เมื่อใดควรใช้ฐานข้อมูล NoSQL และเมื่อใดควรใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูล NoSQL นั้นดีสำหรับหลายสิ่งหลายอย่าง แต่ก็ไม่ใช่เครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานเสมอไป ต่อไปนี้คือข้อมูลเกี่ยวกับเวลาที่คุณควรใช้ฐานข้อมูล NoSQL และเมื่อใดที่คุณควรใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL มักจะเร็วกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ สำหรับการสืบค้นข้อมูลบางประเภท ฐานข้อมูล NoSQL มักจะปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสูง แต่ฐานข้อมูล NoSQL สามารถสืบค้นได้ยากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดการได้ยากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เทคโนโลยี NoSQL จำนวนมากจะทำงานได้หากคุณใช้หลักการออกแบบที่ดี หากคุณสนใจในความสัมพันธ์ของเครือข่ายเป็นหลัก ฐานข้อมูลกราฟ เช่น Neo4J และ InifiteGraph เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี ฐานข้อมูล NoSQL เช่น ผลิตภัณฑ์หรือโมเดล ไม่ใช่ฐานข้อมูล นี่เป็นวลีทั่วไปที่ใช้กับที่เก็บข้อมูลที่ไม่ใช่ SQL มีเครือข่ายสังคมจำนวนมากที่ใช้ฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องอยู่แล้ว ระบบใด ๆ ที่รวบรวมข้อมูลที่ผู้ใช้สร้างขึ้นจำนวนมากเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนา NoSQL ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ใหม่และตั้งค่าส่วนย่อยใหม่ของฐานข้อมูลของคุณโดยใช้โซลูชัน NoSQL เมื่อใช้การปรับขนาดในแนวนอน จะไม่มีความแตกต่างที่มองเห็นได้ระหว่างส่วนต่างๆ ของประเทศ

มักจะมีโอกาสที่ดีกว่าสำหรับการจัดเก็บและการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างในฐานข้อมูล NoSQL มากกว่าที่มีในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

มีแพลตฟอร์ม NoSQL ให้เลือกมากมาย รวมถึง Apache Cassandra, MongoDB, Redis และ Couchbase ฉันไม่แน่ใจว่าคุณหมายถึงอะไร หากคุณใช้ Cassandra คุณมักจะต้องเรียนรู้ Cassandra ในขณะที่หากคุณใช้ MongoDB คุณมักจะต้องเรียนรู้ MongoDB

นอกจากนี้ NoSQL ยังมีความยืดหยุ่นมากกว่า MySQL สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการจัดการฐานข้อมูล MySQL มีเครื่องมือการรายงานที่หลากหลายที่สามารถช่วยเหลือเกี่ยวกับความถูกต้องของแอปพลิเคชัน ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีเครื่องมือการรายงานสำหรับการทดสอบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพ

SQL เป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่า NoSQL ในแง่ของความสอดคล้องของข้อมูล ความสมบูรณ์ของข้อมูล และความซ้ำซ้อนของข้อมูล เนื่องจากคุณสมบัติของกรด

Google ใช้ Nosql หรือไม่

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากการใช้ฐานข้อมูล NoSQL จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว Google ใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูล NoSQL ที่หลากหลายเพื่อขับเคลื่อนบริการต่างๆ ของตน ซึ่งช่วยให้ Google ปรับขนาดบริการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ยังคงให้ความสอดคล้องและความพร้อมใช้งานของข้อมูลในระดับสูง

