ข้อดีข้อเสียของการใช้ฟิลด์ ID ในฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล Nosql มักใช้เพื่อความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงการใช้ฟิลด์ id มีการถกเถียงกันว่าฐานข้อมูล nosql ควรใช้ฟิลด์นี้หรือไม่ ในแง่หนึ่ง บางคนโต้แย้งว่าฟิลด์ id นั้นไม่จำเป็นในฐานข้อมูล nosql นี่เป็นเพราะฐานข้อมูล nosql มักจะได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดได้ และฟิลด์ id สามารถเพิ่มความซับซ้อนโดยไม่จำเป็น นอกจากนี้ ฐานข้อมูล nosql มักจะมีความยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และความยืดหยุ่นนี้อาจถูกขัดขวางโดยการใช้ฟิลด์ id ในทางกลับกัน คนอื่นแย้งว่าฟิลด์ id เป็นสิ่งจำเป็นในฐานข้อมูล nosql เนื่องจากช่องรหัสสามารถช่วยตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูลและสามารถใช้ติดตามการเปลี่ยนแปลงได้ นอกจากนี้ ฟิลด์รหัสยังสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ เนื่องจากสามารถช่วยจัดทำดัชนีข้อมูลได้ ท้ายที่สุด การตัดสินใจว่าจะใช้ฟิลด์ id ในฐานข้อมูล nosql หรือไม่นั้นเป็นเรื่องของการถกเถียง มีข้อดีและข้อเสียในการใช้ฟิลด์ id และการตัดสินใจว่าจะใช้หรือไม่ควรขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของฐานข้อมูล

แต่ละเอกสารในคอลเลกชัน MongoDB ต้องมีฟิลด์ _id เฉพาะที่ใช้เป็นคีย์หลัก การแทรกเอกสารโดยไม่มีฟิลด์ _id ทำให้ไดรเวอร์ MongoDB สร้าง ObjectID ให้โดยอัตโนมัติ

เอกสาร MongoDB ทั้งหมดต้องมีฟิลด์ *id ที่เติมข้อมูล เมื่อเอกสารไม่ได้รับการกำหนดค่า _id MongoDB จะสร้างโดยอัตโนมัติ

ฉันไม่รู้ว่าทำไม รหัส MongoDB ถึงไม่เปิดเผยต่อโลกภายนอกในลักษณะเดียวกับที่เป็นอยู่ เป็นการดีที่สุดเสมอที่จะตรวจสอบข้อมูลที่คุณป้อนและไม่ปล่อยให้ใครก็ตามที่ไม่ได้รับอนุญาตเข้าถึงฐานข้อมูลของคุณโดยไม่มีการรักษาความปลอดภัยเพียงพอ

ทำไม Nosql ถึงไม่ดีสำหรับการทำธุรกรรม

หนึ่งในคำวิจารณ์ที่พบบ่อยที่สุดของฐานข้อมูล NoSQL คือการขาดการสนับสนุนกรด (ความเป็นอะตอม ความสม่ำเสมอ การแยกตัว และความทนทาน) สำหรับธุรกรรมเอกสารหลายรายการ เนื่องจากสคีมาควรได้รับการออกแบบให้รองรับ single-record atomicity จึงเป็นที่ยอมรับสำหรับหลายๆ แอปพลิเคชัน

แม้ว่าโซลูชัน NoSQL จะมีความหมายเชิงธุรกรรมน้อยกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่ก็ยังคงให้การดำเนินการในระดับปรมาณูสำหรับฟังก์ชันบางอย่าง หากคุณพอใจกับ Node.js หรือ Ruby/Rack แล้ว Heroku.com เป็นที่ที่ยอดเยี่ยมในการเริ่มต้นด้วยแบบจำลองขนาดเล็ก เนื่องจากเป็นฟีเจอร์ใหม่ ฉันจึงยังไม่ได้ใช้งาน คุณสมบัติ ACID ของธุรกรรมจำเป็นสำหรับ DB เพื่อดำเนินการของผู้ใช้ เนื่องจากเครื่องมือ NoSQL ส่วนใหญ่ลดความซับซ้อนของเกณฑ์ความสอดคล้องที่ใช้โดยการดำเนินการ จึงทำให้ปรับขนาดได้ง่ายขึ้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องใช้ฐานข้อมูล SQL/ACID ในหน่วยความจำ แบบคอลัมน์ และแบบกระจาย เช่น VoltDB เพื่อจุดประสงค์นี้ เป็นไปได้ที่จะทำเช่นนั้นโดยใช้ 'การทำธุรกรรมในแง่ดี' แต่ฉันขอเตือนให้คุณเข้าใจการรับประกันปรมาณูของการใช้งานฐานข้อมูล (เช่น การดำเนินการประเภทใดที่เป็นปรมาณูและอะไรที่ไม่ใช่)

