พลังของข้อมูลขนาดใหญ่: วิธีที่ฐานข้อมูล NoSQL เปลี่ยนวิธีที่เราจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล

ศตวรรษที่ 21 ถูกเรียกว่า "ยุคข้อมูลข่าวสาร" ด้วยเหตุผลที่ดี ข้อมูลกลายเป็นสินค้าที่มีมูลค่ามากที่สุดในโลกมากขึ้นเรื่อยๆ คำว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" หมายถึงชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนจนยากที่จะประมวลผลโดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิม ความต้องการโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่เริ่มชัดเจนขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 2000 เนื่องจากบริษัทอินเทอร์เน็ตเริ่มสร้างข้อมูลจำนวนมากจากผู้ใช้ของตน บริษัทเหล่านี้ต้องหาวิธีการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลนี้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โซลูชันหนึ่งที่พัฒนาขึ้นเรียกว่า "NoSQL" ซึ่งย่อมาจาก "not only SQL" ฐานข้อมูลประเภทนี้ได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้และยืดหยุ่น จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับ แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ ปัจจุบัน ฐานข้อมูล NoSQL ถูกใช้โดยบริษัทขนาดใหญ่บางแห่งในโลก เช่น Facebook, Google และ Amazon พวกมันได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีค่าอย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นข้อมูลที่ยากต่อการจัดเก็บและวิเคราะห์โดยใช้เครื่องมือฐานข้อมูลซอฟต์แวร์ใดๆ โซลูชัน NoSQL เป็นโซลูชันที่สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ เราจะดูรายละเอียดเพิ่มเติมด้านล่าง ขอแนะนำให้ใช้ฐานข้อมูล NoSQL ในโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ ต่อไปนี้เป็นวิธีจัดการกับ ปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่ แทนที่จะย้ายข้อมูลจากแบบสอบถามหนึ่งไปยังอีกแบบสอบถาม ควรย้ายแบบสอบถามไปยังข้อมูล แนะนำให้ใช้แฮชริงในการกระจายข้อมูล ในช่วงเวลาจริง ฐานข้อมูลจะใช้การจำลองแบบข้อมูลเพื่อสร้างการสำรองข้อมูล หากต้องการปรับขนาดคำขออ่านในแนวนอน การจำลองแบบเป็นตัวเลือกที่ดี ข้อกังวลเกี่ยวกับการประเมินคิวรีและการดำเนินการต้องแยกจากกันเพื่อให้เข้าใจตรงกัน

ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีการรวมหรือความสัมพันธ์ใด ๆ ในขณะที่ RDBMS มี ฐานข้อมูล NoSQL มีค่าบำรุงรักษาต่ำกว่าฐานข้อมูล RDBMS อย่างมาก ความต้องการ NoSQL สำหรับโปรแกรมเมอร์และนักออกแบบฐานข้อมูลมีมากกว่า RDBMS แต่ RDBMS ใช้พื้นที่น้อยกว่า NoSQL เป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่ง ในขณะที่ RDBMS เป็นฐานข้อมูล RDBMS ประเภทหนึ่ง

Carlo Strozzi ใช้คำว่า NoSQL ในปี 1998 เพื่ออธิบายฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบโอเพ่นซอร์สที่มีน้ำหนักเบา ซึ่งไม่ได้เปิดเผยอินเทอร์เฟซมาตรฐานของ Structured Query Language (SQL) แต่ยังคงเป็นเชิงสัมพันธ์ NoSQL RDBMS ของเขาแตกต่างจากแนวคิดฐานข้อมูล NoSQL ทั่วไปที่พัฒนาขึ้นในช่วงเปลี่ยนศตวรรษที่ 21

การใช้ฐานข้อมูล NoSQL ขึ้นอยู่กับความปรารถนาที่จะเอาชนะความยุ่งยากกับ SQL ซึ่งตามมาด้วยนวัตกรรม ด้านเทคโนโลยีฐานข้อมูล ที่ได้รับการสนับสนุนจากภาคอุตสาหกรรมและสถาบันการศึกษา การพัฒนา NoSQL เริ่มต้นขึ้นในอุตสาหกรรมเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บุกเบิกแอปพลิเคชันขนาดเว็บที่ประสบความสำเร็จและโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการค้นหาและการโฆษณา

เนื่องจากข้อมูลทั้งหมดในฮับ/โหนดถูกจัดเก็บในรูปแบบเอกสาร จึงสามารถย้ายคิวรีและผลลัพธ์ผ่านเครือข่ายได้โดยไม่กระทบต่อคิวรี

