี้ยังทำงานได้ไม่ดีกับแอปพลิเคชันที่ต้องอัปเดตรันไทม์บ่อยๆ

ฐานข้อมูล Nosql: ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล Sql

ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB มีความยืดหยุ่นสูงเนื่องจากไม่เข้มงวดในรูปแบบข้อมูลเหมือนกับฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ด้วยวิธีนี้ จึงเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก เวลาแฝงต่ำ และชุดข้อมูลที่หลากหลาย เนื่องจากช่วยลดข้อจำกัดด้านความสอดคล้องของข้อมูลที่พบในฐานข้อมูลอื่นๆ อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล SQL อาจมีปัญหาในการรักษาคุณสมบัติของกรดเมื่อดำเนินการแบบไดนามิกนอกเหนือจากการดำเนินการแบบไดนามิก