ฉันได้ยินมาว่ามีการพูดคุยกันทางออนไลน์เกี่ยวกับธุรกรรม HBase มันเกี่ยวกับอะไร? ตาม NoSQL โดยปกติแล้วจะใช้ที่เก็บข้อมูลคีย์/ค่า: คุณสามารถใช้สิ่งนี้ใน RDBMS ที่คุณต้องการและเก็บสิ่งที่ดี เช่น คุณสมบัติการทำธุรกรรม การสนับสนุน ACID การสนับสนุน DBA และอื่น ๆ ในขณะเดียวกันก็ตระหนักถึงประโยชน์ของประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของ NoSQL . หากรองรับธุรกรรมเปรียบเทียบและตัดกัน โซลูชัน NoSQL สามารถใช้ร่วมกับธุรกรรมในแง่ดีได้

กล่าวอย่างกว้างๆ ฐานข้อมูล NoSQL มีความโดดเด่นในด้านประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด ความพร้อมใช้งานของข้อมูล และการจัดการ คำว่า "nosql" ฐานข้อมูลไม่ได้หมายถึงฐานข้อมูล SQL แต่เพียงผู้เดียว ผลิตภัณฑ์เหล่านี้มีจำหน่ายในหลากหลายรูปแบบ ซึ่งแต่ละรูปแบบมุ่งตอบสนองความต้องการของลูกค้าเฉพาะราย ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลเอกสารสามารถเก็บข้อมูลข้อความจำนวนมากได้ ฐานข้อมูลเหล่านี้เหมาะสมกับประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้ดีกว่าฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เนื่องจากไม่ต้องการความสอดคล้องของข้อมูลและความซ้ำซ้อนในระดับเดียวกับฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม สามารถใช้ฐานข้อมูลคีย์-ค่าเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในเวลาอันสั้นโดยไม่ต้องซิงค์ระหว่างเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง นอกจากนี้ เนื่องจากการเข้าถึงข้อมูลในระดับสูง จึงให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมและความสามารถในการปรับขนาดได้ เนื่องจากฐานข้อมูลเหล่านี้มีขนาดใหญ่มาก ฐานข้อมูลแบบกว้างจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ต้องค้นหาอย่างรวดเร็ว เนื่องจากสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมากได้ จึงให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมและความสามารถในการปรับขนาดได้ ฐานข้อมูลกราฟเป็นเขตข้อมูล NoSQL ใหม่ที่ใช้รูปแบบกราฟในการจัดเก็บข้อมูล โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการเหนือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม เร็วกว่า ปรับขนาดได้มากกว่า และพร้อมใช้งานมากกว่าแพลตฟอร์มการประมวลผลคิวรีประเภทอื่นๆ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับคิวรีที่ซับซ้อน

Nosql ต้องการ Schema หรือไม่

NoSQL มีสคีมาหรือไม่ สคีมาฐานข้อมูลสำหรับฐานข้อมูล NoSQL นั้นไม่เข้มงวดเท่ากับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL สี่ประเภทหลักแต่ละประเภทจะจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่แตกต่างกัน

ฐานข้อมูล NoSQL จำเป็นต้องมีสคีมาหรือไม่ ระเบียบวินัยใหม่ในฐานข้อมูล NoSQL ทำให้เกิดความสับสน NoSQL ได้เติมเต็มช่องว่างใน SQL ที่ SQL ไม่สามารถเติมเต็มได้ เนื่องจาก NoSQL สามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย จึงไม่จำเป็นต้องมีสคีมา สิ่งสำคัญคือต้องหาจุดสมดุลระหว่างโค้ดที่สามารถจัดการงานหลายๆ งานกับโค้ดที่ยืดหยุ่นเพียงพอสำหรับจัดการงานทั้งหมด คีย์หลัก คือข้อมูลที่ฐานข้อมูลจะทำการสืบค้น และต้องได้รับการออกแบบก่อนที่ฐานข้อมูลจะสามารถสืบค้นได้ ซึ่งอาจรวมถึงคำอธิบายเอนทิตีธุรกิจ ข้อกำหนดข้อกำหนดของผู้ใช้ และรูปแบบคิวรี

