NoSQL Veritabanları: Parçalama ve Çoğaltma

NoSQL veritabanları, yatay olarak ölçeklenebilmeleri nedeniyle genellikle büyük ölçekli veri depolama için kullanılır. Bu, tek bir düğümün donanımını yükseltmek yerine sisteme daha fazla düğüm ekleyerek ölçeklenebilecekleri anlamına gelir. Bu yatay ölçeklenebilirliği elde edebilmelerinin bir yolu, verileri birden fazla düğüm arasında dağıtma işlemi olan parçalamadır. Çoğaltma, NoSQL veritabanlarının ölçeklenebilmesinin başka bir yoludur ve birden çok düğümde veri kopyaları oluşturmayı içerir.

Hem SQL hem de NoSQL veritabanlarında, veritabanı parçalama kavramı ölçeklendirme için kritik öneme sahiptir. Veritabanı, adından da anlaşılacağı gibi birkaç parçaya (parçalara) ayrılmıştır.

Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerinizi sorunsuz bir şekilde kopyalayıp depolayarak bir sunucu çöktüğünde veri kaybetmediğinizden emin olmak için NoSQL Veri Çoğaltma'yı da kullanabilirsiniz. Bu sayfayı ziyaret ederek NoSQL veritabanları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

İlişkisel bir veritabanı, yatay bölümleme olarak da bilinen Sharding yöntemi kullanılarak bölümlenebilir. Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti ( Amazon RDS ), çeşitli özellikler sağlayarak bulutta kullanımı kolaylaştıran, yönetilen bir ilişkisel veritabanı hizmetidir.

Çoğaltma yöntemi, verileri birden çok sunucudan kopyalar ve bulunabileceği bir konuma yerleştirir. Çoğaltmada, ana kopyalar yazılı verileri işleyen yetkili kopyalara ve bağımlı kopyalar yazılı verileri işleyen eşzamansız kopyalara dönüşerek ana ve bağımlı kopyalar oluşturulur.

Nosql Sharding Kullanıyor mu?

Paylaşım gibi bölüm kalıpları NoSQL'de kullanılır. Bölümleme, her bölümü ağın geri kalanından bağımsız olması muhtemel bir sunucuya atayan bir işlemdir. Bu ölçeklendirmeyle, performans düzeyini olabildiğince yüksek tutarken küresel kullanıcılara çeşitli veri kümelerine erişim sağlayabilirsiniz.

MySQL Kümesi çözümdür. MySQL Cluster, SQL kullanarak ve doğrudan NoSQL API'leri aracılığıyla okuma ve yazma açısından yoğun iş yüklerine hizmet vermek için düğümler arasında tabloları otomatik olarak parçalayan ve veritabanlarının düşük maliyetli ticari donanım üzerinde yatay olarak ölçeklenmesine izin veren bir yazılım setidir. MySQL Kümesi, blok zincirlerinden çok daha fazlası için kullanılma potansiyeline sahiptir. MySQL Kümesi kullanılarak uygulamalarınızı ölçeklendirmek için de kullanılabilir. Bunun sebebi ise MySQL Cluster'ın bir çizelgeleme sistemi olmasıdır. Sonuç olarak, kırıkların ne zaman ve nasıl üretileceğine karar vererek uygulamalarınızı ölçeklendirebilirsiniz. Bulut bilişime güvenmeniz gerekmediği için bu büyük bir avantajdır. Bunun nedeni, parçaların iş yükünün yürütüldüğü düğümlerde üretilmesidir. Sonuç olarak, ne kadar eşzamanlılığın gerekli olduğunu kontrol edebilirsiniz. Sonuç olarak, MySQL Kümesi çok güçlü özelliklere sahiptir. Uygulamalarınızı ölçeklendirmek ve ne kadar eş zamanlılığa ihtiyacınız olduğunu kontrol etmek için kullanılabilir.

Nosql'de Parçalama ve Çoğaltma Nedir?

