เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงทำซ้ำได้ง่ายกว่า

ฐานข้อมูล Nosql ทำซ้ำได้ง่ายกว่าเนื่องจากไม่ถูกจำกัดโดยโครงสร้างที่เข้มงวดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ฐานข้อมูล nosql ปรับขนาดและทำซ้ำได้อย่างง่ายดายในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง นอกจากนี้ ฐานข้อมูล nosql ยังสามารถสำรองและกู้คืนได้ง่าย ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ข้อมูลมาก

การจำลองแบบข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรักษาฐานข้อมูลและให้บริการแบบสอบถาม RAID ระดับ 3, 4, 5 หรือ 10 มักถูกใช้เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ฉันสามารถรักษาคลัสเตอร์ของฉันไว้ได้หากฉันสามารถเข้าถึงข้อมูลบนดิสก์ที่ล้มเหลวอีกครั้งก่อนที่จะเกิดความล้มเหลวครั้งที่สาม ดิสก์ในคลัสเตอร์ R=3 มีกลุ่มข้อมูลที่จำลองไปยังดิสก์อื่นที่อื่นในคลัสเตอร์ การสร้างใหม่เกิดขึ้นระหว่าง 10 คู่ของระบบโดยการคัดลอกหนึ่งดิสก์ต่อคู่ของระบบ จะต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ 100 เครื่องเพื่อสร้างชุดข้อมูลทั้งหมดบนเซิร์ฟเวอร์ที่ล้มเหลวหากมีดิสก์สิบแผ่น ข้อมูลทั้งหมดของฐานข้อมูลสามารถอ่านได้ตราบเท่าที่เราอยู่ที่ R1

ความล้มเหลวครั้งเดียวอาจส่งผลให้คลัสเตอร์ไปที่ R0 ซึ่งข้อมูลบางอย่างไม่สามารถอ่านได้ ลองพิจารณากฎที่มีเพียงหนึ่งสำเนาของก้อนเท่านั้นที่สามารถอยู่ในดิสก์ เซิร์ฟเวอร์ PDU (แหล่งจ่ายไฟ) หรือสวิตช์เครือข่าย หากชิ้นส่วนของดิสก์หรือเซิร์ฟเวอร์ล้มเหลวก่อน R2 คลัสเตอร์อาจสามารถลดระยะเวลาที่ใช้ใน R2 ได้ เป็นผลให้คลัสเตอร์มีแนวโน้มที่จะล้มเหลวในอนาคต ส่งผลให้คลัสเตอร์ R1 และ R0 เมื่อแถวทำให้ฐานข้อมูลล้มเหลว ตัวจำลองสามตัวของก้อนที่มีแถวนั้นอาจล้มเหลวพร้อมกันทั้งหมด

เนื่องจากสามารถแชร์ ข้อมูลที่จำลองแบบ โดยเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง เซิร์ฟเวอร์ใดเซิร์ฟเวอร์หนึ่งจะไม่รับภาระมากเกินไปกับการสืบค้นของผู้ใช้ คุณจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น หากเซิร์ฟเวอร์มีความคับคั่งน้อยลงด้วยข้อความค้นหา อาจสามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับผู้ใช้จำนวนน้อย ทางร้านมีความต้องการสูง

ชุดจำลองเป็น MongoDB ที่เทียบเท่ากับกลุ่มของกระบวนการ mongod ที่เก็บชุดข้อมูลเดียวกัน ความสามารถในการจัดเตรียมความซ้ำซ้อนและความพร้อมใช้งานในระดับสูงด้วยแบบจำลองคือสิ่งที่ทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้จริง

ฐานข้อมูล NoSQL ทำงานได้ดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในแง่ของการปรับขนาด ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิภาพ นอกจากนี้ โมเดลข้อมูลยังมีความยืดหยุ่นและใช้งานง่ายกว่าโมเดลเชิงสัมพันธ์ ทำให้เป็นตัวเลือกการพัฒนาที่รวดเร็วกว่าเมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มอื่นๆ

ฐานข้อมูล NoSQL ประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้สคีมาแบบยืดหยุ่นเพื่อให้จัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลที่กระจายและใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการลดความสอดคล้องของข้อมูลและลดความซับซ้อนในการเข้าถึงข้อมูลของฐานข้อมูล SQL ฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้มีเวลาแฝงต่ำ ปรับขยายได้ และมีประสิทธิภาพสูง