ขั้นตอนต่อไปนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการใช้งานคีย์หลักของฐานข้อมูล NoSQL แต่ละรายการได้ดียิ่งขึ้น หากปล่อย NoSQL ไว้ในอุปกรณ์ของตัวเอง มักจะส่งผลให้เกิดอนาธิปไตย ซึ่งส่งผลให้เกิดสคีมา เป็นไปได้ที่จะใช้ schema เป็นกรอบ ไม่จำเป็นต้องออกแบบดัชนี เพราะเช่นเดียวกับขั้นตอนก่อนหน้านี้ ราคาจะถูกกำหนดโดยหมายเลขที่คุณเลือก

ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของฐานข้อมูล NoSQL มีเหตุผลหลายประการ พวกเขาถือเป็นโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลแบบ schemaless ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น นอกจากนี้ ฐานข้อมูลเหล่านี้มักจะทำหน้าที่สร้างดัชนีและดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ Schemas ในฐานข้อมูล Nosql

schema ใช้ในฐานข้อมูล NoSQL ด้วยเหตุผลหลายประการ แม้ว่าจะมีข้อเสียอยู่บ้าง สกีมาจะมีประโยชน์เมื่อออกแบบฐานข้อมูลและบังคับใช้โครงสร้างกับผู้ใช้ ในทางกลับกัน สามารถใช้สคีมาเพื่อขัดขวางการป้อนข้อมูลและการจัดการข้อมูล schema ไม่จำเป็นสำหรับฐานข้อมูล NoSQL ส่วนใหญ่ แต่อาจเป็นประโยชน์ต่อข้อมูลบางประเภท

ข้อใดใช้ไม่ได้กับ Nosql

ฐานข้อมูล Nosql มักใช้เมื่อความสามารถในการปรับขนาดมีความสำคัญมากกว่าความสอดคล้องของข้อมูล
สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากและมักจะเร็วกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
ฐานข้อมูล Nosql ไม่ผูกมัดตามกฎของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ดังนั้นจึงมีความยืดหยุ่นมากกว่า
อย่างไรก็ตาม ความยืดหยุ่นนี้ยังทำให้ฐานข้อมูล nosql สืบค้นได้ยากขึ้นอีกด้วย

SQL มักใช้ในการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง มีรากฐานที่มั่นคงในทฤษฎีฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์และการรายงานข้อมูล
เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในระบบ NoSQL ดีนอร์มัลไลเซชันคือมาตรฐานดีนอร์มัลไลเซชันของระบบ NoSQL ที่ชุมชน "ยอมรับ" โดยชุมชน
ระบบ NoSQL ดีกว่าระบบ SQL ด้วยเหตุผลหลายประการ ปรับขนาดได้เร็วกว่าและง่ายกว่า มีแนวโน้มที่ข้อมูลจะเสียหายน้อยลง และมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการเข้าถึงข้อมูล
เทคโนโลยี SQL และ NoSQL เป็นส่วนเสริมในหลายๆ ด้าน แต่ละคนมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวโดยมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกัน ในท้ายที่สุด ความต้องการของแอปพลิเคชันจะต้องได้รับการพิจารณาในการตัดสินใจเลือกวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด

ข้อดีของ Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการเหนือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม สามารถปรับขนาดได้มากกว่า สามารถแจกจ่ายได้ง่ายกว่า และโดยทั่วไปมีประสิทธิภาพมากกว่า พวกเขามักจะมีความยืดหยุ่นมากกว่าในแง่ของสคีมาข้อมูล ทำให้ง่ายต่อการทำงานกับแอปพลิเคชันจำนวนมาก

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมได้รับการออกแบบเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบเพื่อความสะดวก โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL จะมีขนาดใหญ่กว่าและมีความเสถียรมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ความยืดหยุ่นและความสะดวกในการใช้งานโมเดลข้อมูลทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคลาวด์ ซึ่งการพัฒนาโดยเปรียบเทียบกับโมเดลเชิงสัมพันธ์สามารถทำได้เร็วกว่า เมื่อชุดข้อมูลถูกจัดเก็บหรือดึงข้อมูล การแปลงข้อมูลจะใช้เวลาน้อยลง ข้อมูลเกือบทุกชนิดสามารถจัดเก็บและเรียกใช้ได้อย่างง่ายดาย โดยทั่วไปแล้วนักพัฒนาจะควบคุมสคีมาของฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมาก ส่งผลให้ฐานข้อมูลสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลประเภทใหม่ได้ง่ายขึ้น