ข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวข้องกับ Nosql อย่างไร

ธุรกิจที่จัดการกับข้อมูลที่หลากหลายและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เช่น Big Data มักจะใช้ NoSQL มากกว่าธุรกิจอื่นๆ ฐานข้อมูล NoSQL ไม่อาศัยโมเดลสคีมาคงที่ในลักษณะเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB, Apache Cassandra และ HBase เติบโตเร็วกว่าฐานข้อมูล RDBMS อย่างเห็นได้ชัด หากคุณกำลังเรียกใช้ปริมาณงานข้อมูลที่ต้องการการประมวลผลและวิเคราะห์อย่างรวดเร็วของข้อมูลที่แตกต่างกันและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก NoSQL เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ฐานข้อมูลแบบไม่มีสัมพัทธภาพมีประโยชน์หลายประการเหนือผลิตภัณฑ์ RDBMS แบบดั้งเดิม รวมถึงประสิทธิภาพสูง ความสามารถในการปรับขนาด และความพร้อมใช้งาน ฐานข้อมูล NoSQL จะมีประโยชน์มากกว่าสำหรับองค์กรที่ต้องการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ทันกับข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ต้องเพิ่มเซิร์ฟเวอร์จริงในคลัสเตอร์ สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้ปรับขนาดในแนวนอนได้ เนื่องจากลักษณะที่เป็นโอเพ่นซอร์ส NoSQL จึงคุ้มค่ากว่าฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมมาก นอกจากนี้ ด้วยการรวมจุดแข็งของ NoSQL และ RDBMS เข้าด้วยกัน คุณจะได้รับประสิทธิภาพที่มากขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดเก็บและจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ เนื่องจากมีสคีมาที่ยืดหยุ่นและประสิทธิภาพระดับสูง จึงเหมาะสำหรับเว็บแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์และข้อมูลขนาดใหญ่

Mongodb เป็นข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

ในท้ายที่สุด ทั้ง Hadoop และ MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก แม้ว่าจะมีความคล้ายคลึงกันหลายอย่าง (เช่น โอเพ่นซอร์ส, NoSQL, schema-free และ Map-reduce) แต่ก็มีแนวทางที่แตกต่างกันในการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล

อะไรนำไปสู่วิวัฒนาการของฐานข้อมูล Nosql

Carlo Strozzi ใช้คำว่า NoSQL เป็นครั้งแรกในปี 1998 เมื่อเขาอธิบายถึงฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส “เชิงสัมพันธ์” ที่ไม่ต้องการ SQL มันถูกเปิดเผยอีกครั้งในปี 2009 เมื่อ Eric Evans และ Johan Oskarsson ใช้มันเพื่ออธิบายฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน

แนวคิดของการจัดเก็บข้อมูลในแถวและคอลัมน์ด้วยคีย์เฉพาะที่ระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลนั้นย้อนกลับไปในปี 1970 เมื่อ Edgar F. Codd เปิดตัวครั้งแรก เนื่องจากลักษณะโครงสร้าง ข้อมูลจึงถูกจัดตำแหน่งอย่างสมบูรณ์แบบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ การเติบโตของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเริ่มขึ้นอันเป็นผลมาจากการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้น ความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการสร้าง อ่าน อัปเดต และลบข้อมูล (CRUD) กำลังทำให้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ใช้งานและบำรุงรักษาได้ยากขึ้นและมีราคาแพง ในบางกรณี เราไม่สามารถรักษาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้ เนื่องจากกลายเป็นงานขนาดใหญ่ บุคคลที่มีพรสวรรค์ในด้านเทคโนโลยีจำนวนมากได้สร้างฐานข้อมูลที่ไม่ต้องการสคีมาหรือความสัมพันธ์ของข้อมูลเพื่อจัดเก็บและดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และไม่มีโครงสร้างกำลังถูกเขียนในฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากได้รับความนิยมมากขึ้น บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่ง รวมถึง Twitter, Facebook และ Google กำลังใช้ NoSQL เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ออนไลน์ของตน เนื่องจากปัจจุบันฐานข้อมูลบางรุ่นมีหลายรุ่น จึงสามารถจัดเก็บข้อมูลได้หลายรูปแบบ

คลื่นลูกใหม่ของฐานข้อมูล: Nosql

ในระลอกที่สองของวิวัฒนาการฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL ถูกนำมาใช้ การเติบโตของข้อมูลเป็นปัญหาสำคัญในภาคสนาม และฐานข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการกับปัญหาดังกล่าว