เว็บไซต์แบ่งปันวิดีโอ YouTube มีฐานผู้ใช้จำนวนมากทั่วโลก แอปนี้สามารถใช้เพื่ออัปโหลด แชร์ และดูวิดีโอ เป็นผลให้ธุรกิจสามารถขายผลิตภัณฑ์และบริการของตนให้กับผู้คนหลายล้านคนทั่วโลก อย่างไรก็ตาม การจัดเก็บวิดีโอทั้งหมดบน YouTube อาจเป็นเรื่องยาก Google Cloud Datastore เป็นตัวเลือกที่ดีในการจัดการกับปัญหานี้ Google Cloud Datastore เป็นฐานข้อมูล MongoDB ที่มีความหน่วงต่ำ ปรับขนาดได้ และทำงานบน Google Cloud คุณสามารถซื้อผลิตภัณฑ์ได้จากทั้ง Google Megastore และ Bigtable ด้วยเหตุนี้ จึงไม่เพียงแต่ให้ความสามารถในการปรับขนาดและฟีเจอร์ของฐานข้อมูล NoSQL เท่านั้น แต่ยังรับประกันความสม่ำเสมอและความพร้อมใช้งานสูงอีกด้วย ธุรกิจสามารถจัดเก็บวิดีโอทั้งหมดได้อย่างง่ายดายโดยใช้ Google Cloud Datastore ด้วยคุณสมบัตินี้ วิดีโอทั้งหมดสามารถจัดเก็บได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมใดๆ นอกจากนี้ยังสามารถเข้าถึงได้ ธุรกิจสามารถใช้ฟีเจอร์นี้เพื่อแชร์วิดีโอกับลูกค้าได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ ธุรกิจสามารถใช้ Google Cloud Datastore เพื่อจัดเก็บข้อมูลจากภายนอก Google Cloud เป็นผลให้สามารถจัดเก็บข้อมูลใน Google Cloud Datastore ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจ

Nosql ไม่ดีสำหรับอะไร

นอกจากนี้ NoSQL ไม่สามารถดำเนินการแบบไดนามิกได้ ไม่มีการรับประกันว่าคุณสมบัติของกรดจะคงอยู่ คุณสามารถใช้ ฐานข้อมูล SQL หากคุณต้องการทำธุรกรรมทางการเงิน เป็นต้น หากคุณต้องการให้แอปพลิเคชันของคุณทำงานวนซ้ำอย่างต่อเนื่อง คุณควรหลีกเลี่ยง NoSQL

ชุมชน NoSQL กำลังเติบโต แต่ก็ไม่เหมาะสำหรับคุณเสมอไป การใช้ NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้นและมีความหลากหลายมากขึ้น โดยวัดจากปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลาย อย่างไรก็ตาม ดังที่ Uber แสดงให้เห็น ความเหมาะสมกับเทคโนโลยีที่ดีอาจส่งผลให้วัฒนธรรมไม่เหมาะสมได้เช่นกัน ซีทีโอของ Etsy เชื่อในการใช้เครื่องมือไม่กี่อย่างที่เป็นที่รู้จักซึ่งมีไว้เพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการทำงานในระยะยาวของซอฟต์แวร์ วิธีที่พวกเขาทำคือใช้ MySQL แม้ว่าข้อมูลจะไม่พร้อมใช้งานสำหรับ RDSM

เนื่องจากความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดได้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงเป็นที่นิยมมากขึ้น ฐานข้อมูลเหล่านี้มีประสิทธิภาพที่ดีกว่าเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และจัดการได้ง่ายกว่า ฐานข้อมูลแบบเดิม อย่างไรก็ตาม ไม่รองรับธุรกรรม ACID ซึ่งอาจเป็นปัญหาได้ในบางกรณี

Nosql เทียบกับ sql

ฐานข้อมูล SQL เป็นแบบสัมพันธ์ หมายความว่าฐานข้อมูลจะเก็บข้อมูลในตารางที่เชื่อมโยงกันด้วยความสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL เป็นแบบไม่สัมพันธ์กัน หมายความว่าฐานข้อมูลเหล่านี้เก็บข้อมูลในรูปแบบเอกสาร ฐานข้อมูล NoSQL มักจะเร็วกว่าและปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล SQL แต่การค้นหาไม่ง่ายนัก