Nosql รองรับการจำลองแบบหรือไม่

การจำลองข้อมูล NoSQL แบบ Peer-to-peer ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อเป็นวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่ส่งผ่านระหว่างสำเนาของฐานข้อมูล วิธีนี้ใช้ได้เฉพาะเมื่อสำเนาทั้งหมดมีรูปแบบสกีมาเดียวกันและเก็บข้อมูลประเภทเดียวกัน นอกจากนี้ เทคนิคการจำลองข้อมูล นี้จำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูล

แพลตฟอร์ม CloverDX เป็นเฟรมเวิร์กที่เหมาะสำหรับการรวมข้อมูลในระบบคลาวด์ ในสถานที่ หรือสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด Redis Enterprise เป็นที่จัดเก็บโครงสร้างข้อมูลที่สามารถใช้เป็นฐานข้อมูล แคช หรือตัวกลางข้อความในที่จัดเก็บโครงสร้างข้อมูลในหน่วยความจำ Net Cloud Platform เป็นแพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งแบบโอเพ่นซอร์ส ซอฟต์แวร์การจัดการฐานข้อมูล เช่น GraphDB สามารถช่วยให้ธุรกิจจัดทำดัชนีข้อมูลได้ พื้นที่เก็บข้อมูลในหน่วยความจำและสภาพแวดล้อมแคชสามารถจัดการได้บนคลาวด์ด้วย Amazon ElastiCache ซึ่งเข้ากันได้กับ Redis และ Memcached Riak KV เป็นโซลูชัน ฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการ ทำซ้ำ ดึงข้อมูล และแจกจ่ายข้อมูลจากหลายแหล่ง Actian Zen ทำงานบนระบบปฏิบัติการที่หลากหลาย รวมถึง Windows, Linux, Android, iOS, macOS และเครื่องเสมือน และเป็นฐานข้อมูลฝังตัวที่สามารถเรียกใช้บนคอนเทนเนอร์และคอนเทนเนอร์ การเข้ารหัส AES สามารถรองรับข้อมูลได้สูงสุด 128 บิต

การจำลองแบบในฐานข้อมูล Nosql คืออะไร?

การจำลองแบบในฐานข้อมูล NoSQL หมายถึงกระบวนการคัดลอกข้อมูลจากฐานข้อมูลหลักไปยังฐานข้อมูลรองตั้งแต่หนึ่งฐานข้อมูลขึ้นไป วัตถุประสงค์ของการจำลองแบบคือเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลพร้อมใช้งานและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการกระจายข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง มีกลยุทธ์การจำลองแบบต่างๆ ที่สามารถใช้ในฐานข้อมูล NoSQL เช่น การจำลองแบบมาสเตอร์-สเลฟ และการจำลองแบบเพียร์ทูเพียร์ ในการจำลองแบบมาสเตอร์-สเลฟ ฐานข้อมูลหลักเรียกว่ามาสเตอร์ และฐานข้อมูลรองเรียกว่าทาส นายเขียนข้อมูลไปยังทาสซึ่งอ่านข้อมูลจากนาย ในการจำลองแบบเพียร์ทูเพียร์ แต่ละฐานข้อมูลเป็นทั้งมาสเตอร์และสเลฟ และข้อมูลจะถูกจำลองระหว่างฐานข้อมูลในทั้งสองทิศทาง ฐานข้อมูล NoSQL มักจะมีความพร้อมใช้งานสูงโดยใช้การจำลองแบบ ตัวอย่างเช่น ถ้า เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล หนึ่งหยุดทำงาน ข้อมูลยังคงสามารถเข้าถึงได้จากเซิร์ฟเวอร์อื่น

ความสามารถในการทำซ้ำข้อมูลช่วยให้คุณเพิ่มความพร้อมใช้งานของข้อมูลได้โดยการจำลองข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์ การดำเนินการเขียนจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์หลัก (โหนด) และนำไปใช้กับข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์รอง จำเป็นต้องติดตั้ง MongoDB บนโหนดตั้งแต่สามโหนดขึ้นไปเพื่อให้สามารถทำซ้ำใน MongoDB ได้ ตั้งชื่อพอร์ตของอินสแตนซ์ mongod ของคุณ (สำหรับรีโมตไคลเอ็นต์) และชื่อที่อยู่ IP (สำหรับไคลเอนต์โลคัล) ด้วยตัวเลือกบรรทัดคำสั่ง –replSet และ –bind_ip เมื่อคุณรันฟังก์ชัน rs.initiate() แบบเต็มใน mongo shell มันจะเรียกสมาชิกชุดเรพพลิกาเป็น 0 สามารถดำเนินการได้เพียงสำเนาเดียวของชุดเรพพลิกาในแต่ละครั้ง และต้องดำเนินการเฉพาะสำเนาแรกเท่านั้น เครื่องมือระดับระบบสามารถช่วยคุณในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการจำลองแบบและการแบ่งส่วนข้อมูล

เป็นไปได้สำหรับการดำเนินการหลักที่ใช้เวลานานเพื่อป้องกันการจำลองแบบ คุณควรพิจารณาเขียนคำขอส่วนใหญ่เพื่อให้มั่นใจว่าการดำเนินการขนาดใหญ่ได้รับการจำลองอย่างถูกต้อง คุณทำพายพิซซ่าซ้ำในทุก ๆ เซิร์ฟเวอร์ เหมือนกับที่คุณทำด้วยตัวเอง คุณสามารถส่งชิ้นพิซซ่าไปยังชุดจำลองหลายๆ ชุดได้ผ่านการชาร์ดดิ้ง เป็นผลให้สามารถเข้าถึงส่วนที่บอบบางที่สุดของพายพิซซ่าได้ MongoDB Atlas ยังอนุญาตให้ปรับใช้แบบจำลองแบบกระจายทั่วโลก มันปรับปรุงและทำให้ชุดแบบจำลองของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ ทำให้กระบวนการง่ายขึ้นมากสำหรับคุณ

ในการจำลองแบบฐานข้อมูลที่ไม่ใช่ธุรกรรม ข้อมูลจากฐานข้อมูลหลักจะถูกจำลองแบบไปยังอินสแตนซ์แบบจำลอง แต่การเปลี่ยนแปลงจะไม่จำลองตามลำดับที่เกิดขึ้นในฐานข้อมูลหลัก กลยุทธ์ การจำลองแบบที่ไม่ใช่ธุรกรรม ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เมื่อพูดถึงการจำลองฐานข้อมูลของคุณ คุณสามารถใช้การจำลองแบบธุรกรรมหรือการจำลองแบบที่ไม่ใช่ธุรกรรมก็ได้ เมื่อทำการเปลี่ยนแปลงกับฐานข้อมูล ฐานข้อมูลจะถูกจำลองแบบเรียลไทม์โดยใช้การจำลองแบบของทรานแซกชัน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกัน เมื่อมีการจำลองแบบที่ไม่ใช่ธุรกรรม การเปลี่ยนแปลงที่ทำในฐานข้อมูลหลักจะไม่จำลองแบบในลำดับเดียวกันกับที่ทำในอินสแตนซ์แบบจำลอง ในกรณีนี้ แบบจำลองสามารถเร่งความเร็วได้ แต่อาจไม่สอดคล้องกัน

เหตุใด Nosql จึงมีความยืดหยุ่นมากกว่า

มีสาเหตุหลายประการที่ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูล SQL ประการแรก ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ต้องการสคีมาตายตัว หมายความว่าฐานข้อมูลเหล่านี้สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลของคุณได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL โดยทั่วไปปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล SQL ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล NoSQL มักจะมีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูล SQL ซึ่งหมายความว่าสามารถเข้าถึงข้อมูลได้เร็วกว่า

ความสามารถในการควบคุมและจัดการข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL มีความสำคัญมากขึ้นเมื่อได้รับความนิยม เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดการข้อมูลจำนวนมากโดยไม่จำเป็นต้องทำตามสคีมาที่เข้มงวด

อะไรคือเหตุผลที่พบบ่อยที่สุดในการใช้ฐานข้อมูล Nosql

ต่อไปนี้เป็นเหตุผลที่ฐานข้อมูล NoSQL อาจเหมาะสำหรับคุณ: เพื่อเก็บข้อมูลจำนวนมากที่ไม่น่าจะจัดโครงสร้างได้ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถรองรับประเภทข้อมูลได้หลากหลาย และช่วยให้คุณเปลี่ยนประเภทข้อมูลได้ตามความต้องการของคุณ

เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL สามารถจัดการกับแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจได้ ตลาดสำหรับฐานข้อมูลจึงเติบโตขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL เก็บข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งจัดเก็บไว้ในตารางคงที่ ในการปรับประสบการณ์ของแอพให้เป็นส่วนตัว แอพจะต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก และการตั้งค่าของผู้ใช้จะต้องเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ไม่สามารถจัดการปริมาณ ความเร็ว หรือความหลากหลายของข้อมูลเซนเซอร์ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถประมวลผลข้อมูลของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อหลายล้านเครื่องพร้อมกัน ฐานข้อมูล NoSQL จำเป็นต้องออกแบบสำหรับทุกเว็บและแอพมือถือหรือไม่? อย่างไรก็ตาม หากแอปพลิเคชันของคุณคล้ายกับแอปพลิเคชันของนักพัฒนารายอื่น ควรพิจารณา NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL ให้ความยืดหยุ่นมากขึ้นในสคีมาเนื่องจากความสามารถในการปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง เนื่องจากสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงมักมีโครงสร้างในลักษณะที่ยากต่อการจัดการ ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL ให้ความยืดหยุ่นมากขึ้นในการจัดเก็บข้อมูล ทำให้แอปพลิเคชันสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่ได้อย่างรวดเร็วเมื่อจำเป็น นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ไม่สามารถรองรับธุรกรรมได้ ซึ่งอาจจำกัดขอบเขตของบางแอปพลิเคชัน ปัญหาสามารถบรรเทาได้โดยใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งสามารถจัดการธุรกรรมที่ซับซ้อนได้ โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL จะมีสคีมาที่ยืดหยุ่นกว่าซึ่งเหมาะสำหรับการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมข้อมูล ในขณะที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะมีสคีมาแบบดั้งเดิมที่มีความเสถียรมากกว่า

Nosql อ่านแบบจำลอง

ฐานข้อมูล Nosql มักใช้เป็นวิธีจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากซึ่งจำเป็นต้องเข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว Nosql Read Replica เป็นสำเนาของฐานข้อมูล Nosql ที่ใช้เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยจัดเตรียมวิธีการอ่านข้อมูลจากฐานข้อมูลอย่างรวดเร็ว

สามารถจัดการข้อมูลได้โดยไม่ต้องใช้ไวยากรณ์หรือข้อจำกัดของรูปแบบในฐานข้อมูล NoSQL แม้ว่าคุณจะจัดเก็บข้อมูลของคุณในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ คุณก็สามารถขยายขนาดได้อย่างง่ายดาย ในทำนองเดียวกัน NoSQL Data Replication เป็นคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้คุณสามารถคัดลอกและจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างได้อย่างราบรื่น ด้วย Hevo คุณสามารถประหยัดเงินและเวลาได้โดยการทำซ้ำข้อมูลในไม่กี่นาทีแทนที่จะเป็นชั่วโมง ความเร็ว ความเรียบง่าย และความน่าเชื่อถือของ Hevo ทำให้เป็นแพลตฟอร์มการจำลองข้อมูลที่เรียบง่าย ง่ายที่สุด และเชื่อถือได้มากที่สุด Transformation Layer ในตัวที่แข็งแกร่ง > ของ Hevo ช่วยให้คุณสามารถประมวลผลและเพิ่มข้อมูลดิบแบบละเอียดโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใดๆ ฐานข้อมูลเอกสารใน NoSQL มีฟังก์ชันคล้ายกับฐานข้อมูลคีย์-ค่า เนื่องจากฐานข้อมูลเหล่านี้เชื่อมโยงกับคีย์เฉพาะผ่านทางเอกสาร

หลายแถวสามารถมีคอลัมน์ที่แตกต่างกันในฐานข้อมูล NoSQL ของตระกูลคอลัมน์ และคุณยังสามารถเพิ่มคอลัมน์ในแถวใดก็ได้เมื่อใดก็ได้ คุณจะได้รับทุกสิ่งที่จำเป็นในการทำซ้ำข้อมูลด้วยแพลตฟอร์มอัตโนมัติที่ไม่ต้องใช้โค้ดของ Hevo Data วิธีการแบบ Master-slave ในการจำลองฐานข้อมูล NoSQL ของคุณมีข้อดีหลายประการ เทคนิคการจำลองข้อมูล NoSQL แบบเพียร์ทูเพียร์ มีข้อเสียหลายประการ นอกเหนือจากข้อเสียที่ระบุไว้ข้างต้น หนึ่งในการใช้งานฐานข้อมูล No SQL ที่พบมากที่สุดคือการยืนยันตัวตนและการตรวจจับการฉ้อโกง แพลตฟอร์ม No SQL ช่วยให้บริษัทอีคอมเมิร์ซมีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจัดเก็บข้อมูลผลิตภัณฑ์และการตลาด No SQL Data Replication เป็นเทคนิคยอดนิยมและมีประโยชน์อย่างมากที่ธุรกิจใช้ในการทำซ้ำข้อมูล ก่อนที่คุณจะสามารถเรียกใช้การสืบค้นหรือดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลในข้อมูลดิบของคุณ คุณต้องส่งออกไปยังคลังข้อมูลก่อน เมื่อใช้ Hevo Data คุณจะสามารถทำให้กระบวนการถ่ายโอนข้อมูลของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยให้คุณมีสมาธิกับด้านอื่นๆ ของธุรกิจ เช่น การวิเคราะห์ การจัดการลูกค้า และอื่นๆ

อะไรทำให้ฐานข้อมูล Nosql แบบคีย์-ค่ามีประสิทธิภาพสำหรับการดำเนินการ Crud ขั้นพื้นฐาน

มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL แบบคีย์-ค่ามีประสิทธิภาพสำหรับการดำเนินการ CRUD ขั้นพื้นฐาน เหตุผลประการหนึ่งคือฐานข้อมูลคีย์-ค่าปรับขนาดได้สูง พวกเขาสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ อีกเหตุผลหนึ่งคือฐานข้อมูลคีย์-ค่ามีความรวดเร็วมาก พวกเขาสามารถดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ประการสุดท้าย ฐานข้อมูลคีย์-ค่ามีความยืดหยุ่นมาก สามารถใช้กับประเภทข้อมูลและโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลาย

ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ (NoSQL) คือ ฐานข้อมูล ที่ไม่มีโครงสร้างตายตัว ดังนั้นจึงไม่ต้องพึ่งพาความสัมพันธ์ที่ต้องติดตาม ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ เอกสาร กราฟ และกราฟเป็นฐานข้อมูลหลักสี่ประเภท ฐานข้อมูล NoSQL เป็นประเภทที่ซับซ้อนน้อยที่สุดประเภทหนึ่ง ฐานข้อมูลคีย์-ค่าจึงเป็นทางเลือกที่ดี สามารถใช้สำหรับจัดเก็บข้อมูล เรียกข้อมูล และลบข้อมูลในลักษณะที่ง่ายมาก ไม่รองรับภาษาคิวรีฐานข้อมูลที่ใช้ในฐานข้อมูลที่เก็บคีย์-ค่า ข้อมูลไม่ซ้ำกัน และถูกกำหนดโดยข้อกำหนดของแอปพลิเคชันที่กำลังประมวลผล ฐานข้อมูลคีย์-ค่าใช้เพื่อบันทึกการเข้าสู่ระบบในแอปพลิเคชันที่ต้องใช้

อีกทางเลือกหนึ่งคือตะกร้าสินค้าที่เก็บข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อสินค้าออนไลน์แต่ละรายการ ซึ่งเป็นกรณีการใช้งานเฉพาะทาง เป็นประโยชน์ในการปรับขนาดร้านค้าคีย์-แวลูในช่วงเทศกาลวันหยุด ตลอดจนช่วงลดราคาและโปรโมชันพิเศษ นอกจากนี้ ด้วยความซ้ำซ้อนในตัว จะช่วยป้องกันไม่ให้สินค้าในรถเข็นสูญหาย ฐานข้อมูลคีย์-ค่ามีความเฉพาะเจาะจงสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ และมีคุณลักษณะที่เพิ่มมูลค่าให้กับบางส่วนแต่กำหนดข้อจำกัดให้กับผู้อื่น

ความสอดคล้องใน Nosql

ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงมีความสอดคล้องกันในระดับหนึ่งเพื่อให้ใช้งานได้อย่างแพร่หลายมากขึ้น แทนที่จะให้ความสม่ำเสมอที่แข็งแกร่ง กลับให้ความสม่ำเสมอในระยะยาว กล่าวอีกนัยหนึ่ง ที่เก็บข้อมูลที่รับประกันความสมบูรณ์ของชุดข้อมูลอาจไม่สามารถส่งผลลัพธ์ของ WRITE ล่าสุดได้ในบางครั้ง

การใช้ที่เก็บข้อมูลเอกสารนั้นยากต่อการแก้ไขปัญหามากกว่าการนำโมเดลเชิงสัมพันธ์ไปใช้ ในทำนองเดียวกัน การปรับโครงสร้างข้อมูลของที่จัดเก็บบนเครื่องบินนั้นยากกว่าการแปลงข้อมูล RDBMS เป็นรูปแบบใหม่มาก นักพัฒนาและสถาปนิกที่ไม่เข้าใจหรือกลัวตกงานหากทำผิดพลาดจะไม่สามารถเข้าร่วมในโอกาสนี้ได้ ในท้ายที่สุด พวกเขาจะแบ่งธุรกรรมปรมาณูออกเป็นแถวของธุรกรรม โดยไม่สนใจข้อเท็จจริงที่ว่าการจำลองแบบและเวลาแฝงเป็นฟังก์ชันจริง ๆ และระบบของบุคคลที่สามถูกลากเข้ามาผสม ในที่สุดระบบทั้งหมดจะถูกยกเลิก และแผนกจะถูกว่าจ้างจากภายนอกเพื่อให้บุคคลอื่นดูแลรักษา