ทำไม Nosql Scale ถึงดีกว่า

ฐานข้อมูล Nosql มักได้รับการยกย่องในด้านความสามารถในการปรับขนาดได้ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ มีเหตุผลสำคัญบางประการที่เป็นเช่นนี้ ประการแรก ฐานข้อมูล nosql โดยทั่วไปสามารถปรับขยายในแนวนอนได้มากกว่า ซึ่งหมายความว่าสามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดายโดยการเพิ่มเครื่องในระบบ แทนที่จะอัพเกรดเครื่องทีละเครื่อง ประการที่สอง ฐานข้อมูล nosql ได้รับการออกแบบให้กระจายตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องหลายเครื่องได้ดีขึ้น ซึ่งแต่ละเครื่องสามารถทำงานในส่วนที่แตกต่างกันของชุดข้อมูลได้ สุดท้าย ฐานข้อมูล nosql ใช้โครงสร้างข้อมูลที่ง่ายกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งหมายความว่าโดยทั่วไปแล้วจะมีประสิทธิภาพมากกว่าทั้งในแง่ของพื้นที่และเวลา ซึ่งนำไปสู่ความสามารถในการปรับขยายที่ดีขึ้น

ฐานข้อมูลที่มีความหมาย SQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวตั้ง ในขณะที่ฐานข้อมูลที่มีความ หมายแบบ NoSQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวนอน ฐานข้อมูล SQL จัดเก็บตารางข้อมูล ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL จัดเก็บข้อมูลในเอกสาร กราฟ หรือคอลัมน์กว้าง ฐานข้อมูล SQL นั้นจัดการธุรกรรมหลายแถวได้ดีกว่าฐานข้อมูล NoSQL แต่ฐานข้อมูล NoSQL นั้นดีกว่าในการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารและ JSON

ค่าใช้จ่ายด้านความสอดคล้องจะลดลงโดยใช้ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นและรวดเร็ว จึงมีข้อจำกัดน้อยกว่าฐานข้อมูล SQL ด้วยเหตุนี้ NoSQL จึงสามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น เอกสาร (คู่คีย์-ค่า) หรือออบเจกต์ (ออบเจกต์)

ทำไมเราถึงต้องการ MongoDB? MongoDB เป็น ฐานข้อมูล NoSQL ที่ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลและหน่วยความจำ ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเอกสารคล้าย JSON ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ง่าย นอกจากนี้ การใช้มาตราส่วนในแนวนอน เอกสารสามารถกระจายไปยังหลาย ๆ โหนดได้อย่างง่ายดาย

ฐานข้อมูล NoSQL ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในหลายๆ ด้าน เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL มีโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น ปรับขนาดตามแนวนอน เรียกใช้ได้เร็วมาก และสร้างง่ายมาก นักพัฒนาจึงคุ้นเคยกับการทำงานกับฐานข้อมูลเหล่านี้ โดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูล NoSQL จะมีสคีมาที่ยืดหยุ่นมาก

เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงปรับขนาดได้ดี

ฐานข้อมูล Nosql ปรับขนาดได้ดีเนื่องจากได้รับการออกแบบให้กระจายจากศูนย์ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ซึ่งสามารถให้พลังการประมวลผลและพื้นที่เก็บข้อมูลมากกว่าเซิร์ฟเวอร์เดียว นอกจากนี้ ฐานข้อมูล nosql มักจะได้รับการออกแบบให้มีความพร้อมใช้งานสูง ซึ่งหมายความว่าสามารถทำงานต่อไปได้แม้ว่าเซิร์ฟเวอร์อย่างน้อยหนึ่งเซิร์ฟเวอร์จะหยุดทำงาน