Çoğaltma ve parçalama arasındaki fark nedir? Veri çoğaltma, verileri birincil sunucu düğümünden ikincil sunucu düğümlerine aktarma eylemidir. Birincil sunucunun arızalanması durumunda bir yedek olarak bu, verilerin kullanılabilir olduğundan emin olunmasına yardımcı olabilir. Bu işlev, bir parça anahtarı kullanarak sunucuları yatay olarak ölçeklendirmek için kullanılabilir.

Parçalamanın Avantajları

Bölümlere ayrılması gereken ancak onu çoğaltmak için kaynakları olmayan verilerle uğraşırken, boşluk bırakma çeşitli durumlarda faydalı olabilir. Okumaları ölçeklendirmeniz gerektiğinde çoğaltma yararlıdır, ancak parçalama ile veri yazma işlemleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir. Yanlış parça anahtarının seçilmesi, sistemin performansı üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilir.

Mongodb Sharding Kullanıyor mu?

Veriler, Sharding sayesinde makineler arasında dağıtılmış bir şekilde dağıtılır. MongoDB, yüksek düzeyde aktarım hızı gerektiren büyük ölçekli dağıtımları desteklemek için parçalama kullanır. Çok sayıda veri setine sahip bir veritabanı sistemi veya yüksek verimliliğe sahip bir uygulama için tek bir sunucu oluşturmak zor olabilir.

Menzilli Parçalama sorunlarını çözmek için en yaygın strateji, ona en genel anlamıyla yaklaşmaktır. Kümenin kök düğümü, kümenin veri merkezinden uzaklıklarına göre bölünebilen önceden belirlenmiş sayıda parçaya sahiptir. Birincil düğüm, veri kümesinde oluşturulacak ilk düğüm olduğu için kök düğüm olarak adlandırılır. Başka bir parça türü, ikincil parça olarak adlandırılır. Menzilli veya karma işlemin her ikisi de mümkündür. Belirli bir parçanın karma anahtarı değeri, ne kadar veri üretebileceğini belirler. Bir işlemdeki her veri parçası için hash anahtarı tarafından bir tanımlayıcı oluşturulur. Her stratejinin çok sayıda avantajı ve dezavantajı vardır. Büyük bir kümenin aksine, veri kümesi küçük olduğunda Aralık Parçalama uygulamak daha basittir ve küçük olduğunda daha verimlidir. Veri kümesi büyük olduğunda, karma oluşturma daha verimlidir. MongoDB'nin hız konusundaki itibarı, verilerin diğer MongoDB hizmetlerine devredilmesini desteklemesinden kaynaklanmaktadır. Veri işleme hızını artırmak için veri seti parçaları, MongoDB'de birden çok sunucu arasında dağıtılabilir. MongoDB, parçalamaya ek olarak çoklu çoğaltma seçeneklerini destekler. Sonuç olarak çoğaltma, tutarlılığı korumak için bir dizi verinin birden çok sunucuya dağıtılmasına olanak tanır. Bilgilerin her zaman doğru ve güncel olmasını sağlamak istiyorsanız, verilerin çoğaltılması gereklidir. Ayrıca, MongoDB'deki dağınık kümeler, performansı artırmak için yararlı olabilir. Sraving, büyük miktarda veriyi bir sunucudan diğerine çoğaltma ile aynı şekilde aktarmak için kullanılan bir tekniktir. Parça anahtarı, bir sunucudan diğerine kopyalanabilen (veya "parçalar") bir veri öğesidir. MongoDB'deki parçalanmış kümeler arasında veri dağıtmanın iki ana yöntemi, aralık tabanlı ve dağıtılmış yöntemlerdir. Karma, şifreli bir sunucu kullanılarak yapılabilir. Bir şeyleri bölerek, birden fazla şeyi başarabilirsiniz.

Mongodb'unuzu Parçalamalı mısınız?

Parçalamanın bazı durumlarda performansı iyileştirip iyileştirmediği kesin değildir, ancak bazı durumlarda performansı artırdığı gösterilmiştir. Ayrıca, sonuç olarak parçalama, sağlam yedeklemeler ve geri yüklemeler sağlamak gibi kendi zorluklarını da beraberinde getirir. Parçalama stratejisine karar vermeden önce, bunu yapmanın artılarını ve eksilerini düşünmelisiniz.

