เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูล Nosql สามารถปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรก ฐานข้อมูล nosql ได้รับการออกแบบให้กระจายตั้งแต่เริ่มต้น ประการที่สอง ฐานข้อมูล nosql โดยทั่วไปใช้โมเดลข้อมูลที่ง่ายกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งทำให้ปรับขนาดได้มากขึ้น ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล nosql มีแนวโน้มที่จะมีความยืดหยุ่นมากกว่าในแง่ของสคีมาและโครงสร้างข้อมูล ซึ่งทำให้ปรับขนาดได้มากขึ้นด้วย

เป็นระบบที่สามารถรองรับ ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ มากด้วยอัตราการร้องขอที่สูงมากและเวลาแฝงที่ต่ำมาก เพื่อให้เว็บไซต์ประสบความสำเร็จ จะต้องปรับขนาดได้และมีความพร้อมใช้งานสูง รวมทั้งมีฐานผู้ใช้จำนวนมาก ในการเรียกใช้หลายอินสแตนซ์พร้อมกันบนเซิร์ฟเวอร์ โดยทั่วไปจะใช้การปรับขนาดแนวนอน

แทนที่จะใช้โมเดล ACID ฐานข้อมูล NoSQL มักจะใช้โมเดล BASE พวกเขาให้ความสามารถในการปรับขนาดเพื่อแลกกับการละทิ้งข้อกำหนด A, C และ/หรือ D หากคุณต้องการการรับประกันของ ACID คุณสามารถลงทะเบียนได้ในบางกรณี เช่น Cassandra แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูล NoSQL จะปรับขนาดได้มากกว่า แต่ก็ไม่ได้ทำสำเร็จเสมอไป

ฐานข้อมูล SQL เช่น ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดตามแนวนอนได้ ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดตามแนวตั้งได้ สถาปัตยกรรมฐานข้อมูลแตกต่างกันระหว่างฐานข้อมูล SQL และ NoSQL ตรงที่ฐานข้อมูล SQL เป็นแบบตาราง ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลแบบเอกสาร คีย์-ค่า กราฟ หรือคอลัมน์กว้าง ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารหรือ JSON มากกว่า ในขณะที่ฐานข้อมูล SQL เหมาะกับการทำธุรกรรมหลายแถวมากกว่า

ในทางกลับกัน NoSQL ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดเว็บและแอปพลิเคชันธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริงในแนวนอน Apache HBase, MongoDB และ Cassandra เป็น ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม มากที่สุด

เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงปรับขนาดได้มากกว่า

โดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูล Nosql สามารถปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล sql เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีความยืดหยุ่นในแง่ของสคีมา ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการประเภทข้อมูลและโครงสร้างได้มากขึ้น ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล nosql มักจะได้รับการออกแบบให้กระจาย ซึ่งหมายความว่าสามารถกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ซึ่งสามารถปรับปรุงความสามารถในการขยายเพิ่มเติม

มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับแอปพลิเคชันเพื่อให้สามารถปรับขนาดได้ ในทำนองเดียวกัน การมีที่เก็บข้อมูลที่สามารถปรับขนาดได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพก็เป็นสิ่งสำคัญ ในการอภิปรายหลัก ควรใช้ฐานข้อมูล 'ASL' หรือ 'NoSQL' ดีกว่ากัน ฐานข้อมูล SQL มีมานานแล้ว ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องความสะดวกในการปรับขนาด สมมติฐานที่ว่าฐานข้อมูล NoSQL สามารถแบ่งย่อยได้เฉพาะในการดำเนินการบางอย่างนั้นมีอยู่ในการออกแบบ ฐานข้อมูลต้องการคุณสมบัติในการระบุโหนดที่มีข้อมูลอยู่ทุกครั้งที่เรียกใช้การดำเนินการกับข้อมูล ข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเครื่องหลายเครื่องทำให้ง่ายต่อการดำเนินการกับข้อมูลแม้ในเครื่องที่ไม่มีประสิทธิภาพมากที่สุด

ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงปรับขนาดได้โดยใช้เครื่องโภคภัณฑ์อย่างง่าย เมื่อใช้ระบบ NoSQL จะถือว่าผู้ใช้จะวางแผนและจัดโครงสร้างข้อมูลในลักษณะที่สามารถดึงข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดได้ในเวลาเดียวกันสำหรับการดำเนินการเฉพาะ เป้าหมายของการทำให้ข้อมูลไม่ปกติคือเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ข้อมูลเสียหาย (ข้อมูลที่เตรียมไว้ล่วงหน้าสำหรับการดำเนินการ) การเข้าร่วมใน NoSQL ไม่คาดว่าจะมีฟีเจอร์หลากหลายหรือปรับให้เหมาะสม แม้ว่าจะเป็นไปได้ก็ตาม ในทางปฏิบัติ แอปพลิเคชัน NoSQL ถือว่าข้อมูลจะสอดคล้องกันเมื่อเวลาผ่านไป ระบบ NoSQL จำนวนมาก ยังมีสวิตช์เพื่อปรับความสอดคล้องกันทั่วทั้งระบบด้วยเหตุผลด้านความสอดคล้องกัน เมื่อเลือกสถาปัตยกรรม ส่วนประกอบที่สำคัญคือการประเมินกรณีการใช้งานและเลือกที่เก็บข้อมูลที่เหมาะสมตามนั้น

ฐานข้อมูลเอกสารเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการปรับขนาดแอปพลิเคชันในแนวนอน เนื่องจากสามารถกระจายไปยังหลายโหนดได้ ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเอกสารที่มีลักษณะคล้าย MongoDB ของ MongoDB ซึ่งเป็นไฟล์ที่มีลักษณะคล้าย JSON สิ่งนี้ทำให้สามารถเข้าถึงหลาย ๆ โหนดได้อย่างง่ายดายโดยการกระจายเอกสารในช่วงมาตราส่วนแนวนอน MongoDB นั้นแข็งแกร่งอย่างมากเนื่องจากการใช้คลัสเตอร์ที่แยกส่วนซึ่งทำให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลระหว่างหลาย ๆ โหนดได้ ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการ นอกเหนือจากโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น การปรับขนาดแนวนอน การสืบค้นที่รวดเร็วปานสายฟ้าแลบ และการใช้งานง่าย ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ร้านค้าคอลัมน์กว้าง และ ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐาน ข้อมูล NoSQL เพียงไม่กี่ประเภท ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการปรับขนาดในแนวนอน เนื่องจากสามารถกระจายไปยังโหนดต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการแพลตฟอร์มการปรับขนาดในแนวนอน เนื่องจากกระจายได้ง่ายในหลายแพลตฟอร์ม

ฐานข้อมูล Nosql สามารถปรับขนาดได้อย่างไร?

ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวนอน ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการกับการรับส่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้นโดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์มากขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL นอกจากจะมีขนาดใหญ่ขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นแล้ว ยังสามารถนำมาใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้อีกด้วย

ตามที่ Rahim Yaseen จาก Couchbase อธิบาย เราสามารถเข้าใจแนวคิดที่สำคัญหลายประการ ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล องค์กรต่างๆ ต่างมองหาวิธีการจัดการ จัดเก็บ และดึงคุณค่าจากข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ฉันควรขยายหรือเพิ่มขนาดฐานข้อมูลของฉันหรือไม่ ระบบการแชร์แบบแมนนวลช่วยให้สามารถกระจายข้อมูลการลงทะเบียนได้ทั่วทั้งบูธเช็คอิน ใช้งานได้เพราะมีความคิดที่ดีว่าโครงร่างจะเป็นอย่างไร ด้วยเหตุนี้ ในกรณีของ autosharding คุณจะต้องไปที่บูธแต่ละแห่งเพื่อดูว่าใครเช็คอินด้วยนามสกุล S รูปแบบการเข้าถึงคีย์โดยตรงในฐานข้อมูลเอกสารโดยทั่วไปจำเป็นต้องเข้าถึงเอกสารเฉพาะผ่านคีย์เดียว เช่น ตลอดจนความสามารถในการนำทางไปยังเอกสารอื่นผ่านคีย์ที่เกี่ยวข้อง จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องจัดทำดัชนีและค้นหาชุดข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้งานนี้สำเร็จ