ฐานข้อมูล SQL ครองตำแหน่งสูงสุดในด้านเทคโนโลยีฐานข้อมูลมาอย่างยาวนานในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล NoSQL กำลังกลับมา เนื่องจาก ข้อมูลขนาดใหญ่ แพร่หลายมากขึ้นและเวลาในการตอบสนองแบบสอบถามดีขึ้น ตรงกันข้ามกับ SQL ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายและฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ไม่พึ่งพา SQL ฐานข้อมูล NoSQL จัดการข้อมูลจำนวนมากกว่าฐานข้อมูล SQL ทำให้ทำงานได้ดีขึ้นกับข้อมูลจำนวนมาก นอกจากนี้ เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL มีลักษณะที่ไม่สัมพันธ์กัน จึงสามารถตอบสนองการสืบค้นได้เร็วกว่าฐานข้อมูล SQL มาก แม้จะมีความพยายามเหล่านี้ แต่ฐานข้อมูล NoSQL ก็ยังไม่ได้พัฒนาวิธีการเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลจะพร้อมใช้งานอยู่เสมอ ทำให้เป็นอุปสรรคในการแทนที่ฐานข้อมูล SQL

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งไม่ได้ใช้โครงสร้างแบบตารางแบบดั้งเดิมของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และเว็บแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์

ฐานข้อมูล Document NoSQL เก็บข้อมูลมากกว่าฐานข้อมูล NoSQL แบบตาราง ข้อกำหนดทางธุรกิจสมัยใหม่จำเป็นต้องใช้ระบบการจัดการข้อมูลที่ยืดหยุ่น ปรับขยายได้ และสามารถตอบสนองการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูล NoSQL สามารถเขียนเป็นฐานข้อมูลเอกสารล้วน ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง หรือฐานข้อมูลกราฟ องค์กร Global 2000 กำลังนำฐานข้อมูล NoSQL มาใช้มากขึ้นเพื่อเรียกใช้แอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจ เนื่องจากแนวโน้มทางเทคนิคห้าประการ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่จึงไม่สามารถจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ได้ การจัดการฐานข้อมูลเป็นปัญหาสำคัญของการพัฒนาแบบ Agile เนื่องจากขาดความยืดหยุ่นเนื่องจากโมเดลข้อมูลตายตัว รูปแบบแอปพลิเคชันกำหนดรูปแบบข้อมูลใน NoSQL

ข้อมูลต้องถูกสร้างโมเดลตามความจำเป็น แต่ NoSQL ไม่มีเมธอดแบบสแตติกในการกำหนดว่าต้องสร้างโมเดลอย่างไร JSON เป็นรูปแบบพฤตินัยที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงเอกสาร โอเวอร์เฮดของเฟรมเวิร์ก ORM ถูกกำจัด ส่งผลให้กระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชันง่ายขึ้น N1QL (อ่านว่า นิเกิล) ซึ่งเป็นภาษาคิวรี SQL อันทรงพลัง ได้ถูกเพิ่มลงในไลบรารี Couchbase Server 4.0 นอกจากนี้ยังสามารถจัดการกับคำสั่ง SELECT / FROM / WHERE มาตรฐานและสามารถรองรับการรวม (GROUP BY) การเรียงลำดับ (SORT BY) การรวม (LEFT OUTER / INNER) และอื่นๆ ประโยชน์ของฐานข้อมูลแบบกระจาย NoSQL มีมากมาย รวมถึงสถาปัตยกรรมแบบปรับขนาดออกที่ไม่ส่งผลให้เกิดความล้มเหลวเพียงครั้งเดียว ความสามารถในการมอบประสบการณ์ทางออนไลน์หรือที่เหมาะกับอุปกรณ์พกพาให้กับลูกค้ามีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากการมีส่วนร่วมของลูกค้าเกิดขึ้นทางออนไลน์มากขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL ติดตั้งและกำหนดค่าได้ง่าย และปรับขนาดได้ พวกเขาได้รับการออกแบบโดยมีเป้าหมายในการกระจายการอ่าน การเขียน และการจัดเก็บ ระบบเหล่านี้สามารถใช้ได้ในทุกระดับ รวมถึงการจัดการและการตรวจสอบคลัสเตอร์ที่มีขนาดแตกต่างกัน ฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายซึ่งไม่ต้องการซอฟต์แวร์ใด ๆ รวมถึงการจำลองในตัวระหว่างศูนย์ข้อมูล นอกจากนี้ เราเตอร์ฮาร์ดแวร์สามารถใช้เพื่อกู้คืนความเสียหายได้ทันทีโดยอนุญาตให้แอปพลิเคชันตอบสนองต่อความล้มเหลวของฐานข้อมูลโดยไม่ต้องรอให้ฐานข้อมูลกลับมาให้บริการ แอปพลิเคชันบนเว็บ อุปกรณ์พกพา และอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT) ในปัจจุบันพึ่งพาฐานข้อมูล NoSQL เป็นอย่างมาก

