Nosql ve Elasticsearch: Hangisi Daha Hızlı?

Her yazılımın özel uygulaması ve okunan veya yazılan verilerin türü ve boyutu dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Bununla birlikte, genel olarak, Nosql veritabanları genellikle okuma işlemlerinde Elasticsearch'ten daha hızlıyken, Elasticsearch genellikle yazma işlemlerinde daha hızlıdır.

İkisi, on maddelik bir yaklaşım ve on temel parametrenin uygulanması kullanılarak değerlendirilecektir. Veri bütünlüğü, güvenlik, kullanılabilirlik, sürüm kontrolü, sorgulama, parçalama, iletişim, bellek yönetimi ve ölçeklendirme bu kategorinin bir parçasıdır. RavenDB'nin hem veritabanı hem de koleksiyon seviyeleri için sürüm kontrolü mevcuttur. Etkinleştirirseniz, bir belge bir revizyona dönüştürülecektir - belgenin değiştirilene kadar değişmeden kalacak bir görüntüsü. Örneğin, bir veri akışının kritik bir veritabanını işe yaramaz hale getirmesi durumunda gerekli hale gelebilir. RavenDB%27 veritabanının %80'i, performansa ve Grafik sorgulama gibi gelişmiş özelliklere odaklanarak NoSQL'de yazılmıştır. Bir sorgu oluşturup çalıştırdığınız anda, bir dizin yöneticisi o sorgunun dizinlerini algılar ve iyileştirir.

RavenDB'de, yerel bir MapReduce özelliği uyguladığı için üçüncü taraf uygulamalara gerek yoktur. Popüler sayfalarda bulunanların yanı sıra yerel web sitelerinde bulunanlar gibi arşivlenmiş kümeler yeniden kullanılabilir. ElasticSearch'ün veritabanı, dizinler halinde düzenlenmiştir. Her dizin, daha sonraki yaşamda çoğaltmak için birkaç parçaya bölünebilir. Önbelleğe alınan verilerin güncel olduğundan emin olmak için istemcilerin sunucuya yaklaşmasına gerek yoktur. ElasticSearch, standart çöp toplama rutinleri nedeniyle herhangi bir programlama akışını durdurmaya eğilimli JVM'ler kullanır. RavenDB'nin şemaları yoktur.

Veri türlerini belirtmeniz gerekmez ve belgeleri istediğiniz gibi değiştirebilirsiniz. Basit ölçeklendirme gecikmeyi azaltır, her düğümdeki yükü hafifletir ve size ekstra güvenlik sağlar. Her düğüm, tutarlı gecikme süresi ve aktarım hızıyla saniyede on binlerce isteği işleyebilir. Yeni başlayanlardan Fortune 100 şirketlerine kadar binlerce memnun müşteri uygulamayı indirdi.

Bunun nedeni, belirli bir veri varlığının bölümlenmemiş olması ve diğerleriyle eşzamanlı olarak depolanmasıdır. Sonuç olarak, bir NoSQL veritabanı, okuma ve yazma işlemlerini tek bir veri varlığı üzerinde bir SQL veritabanından daha hızlı gerçekleştirir.

NoSQL veritabanları, hem okuma hem de yazma açısından yoğun sistemleri destekleyecek kadar esnektir. Veriler birden çok parçaya ve sunucuya dağıldığından, hangi sunucuların/dalgalanmaların uygulama isteklerini yönlendireceğini belirlemek için karma ve tutarlı karma oluşturma gerekir.

Deneyimizde, NoSQL veritabanlarının, özellikle anahtar/değer depolaması için genellikle SQL'den daha hızlı olduğunu bulduk; NoSQL veritabanları, tutarsız verilerle sonuçlanabilecek ACID işlemlerini tam olarak desteklemeyebilir.

Nosql'de Okuma Daha Hızlı mı?

Söz konusu belirli nosql veritabanı ve okunmakta olan verilerin doğası da dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Bununla birlikte, genel olarak, nosql veritabanları yüksek performans ve ölçeklenebilirlik için tasarlanmıştır, bu nedenle okuma hızlarının geleneksel bir ilişkisel veritabanından daha yüksek olması muhtemeldir.