เป็นการยากที่จะแก้ปัญหาการรวม SQL ที่ซับซ้อนมาก งานของการรวมสองตารางจำเป็นต้องใช้ความพยายามอย่างมาก การเข้าร่วมอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์ นี่เป็นปัญหาเนื่องจากการปรับขนาดฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นเรื่องยาก หากคุณต้องการขยายฐานข้อมูล คุณจะต้องเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติม จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเพิ่มคอมพิวเตอร์ในฐานข้อมูลของคุณเพื่อรองรับจำนวนผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น เป็นการยากที่จะปรับขนาดฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในแนวนอน แนวคิดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือประกอบด้วยคอมพิวเตอร์ทั้งหมด เป็นไปไม่ได้ที่จะเพิ่มเซิร์ฟเวอร์อื่นในระบบของคุณและคาดว่าฐานข้อมูลจะทำงานได้ ต้องเพิ่มฐานข้อมูลใหม่เพื่อใช้งาน การเพิ่มผู้ใช้ไปยังฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นสิ่งที่ท้าทายเพราะต้องทำด้วยความยากลำบากมาก คุณไม่สามารถเพิ่มคอมพิวเตอร์เครื่องใหม่ในระบบของคุณและคาดว่าฐานข้อมูลจะทำงานได้อย่างถูกต้อง ไม่มีวิธีเปลี่ยนเซิร์ฟเวอร์ของคุณ แบบสอบถาม SQL ที่มีลักษณะไม่จำกัดทำให้เกิดปัญหาหลายอย่าง สามารถทำได้โดยการพิมพ์แบบสอบถาม SQL ลงในคอมพิวเตอร์ นี่เป็นคำแถลงวัตถุประสงค์ที่ตรงไปตรงมา แบบสอบถาม SQL สามารถส่งคืนข้อความเพียงไม่กี่บรรทัดในแบบสอบถาม เนื่องจากความยากลำบากในการค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ นี่เป็นปัญหา คุณจะต้องกลั่นกรองข้อมูลทั้งหมดในฐานข้อมูลของคุณเพื่อค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการ ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เข้าถึงได้ยากเนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมาก

ฐานข้อมูล Nosql สามารถปรับขนาดได้อย่างไร?

เหตุผลหลักที่ NoSQL และฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ต้องการความพร้อมใช้งานมากกว่าความสอดคล้องกันคือพวกเขาให้ความสำคัญกับความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก แม้ว่าจำนวน โหนดฐานข้อมูลจะ ลดลงก็ตาม ซึ่งช่วยให้สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้ ทำให้สามารถรองรับการขยายขนาดได้

เหตุใดจึงปรับขนาด Nosql ได้ง่าย

ประโยชน์ของการใช้ฐานข้อมูล NoSQL มีมากมายและหลากหลาย แต่ข้อดีหลักประการหนึ่งคือฐานข้อมูล NoSQL ปรับขนาดได้ง่ายมาก นี่เป็นเพราะโครงสร้างที่เรียบง่ายมากเมื่อเปรียบเทียบกับ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดตามแนวนอนได้ง่ายกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งหมายความว่าฐานข้อมูล NoSQL สามารถรองรับปริมาณงานที่มากขึ้นและปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้

Nosql Scale ในแนวนอนเป็นอย่างไร

ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวนอน ซึ่งหมายความว่าเมื่อทราฟฟิกเพิ่มขึ้น พวกเขาก็สามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ลงในฐานข้อมูลเพื่อจัดการได้ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับแต่งให้ตรงตามข้อกำหนดของชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ทำให้ฐานข้อมูลมีประสิทธิภาพและมีขนาดใหญ่ขึ้น

การปรับขนาดแนวตั้งและแนวนอนใน Nosql คืออะไร?

หากคุณปรับขนาดในแนวนอน คุณสามารถเพิ่มเครื่องลงในกลุ่มทรัพยากรของคุณได้โดยทำเช่นนั้น ในขณะที่หากคุณปรับขนาดในแนวตั้ง คุณจะสามารถเพิ่มพลังการประมวลผล (CPU, RAM) ให้กับเครื่องที่มีอยู่ได้

ประโยชน์ของการใช้ Mongodb

นอกจากนี้ คุณสมบัติการจำลองแบบของ MongoDB ช่วยให้สามารถกระจายข้อมูลข้ามโหนดต่างๆ ได้ในกรณีที่มีความต้องการเพิ่มขึ้น พูดอีกอย่างก็คือ แม้ว่าข้อมูลของคุณจะกระจายไปตามโหนดจำนวนมาก แอปพลิเคชันของคุณจะยังคงทำงานได้อย่างถูกต้อง
การเรียนรู้ MongoDB มีประโยชน์อย่างไร?
MongoDB มาพร้อมกับข้อดีมากมายนอกเหนือไปจากความสามารถในการปรับขนาด ควรง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งานตั้งแต่แรก นอกจากนี้ยังมีความเร็วและประสิทธิภาพสูง ข้อได้เปรียบประการที่สามของโปรแกรมคือมีความคงอยู่และความสม่ำเสมอของข้อมูลในระดับสูง ในที่สุดต้นทุนของผลิตภัณฑ์ก็ต่ำ

Mongodb สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้อย่างไร?