ข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL ถูกจัดเก็บในรูปแบบดั้งเดิม ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาไม่จำเป็นต้องแปลงเป็นรูปแบบที่จัดเก็บได้ ฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมากได้รับการพัฒนาโดยความร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับนักพัฒนาจำนวนมาก การใช้คอมพิวเตอร์คลัสเตอร์ในการใช้งานฐานข้อมูลช่วยให้ฐานข้อมูลสามารถขยายและทำสัญญาความจุได้โดยอัตโนมัติ

ธุรกิจที่ต้องการความคล่องตัว ประสิทธิภาพ และขนาดกำลังนำฐานข้อมูล NoSQL มาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ MongoDB ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่และให้บริการการวิเคราะห์เชิงสำรวจและคาดการณ์ตามเวลาจริง ซึ่งทั้งสองอย่างนี้เป็นคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยม

Nosql ย่อมาจาก

ขอบเขตของฐานข้อมูล NoSQL คืออะไร? แทนที่จะเป็นคอลัมน์และแถวในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL จะถูกจัดเก็บไว้ในเอกสาร JSON NoSQL สามารถกำหนดเป็น "ไม่ใช่แค่ SQL เท่านั้น" แต่ยังรวมถึง "ไม่มี SQL เลย"

ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล NoSQL แทนที่จะเป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม เนื่องจากง่ายต่อการอ่าน ประเภทเอกสาร ประเภทคีย์-ค่า ประเภทคอลัมน์กว้าง และกราฟเป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุด เนื่องจากต้นทุนการจัดเก็บลดลงอย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูล NoSQL จึงได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักพัฒนาสามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากและมีความยืดหยุ่นสูง ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ร้านค้าคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟเป็นเพียงคุณสมบัติบางส่วนที่มีอยู่ในฐานข้อมูล NoSQL การสอบถามความเร็วสูงสามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้การรวม สามารถใช้กรณีการใช้งานได้หลากหลาย ตั้งแต่ข้อมูลที่สำคัญมาก (เช่น ข้อมูลทางการเงิน) ไปจนถึงเรื่องสบายๆ (เช่น การเก็บการอ่านค่า IoT จากกล่องขยะคิตตี้อัจฉริยะ)

ในบทช่วยสอนนี้ เราจะดูข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูล NoSQL นอกจากนี้ เราจะพิจารณาความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ NoSQL ที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน ตามที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของ DB-Engines กล่าวว่า MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก ในบทช่วยสอนนี้ เราจะแสดงวิธีการสอบถามฐานข้อมูล MongoDB โดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ คลัสเตอร์คือตำแหน่งที่เก็บฐานข้อมูล MongoDB เมื่อตั้งค่า Atlas แล้ว คุณสามารถเริ่มจัดเก็บข้อมูลได้ หากต้องการ คุณสามารถใช้ Atlas Data Explorer, MongoDB Shell หรือ MongoDB Compass เพื่อสร้างฐานข้อมูลของคุณเอง หรือจะใช้ภาษาโปรแกรมที่คุณชอบก็ได้

สถานการณ์นี้จะทำให้คุณนำเข้าข้อมูลตัวอย่างของ Atlas ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการนอกเหนือจากโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น การปรับขนาดแนวนอน การสืบค้นที่รวดเร็วปานสายฟ้า และการใช้งานที่ง่าย สามารถใช้ Data Explorer เพื่อแทรกเอกสารใหม่ แก้ไขเอกสารที่มีอยู่ และลบออก การใช้เฟรมเวิร์กการรวม คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลาย การสร้างแผนภูมิข้อมูลใน Atlas และ Atlas Data Lake เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดวิธีหนึ่งในการดู

ประสิทธิภาพของ DynamoDB ยังสูงในแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว เช่น แอปพลิเคชันที่ต้องการปริมาณงานสูงมาก มีมากถึง 10 ล้านรายการต่อคลัสเตอร์และมากถึง 1 ล้านรายการต่อตารางในเกมนี้ DynamoDB มีความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลระยะยาวโดยไม่ต้องกลัวว่าจะเสียหายหรือสูญหาย Cloud Bigtable ซึ่งเป็นบริการฐานข้อมูล NoSQL ที่มีประสิทธิภาพสูง ได้รับการจัดการอย่างเต็มรูปแบบและเข้าถึงได้ที่เวลาทำงาน 99% สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้ในปริมาณงานเชิงวิเคราะห์และการดำเนินงานขนาดใหญ่ Bigtable ใช้ในปริมาณงานที่หลากหลายและสามารถเข้าถึงได้ผ่าน AWS Management Console, AWS CLI หรือ NoSQL WorkBench นอกจากนี้ Bigtable ยังสามารถจัดเก็บข้อมูลได้เป็นระยะเวลานานโดยไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลจะเสียหายหรือสูญหาย

ประโยชน์ของฐานข้อมูล Nosql

เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL จัดเก็บข้อมูลในโครงสร้างข้อมูลที่เรียบง่ายและซับซ้อนน้อยกว่า จึงเป็นที่นิยมมากกว่าฐานข้อมูล SQL ซึ่งใช้โครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังช่วยให้นักพัฒนาสามารถเปลี่ยนโครงสร้างของข้อมูลได้โดยตรง

ฐานข้อมูล Nosql คืออะไร

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งไม่ได้ใช้โครงสร้างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบตารางแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ และได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้และใช้งานง่าย

NoSQL ไม่เพียงแค่ระบุที่อยู่ SQL เท่านั้น แต่ยังระบุถึงลักษณะอื่นๆ ของระบบอีกด้วย ระบบฐานข้อมูลที่ใช้อัลกอริทึมที่เรียกว่า NoSQL แบ่งออกเป็นสี่ประเภท มีความแตกต่างอย่างมากในประเภทของโมเดลข้อมูลที่ใช้โดย ประเภท NoSQL ไม่มีฐานข้อมูล NoSQL และนี่คือคุณสมบัติทั่วไปของ NoSQL โครงสร้างข้อมูล การทำคลัสเตอร์ข้อมูล การจำลองแบบ และความสอดคล้อง ล้วนจำเป็นสำหรับผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการการคงอยู่ของเซสชันและการแคชในเว็บแอปพลิเคชันโดยใช้ฐานข้อมูลคีย์-ค่า เมื่อดูข้อมูลตามคอลัมน์ คอลัมน์ขนาดใหญ่เหมาะสำหรับร้านค้าที่มีคอลัมน์ขนาดใหญ่

API, โมเดลข้อมูล, ข้อกำหนดของสคีมา, ความสามารถในการปรับขนาด และความสมบูรณ์ของข้อมูลคือปัจจัยที่สำคัญที่สุด 5 ประการในการตัดสินว่า NoSQL หรือ SQL ใดดีกว่ากัน แพลตฟอร์มฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลในรูปแบบอิสระหรือแบบไร้สคีมา เนื่องจากแนวทางนี้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น โปรแกรมเมอร์จึงสามารถลดเวลาที่ใช้ในการดำเนินโครงการให้เสร็จสิ้นได้ ฐานข้อมูล NoSQL และ SQL ต่างก็ใช้วิธีที่แตกต่างกันเพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของข้อมูลเมื่อมีการสร้าง อ่าน อัปเดต และลบโดยผู้ใช้และแอปพลิเคชัน เมื่อดำเนินการในสถานะฐานข้อมูลที่สอดคล้องกัน เป็นไปได้ที่จะทำธุรกรรมที่สอดคล้องกันทั้งในด้านคุณภาพและผลกระทบ ฐานข้อมูลบางส่วนก่อนระบบการจัดการเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เรียกว่าฐานข้อมูล NoSQL คลาวด์และเว็บแอปพลิเคชันมักเรียกกันว่าฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสร้างขึ้นในช่วงต้นปี 2000 เพื่อรองรับการทำคลัสเตอร์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่

ส่งผลให้ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับเปลี่ยนและยืดหยุ่นได้มากขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจยุคใหม่ DynamoDB ก็ไม่มีข้อยกเว้น เนื่องจากระบบนี้สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงความสามารถในการปรับขยายได้ จึงสามารถปรับขยายเพื่อรองรับผู้ใช้เพิ่มเติมในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพที่คงที่ นอกจากนี้ เนื่องจากการใช้งานง่าย คุณจึงสามารถเริ่มต้นได้ทันที
หากคุณต้องการฐานข้อมูลที่มีความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก DynamoDB คือฐานข้อมูลสำหรับคุณ

ฐานข้อมูล Nosql: ตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis และ HBase เป็นหนึ่งใน ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม สูงสุด เว็บแอปพลิเคชัน ไซต์อีคอมเมิร์ซ แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ และข้อมูลขนาดใหญ่สามารถจัดเก็บข้อมูลโดยใช้สิ่งเหล่านี้ได้ สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ เวลาแฝงต่ำ และโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น ฐานข้อมูล NoSQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม สิ่งเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ เวลาแฝงต่ำ และโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น และสามารถเปิดใช้งานได้โดยการผ่อนปรนข้อจำกัดความสอดคล้องของข้อมูลในฐานข้อมูลอื่น