Geleneksel düşüncede satırların ve sütunların belgelerden daha hızlı okunduğu düşünülür. Belge veritabanları, eski ilişkisel veritabanlarının aksine pazar payı kazanıyor. Belgeler için otomatik dizinler kullanan yalnızca bir belge veritabanı vardır. Makine öğrenimi, kullanıcı sorgularına dayalı dizinleri iyileştirmek için kullanılır. Geliştiricilerin kendi dizinlerinde kodlama yapmaları gerekmez çünkü içinde kod yazmaları gerekmez. Herhangi bir bulut platformundaki belge veritabanları, performansı artırırken gecikmeyi, maliyetleri, ek yükü, karmaşıklığı ve baş ağrılarını azaltmaya yardımcı olabilir. Belge veritabanları, tabloları veya birleştirmeleri olmadığı için dağıtılmış ağlar için idealdir. Belge veritabanları, bulut olarak da bilinen en popüler dağıtılmış ağ biçimi için en iyi adaydır.

B+ Ağaçları, geleneksel RDBMS'de temel alınan bir veri yapısıdır, ancak bazı sınırlamaları vardır. Öte yandan, B+ ağaçları, günlük yapılı ağaçlarla karşılaştırıldığında daha düşük okuma gecikmeleri, daha yüksek yazma verimi ve daha fazla esneklik gibi pek çok avantajdan yoksundur. Önbelleğe alma ve akıllı depolama veri modelleri, düşük okuma gecikmeleri elde etmeye yardımcı olurken yazma verimini artırır; bunların her ikisi de önbellek ve yalnızca ek depolama semantiği kullanılarak elde edilir. Depolama motoruyla Cassandra, geleneksel RDBMS'lere göre önemli avantajlar sağladığı için yüksek verimli uygulamalar için mükemmel bir seçimdir.

Elasticsearch En Hızlı mı?

ElasticSearch, Lucene üzerine inşa edildiğinden, bir belgenin tüm metnini arayabilir. Ayrıca, platform gerçek zamanlı aramaya çok yakındır; bu, bir belgenin dizine eklenmesi ile aranabilir olması arasındaki gecikmenin çok kısa olduğu, genellikle yalnızca bir saniye olduğu anlamına gelir.

JavaScript hata verilerimizi TrackJS'de gerçek zamanlı olarak depolamak ve sorgulamak için Elasticsearch'ü kullanıyoruz. Kısa bir süre önce, temel sayfalarımızdan bazıları için daha fazla veriye bakmaya başladık ve yanıt sürelerinin kabul edilemez olduğunu fark ettik. Sorunun kaynağını bulduk ve sonra onardık. Sonuç olarak, bir sorgunun yüksek hızda çalışması için Highity Cardinal Fields'ın gruplanması kritik öneme sahiptir. Elasticsearch'te JavaScript hata mesajları binlerce karakter uzunluğunda olabilir. Uzun bir dizenin toplanması, sayısal bir değerden daha yavaştır. String alanı yerine sayısal bir alan üzerinden toplasak güzel olmaz mıydı?

Bir hata mesajını sayıya dönüştürmenin en iyi yolu nedir? Hash ettiğimizde gerçek ortaya çıkar. Bir yerine iki sorgu kullanmak tercih edilir. Uygulamamızı iyileştirmek için performansı iyileştirmek ve daha fazla veriyi ortaya çıkarmak için sürekli çalışıyoruz. İki boyutlu bir sorgu, ortalama veri kümelerinde kabaca tek boyutlu bir sorgu ile aynı performansı gösterir. Öte yandan, büyük kardinalite veri kümelerine sahip müşteriler, büyüklük sırasına göre hız artışı fark edeceklerdir.

Küçük ya da büyük, her büyüklükteki işletme, büyük miktarda veri aramak için ArangoDB'yi kullanabilir. Ayrıca, verilerini tek bir yerde ölçeklendirmek ve depolamak isteyen işletmeler için mükemmel bir seçimdir.

Dünya Düzdür Dünya Düzdür: Bir Editör Yazısı

Hangisi Daha Hızlı Elasticsearch Veya Mongodb?