มีกลไกในตัวสำหรับกระจายข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องเพื่อปรับขนาดในแนวนอน สามารถใช้ปุ่มสลับบนหน้าการกำหนดค่าของ Atlas UI เพื่อเปิดใช้งานกระบวนการนี้ ซึ่งเรียกว่าการแบ่งส่วนข้อมูล คุณยังสามารถทำให้เวลาหยุดทำงานเป็นศูนย์ได้ด้วยการชาร์ด

ประโยชน์ของฐานข้อมูลกราฟ: Neo4j และ Kafka

ข้อดีอย่างหนึ่งของ Neo4j คือรองรับการปรับขยายในแนวนอนได้ไม่จำกัด การใช้การแบ่งส่วน Neo4j สามารถรองรับแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อภารกิจได้ในเวลาไม่กี่นาทีถึงมิลลิวินาทีโดยมีการใช้ทรัพยากรที่ลดลงอย่างมาก บันทึกการคอมมิตของ Kafka นั้นกระจายในแนวนอนและเปิดใช้งานการดำเนินการแบบกระจายที่ทนทานต่อความผิดพลาด มีคำแฟนซีอยู่ในนั้น ลองมาดูกันทีละคำและดูว่าพวกเขาหมายถึงอะไร ประเด็นแรกที่ต้องทำความเข้าใจเกี่ยวกับกราฟคือมันไม่เหมือนกับฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ตารางฐานข้อมูลใช้ในฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง โครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน ฐานข้อมูลกราฟ ในทางกลับกัน ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดเก็บกราฟ กราฟมีสองประเภท: โหนดและขอบ โหนดแสดงรายการที่แทนด้วยรายการข้อมูล ในขณะที่ขอบแสดงการเชื่อมต่อระหว่างสองโหนด กล่าวอีกนัยหนึ่ง ฐานข้อมูลกราฟไม่ได้ถูกจำกัดในทางใดทางหนึ่งเหมือนกับฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่อนุญาตให้มีมากกว่าหนึ่งตาราง ในทางกลับกัน ฐานข้อมูลกราฟจะเก็บข้อมูลไว้ในหน่วยความจำหรือในเครื่องมือจัดเก็บข้อมูล นอกจากนี้ ฐานข้อมูลกราฟยังสามารถปรับขนาดตามแนวนอนได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถรองรับจำนวนโหนดและขอบได้มากกว่าฐานข้อมูลมาตรฐาน ข้อมูลนี้ยังทนทานต่อความผิดพลาด ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของฐานข้อมูลกราฟ เป็นผลให้สามารถจัดการกับความล้มเหลวและยังคงทำงานได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น โหนดหนึ่งในกราฟยังคงสามารถลบออกได้หากล้มเหลว แต่ฐานข้อมูลกราฟที่เหลือจะยังคงทำงานต่อไป ในทางกลับกัน ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมจะไม่สามารถทำงานได้เนื่องจากความล้มเหลวของตารางใดตารางหนึ่ง ฐานข้อมูลกราฟเป็นโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเนื่องจากคุณสมบัติเหล่านี้ทั้งหมด ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ด้วยความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพตั้งแต่นาทีถึงล้านที่เหนือกว่าฐานข้อมูลอื่นๆ จึงเป็นฐานข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจ หากคุณกำลังมองหาฐานข้อมูลที่สามารถปรับขนาดตามแนวนอน นี่คือฐานข้อมูลสำหรับคุณ

SQL Server สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้หรือไม่?

โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิม ไม่สามารถปรับขนาดในแนวนอนสำหรับการดำเนินการเขียนได้ เนื่องจากเราไม่สามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ได้มากขึ้น แต่เรายังคงสามารถเพิ่มเครื่องอื่นๆ ผ่านแบบจำลองแบบอ่านอย่างเดียว การใช้ Write Ahead Log การเขียนทั้งหมดจะดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์หลักและส่งต่อไปยังเครื่องอื่น

การปรับขนาดแนวนอนถูกกว่าการปรับขนาดแนวตั้งหรือไม่?

มีเหตุผลหลักสองประการที่ทำให้การปรับขนาดแนวนอนอาจมีราคาถูกกว่าการปรับขนาดในแนวตั้ง ข้อเสียประการแรกของการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ใหม่ลงในโซลูชันการปรับขนาดแนวตั้งที่มีอยู่คือ การเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ใหม่อย่างรวดเร็วอาจกลายเป็นการลงทุนที่แพงเกินไปและใช้เวลานาน ผลจากการปรับขนาดในแนวนอน โดยทั่วไปค่าใช้จ่ายจะลดลงเนื่องจากสามารถเพิ่มโหนดเพิ่มเติมได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
เหตุผลหนึ่งที่ทำให้การปรับขนาดแนวนอนมีต้นทุนที่ต่ำกว่าก็คือมักมีประสิทธิภาพมากกว่า เพื่อรองรับโหลดที่เพิ่มขึ้น ข้อมูลต้องถ่ายโอนระหว่างเซิร์ฟเวอร์ในฟาร์มเซิร์ฟเวอร์แนวตั้ง ส่งผลให้เวลาตอบสนองช้าลงและทราฟฟิกเพิ่มขึ้น เมื่อข้อมูลถูกปรับขนาดในแนวตั้ง การกระจายข้อมูลจะง่ายขึ้น ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานสูงขึ้น
การพิจารณาความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กรเป็นสิ่งสำคัญเมื่อทำการตัดสินใจเกี่ยวกับการปรับขนาด เนื่องจากทั้งแนวตั้งและแนวนอนมีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป เมื่อทำการตัดสินใจ สิ่งสำคัญคือต้องชั่งน้ำหนักปัจจัยที่เกี่ยวข้องทั้งหมดอย่างรอบคอบ

ความสามารถในการปรับขนาดของ Nosql Vs Sql

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Nosql และ Sql คือ Sql นั้นขึ้นอยู่กับโมเดลเชิงสัมพันธ์ในขณะที่ Nosql นั้นขึ้นอยู่กับโมเดลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์หรือแบบกระจาย ฐานข้อมูล sql ปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล Nosql

ไม่แนะนำให้ใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในทุกแอปพลิเคชัน แม้ว่าจะเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความพร้อมใช้งาน ความปลอดภัย และขนาดระดับสูง แต่ก็ไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่ต้องการคุณลักษณะเหล่านั้น ไม่ควรพิจารณาใช้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น ฐานข้อมูล NoSQL ตัวอย่างเช่น MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่สามารถใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพสูงและ ปรับขนาด ได้ ไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความพร้อมใช้งานและการอัปเดตด้านความปลอดภัยบ่อยครั้ง

พลังของฐานข้อมูล Nosql

นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังมีประสิทธิภาพมากกว่าเนื่องจากสามารถปรับขนาดได้ทั้งแนวนอนและแนวตั้ง ฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดการคำขอต่อวินาทีได้มากกว่าฐานข้อมูล SQL แบบเดิม เนื่องจากเก็บข้อมูลในลักษณะกระจาย

Nosql Sharding

เป็นรูปแบบชนิดหนึ่งที่ใช้ใน ยุค NoSQL เพื่อแบ่งพาร์ติชันข้อมูล รูปแบบการแบ่งพาร์ติชันจะวางดิสก์แต่ละแผ่นในเซิร์ฟเวอร์ที่อาจแยกกันทั่วโลก การขยายขนาดช่วยให้ผู้คนทั่วโลกสามารถเข้าถึงส่วนต่าง ๆ ของชุดข้อมูลได้

คุณสามารถแยก Nosql Db ได้หรือไม่?