เหตุใดจึงใช้ Nosql ในข้อมูลขนาดใหญ่

Nosql ใช้ในข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากเป็นระบบฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูง ซึ่งสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ นอกจากนี้ยังออกแบบให้ปรับขนาดได้ง่ายและรองรับปริมาณการใช้งานสูง

เนื่องจาก RDBMS มีประสิทธิภาพน้อยลง บริษัทอินเทอร์เน็ตเช่น Amazon, Google, LinkedIn และ Facebook จึงพัฒนาฐานข้อมูล NoSQL เพื่อเอาชนะข้อเสียของมัน ด้วย NoSQL ความต้องการในการประมวลผลข้อมูลจะลดลง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะได้รับการประมวลผลอย่างรวดเร็วและง่ายดาย Evardo de Oliveira ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนาธุรกิจของ FairCom กล่าวว่า มีปัญหาบางอย่างเกี่ยวกับ NoSQL ที่ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วย ฐานข้อมูลแบบเดิม เทคโนโลยีฐานข้อมูล NoSQL ถูกใช้โดยชุมชนข้อมูลขนาดใหญ่ของเว็บ ข้อมูลขนาดใหญ่ และผู้ใช้จำนวนมาก ฐานข้อมูล NoSQL ประกอบด้วยฐานข้อมูลจำนวนมากซึ่งทั้งหมดมีการจัดเก็บข้อมูลประเภทต่างๆ ประเภทที่พบบ่อยที่สุดคือกราฟ คู่คีย์-ค่า คอลัมน์ และเอกสาร ธุรกิจที่เน้นเว็บ เช่น Amazon, eBay และอื่น ๆ ต้องการฐานข้อมูลเช่น NoSQL เทียบกับ SQL ที่สามารถจับคู่รูปแบบข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้ดีที่สุด เพื่อให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการดำเนินงาน

ฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ยังสามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ภูมิทัศน์ของฐานข้อมูลเติบโตขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และขณะนี้มีชนิดข้อมูลมากขึ้น ชุดข้อมูลมากขึ้น และปริมาณข้อมูลมากขึ้น และมีเพียงฐานข้อมูล NoSQL เช่น HBase, Cassandra และ Couchbase เท่านั้นที่สามารถรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ได้ ฐานข้อมูล NoSQL พิจารณาความสอดคล้องของค่าเผื่อความพร้อมใช้งานของพาร์ติชันซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการลำดับความสำคัญของ CAP

sql หรือ nosql ดีกว่าสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่?

ด้วยเหตุนี้ SQL จึงกลายเป็นส่วนสำคัญของ NoSQL เนื่องจากใช้โมเดลข้อมูลที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ตารางซ้อนจะแสดงเป็นแถวและคอลัมน์ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่ละตารางในตารางเหล่านี้เชื่อมโยงกันด้วยคีย์ต่างประเทศ

ฐานข้อมูล Nosql กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

สามารถใช้ NoSQL เพื่อเก็บข้อมูลจำนวนมากได้ ฐานข้อมูลประเภทนี้กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในหมู่บริษัทเว็บอันเป็นผลมาจากความนิยม ผู้สนับสนุนโซลูชัน NoSQL อ้างว่าเทคโนโลยีของพวกเขาสามารถปรับขนาดได้เร็วกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ในขณะเดียวกันก็มอบประสิทธิภาพที่เหนือกว่า MongoDB เป็นฐานข้อมูลเอกสารที่ทำงานได้ดี ใช้งานง่าย และมีความพร้อมใช้งานสูง เนื่องจากความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่จึงเป็นที่นิยมมากขึ้นในหมู่บริษัทเว็บ

Nosql หมายถึงอะไรในข้อมูลขนาดใหญ่?

ฐานข้อมูล NoSQL (หรือที่เรียกว่า SQL) ไม่มีโครงสร้างแถวและเก็บข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถมีได้หลายประเภทตามรูปแบบข้อมูล ประเภทเอกสาร ประเภทคีย์-ค่า ประเภทคอลัมน์กว้าง และประเภทกราฟเป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุด

เหตุใด Nosql จึงมีความสำคัญต่อการประมวลผลข้อมูล

NoSQL เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้: ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูล อนุญาตให้ตรวจสอบเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากด้วยความเร็วสูงได้อย่างคล่องตัว สามารถใช้ NoSQL เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในโหนดการประมวลผลหลายโหนดรวมถึงเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลสามารถจัดเก็บในรูปแบบต่างๆ ที่ไม่จำเป็นต้องอยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าคุณสมบัตินี้อนุญาตให้เก็บข้อมูลในตำแหน่งอื่นที่ไม่ใช่เซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง

Big Data ใช้ฐานข้อมูลอะไร

Amazon Redshift, Azure Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 และ ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ อื่นๆ เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนเท่านั้น

Sql Server: วิธีที่ดีที่สุดในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

กลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้ในการวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากโดยใช้ SQL Server นอกจากนี้ยังสามารถช่วยคุณในการรวมข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของคุณเข้ากับข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างชุดข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม ข้อมูลขนาดใหญ่มักถูกใช้เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานของธุรกิจ ให้บริการลูกค้าที่ดีขึ้น และสร้างแคมเปญการตลาดส่วนบุคคล

Hadoop ใช้ Nosql หรือไม่

Hadoop เป็นระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่เปิดใช้งานการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่ ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูลที่ใช้สำหรับการจัดการฐานข้อมูลเป็นหลัก ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อเปิดใช้งานฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายบางประเภท (เช่น HBase) ทำให้ข้อมูลสามารถกระจายไปทั่วเซิร์ฟเวอร์นับพันเครื่องและมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานเพียงเล็กน้อย

ประโยชน์ของ Nosql สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

แหล่งข้อมูลจำนวนมากอยู่ใน HBase ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ Cassandra เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายที่มีโครงสร้างในสคีมาที่ยืดหยุ่น
ฐานข้อมูลทั้งสองนั้นยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ไม่สามารถใช้ตารางไฮฟ์เริ่มต้นได้เนื่องจากขนาดของตาราง จุดมุ่งหมายของ Pig คือการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนๆ ที่จัดการได้ และจัดเก็บไว้ในตาราง HBase
Cassandra เหมาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลที่เป็นแบบกึ่งโครงสร้าง ด้วย Cassandra คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลเป็นคู่คีย์-ค่าได้ คุณสามารถดำเนินการค้นหาเฉพาะตามข้อมูลได้
ฐานข้อมูล NoSQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีที่แตกต่างจากฐานข้อมูลแบบเดิม ทำให้ง่ายต่อการจัดการ

Nosql คืออะไร เข้ากับภาพการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างไร

Nosql เป็นฐานข้อมูลชนิดหนึ่งที่ใช้เก็บข้อมูลแบบไม่สัมพันธ์กัน ซึ่งหมายความว่าข้อมูลไม่ได้จัดเก็บไว้ในตาราง แต่อยู่ในรูปแบบที่ยืดหยุ่นกว่าซึ่งสามารถเข้าถึงและอัปเดตได้ง่าย ฐานข้อมูล Nosql มักใช้สำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม

เว็บไซต์ทำงานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อโฮสต์บนโซลูชัน NoSQL ในหน่วยความจำบนระบบคลาวด์ ผลิตภัณฑ์เหล่านี้บางส่วนเก่งในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และผลิตภัณฑ์โอเพ่นซอร์ส เช่น Cassandra, MongoDB และ Redis ก็จัดอยู่ในหมวดหมู่นี้เช่นกัน ผู้เสนอฐานข้อมูล ให้เหตุผลว่าพวกเขาให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้ดีกว่าฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญหลายอย่างรวมถึงแนวทางการบีบอัดที่ไม่เหมือนใครของ Garantia Data ทำให้เป็นข้อมูลที่ต้องจับตามอง ฐานข้อมูลที่รวดเร็วเป็นพิเศษเหล่านี้สามารถจัดการได้อย่างง่ายดายด้วยเทคโนโลยีที่ทำให้การดำเนินงานทุกด้านที่เกี่ยวข้องกับการจัดการเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ประโยชน์ของฐานข้อมูล Nosql

ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากมีคุณสมบัติเฉพาะที่หลากหลาย เนื่องจากมีประสิทธิภาพมากกว่าที่จัดเก็บข้อมูลประเภทอื่น จึงสามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากได้เป็นอย่างดี นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังใช้งานง่ายกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม ทำให้ปรับขนาดและจัดการได้ง่ายกว่า

เหตุใด Nosql จึงดีกว่าสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล Nosql มีความพร้อมที่ดีกว่ามากในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถเพิ่มโหนดลงในระบบได้อย่างง่ายดายเพื่อเพิ่มพื้นที่จัดเก็บและพลังการประมวลผลโดยไม่ต้องออกแบบสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งระบบ สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่สามารถปรับขนาดได้ในแนวตั้ง หมายความว่าสามารถปรับขนาดได้โดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งทั้งมีราคาแพงกว่าและมีประสิทธิภาพน้อยกว่า

การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตด้วยวิธีที่สำคัญ คำว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" หมายถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้างที่หลากหลายและซับซ้อน เซ็นเซอร์ให้ข้อมูลมากมายเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของรถบรรทุกขนส่ง กล้องในโรงงาน และอุปกรณ์ผู้บริโภคในกระบวนการผลิต ในการผลิต สถาปัตยกรรม NoSQL จะดีกว่าเนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง และเนื่องจากไม่สามารถดำเนินการบนสถาปัตยกรรมที่เข้มงวดเช่น SQL ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ต้องการสคีมา ซึ่งหมายความว่าข้อมูลสามารถจัดเก็บในโครงสร้างที่หลากหลายในตารางฐานข้อมูลเดียว เส้นแบ่งถูกกำหนดโดยลักษณะของข้อมูลที่บริษัทใดบริษัทหนึ่งจะใช้ การทำธุรกรรมในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ต้องเป็นไปตามหลักการพื้นฐานสี่ประการ

การรวมระบบ NoSQL เข้ากับระบบคลาวด์ทำให้เป็นโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดเมื่อทำงานกับเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบคลาวด์ การรวม NoSQL เข้ากับระบบดำเนินการผลิต (MES) ทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตได้แบบเรียลไทม์ ผลจากวิธีการนี้ การตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงได้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้ปรับขนาดได้ง่ายและสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้ ข้อดีอย่างหนึ่งของสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลการตอบสนองที่เร็วกว่า เช่น NoSQL คือฝ่ายบริหารสามารถจำลองสถานการณ์ได้ดีขึ้นและมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจสร้างผลิตภัณฑ์เฉพาะ การโจมตีแบบบังคับ Blustery การโจมตีข้ามไซต์ และการโจมตีแบบฉีดเป็น ช่องโหว่ของฐานข้อมูล NoSQL ที่พบบ่อย เมื่อผู้ใช้เพิ่มข้อมูลลงในคำสั่งเคียวรี NoSQL หรือคำสั่งหน่วยเก็บข้อมูล การโจมตีแบบฉีดจะเริ่มต้นขึ้น

ความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของสถาปัตยกรรม NoSQL เป็นปัญหาสำหรับอุตสาหกรรมการผลิต หากผู้โจมตีประสบความสำเร็จในการโจมตีระบบการผลิตและส่งการโจมตีแบบปฏิเสธการบริการหรือการโจมตีแบบฉีด พวกเขาจะสามารถเปลี่ยนข้อกำหนดได้ สิ่งนี้ในตลาดที่มีการแข่งขันสูงสามารถช่วยคู่แข่งได้

เหตุใด Nosql จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ไม่มีข้อมูลชนิดใดที่ดีไปกว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและเข้าถึงได้โดยผู้ใช้จำนวนมาก

ฐานข้อมูล Big Data และ Nosql เหมือนกันอย่างไร

ไม่มีคำตอบที่แน่ชัดสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงข้อมูลขนาดใหญ่และฐานข้อมูล NoSQL ที่เป็นปัญหา รวมทั้งวิธีการใช้ข้อมูลเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไป ทั้งฐานข้อมูลขนาดใหญ่และฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลจำนวนมาก และทั้งสองใช้วิธีที่หลากหลายในการดำเนินการดังกล่าว

เป็นระบบฐานข้อมูลแบบกระจายและไม่เชิงสัมพันธ์ที่สามารถเก็บข้อมูลได้จำนวนมาก ระบบเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความต้องการความคล่องตัว ประสิทธิภาพ และขนาด และสามารถใช้งานได้โดยผู้ใช้ที่หลากหลาย ฐานข้อมูล NoSQL มีการกระจายตามแนวนอน และมีวัตถุประสงค์เพื่อรองรับผู้ใช้หลายร้อยล้านคนถึงพันล้านคน Cameron Purdy อดีตผู้บริหาร Oracle และผู้เผยแพร่ Java อธิบายว่าทำไมฐานข้อมูล NoSQL จึงทำงานได้ดี ในระดับขนาดใหญ่ ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่คล่องตัวและมีประสิทธิภาพสูง สามารถจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างบนโหนดประมวลผลหลายโหนดและบนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง NoSQL ดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์มากกว่าแพลตฟอร์มอื่นๆ หรือไม่ ซึ่งจะพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ เช่น ประเภทของข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์ จำนวนข้อมูลที่เรามี และความต้องการที่รวดเร็วเพียงใด สำหรับข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เช่น โซเชียลมีเดีย ข้อความ หรือข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ฐานข้อมูล NoSQL เช่น mongoDB และ CouchDB เหมาะสมที่สุดในการจัดการ