MongoDB, **1.15 olan varsayılan bir dizine sahip olduğunda Elasticsearch'ten daha hızlıdır ve özel bir dizine sahip olduğunda **1.20 daha hızlıdır.

No-SQL veritabanının popülaritesi arttıkça, kullanıcı sayısı da artar. Bu blog, MongoDB ve Elasticsearch'ün nasıl karşılaştırıldığını ve kontrast oluşturduğunu inceleyecek. Java ile yazılmış Apache Lucene, Elasticsearch oluşturmak için kullanılır. Elasticsearch, metin aramak yerine bir dizin aradığı için çıktıyı milisaniye cinsinden üretir. ElasticSearch ve MongoDB, aynı performans düzeyine ulaşmak için gereken daha az dizine sahipti. Elasticsearch, arama motorları arasında birinci, genel sıralamada ise sekizinci sıradadır. MongoDB, C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby ve diğerleri dahil olmak üzere neredeyse tüm programlama dilleri için sürücü desteğini destekler.

PostgreSQL'in MySQL kadar tanınmaması, onunla çalışmış geliştiricilerin bulunmasını zorlaştırabilir ve PostgreSQL, MySQL'in kendisi kadar iyi bilinmez. Ayrıca, PostgreSQL, MySQL kadar yaygın olarak benimsenmediği için, daha az destek olabilir. Bununla birlikte, PostgreSQL'in faydalarıyla karşılaştırıldığında, dezavantajları önemli ölçüde daha az ciddidir.

Redis, Karmaşık Veri Yapılarını Hızla Oluşturmak İçin Daha İyi

MongoDB, büyük veri kümelerini depolamak için harika bir araçtır, ancak isteklere yanıt vermek daha uzun sürebilir. Redis ile karmaşık veri yapılarını yazmak, diğer programlama dillerine göre daha hızlıdır.

Mongodb ve Elasticsearch Performansı

ElasticSearch, REST isteklerini işleme yeteneği nedeniyle sorgu işleme açısından MongoDB'den üstündür. Düz belgeler, kullanıcıların uzun bir belge listesini gözden geçirme ihtiyacını ortadan kaldırarak bir veritabanında kolayca ve kesin olarak saklanabilir. ElasticSearch ayrıca verileri filtreleme yeteneğine de sahiptir.

Son yıllarda en çok kullanılan veritabanları MongoDB ve Elasticsearch olmuştur. MongoDB'nin kullanıcı dostu bir programlama dili olduğu iyi bilinirken, Elasticsearch programcıların yalnızca en gelişmiş uygulamaları oluşturmasına izin veren bir araç olarak popülerlik kazanıyor. Aşağıdaki örnekleri karşılaştırarak, Elasticsearch ve Mongodb'un nasıl karşılaştırıldığını ve karşılaştırıldığını daha iyi anlayabiliriz. Elasticsearch, istemcilerin birbirleriyle eş zamanlı olarak veri analitiği çalıştırmalarına izin veren bir araçtır. Veritabanlarının geleneksel kayıt yapılarına göre sağladığı avantajların çoğuna yardımcı olan çok sayıda program vardır. Elasticsearch ve MongoDB'nin karşılaştırılması ve karşılaştırılması: Her ikisinin de Avantaj ve Dezavantajlarının İncelenmesi. Hiç şüphe yok ki Elasticsearch'ün arama yetenekleri olağanüstü. MongoDB, Aadhar Projesi tarafından 1,2 milyardan fazla insan hakkında demografik ve biyometrik bilgileri depolamak için kullanılan veritabanıdır. Shutterfly'ın MongoDB platformu, saniyede 10.000'e varan işlem hızında 6 milyardan fazla görüntüyü depolamak ve yönetmek için kullanılıyor.

Bu denormalizasyona ek olarak, Elasticsearch sonuç olarak bellek kullanımında artış yaşayabilir. Düğümlerde bellek ayırma söz konusu olduğunda, %50'si JVM'ye ayrılmalıdır, ancak düğümlerdeki belleğin %20'si ElasticSearch için kullanılabilir. Sonuç olarak Elasticsearch, birleştirmeleri yerel bir işlevsellik olarak kullanmaz, bu da onu bellek açısından verimli kılar. Bunun iki sonucu vardır: birincisi, veriler normalleştirilmez veya neredeyse düzleştirilir, bu da depolanması gereken veri miktarını azaltır; ikincisi, bellek kullanımı verinin boyutuna bağlı olmadığından, Elasticsearch bellek sorunları yaşayabilir. Bellek kıt bir kaynak olduğu için veri ambarları gibi sistemler için bir sorundur.