Nosql'de Parçalama

Parça, bir veritabanındaki veya arama motorundaki verilerin yatay bir bölümüdür. Her parça, bağımsız bir veritabanı veya arama motoru örneğidir. Bir NoSQL veritabanında, bir belge koleksiyonu, her biri ayrı bir sunucuda depolanan parçalara bölünebilir.

Parçalama ve Çoğaltma

Çoğaltma ve parçalama arasındaki fark, çoğaltmanın verilerin çoğaltılması, parçalamanın ise verilerin ayrı parçalara bölünmesi olmasıdır. Bu durumda, parçalamaya dayalı olarak koleksiyonunuzu birkaç parçaya böldünüz. Veritabanınızı almak, tüm veri kümelerinizin görüntülerini verir.

Parçalamanın Faydaları

Eşzamanlı kullanıcı sayısını artırmak ve performansı iyileştirmek için veriler birden fazla makineye bölünür. Veriler, makinelerin her birinde ayrı bölümlerde depolanır.

Nosql'de Çoğaltma

Bir NoSQL veritabanında çoğaltmanın birkaç farklı yolu vardır. Bunun bir yolu, bir değişiklik yapıldığında veritabanının kendisini otomatik olarak ikincil bir sunucuya kopyalamasıdır. Bu, birincil sunucunun çökmesi durumunda her zaman bir yedeğin mevcut olmasını sağlar. Başka bir yol da, verileri düzenli olarak ikincil bir sunucuya manuel olarak çoğaltmaktır. Bu, yöneticiye çoğaltmanın ne zaman gerçekleşeceği konusunda daha fazla kontrol sağlar, ancak aynı zamanda bir arıza durumunda ikincil sunucunun güncel olmama ihtimali olduğu anlamına gelir.

Veritabanında Parçalama Nedir?

Parçalama, bir veritabanındaki verilerin yatay olarak bölümlenmesi işlemidir. Parçalamada, bir veritabanı parça adı verilen daha küçük parçalara bölünür. Her parça ayrı bir sunucuda depolanır. Parçalama işlemi, yükü birden çok sunucuya dağıtarak bir veritabanının performansını artırmaya yardımcı olur.

Parçalama yardımıyla tek bir veri parçası tek bir işlemde çoğaltılabilir. Bir veri setinin daha küçük parçalara bölünmesi ve birden çok sunucuya dağıtılması sonucunda, sistemin genel depolama kapasitesi artırılabilir. Bazı durumlarda, veriler büyükse ve onu sürdürmek için birden çok sunucu gerektiriyorsa bu yararlı olabilir. Uzak sunuculardan veri okumak için yabancı veri sarmalayıcılar da kullanılır ve bu da veri depolamaya daha da fazla esneklik sağlar.

Bölümleme ve Parçalama Arasındaki Fark Nedir?

Bölümleme ve Parçalama, büyük veri koleksiyonlarını küçük parçalara ayırmaya yönelik iki yaklaşımdır. Parçalama ve bölümleme, verilerin birden çok bilgisayara dağıldığı anlamına gelir, ancak bunlar farklıdır. Bir veritabanı eşgörünümünü bölümleme prosedürü, içindeki veri alt kümelerinin gruplandırılmasını gerektirir.

Sharding İçin En İyi Db Hangisidir?

Veritabanı parçalama, Cassandra, HBase, HDFS, MongoDB ve Redis tarafından desteklenir. Yerel olarak PostgreSQL, Memcached, Zookeeper, MySQL ve Sqlite'ı desteklemeyen veritabanları veri tabanı olarak kabul edilir. Veritabanları için yerleşik desteğe sahip olmayan bir uygulamada Jarryd mantığı bulunmalıdır.

Sql'de Parçalama Mümkün mü?

Bununla birlikte, uygulama için daha şeffaf hale getirecek şekilde, aralık tabanlı parçalama (temelde yatay) uygulamak mümkündür. Bunu SQL Server'da yapmanın tipik yolu, bölümlenmiş bir görünümdür, ancak durum böyle olmak zorunda değildir.