ฐานข้อมูล Nosql เทียบกับ Sql

ฐานข้อมูล SQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวตั้ง ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL จะปรับขนาดตามแนวนอน ฐานข้อมูลแบบตารางคือ SQL ในขณะที่ฐานข้อมูลแบบ NoSQL คือฐานข้อมูลเอกสาร คีย์-ค่า กราฟ หรือคอลัมน์ขนาดใหญ่ ฐานข้อมูล SQL มีประสิทธิภาพดีกว่าฐานข้อมูล NoSQL ในการทำธุรกรรมหลายแถว ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL มีประสิทธิภาพดีกว่าฐานข้อมูล SQL ในแง่ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารหรือ JSON

ช่วงปลายทศวรรษ 2000 เป็นช่วงเวลาสำคัญในการพัฒนาฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากพวกเขามุ่งเน้นไปที่การปรับขนาด ผลการสืบค้นที่รวดเร็ว และทำให้การเขียนโปรแกรมง่ายขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดตามแนวนอน มีโมเดลข้อมูลที่ใช้งานง่าย และมีความยืดหยุ่นเพียงพอสำหรับนักพัฒนาในการสร้างโซลูชัน ฐานข้อมูล SQL (Structured query language) ที่มีสคีมาแบบแข็ง ซับซ้อน และเป็นตาราง ตลอดจนการปรับขนาดแนวตั้งที่มีราคาแพง เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทั่วไปที่เข้าถึงได้ผ่าน SQL ใน MongoDB 4.0 มีการเพิ่มการสนับสนุนธุรกรรม ACID หลายเอกสาร และ MongoDB 4.2 ได้ขยายธุรกรรม ACID หลายเอกสารเพื่อขยาย คลัสเตอร์ MongoDB จำนวน มาก ตารางต่อไปนี้แสดงแบบจำลองข้อมูลทั้งหมด โดยทั่วไป ข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL จะได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการสืบค้นมากกว่าการลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล การบีบอัดยังมีอยู่ในบางหมายเลข

ไม่ ฐานข้อมูล SQL เพื่อลดพื้นที่จัดเก็บ ฐานข้อมูลกราฟนั้นยอดเยี่ยมสำหรับการศึกษาความสัมพันธ์ แต่อาจไม่สามารถให้ข้อมูลเดียวกันสำหรับการใช้งานในชีวิตประจำวันได้ ในเอกสารไวท์เปเปอร์ Where to Use MongoDB คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ MongoDB ในบริบทของคุณ วิธีเริ่มต้นที่ตรงไปตรงมาที่สุดคือการใช้ MongoDB Atlas ซึ่งเป็นหนึ่งในฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด คุณสามารถเรียนรู้ MongoDB ทางออนไลน์ที่ MongoDB University ได้ฟรี ซึ่งจะแนะนำคุณตลอดกระบวนการทีละขั้นตอน

แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะมีคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมมากมาย แต่ก็ไม่สามารถไร้ที่ติได้ ปัญหาอย่างหนึ่งของฐานข้อมูลเหล่านี้คือฐานข้อมูลเหล่านี้ไม่สอดคล้องกันตลอดเวลา ซึ่งหมายความว่าข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลอาจแตกต่างจากข้อมูลที่ต้องการจากฐานข้อมูลเหล่านี้ ฐานข้อมูลจะต้องกลั่นกรองข้อมูลทั้งหมดเพื่อค้นหาข้อมูลที่จำเป็น ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาความเร็วการสืบค้น
สามารถใช้ฐานข้อมูล NoSQL เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะสำหรับบางแอปพลิเคชัน แต่อาจไม่ได้ผลดีเสมอไปสำหรับทุกแอปพลิเคชัน แม้จะพัฒนาและบำรุงรักษาได้ง่าย แต่ MySQL ยังคงเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่

ข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูล Sql Vs Nosql

ฐานข้อมูล SQL มีความเสถียรมากกว่าและทำให้ข้อมูลปลอดภัยยิ่งขึ้น เหมาะสำหรับการทำธุรกรรมหนักและซับซ้อน รวมทั้งมีประสิทธิภาพมากกว่า อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อได้เปรียบมากมาย เช่น ความยืดหยุ่นของโมเดลข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาดตามแนวนอน ความสามารถในการสืบค้นที่รวดเร็วอย่างเหลือเชื่อ และความง่ายในการใช้งาน

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ โมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม แต่ใช้รูปแบบต่างๆ แทน เช่น คีย์-ค่า เอกสาร คอลัมน์ และกราฟ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และมักจะเหมาะกับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่มากกว่า