Elasticsearch Bir Nosql Veritabanı mı?

Elasticsearch, tamamen açık kaynaklı ve Java üzerine kurulu bir NoSQL veritabanıdır. Sonuç olarak, veriler yapılandırılmamış bir şekilde depolanır ve SQL'e erişilemez. Elasticsearch aynı zamanda bir NoSQL öğreticisidir, bu yüzden burada ona bu şekilde atıfta bulunabiliriz.

Elasticsearch dağıtılmış NoSQL veritabanı, verilerinizi gerçek zamanlı olarak aramak ve analiz etmek için kullanılır. Amerika Birleşik Devletleri'nde %63'ten ve Birleşik Krallık'ta %21'den fazla kullanıcısı vardır. Sisteminiz büyüdükçe, Elasticsearch ile düğümler ekleyerek yatay olarak yayılabilir; tek yapmanız gereken daha fazla düğüm eklemek. Ücretsiz olarak kurmanıza, onunla çalışmanıza ve özelleştirmenize izin veren Apache 2 lisansı, Elastisearch tarafından kullanılır. Program, verinin yapısını ve biçimini tanıdığında, aranabilecek bir dizin oluşturur. Elasticsearch, karmaşık verileri yapılandırılmış bir JSON belgesinde depolamak için kullanılabilir. En iyi dağıtılmış arama ve analitik yeteneklerini sağlamasına izin veren, Elasticsearch'te Lucene'nin dahili kullanımıdır. Verilere aşina olmayan kişilerin bir kontrol paneli kullanarak verilerle sezgisel olarak çalışmasına olanak tanır. Google arama motoru ile milyonlarca dokümanı hızlı ve kolay bir şekilde indeksleyebilir ve hızlı arama yapabilirsiniz.

Bu güçlü veri arama aracı, büyük veri kümelerini hızlı ve etkili bir şekilde aramak için kullanılabilir. Genellikle bu teknolojiyi bir motor/teknoloji olarak kullanan karmaşık arama işlevlerine ve gereksinimlere sahip uygulamalar oluşturmak için bir araç olarak kullanılır. Çok yüksek düzeyde ölçeklenebilirliğe sahiptir ve verileri çeşitli biçimlerde depolayabildiği için günlük analizi ve büyük veri analitiği için kullanılabilir.

Elasticsearch: Farklı Bir Veritabanı Türü

Elasticsearch, ACID uyumlu olmadığı için diğer birçok veritabanından farklı olarak belge yönelimli bir veritabanıdır . Elasticsearch, web uygulamaları oluşturmak için mükemmel bir araç olmasına rağmen, indeksler (değer ekleme) gibi bazı işlemlerin diğer veritabanlarına göre daha pahalı olması nedeniyle birincil veritabanı olarak kullanılmamalıdır.

Mongodb Tam Metin Araması ve Elasticsearch Karşılaştırması

Mongodb tam metin araması, metin verilerini aramak için güçlü bir araçtır. Elasticsearch, dağıtılmış, RESTful bir arama ve analiz motorudur. Her iki aracın da artıları ve eksileri vardır, ancak genel olarak mongodb tam metin araması daha hızlı ve daha doğrudur.

Mongodb, Elasticsearch'ten Daha mı İyi?

Bu açık kaynaklı arama motoru, gelişmiş veri indekslemeye izin veren arama için oluşturulmuştur. Veri analizi sağlamak için Kibana ve Logstash ile entegre çalışmaktadır. MongoDB, dağıtılmış bir sistemde büyük miktarda veriyi yönetmek için kullanılabilen bir NoSQL veritabanı yönetim programıdır.

Mongodb Arama İçin İyi mi?

MongoDB Atlas Search ile buluttaki verilerinizin üzerinde güçlü bir arama motoru oluşturabilir ve ilgili makaleleri hızlı ve kolay bir şekilde bulabilirsiniz.