ข้อดีอย่างหนึ่งของฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB คือความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ข้อกำหนดสคีมาที่ยืดหยุ่นของ MongoDB เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก นอกจากนี้ MongoDB ยังมีฟีเจอร์พิเศษมากมายที่ทำให้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยม หนึ่งในคุณสมบัติที่ช่วยให้ค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้นคือความสามารถในการจัดทำดัชนีและการเรียงลำดับ
อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเครื่องมือ BI ส่วนใหญ่ (เช่น Looker) ไม่สนับสนุนการสืบค้น MongoDB ดังนั้นผู้จัดการข้อมูลจึงมีแนวโน้มที่จะสนับสนุนฐานข้อมูล SQL มากกว่า เนื่องจากความนิยมในฐานะเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล ฐานข้อมูล SQL จึงเป็นที่นิยมใช้กันมากกว่า เหตุผลนี้คือ SQL ใช้ในการสืบค้นข้อมูลในเครื่องมือ BI ส่วนใหญ่ นอกจากนี้ เครื่องมือ BI ส่วนใหญ่มีวัตถุประสงค์เพื่อทำงานร่วมกับฐานข้อมูล SQL ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับ MongoDB ได้อย่างง่ายดาย

Nosql คืออะไร?

เมื่อใช้ฐานข้อมูล NoSQL คุณเพียงจัดเก็บชุดของคู่คีย์-ค่า เอกสารสามารถเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ทวีตเดียวไปจนถึงข้อเสนองบประมาณ เนื่องจากสามารถเข้าถึงคีย์และค่าได้โดยใช้เคอร์เซอร์ ฐานข้อมูล SQL และคู่คีย์-ค่าจึงมีความคล้ายคลึงกันมากในแง่ของการทำงาน
ที่เก็บเอกสารสามารถจัดเก็บในรูปแบบคอลัมน์กว้าง เช่นเดียวกับที่จัดเก็บที่เน้นคอลัมน์สามารถจัดเก็บในรูปแบบคอลัมน์กว้าง การดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตลอดจนการสืบค้นที่ซับซ้อนสามารถทำได้ด้วยวิธีนี้
ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทที่ค่อนข้างใหม่ กราฟเป็นโครงสร้างข้อมูลประเภทหนึ่งที่พบได้ทั่วไปในเครือข่าย ฐานข้อมูลกราฟสามารถใช้ในการจัดเก็บและดึงข้อมูลในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม

ฐานข้อมูล Nosql ที่มีน้ำหนักเบา

ฐานข้อมูล NoSQL ที่มีน้ำหนักเบาคือฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบตารางแบบดั้งเดิม แต่จะใช้โครงสร้างที่เรียบง่ายกว่าซึ่งปรับขนาดและจัดการได้ง่ายกว่า ฐานข้อมูลเหล่านี้มักใช้สำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บซึ่งข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและโครงสร้างไม่สำคัญเท่าเนื้อหา