ข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นส่วนย่อยได้หลายวิธี คุณสามารถใช้ฐานข้อมูล SQL หรือ NoSQL เพื่อจัดเก็บ Shards

ประโยชน์ของการปรับข้อมูลของคุณให้เป็นมาตรฐาน

เมื่อทำงานกับข้อมูลที่ไม่เป็นมาตรฐาน อาจเป็นเรื่องยากที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่าการสืบค้นทำงานอย่างรวดเร็ว และข้อมูลนั้นอ่านและเข้าใจได้ง่าย การปรับข้อมูลของคุณจะช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าข้อมูลจะทำงานตามการคาดการณ์ได้มากขึ้นและทำงานได้ง่ายขึ้น

Mongobb ใช้ Sharding หรือไม่?

การกระจายข้อมูลระหว่างหลายเครื่องเรียกว่าการกระจาย ในการปรับใช้ MongoDB มีข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากและการดำเนินการปริมาณงานสูงจำนวนมาก ดังนั้นการแบ่งส่วนข้อมูลจึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม เซิร์ฟเวอร์ที่มีความจุน้อยกว่าหนึ่งเครื่องอาจถูกท้าทายโดย ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ที่มีข้อมูลจำนวนมากหรือแอปพลิเคชันที่มีปริมาณงานสูง

ข้อดีของฐานข้อมูลแบบหลายโหนด

วิธีนี้ให้ประโยชน์หลายประการ ข้อมูลจะสูญหายในกรณีที่โหนดล้มเหลว โหนดสามารถรองรับการอ่านและเขียนได้มากกว่าโหนดเดียว เมื่อเพิ่มหรือลบโหนด คุณต้องจัดสรรข้อมูลใหม่ก่อน

Db ใดดีที่สุดสำหรับการแบ่งส่วนข้อมูล

Putty หรือที่เรียกว่าการแบ่งพาร์ติชันในแนวนอนเป็นวิธีการปรับขนาดออกที่รู้จักกันดีสำหรับการดำเนินงานฐานข้อมูล Amazon RDS (Amazon Relational Database Service) เป็นบริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการบนระบบคลาวด์ซึ่งมีคุณสมบัติมากมายสำหรับการชาร์ดดิ้งอย่างง่าย

การทำดัชนีเทียบกับ Sharding: อะไรคือความแตกต่าง?

คำว่า "sharding" หมายถึงกระบวนการแบ่งตารางออกเป็นหลายส่วนเพื่อให้หลายเครื่องสามารถจัดการได้ เมื่อข้อมูลกระจายไปตามเครื่องโดยเป็นส่วนหนึ่งของชาร์ด ก็จะสามารถจัดการได้มากขึ้น ข้อมูลจะถูกประมวลผลในลักษณะนี้เพื่อให้ส่วนต่าง ๆ ของระบบเข้าถึงได้ง่าย
การทำดัชนีเป็นเทคนิคในการจัดเก็บคอลัมน์ในโครงสร้างข้อมูล เช่น B-Tree หรือ Hashing ยิ่งคุณสามารถค้นหาหรือรวมคำค้นหาโดยใช้ดัชนีได้เร็วเท่าไร คุณก็จะยิ่งใช้เวลาค้นหาค่าที่ถูกต้องน้อยลงเท่านั้น นอกเหนือจากดัชนีแล้ว ยังจำเป็นสำหรับวัตถุประสงค์อื่นๆ เช่น การดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลอย่างรวดเร็ว ในทางกลับกัน หน้าที่หลักของ Sharding คือการจัดเก็บข้อมูล
ในทำนองเดียวกัน การจัดทำดัชนีและพระอาทิตย์ตกสามารถใช้ในการจัดการข้อมูลได้ ในทางกลับกัน การทำดัชนีฐานข้อมูลจะเก็บข้อมูลไว้ในฐานข้อมูล ในขณะที่การแบ่งส่วนข้อมูลจะจัดการข้อมูลในเครื่อง โดยทั่วไปแล้ว ทั้งสองต่างกันตรงที่ดัชนีจำเป็นสำหรับการดำเนินการของชาร์ดดิ้ง แต่การดึงข้อมูลไม่ใช่

Sharding และการจำลองแบบใน Nosql คืออะไร

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการแบ่งส่วนย่อยและการจำลองแบบ? การจำลองแบบข้อมูลคือการถ่ายโอนข้อมูลจากโหนดเซิร์ฟเวอร์หลักหนึ่งไปยังอีกโหนดหนึ่ง ในฐานะการสำรองข้อมูล สิ่งนี้สามารถปรับปรุงความพร้อมใช้งานของข้อมูลในขณะเดียวกันก็ช่วยในการกู้คืนเซิร์ฟเวอร์หลักหากล้มเหลว สามารถใช้เพื่อปรับขนาดในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องตามคีย์ชาร์ด

ชั่งน้ำหนักข้อดีและข้อเสียของการจำลองแบบและการแบ่งส่วนย่อย

ทั้งการจำลองแบบและการชาร์ดดิ้งเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการจัดการข้อมูลของคุณ การจำลองแบบสามารถช่วยในการปรับขนาดการอ่านในแนวนอน แต่ชาร์ดสามารถช่วยในการเขียนข้อมูลในแนวนอนโดยแบ่งข้อมูลพาร์ติชันข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องโดยใช้คีย์ชาร์ด ในการเข้าถึงเศษ คุณต้องเลือกคีย์ที่ดีก่อน
นอกจากนี้ การจัดเก็บข้อมูลใน Shard สามารถปรับปรุงความพร้อมใช้งานของข้อมูลโดยอนุญาตให้เซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องเข้าถึงข้อมูลเดียวกันได้หากเซิร์ฟเวอร์หนึ่งล้มเหลว อย่างไรก็ตาม การสืบค้นข้อมูลที่กระจายออกไปตามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องอาจทำได้ยากกว่า
การชั่งน้ำหนักข้อดีและข้อเสียของแต่ละตัวเลือกก่อนตัดสินใจทำเป็นสิ่งสำคัญ

การเคลื่อนไหวของ Nosql

มีการเคลื่อนไหวล่าสุดในชุมชนการพัฒนาซอฟต์แวร์ต่อฐานข้อมูลที่เรียกว่า "NoSQL" เหล่านี้คือฐานข้อมูลที่ไม่ใช้โมเดลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม และใช้โมเดลข้อมูลที่ไม่มีสคีมาซึ่งมีความยืดหยุ่นมากกว่าแทน สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับเว็บแอปพลิเคชันสมัยใหม่ ซึ่งโมเดลข้อมูลมักจะลื่นไหลกว่าและเปลี่ยนแปลงบ่อยกว่า

ฐานข้อมูล Nosql เพิ่มขึ้น: ทำไมพวกเขาถึงได้รับความนิยม

ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของฐานข้อมูล NoSQL ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีสาเหตุมาจากหลายปัจจัย ปัญหาแรกเกี่ยวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือพวกเขาไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้ในช่วงที่อินเทอร์เน็ตได้รับความนิยมสูงสุดในปี 1990 ผลจากการพัฒนานี้ ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ตอบสนองต่อการไหลเข้าของข้อมูลมากขึ้น
อีกเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่นิยมก็คือให้ความยืดหยุ่นในการจัดการข้อมูลมากกว่า ฐานข้อมูล MongoDB สามารถสร้างความหมายได้มากขึ้นโดยใช้โมเดลข้อมูลใด ๆ ที่แสดงออกเพียงพอ แทนที่จะใช้โมเดลแบบตารางแบบเดิม เป็นผลให้นักพัฒนามีอิสระมากขึ้นในการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ฐานข้อมูล NoSQL เผชิญกับความท้าทายบางประการ แต่ก็มีข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมในแง่ของความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ SQL ดั้งเดิมสำหรับภาษาคิวรี ฐานข้อมูล Nosql มักจะใช้สำหรับ แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งขนาดของข้อมูลทำให้การใช้ SQL ไม่สามารถทำได้

ฐานข้อมูล Nosql คืออะไร?

ข้อมูลถูกจัดเก็บในฐานข้อมูล NoSQL (หรือที่เรียกว่า SQL) แตกต่างจากในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ตามโมเดลข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL สามารถแบ่งออกได้เป็นประเภทต่างๆ ประเภทเอกสาร ประเภทคีย์-ค่า ประเภทคอลัมน์กว้าง และประเภทกราฟเป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุด

ตัวอย่างของ Nosql คืออะไร?

ฐานข้อมูล NoSQL แบบตาราง เช่น Cassandra, HBase และ Hypertable สามารถพบได้ในท้องตลาด