Açık Kaynak Nosql Veritabanları

Açık kaynaklı nosql veritabanları esnek ve ölçeklenebilirdir, bu da onları büyük veri uygulamaları için ideal kılar. Ayrıca kullanımları ve dağıtımları kolaydır, bu da onları web tabanlı uygulamalar için popüler bir seçim haline getirir.

CylllaDB, modern uygulamalar için kullanılabilen bir NoSQL veritabanıdır. Açık kaynaklı ve ücretsizdir. Sonuç olarak, günümüz donanımıyla tamamen uyumlu, yüksek düzeyde eşzamansız, engellemeyen bir tasarım kullanır. Linux tabanlı bir zamanlama, önceliklendirme ve önbelleğe alma sistemi olan Seastar üzerine inşa edilmiş C tabanlı bir motor. ScyllaDB, çok amaçlı bir senkronizasyon mimarisi kullanarak parçalanmış her bir işlemin diğerinden bağımsız çalışmasını sağlamak için C++ vadeli işlemleri ve vaatlerini kullanır. ScyllaDB'nin derleme kodu, çok çekirdekli, çok CPU'lu NUMA sistemleri gibi en verimli donanımı kullanmasını sağlar. En sık erişilen veriler birleşik önbellekte olduğunda, hemen kullanılabilir. Bu bileşen, Apache Cassandra'nın tam sürücü ve bağlayıcı seti ile uyumludur.

Açık Kaynak Nosql Veritabanı Hangisidir?

Açık kaynaklı bir NoSQL veritabanı olan OrientDB, grafik, belge, nesne anahtar/değer modeli vb. dahil olmak üzere çeşitli modeller üzerine kuruludur. Java dahil başka bir programlama dili yoktur. Tüm veri kayıtları arasındaki doğrudan bağlantıları kullanarak, grafik veritabanlarındaki tüm kayıtlar arasındaki ilişkileri yönetmek mümkündür.

Mongodb Açık Kaynak mı?

MongoDB, açık kaynaklı bir NoSQL veritabanıdır. MongoDB'nin iki versiyonu vardır. MongoDB'nin birkaç sürümü vardır, ancak MongoDB Açık Kaynak sürümü , Açık Kaynak Topluluğunun bir parçası olarak ücretsizdir, oysa diğer sürümler bir lisans ücreti alır.

Cassandra Nosql Açık Kaynak mı?

Cassandra, birden çok bilgisayara dağıtılan bir NoSQL veritabanıdır. NoSQL veritabanları, konsepte göre hafif, açık kaynaklı, ilişkisel olmayan ve nispeten dağıtılmış olacak şekilde tasarlanmıştır. Güçlü yönlerinden biri olarak, şema tanımı açısından esnekliklerinin yanı sıra yatay ve dikey olarak ölçekleme yetenekleriyle tanınırlar.

Mongodb Elasticsearch

Mongodb, belge odaklı güçlü bir veritabanı sistemidir. Elasticsearch güçlü bir arama motorudur. Her ikisi de verileri depolamak ve almak için harika araçlardır. Ancak, farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır. Mongodb, verileri belge biçiminde depolamak için daha iyidir. Bu, verileri sorgulamayı ve güncellemeyi kolaylaştırır. Ancak, Mongodb'da veri aramak zor olabilir. Elasticsearch, arama için daha iyidir. Aradığınızı bulmak için veriler arasında kolayca arama yapabilir. Ancak, Mongodb ile aynı belge yönelimli özelliklere sahip değildir.

Yönlü bir aramayla kullanmak için bir API arıyorsanız, Matthiasn'ın BirdWatch Repo'su, bakmak isteyebileceğiniz bir şeydir. NodeJS, Express ve diğer Node.js uygulamalarının amaçları doğrultusunda, bir Ubuntu 14.04 EC2 bulut sunucusunda MongoDB'yi dizine eklemek için tek düğümlü bir Elasticsearch kümesi kullanacağız. Sonuç olarak işlemi yeniden başlattığımızda -replica-Setrs seçeneğini geçmiyoruz. Bunun yerine bir mongod.conf dosyası derledik.