PoloDB มีฐานข้อมูล NoSQL ที่มีน้ำหนักเบาซึ่งสามารถติดตั้งได้ทุกที่และทุกเวลา นอกจากนี้ยังมี API ที่คล้ายกับ MongoDB ซึ่งหมายความว่ามีคุณสมบัติแบบลีนและใช้งานง่าย ไม่จำเป็นต้องซิปหรือฟอร์แมตไฟล์ฐานข้อมูลเพื่อใช้งาน PoloDB เขียนขึ้นใน Rust และสามารถคอมไพล์ได้หลากหลายแพลตฟอร์ม PoloDB เป็นฐานข้อมูลที่มีคุณสมบัติครบถ้วนซึ่งรองรับธุรกรรมระดับปรมาณู (ธุรกรรม) เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่รองรับธุรกรรมปรมาณู PoloDB จะเพิ่มคุณสมบัติใหม่ต่อไปในอนาคต GitHub เป็นซอร์สโค้ดทั้งหมดที่ได้รับอนุญาตจาก MIT เนื่องจากโครงสร้างของฐานข้อมูล คุณสามารถอ่านข้อมูลได้ทุกเมื่อที่ต้องการ

เอนทิตีเฟรมเวิร์ก Nosql

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานกับฐานข้อมูล Entity Framework และ NoSQL จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของโครงการของคุณ อย่างไรก็ตาม เคล็ดลับบางประการสำหรับการเริ่มต้นใช้งานชุดค่าผสมนี้ ได้แก่ การทำความคุ้นเคยกับผู้ ให้บริการ NoSQL ที่พร้อมใช้งานสำหรับ Entity Framework และเลือกผู้ให้บริการที่มีคุณสมบัติที่คุณต้องการ นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างโมเดลข้อมูลเชิงสัมพันธ์และ NoSQL และความแตกต่างเหล่านี้จะส่งผลต่อโค้ด Entity Framework ของคุณอย่างไร

Entity Framework Core ไม่ใช่สำหรับ Mongodb

Entity Framework Core เป็นส่วนประกอบของเฟรมเวิร์ก Java ที่ใช้สร้างแอปพลิเคชันที่สำรองฐานข้อมูล เครื่องมือนี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ร่วมกับ MongoDB ซึ่งเป็นเทคโนโลยีฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน คุณต้องสร้างการใช้งานคลาส Entity Framework Core DbContext ของคุณเองเพื่อใช้กับ MongoDB เนื่องจากคลาสนี้เป็นบริดจ์ฐานข้อมูล MongoDB จึงทำหน้าที่เป็นขั้นตอนขั้นกลางระหว่างโค้ดของคุณและฐานข้อมูล

เทคโนโลยี Nosql

เทคโนโลยี Nosql เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่ได้ใช้โมเดลเชิงสัมพันธ์แบบตารางแบบดั้งเดิม แต่จะใช้การออกแบบที่ไม่มีสคีมาซึ่งยืดหยุ่นกว่าแทน สิ่งนี้ช่วยให้การพัฒนารวดเร็วยิ่งขึ้นและปรับขนาดได้ง่ายขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่จัดเก็บและดึงข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งปรากฏตัวครั้งแรกในช่วงปลายทศวรรษ 1960 ไม่ได้รับความนิยมจนกระทั่งได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงต้นศตวรรษที่ 21 การใช้ฐานข้อมูล NoSQL ที่เพิ่มขึ้นในเว็บแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์และข้อมูลขนาดใหญ่เป็นแนวโน้ม ธุรกรรม True ACID (อะตอมมิก ความสม่ำเสมอ การแยก และความทนทาน) ไม่ใช่เรื่องธรรมดาในฐานข้อมูล NoSQL แต่มีฐานข้อมูลไม่กี่แห่ง เช่น MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB และ OrientDB ทำให้มี ความเสี่ยงที่ระบบ NoSQL จะสูญเสียข้อมูลการเขียนหรือข้อมูลประเภทอื่นๆ