ฐานข้อมูลเอกสารประกอบด้วยข้อมูลมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ลักษณะที่ยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และปรับเปลี่ยนได้ของโซลูชันเหล่านี้ช่วยให้สามารถตอบสนองความต้องการของธุรกิจทุกขนาดได้ อาจใช้ฐานข้อมูล NoSQL เพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบต่างๆ รวมถึงฐานข้อมูลกราฟและฐานข้อมูลเอกสารล้วน องค์กรทั่วโลกกว่า 2,000 แห่งกำลังปรับใช้ฐานข้อมูล NoSQL อย่างรวดเร็วเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจ เหตุผลประการหนึ่งคือมีแนวโน้มสำคัญ 5 ประการที่ยากเกินกว่าที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่จะจัดการได้ ประเภทของฐานข้อมูล เช่น รีเลชันนัลและเว็บมักเป็นแหล่งที่มาหลักของความขัดแย้ง เนื่องจากไม่สนับสนุนการพัฒนาแบบอไจล์เป็นอย่างดีเนื่องจากโครงสร้างข้อมูลที่ตายตัว แบบจำลองแอ็พพลิเคชันกำหนดแบบจำลองข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ได้ระบุว่าควรสร้างแบบจำลองข้อมูลอย่างไร ในฐานข้อมูลเชิงเอกสาร JSON เป็นรูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจัดเก็บข้อมูล ลดความจำเป็นในการใช้เฟรมเวิร์ก ORM และทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันรวดเร็วและง่ายขึ้น N1QL (อ่านว่า นิเกิล) ถูกนำมาใช้ใน Couchbase Server 4.0 เป็นภาษาเคียวรี SQL-to-JSON ไม่เพียงรองรับคำสั่ง SELECT / FROM / WHERE มาตรฐานเท่านั้น แต่ยังรองรับการรวม (GROUP BY) การเรียงลำดับ (SORT BY) การรวม (ซ้ายนอก / ใน) และคำสั่งประเภทอื่น ๆ ฐานข้อมูลแบบกระจาย NoSQL มีศักยภาพในการให้ประโยชน์ด้านการดำเนินงานที่น่าสนใจ เนื่องจากได้รับการออกแบบด้วยสถาปัตยกรรมแบบขยายขนาดและไม่ต้องการจุดที่เกิดข้อผิดพลาดใดๆ เมื่อลูกค้าโต้ตอบกับธุรกิจออนไลน์มากขึ้น การรักษาความพร้อมใช้งานทั้งบนเว็บและแพลตฟอร์มอุปกรณ์เคลื่อนที่จึงเป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อยๆ

ฐานข้อมูล NoSQL ส่วนใหญ่ตั้งค่า กำหนดค่า และปรับขนาดได้ง่าย พวกเขาได้รับการออกแบบโดยมีเป้าหมายเพื่อแจกจ่ายคำแนะนำที่เป็นลายลักษณ์อักษรและคำพูดที่หลากหลาย พวกเขาสามารถทำงานในขนาดใหญ่หรือเล็กและสามารถจัดการและตรวจสอบคลัสเตอร์ทุกขนาด ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งสามารถแจกจ่ายหรือทำซ้ำได้จากหลายตำแหน่ง ไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์แยกต่างหากในการทำงาน นอกจากนี้ยังเปิดใช้งานการเฟลโอเวอร์ของแอปพลิเคชันทันทีผ่านเราเตอร์ฮาร์ดแวร์ แอปพลิเคชันไม่จำเป็นต้องรอให้ฐานข้อมูลพบปัญหาและทำการกู้คืนด้วยตนเอง เมื่อแอปพลิเคชันบนเว็บ อุปกรณ์พกพา และ Internet of Things (IoT) ได้รับความนิยมมากขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL จึงมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ

ตัวอย่างของ Nosql คืออะไร?