ข้อมูลขนาดใหญ่แตกต่างจากฐานข้อมูลอย่างไร

โดยทั่วไปข้อมูลแบบดั้งเดิมจะถูกจัดโครงสร้างในระบบฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์ ในขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกกระจาย คอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องในเครือข่ายมีส่วนร่วมในการคำนวณ เป็นผลให้สามารถปรับขนาดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมากเมื่อเทียบกับข้อมูลแบบดั้งเดิม รวมทั้งได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและการประหยัดต้นทุน

เหตุใด Sql Server Big Data Clusters จึงเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชัน Big Data

คลัสเตอร์ข้อมูลขนาดใหญ่ของ SQL Server นั้นเหมาะสมอย่างยิ่งกับ แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากคุณสมบัติระดับสูง คุณสามารถใช้คุณลักษณะเหล่านี้ได้โดยเลือก *br คุณมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการโต้ตอบกับข้อมูลขนาดใหญ่เมื่อคุณตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีจัดการกับข้อมูลดังกล่าว อัตราการถ่ายโอนข้อมูลความเร็วสูงสามารถจัดการได้โดยศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ผลลัพธ์ที่ได้คือการทำงานที่มีประสิทธิภาพสูง การใช้เครื่องมือ SQL Server ที่เข้ากันได้กับเทคโนโลยี SQL Server อื่นๆ

ฐานข้อมูล Nosql ทั้งหมดคล้ายกันหรือไม่

ฐานข้อมูล SQL และฐานข้อมูล NoSQL แตกต่างกันอย่างมากในประเภทของข้อมูลที่มีอยู่ พวกเขาใช้แบบจำลองข้อมูลที่แตกต่างจากแบบจำลองตารางแถวและคอลัมน์แบบดั้งเดิมที่พบในระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ในทำนองเดียวกัน ฐานข้อมูล NoSQL มีความแตกต่างกันอย่างมาก

Mongodb เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูลขนาดใหญ่

เนื่องจากมีความรวดเร็วทั้งในแง่ของการดำเนินการอ่านและเขียน MongoDB จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูลขนาดใหญ่
นอกจากจะมีความยืดหยุ่นสูงแล้ว MongoDB ยังสามารถใช้สร้างและจัดการฐานข้อมูลของคุณเองได้อีกด้วย

การวิเคราะห์ข้อมูล Nosql

เป็นความจริงที่ “NoSQL” หมายถึง “ไม่ใช่แค่ SQL” ข้อมูลไม่ได้ถูกแยกออกเป็นหลายตารางที่นี่ เนื่องจากทำให้ชุดข้อมูลทั้งหมดอยู่ในโครงสร้างแบบคอลัมน์เดียว เมื่อคุณจัดการกับข้อมูลจำนวนมากในฐานข้อมูล NoSQL คุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับปัญหาด้านประสิทธิภาพ

เหตุใดฐานข้อมูล Nosql เช่น Mongodb และ Cassandra จึงเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

MongoDB เนื่องจากความต้องการสคีมาที่ยืดหยุ่นจึงเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับการจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากลักษณะ NoSQL คุณสามารถใช้วิธีนี้เพื่อจัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีที่คุณสะดวกที่สุด สามารถใช้ฐานข้อมูล MongoDB เพื่อจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ทั้งยืดหยุ่นและง่ายต่อการค้นหา ข้อได้เปรียบเหนือฐานข้อมูล SQL นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นได้
Cassandra ซึ่งเป็นอีกฐานข้อมูล NoSQL มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ งานประเภทนี้เหมาะกับ Cassandra เพราะมีข้อดีมากมาย ข้อได้เปรียบที่สำคัญประการหนึ่งคือสามารถปรับขนาดได้สูงและพร้อมใช้งาน ส่งผลให้ระบบสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและวิเคราะห์ได้แทบจะในทันที นอกจากนี้ Cassandra ยังมีคุณสมบัติระดับองค์กรมากมายที่ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม ระบบนี้มีข้อดีหลายประการ รวมถึงความสามารถในการจัดการสตรีมข้อมูลจำนวนมาก