เนื่องจากทุกโหนดต้องมีส่วนร่วมในการดำเนินการค้นหา การใช้เทคนิคลดขนาดแผนที่จึงไม่มีประโยชน์ เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น การปรับขนาดสไตล์ RDBMS จะน้อยลงและมีประสิทธิภาพน้อยลง สถาปัตยกรรมการเพิ่มขนาดที่สนับสนุนชุดข้อมูลขนาดใหญ่มักจะถึงวาระ เช่นเดียวกับความล้มเหลวที่ใหญ่มากๆ เพียงจุดเดียว อินเทอร์เน็ตเป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของคลัสเตอร์ที่ไม่มีการแชร์ ซึ่งเป็นคลัสเตอร์ที่มีขนาดใหญ่มากและกระจายอย่างมาก

การปรับขนาดแนวตั้งมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าและอาจไม่จำเป็นในบางกรณี เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าปัญหาสามารถกระจายไปยังเครื่องจำนวนมากได้ การปรับขนาดแนวนอนจึงคุ้มค่ากว่า
การเลือกโซลูชันการปรับขนาดที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาด้านประสิทธิภาพ ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น และข้อมูลสูญหายที่อาจเป็นผลมาจากการตัดสินใจปรับขนาดที่ไม่ถูกต้อง
ฉันควรขยายขนาดเมื่อใด
มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณาก่อนตัดสินใจว่าจะปรับขนาดหรือไม่ สิ่งแรกที่คุณควรทราบคือข้อมูลจำนวนเท่าใดที่แอปพลิเคชันของคุณกำลังจัดการอยู่ เครื่องฐานข้อมูลเครื่องเดียวสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้หากข้อมูลมีขนาดค่อนข้างเล็ก ปริมาณข้อมูลที่มากขึ้นคาดว่าจะส่งผลให้มีการประมวลผลจำนวนมากขึ้นซึ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันในการรัน และเครื่องอาจไม่สามารถประมวลผลได้อีกต่อไป
ถ้าข้อมูลมีขนาดค่อนข้างเล็ก โหลดอาจถูกจัดการโดยเครื่องฐานข้อมูลเครื่องเดียว
คุณควรพิจารณาขยายขนาดเมื่อใด
หากคุณมีปัญหาที่สามารถแก้ไขได้โดยการแบ่งเครื่องจำนวนมากออกเป็นส่วนย่อยๆ การปรับขนาดออกอาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับคุณ หากคุณมีเว็บไซต์ที่ต้องการเซิร์ฟเวอร์จำนวนมากและไม่มี CPU หรือ RAM เพียงพอที่จะใส่ทั้งหมดไว้ในศูนย์ข้อมูลของคุณ คุณอาจสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ในศูนย์ข้อมูลและให้พวกเขาจัดการกับโหลดได้
การเพิ่มจำนวนเซิร์ฟเวอร์ในศูนย์ข้อมูลของคุณอาจคุ้มค่ากว่าในบางสถานการณ์ เช่น การจัดการกับเครื่องจำนวนมากที่สามารถกระจายออกไปได้

การปรับขนาดเซิร์ฟเวอร์ของคุณ: ข้อดีและข้อเสียของการปรับขนาดแนวตั้งและแนวนอน

การปรับขนาดแนวตั้งมักจะมีราคาแพงกว่า ทำให้ยากที่จะได้ประสิทธิภาพในระดับเดียวกัน แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วการปรับขนาดแนวนอนจะมีประสิทธิภาพมากกว่า แต่ก็ตั้งค่าได้ยากกว่า

ทำไมฐานข้อมูล Nosql ถึงดีกว่า

ฐานข้อมูล Nosql มักถูกมองว่าดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรก โดยทั่วไปการตั้งค่าและใช้งานง่ายกว่ามาก ไม่จำเป็นต้องมีการออกแบบสคีมาที่ซับซ้อนหรือการแมปเชิงสัมพันธ์ของวัตถุ ประการที่สอง สามารถปรับขนาดได้สูงและสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย ประการสุดท้าย มีแนวโน้มที่จะมีความยืดหยุ่นมากกว่าในแง่ของการสร้างแบบจำลองข้อมูล ทำให้ง่ายต่อการจัดเก็บและสอบถามโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน

อุตสาหกรรมฐานข้อมูล NoSQL เติบโตขึ้นในช่วงปลายยุค 2000 โดยมุ่งเน้นที่การปรับขยาย การสืบค้นที่รวดเร็ว และทำให้การเขียนโปรแกรมง่ายขึ้น ความยืดหยุ่นของฐานข้อมูล NoSQL รวมถึงความสามารถในการปรับขนาดตามแนวนอนและรองรับโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น ทำให้เหมาะสำหรับนักพัฒนา ฐานข้อมูล SQL (Structured Query Language) เป็นที่รู้จักสำหรับสคีมาแบบตารางที่เข้มงวด ซับซ้อน และแบบตาราง ตลอดจนความต้องการมาตราส่วนในแนวตั้งสูง ในรุ่น 4.0 MongoDB ได้เพิ่มธุรกรรม ACID หลายเอกสาร และในรุ่น 4.2 MongoDB ได้ขยายการสนับสนุนเพื่อขยายคลัสเตอร์ที่แยกส่วน หมายเลข 1 มีโมเดลข้อมูล โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL จะได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับจุดประสงค์ในการสืบค้นมากกว่าการทำสำเนาข้อมูล

การบีบอัดยังมีอยู่ในฐานข้อมูล NoSQL บางฐานข้อมูลเพื่อลดพื้นที่จัดเก็บ ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลกราฟอาจมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ แต่อาจไม่ให้ข้อมูลเพียงพอสำหรับการใช้งานในชีวิตประจำวัน หากคุณกำลังมองหาฐานข้อมูลสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ เอกสารรายงานตำแหน่งที่จะใช้ MongoDB สามารถช่วยให้คุณทราบว่าฐานข้อมูลใดที่เหมาะกับคุณ MongoDB Atlas เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเริ่มต้น เนื่องจากเป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ใช้งานได้ง่ายที่สุด คุณสามารถเรียนรู้ MongoDB ได้ภายใน 24 ชั่วโมงกับ MongoDB University ซึ่งให้การฝึกอบรมออนไลน์ฟรีทั้งหมด

Nosql นำเสนอวิธีการจัดการข้อมูลที่แตกต่างออกไป

ควรใช้ NoSQL เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูล ความเรียบง่ายและความสามารถในการปรับขนาดของแอปพลิเคชันนี้ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งาน ฐานข้อมูล NoSQL มีความน่าเชื่อถือและเข้าถึงได้มากขึ้น

ความสามารถในการปรับขนาดของ Nosql Vs Sql

ฐานข้อมูล SQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวตั้ง หมายความว่าสามารถปรับขนาดได้โดยการเพิ่มทรัพยากร (CPU, หน่วยความจำ ฯลฯ) ลงในเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้ในแนวนอน หมายความว่าสามารถปรับขนาดได้โดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์

อาจเป็นเรื่องยากที่จะแยกแยะระหว่างระบบฐานข้อมูลที่มีอยู่มากมายในปัจจุบัน DBA ควรคุ้นเคยกับความแตกต่างระหว่าง SQL, NoSQL และ DBMS แต่ละรายการ โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งขาดคุณสมบัติเชิงสัมพันธ์ จะไม่พึ่งพา RDBMS แบบดั้งเดิม ผลิตภัณฑ์ทั้งสองมีความแตกต่างที่สำคัญ 5 ประการ รวมถึงความแตกต่างที่สำคัญบางประการที่ทำให้ผลิตภัณฑ์เหล่านี้แตกต่างจากผลิตภัณฑ์อื่น สถาปัตยกรรมมาสเตอร์-สเลฟของฐานข้อมูล NoSQL ปรับขนาดในแนวนอนมากขึ้นด้วยเซิร์ฟเวอร์หรือโหนดเพิ่มเติม ตามทฤษฎีบท CAP ซึ่งระบุว่าในฐานข้อมูลแบบกระจายใด ๆ สามารถรับประกันคุณสมบัติต่อไปนี้ได้เพียงสองอย่างพร้อมกัน: การสนับสนุนและสนับสนุนชุมชนเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ฐานข้อมูล SQL มีมาช้านาน เป็นที่รู้จักกันดี และมีประวัติความน่าเชื่อถือที่ยาวนาน

ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ปลอดภัยเท่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากมีโครงสร้างข้อมูลน้อยกว่า อย่างไรก็ตามพวกเขาสามารถปรับขนาดได้มากขึ้นทำให้พวกเขากลายเป็นที่นิยมมากขึ้น แม้จะมีการรักษาความปลอดภัย แต่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับทุกแอปพลิเคชัน

ความสามารถในการปรับขนาดฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Vs ไม่เชิงสัมพันธ์