ฐานข้อมูล NoSQL ตามคอลัมน์ ได้แก่ Cassandra, HBase และ Hypertable

Nosql ขับเคลื่อนธุรกิจขนาดใหญ่อย่างไร

มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ NoSQL ในฐานะเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ Ryanair, Marriott และ Gannett เป็นเพียงไม่กี่บริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้ NoSQL เนื่องจากความสามารถของ NoSQL ในการจัดการข้อมูลจำนวนมากในช่วงเวลาสั้นๆ จึงมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปมือถือและระบบการจอง

ฐานข้อมูล Mongo

MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่มีประสิทธิภาพ มีคุณสมบัติการค้นหาตามดัชนีที่ทำให้การดึงข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็ว MongoDB ยังนำเสนอฟีเจอร์ความสามารถในการขยายขนาด ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้

ด้านหนึ่งของโลกด้านหลังมี MongoDB ในขณะที่อีกด้านหนึ่งมีฐานข้อมูล SQL แบบหลังสามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ ในขณะที่แบบแรกสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ มีข้อดีและข้อเสียมากมายสำหรับแต่ละข้อ และสามารถนำไปใช้ได้หลากหลาย ในบทความนี้ เราจะพูดถึงรายละเอียดว่า MongoDB คืออะไร และแตกต่างจากฐานข้อมูล SQL อย่างไร จนถึงปี 2000 ฐานข้อมูล SQL เป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยในการสืบค้นและการวิเคราะห์ อินเทอร์เน็ตและเว็บ 2.0 บูมส่งผลให้เกิดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล ไม่สามารถแมปข้อมูลประเภทนี้กับสคีมาแบบตารางได้อย่างถูกต้อง

ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมในช่วงเวลานี้ ความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และพาร์ติชันเป็นสามองค์ประกอบหลักของ MongoDB ที่ยึดตามทฤษฎีบท CAP ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูล SQL ซึ่งรวมถึงคุณสมบัติของกรด ทฤษฎีบท CAP ใช้กับ MongoDB ใช้ฮาร์ดแวร์สินค้าเพื่อรันบนคลัสเตอร์และจำลองข้อมูลข้ามโหนดเพื่อความพร้อมใช้งานและความน่าเชื่อถือสูง แม้จะมีความจริงที่ว่าข้อมูลจำนวนมากที่สร้างโดยแอปพลิเคชันอินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์ IoT ไม่สามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลแบบเดิมได้ แต่ข้อมูลเหล่านี้สร้างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง MongoDB รองรับการสืบค้นเอกสาร แต่ยังไม่พัฒนาและจำกัด หาก MongoDB ไม่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ เราสามารถใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แทน MongoDB เพื่อโหลดข้อมูลและเรียกใช้การสืบค้นที่คุ้นเคยที่นั่น

Tableau, Cognos และเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจยอดนิยมอื่นๆ คือตัวอย่างของเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจยอดนิยมที่ใช้ตัวเชื่อมต่อ MongoDB BI คลังข้อมูลเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม แต่ก็อาจมีราคาแพงและมีขอบเขตจำกัด นอกจากนี้ยังทำให้ข้อมูลของคุณถูกแปลงเป็นสคีมาเชิงสัมพันธ์โดยบังคับให้คุณใช้ฐานข้อมูล NoSQL ตัวเชื่อมต่อ MongoDB เป็นตัวเลือกที่ดีหากคุณต้องการเชื่อมต่อเครื่องมือ BI ที่มีอยู่กับ MongoDB แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันหลายแหล่งทำให้ยากต่อการเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง คุณยังสามารถสร้างแอปพลิเคชัน Python ที่เชื่อมต่อกับ MongoDB รวบรวมข้อมูลจากมัน และดำเนินการวิเคราะห์ เมื่อเราเรียกใช้ PyMongo บน MongoDB เราสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลและเขียนกลับเข้าไปใน MongoDB อาจดีกว่าคลังข้อมูล แต่การวิเคราะห์เชิงสำรวจจะทำงานได้ดี และแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์อาจไม่ใช่จุดเริ่มต้นที่ดีที่สุด

Mongodb: ฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ลักษณะการประกาศของฐานข้อมูล NoSQL นี้ทำให้เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่เหมือน JSON โมเดลข้อมูลของ MongoDB รองรับการจัดเก็บข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง รวมถึงการจัดทำดัชนีเต็มรูปแบบ รวมถึง API ที่หลากหลายและใช้งานง่ายสำหรับการจำลองข้อมูลและการจัดทำดัชนี MongoDB ซึ่งตรงข้ามกับเซิร์ฟเวอร์ SQL นั้นเร็วกว่าและยืดหยุ่นกว่า MongoDB ไม่รองรับ JOIN หรือธุรกรรมทั่วโลก ซึ่งแตกต่างจากเซิร์ฟเวอร์ SQL โดยทั่วไปแล้วเซิร์ฟเวอร์ MS SQL จะจัดการกับข้อมูลจำนวนเล็กน้อยเท่านั้น ในขณะที่ MongoDB จะจัดการปริมาณที่มากขึ้น MongoDB ใช้ JSON เพื่อบันทึกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง