เหตุใดฐานข้อมูล NoSQL จึงเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้สำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล NoSQL ถูกมองว่าเป็นตัวเลือกที่เป็นไปได้มากขึ้นสำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าโมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมานานหลายปี แต่การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ได้นำไปสู่ความต้องการแนวทางใหม่ ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นที่นิยมมากขึ้นสำหรับ แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภทตามรูปแบบข้อมูล โมเดลข้อมูลที่เก็บคีย์-ค่า โมเดลเอกสาร โมเดลคอลัมน์ โมเดลอินพุต และโมเดลข้อมูลกราฟเป็นโมเดลข้อมูลที่มีอยู่ แต่ละฐานข้อมูลเหล่านี้มีอยู่ในอุปกรณ์และตำแหน่งที่ตั้งหลายแห่ง นอกจากนี้ ความธรรมดาเป็นลักษณะที่สำคัญที่สุดประการหนึ่ง ฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากลักษณะต่างๆ ของข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยการสร้างฐานข้อมูลหลายประเภทโดยไม่จำเป็นต้องใช้สคีมาแบบตายตัว เนื่องจากคุณสมบัติของกรดที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อทำธุรกรรมให้เสร็จสมบูรณ์ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงไม่สามารถใช้ได้อย่างแพร่หลาย

บริการนี้มีให้ใช้งานในรูปแบบ NoSQL แบบโอเพ่นซอร์ส และคาดว่าจะประหยัดค่าใช้จ่าย เนื่องจากประโยชน์เหล่านี้และการเติบโตของอุตสาหกรรม จะมีจำนวนมนุษย์ที่สามารถทำงานในฐานข้อมูล NoSQL เพิ่มขึ้น Craigslist เป็นเว็บไซต์ประกาศรับสมัครงานที่มีฐานผู้ใช้มากกว่า 570 เมืองใน 50 ประเทศ Coursera6 แพลตฟอร์มออนไลน์เพื่อการศึกษาทำงานร่วมกับวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยจากทั่วโลกเพื่อจัดหาหลักสูตร ตั้งแต่ปี 2010 เป็นต้นมา มีผู้ใช้มากกว่า 10 ล้านคน และได้เปลี่ยนจาก ฐานข้อมูลดั้งเดิมเป็นฐาน ข้อมูล NoSQL, Cassandra

เป็น เทคโนโลยีฐานข้อมูล ที่ใช้ใน Cloud Computing, Web, Big Data และองค์กรขนาดใหญ่ RDBMS อายุ 40 ปีกำลังถูกแทนที่ด้วย NoSQL ทำให้บริษัทอินเทอร์เน็ตยอดนิยม เช่น LinkedIn, Google, Amazon และ Facebook สามารถแก้ไขข้อบกพร่องบางประการได้

Hadoop ตรงข้ามกับซอฟต์แวร์ฐานข้อมูล เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการประมวลผลแบบขนานจำนวนมาก ความสามารถนี้เปิดใช้งานฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจาย (เช่น HBase) ซึ่งอนุญาตให้แชร์ข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายพันเครื่องโดยไม่ลดประสิทธิภาพ

Hadoop เหมาะอย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้งานเชิงวิเคราะห์และการเก็บถาวร ในขณะที่ NoSQL ทำงานได้ดีในปริมาณงานเชิงปฏิบัติ ซึ่งแทนที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ตลาดฐานข้อมูล NoSQL เริ่มต้นจากฐานข้อมูลที่เก็บคีย์-ค่า จากนั้นจึงตามมาด้วยเอกสาร/JSON และฐานข้อมูลกราฟ

Google Cloud Platform (GCP) เป็น แพลตฟอร์มฐานข้อมูลบนคลาวด์ ที่มีบริการที่หลากหลาย แม้ว่าจะเป็นที่รู้จักกันดีสำหรับบริการฐานข้อมูล NoSQL แต่ความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลไดนามิกขนาดใหญ่โดยไม่มีสคีมาคงที่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่แตกต่าง

sql หรือ nosql ดีกว่าสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่?

SQL ยังมีพื้นที่จัดเก็บและเวลาการกู้คืนที่ต่ำกว่าฐานข้อมูลประเภทอื่นๆ ทำให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อต้องรับมือกับการสืบค้นที่ซับซ้อน หากคุณต้องการขยายโครงสร้างมาตรฐานของ RDBMS หรือพัฒนาสคีมาที่ยืดหยุ่น ฐานข้อมูล NoSQL เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายและไม่เชิงสัมพันธ์ที่สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้ สร้างขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการด้านความคล่องตัว ประสิทธิภาพ และขนาด และสามารถรองรับการใช้งานที่หลากหลาย ได้รับการออกแบบให้ปรับขนาดตามแนวนอนจนถึงผู้ใช้หลายร้อยล้านหรือหลายพันล้านคน และเพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ Cameron Purdy อดีตผู้บริหารของ Oracle และผู้เผยแพร่ Java อธิบายว่าทำไมฐานข้อมูล NoSQL ถึงได้รับความนิยมอย่างมาก ด้วย NoSQL การประมวลผลข้อมูลที่คล่องตัวและมีประสิทธิภาพสูงจึงเป็นไปได้ในสเกลขนาดใหญ่ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถจัดเก็บไว้ในโหนดการประมวลผลหลายโหนดและบนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง NoSQL ดีสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่? จำนวนข้อมูลที่คุณสามารถวิเคราะห์ได้จะพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ รวมถึงประเภทของข้อมูลที่คุณกำลังวิเคราะห์ จำนวนข้อมูลที่คุณมี และความรวดเร็วที่คุณต้องการ พิจารณาข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เช่น โซเชียลมีเดีย ข้อความ หรือข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ซึ่งจำเป็นต้องมีการขุดข้อความและการประมวลผลภาพจำนวนมาก และพิจารณาฐานข้อมูล NoSQL เช่น mongoDB, CouchDB หรือ MongoDB เพื่อใช้เป็นรากฐานสำหรับข้อมูลประเภทนี้

ในทางกลับกัน SQL จะมีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อพูดถึงคิวรีที่ซับซ้อน เนื่องจากเอ็นจินคิวรีสามารถใช้การดำเนินการรวมเพื่อดึงข้อมูลจากหลายตาราง ข้อมูลสามารถเก็บไว้ในตารางด้วยวิธีนี้ซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่าใน โลกของ NoSQL นอกจากนี้ กลไกการสืบค้น SQL สามารถใช้ฟังก์ชันการรวมเพื่อลดขนาดของชุดข้อมูล เมื่อพูดถึงการสืบค้นที่ซับซ้อน SQL เป็นแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพมากกว่า เทคโนโลยี NoSQL ช่วยให้สามารถอ่านหรือเขียนเอนทิตีข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อต้องมีการอ่านและเขียน

ฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

เนื่องจากความสามารถในการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ ฐานข้อมูล NoSQL จึงได้รับความนิยมมากขึ้นในฐานะสื่อจัดเก็บข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากข้อกำหนดเฉพาะเหล่านี้ ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร? ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่จะแตกต่างกันไปตามข้อกำหนดของโครงการ ตัวเลือกยอดนิยมบางตัว ได้แก่ Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 และแพลตฟอร์มอื่นๆ การดำเนินการฐานข้อมูลสามารถทำได้โดยเอ็นจิ้น Hadoop SQL-on-Hadoop ความเชื่อผิดๆ ที่ว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่นั้นใหญ่เกินไปสำหรับระบบ SQL” ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าไม่เป็นความจริง การมีอยู่ของตำนานเป็นเรื่องเพ้อฝัน SQL มีศักยภาพมากมายที่จะใช้ในการพัฒนาระบบข้อมูลขนาดใหญ่

Nosql เป็นข้อมูลประเภทใด

ตามโมเดลข้อมูลที่ใช้ในการสร้าง ฐานข้อมูล NoSQL มีอยู่ในรูปแบบต่างๆ มากมาย ประเภทเอกสาร ประเภทคีย์-ค่า ประเภทคอลัมน์กว้าง และกราฟเป็นสี่ประเภทหลัก ทำให้ง่ายต่อการกำหนดค่าสคีมาและปรับขนาดได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมากและผู้ใช้จำนวนมาก ในบทความนี้ ผมจะอธิบายวิธีการทำงานของฐานข้อมูล NoSQL และเหตุใดจึงมีประโยชน์ (และเมื่อมีประโยชน์!)

ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือไม่ใช่เชิงสัมพันธ์และไม่มีฟังก์ชัน SQL ใดๆ NoSQL ไม่ต้องการสคีมาที่ตายตัว ไม่ต้องการการรวม และสามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย ฐานข้อมูล NoSQL ใช้สำหรับจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากใน ที่เก็บข้อมูล แบบกระจาย บริษัทต่างๆ เช่น Twitter, Facebook และ Google รวบรวมข้อมูลผู้ใช้หลายเทราไบต์ต่อวัน สันนิษฐานว่าฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายไม่มีหน่วยเก็บข้อมูลหรือหน่วยควบคุมเดียว ความจำเป็นในการปรับใช้และจัดการฐานข้อมูลหลายฐานข้อมูลสำหรับข้อมูลจำนวนเท่ากันสามารถกำจัดได้ด้วยการทำเช่นนั้น เนื่องจากข้อมูลถูกทำซ้ำอย่างต่อเนื่องระหว่างสำเนาหลายชุด ฐานข้อมูลแบบกระจายจึงให้ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

ทุกอย่างในที่เก็บคีย์-ค่าจะถูกเก็บไว้เป็นคีย์และค่า Column Family Store ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในเครื่องจำนวนมาก โดยพื้นฐานแล้ว ฐานข้อมูลเอกสารคือชุดของเอกสารเวอร์ชันจากชุดค่าคีย์อื่นๆ เอกสารกึ่งโครงสร้างถูกจัดเก็บในรูปแบบ JSON ซึ่งใช้ในระบบคลาวด์ ตรงกันข้ามกับ SQL ฐานข้อมูลกราฟไม่มีภาษาสืบค้นที่มีประสิทธิภาพ ในทางตรงกันข้าม แบบสอบถามที่อิงตามแบบจำลองข้อมูลจะถูกใช้เมื่อเข้าถึงฐานข้อมูลเหล่านี้ แพลตฟอร์ม NoSQL จำนวนมากอนุญาตให้ใช้อินเทอร์เฟซข้อมูล RESTful

ฐานข้อมูลกราฟ เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คือการอ้างอิงหลายรายการ ฐานข้อมูลกราฟได้รับการออกแบบให้เรียกใช้โมเดลข้อมูลหลายรายการในที่เดียวในแบ็กเอนด์เดียว ฐานข้อมูลหลายรุ่นซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทใหม่กำลังได้รับความนิยม และฐานข้อมูลประเภทนี้จะได้รับความสนใจมากขึ้นในอนาคต ฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุดจะได้รับการจัดอันดับเป็นส่วนหนึ่งของการจัดอันดับและการวิเคราะห์ฐานข้อมูลที่ http://db-engines.com/en/rankings

Erlang แอปพลิเคชันโทรคมนาคมและการธนาคารที่พัฒนาโดย Ericsson ได้ถูกใช้งานทั่วทั้งอุตสาหกรรมโทรคมนาคม อุตสาหกรรมการธนาคาร และภาคส่วนหลักอื่นๆ
ภาษาที่ใช้งานได้คือภาษาที่ให้คุณเขียนโค้ดในแง่ของฟังก์ชันแทนที่จะเป็นตัวแปร คุณสามารถทำให้โค้ดเรียบง่ายและอ่านง่ายได้ด้วยการเขียนโปรแกรมประเภทนี้
นอกจากนี้ Erlang ยังปรับขนาดได้ ทำให้ง่ายต่อการจัดการกับโหลดจำนวนมาก ระบบเธรดบนคอมพิวเตอร์เครื่องนี้ช่วยให้สามารถจัดการงานหลายอย่างได้ในเวลาเดียวกัน
ฐานข้อมูล NoSQL เชิงเอกสาร เช่น MongoDB ใช้ในการสร้างเอกสาร ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นเป็นคุณสมบัติที่น่าดึงดูดใจที่สุดสองประการ MongoDB มีความยืดหยุ่นสูงในแง่ของข้อมูลที่สามารถจัดเก็บได้ นอกจากนี้ MongoDB ยังปรับขนาดได้สูง ทำให้ง่ายต่อการจัดการกับโหลดจำนวนมาก

คุณหมายถึงอะไรโดยข้อมูลขนาดใหญ่ใน Nosql?

เพื่อให้การ จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ มีประสิทธิภาพ โซลูชันต้องสามารถประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากและแปลงเป็นรูปแบบที่สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ได้ MongoDB เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากในขณะที่ปรับขนาดตามแนวนอนได้

ฐานข้อมูลบิ๊กดาต้า มีประสิทธิภาพอย่างมากในการรวบรวม จัดเตรียม และจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย พวกเขารับผิดชอบในการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างเป็นรูปแบบที่เครื่องมือวิเคราะห์สามารถใช้ได้ ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถจัดเก็บในฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ข้อมูลขนาดใหญ่มีลักษณะทั่วไปที่แตกต่างกันสามประการ ได้แก่ ปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลาย ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่สิ่งที่สามารถอธิบายได้ว่ามีขนาดใหญ่ เว้นแต่จะมีความหนาแน่นถึงระดับหนึ่ง เนื่องจากเครื่องมือและฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงต้องพึ่งพาเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างเป็นข้อมูลขนาดใหญ่สามประเภทหลัก

ในปี 1980 Charles Tilly นักสังคมวิทยาได้บัญญัติศัพท์คำว่า big data ธุรกิจในปัจจุบันใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มผลกำไร ข้อความ เสียง วิดีโอ และข้อมูล 3 มิติเป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของประเภทข้อมูลขนาดใหญ่ ในปี พ.ศ. 2544 Gartner ได้นิยามข้อมูลขนาดใหญ่ว่าเป็นการรวบรวมปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลาย ตลาดมีเงินทุนเพียงพอ และฐานข้อมูลที่ทันสมัยกำลังพัฒนาเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นจากข้อมูลขนาดใหญ่ การปรับปรุงกระบวนการและรายได้สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการรับข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้จริงจากข้อมูลจำนวนมาก นี่คือตัวอย่างคำขอข้อมูลขนาดใหญ่อย่างง่าย

บริษัทเสื้อผ้ามองหาลูกค้าใหม่เพื่อขยายฐานลูกค้า เป็นบริการฐานข้อมูลบนคลาวด์ที่จัดการโดย MongoDB Atlas อย่างสมบูรณ์ เข้ากันได้กับผู้ให้บริการระบบคลาวด์รายใหญ่ เช่น AWS และ Azure และมีคุณสมบัติที่หลากหลาย เช่น ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาด ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ เช่น ประสบการณ์ของลูกค้า การวิเคราะห์ และระบบธุรกิจอัจฉริยะ การตรวจจับการฉ้อโกง คำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือตัวอย่างของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การผลิตข้อมูลของทั้งภาคธุรกิจและผู้บริโภคอยู่ในระดับสูง การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่เพียงแต่เป็นไปได้เท่านั้น แต่ยังช่วยให้สามารถประมวลผลและสตรีมเป็นชุดได้อีกด้วย

การวิเคราะห์ฐานข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใช้ NoSQL หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เราจะพิจารณาฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุดบางส่วนอย่างละเอียดยิ่งขึ้นในส่วนนี้ แพลตฟอร์มข้อมูลนักพัฒนา MongoDB Atlas คือชุดของข้อมูลดิบที่สร้างขึ้นบน ฐานข้อมูล MongoDB คุณลักษณะของ Cassandra ทำให้เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก คุณลักษณะ Data Lake ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้ฐานข้อมูล MongoDB หลายฐานข้อมูลควบคู่ไปกับ Amazon Web Services S3 การสร้างแผนภูมิข้อมูล MongoDB เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการแสดงภาพข้อมูล

Mongodb เป็นข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่?

MongoDB เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ MongoDB เป็น ฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส ที่ทุกคนสามารถใช้ได้ฟรี

ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลเชิงเอกสารข้ามแพลตฟอร์ม ระบบการจัดการฐานข้อมูลแห่งปีมอบให้แก่ MongoDB โดย DB-Engines โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะกับการจัดการข้อมูลจำนวนมากมากกว่า RDBMS ด้วยเหตุนี้ MongoDB จึงสามารถโต้ตอบกับภาษาโปรแกรม เช่น JavaScript, Ruby และ Python แง่มุมที่หลากหลายของ Big Data ได้รับการกล่าวถึงใน MongoDB Hadoop และ NoSQL มีลักษณะที่เกื้อกูลกัน และไม่ได้แข่งขันกันบนพื้นฐานของประสิทธิภาพ MongoDB มีความสามารถในการอ่าน/เขียนขนาดใหญ่และมีความพร้อมใช้งานจำนวนมากสำหรับระบบธุรกรรมแบบเรียลไทม์ คำถามของคุณคืออะไรสำหรับเรา? หลังจากที่คุณแสดงความคิดเห็น เราจะติดต่อกลับหรือเสนอหลักสูตรการรับรอง Mongobb ให้คุณฟรี

วิสัยทัศน์ของแพลตฟอร์มข้อมูลสำหรับนักพัฒนาของ MongoDB คือการทำให้ MongoDB เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับนักพัฒนาที่พัฒนาแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้ Atlas ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มของ MongoDB ทำให้นักพัฒนาเข้าถึงข้อมูลของบริษัทได้ง่าย ไม่ว่าจะใช้ JavaScript, Java, Python หรือ Ruby เมื่อใช้ Atlas นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันสมัยใหม่ได้อย่างรวดเร็ว
นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้โดยใช้ MongoDB ทำให้ง่ายกว่าที่เคย ผ่านแพลตฟอร์ม Atlas ของ MongoDB นักพัฒนาสามารถเข้าถึงข้อมูล MongoDB เดียวกันกับผู้ใช้รายอื่น ทำให้ง่ายต่อการสร้างแอปพลิเคชันที่ทันสมัย

ทำไม Mongodb จึงเป็นฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับ Big Data

การใช้ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB นำเสนอข้อดีที่แตกต่างในแง่ของการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่กะทัดรัดมากขึ้น ดำเนินการค้นหาได้เร็วขึ้น และทำซ้ำข้อมูลในปริมาณมากรวมอยู่ด้วย ฐานข้อมูล MongoDB และ Hadoop สามารถผสานรวมกับแพลตฟอร์มอื่นๆ เพื่อใช้และผสมผสานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ สำหรับการพัฒนาโมเดลการวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน

ฐานข้อมูล Big Data และ Nosql เหมือนกันอย่างไร

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้เนื่องจากขึ้นอยู่กับข้อมูลขนาดใหญ่และฐานข้อมูล NoSQL ที่เป็นปัญหา อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว ทั้งฐานข้อมูลขนาดใหญ่และฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมากที่ไม่เหมาะกับ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ด้วยเหตุนี้ ทั้งสองจึงมีกลไกในการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลในลักษณะที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูล NoSQL สามารถกำหนดให้เป็นฐานข้อมูลประเภทอื่นที่ไม่ใช่ฐานข้อมูล SQL ตรงกันข้ามกับโมเดลตารางแถวและคอลัมน์แบบดั้งเดิมที่ใช้ในระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โมเดลข้อมูลที่ใช้โดยโปรแกรมเหล่านี้ใช้โครงสร้างที่แตกต่างกัน ฐานข้อมูล NoSQL แตกต่างกันอย่างมาก ฐานข้อมูลเอกสารที่มีสถาปัตยกรรมแบบขยายขนาดมักถูกใช้อย่างแพร่หลายที่สุด อีคอมเมิร์ซ แพลตฟอร์มการซื้อขาย และการพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ล้วนเป็นตัวอย่างของกรณีธุรกิจ จากการเปรียบเทียบ MongoDB และ PostgreSQL สามารถดูรายละเอียดได้มากขึ้น ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์สามารถรวมค่าของหลายคอลัมน์ได้อย่างรวดเร็ว

เนื่องจากลักษณะการเขียนข้อมูล จึงไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้อย่างสม่ำเสมอ เป้าหมายของฐานข้อมูลกราฟคือการค้นหาและบันทึกความสัมพันธ์ขององค์ประกอบข้อมูล พวกเขาใช้ค่าใช้จ่ายรายการฐานข้อมูลเดียวของ SQL เพื่อแก้ไข