การ ปรับขนาดฐานข้อมูล ในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่น ฐานข้อมูลเอกสาร จะแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งสามารถปรับขนาดในแนวตั้งได้เท่านั้น (CPU พื้นที่ว่างในฮาร์ดไดรฟ์ และอื่นๆ) การจำลองฐานข้อมูลเกี่ยวข้องกับการสร้างหลายฐานข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ซึ่งทำให้ข้อมูลซิงค์อยู่เสมอ

ในงานวิจัยปี 1970 ของเขา A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, EF Codd จาก IBM ได้บัญญัติคำว่า "ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์" คีย์ใช้เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายตารางในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL และ IBM DB2 เป็นฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในโลก การใช้ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำให้ข้อมูลของคุณถูกต้องและสม่ำเสมอ เพื่อให้บรรลุความสมบูรณ์ของเฟอร์เรนเชียล ต้องใช้ทั้งความสัมพันธ์ของคีย์หลักและคีย์นอก ต้องลบเรกคอร์ดโดยไม่คำนึงว่าเรกคอร์ดดังกล่าวอ้างอิงถึงคีย์หลักหรือเรกคอร์ดอื่นใด สิ่งนี้จะป้องกันไม่ให้บันทึกเด็กกำพร้า

ไม่พบตาราง แถว คีย์หลัก หรือคีย์นอกในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เช่นเดียวกับที่พบในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ในทางตรงกันข้าม ฐานข้อมูล NoSQL ใช้โมเดลพื้นที่จัดเก็บที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับประเภทของข้อมูลที่ถูกจัดเก็บ ที่เก็บข้อมูลเอกสาร ที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ ที่เก็บคีย์-ค่า กราฟ ดัชนี และฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ใช้บ่อยที่สุด ฐานข้อมูลกราฟมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ง่ายต่อการจัดเก็บข้อมูลระหว่างเอนทิตี การทำแผนที่เชิงวัตถุ (ORM) เป็นความสามารถใหม่ที่นำมาใช้ในฐานข้อมูล NoSQL เพื่อแทนที่สำหรับ Structure Query Language (SQL) มีภาษา NoSQL หลายภาษา รวมถึง Java, Javascript, NET และ PHP

สิ่งสำคัญคือต้องแยกความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูลสองประเภทด้วยเหตุผลสองประการ: ยูทิลิตี้ของพวกมันเอง และกรณีการใช้งานที่พวกมันให้บริการ ไม่มีฐานข้อมูลใดดีกว่าฐานข้อมูลอื่น แต่ก็ไม่มีการผูกขาดว่าดีกว่าฐานข้อมูลอื่น เมื่อเลือก ประเภทฐานข้อมูล สำหรับโครงการของคุณ ให้พิจารณาความต้องการขององค์กรรวมถึงฟังก์ชันการทำงานของแอปพลิเคชัน

Cassandra เป็นสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมากในเวลาแฝงที่ต่ำ แคสแซนดราทำสิ่งนี้ให้สำเร็จโดยใช้โครงร่างการจำลองแบบริงบัฟเฟอร์ โครงร่างการจำลองแบบริงบัฟเฟอร์ในระบบทำให้สามารถจำลองข้อมูลระหว่างสองโหนดหรือมากกว่าได้ โครงร่างการจำลองช่วยให้ระบบเติบโตโดยไม่รบกวนความพร้อมใช้งานของข้อมูล นอกจากนี้ Apache Cassandra ยังได้รับการออกแบบมาให้ทนทานต่อความผิดพลาดอีกด้วย ดังนั้น หากโหนดล้มเหลว โหนดอื่นในระบบอาจสามารถจำลองข้อมูลไปยังโหนดที่ล้มเหลวได้ การอนุญาตให้ระบบเติบโตในขณะที่ไม่ส่งผลเสียต่อความพร้อมใช้งานของข้อมูลเป็นผลมาจากการยอมรับข้อผิดพลาดนี้ เป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่และเชื่อถือได้ซึ่งสามารถจัดการธุรกรรมจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อันไหนง่ายกว่าในการปรับขนาด Rdbms หรือ Nosql?

แม้จะไม่มีความสามารถในการปรับขนาด แต่โดยทั่วไปแล้ว RDBMS ก็ไม่ได้ปรับขนาดออก ในขณะที่ ฐานข้อมูล NoSQL รุ่นใหม่ นั้นมีจุดประสงค์เพื่อใช้ประโยชน์จากโหนดใหม่ และโดยทั่วไปแล้วได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ที่มีต้นทุนต่ำ