NoSQL Veritabanları Taksonomi Uygulamaları İçin Neden Daha Uygun?

Kuruluşun özel ihtiyaçları ve personelin uzmanlığı da dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Bununla birlikte, genel olarak NoSQL veritabanları, aşağıdaki nedenlerden dolayı taksonomi uygulamaları için SQL veritabanlarından daha uygundur: 1. NoSQL veritabanları, şema tasarımı açısından daha esnektir. Bu, yeni alanlar veya öğeler arasındaki ilişkilerdeki değişiklikler gibi verilerin yapısındaki değişiklikleri daha kolay uyum sağlayabilecekleri anlamına gelir. 2. NoSQL veritabanları, büyük hacimli verileri SQL veritabanlarından daha verimli bir şekilde işleyebilir. Bunun nedeni, yükü birden fazla sunucuya yaymalarına izin veren yatay ölçeklenebilirliktir. 3. NoSQL veritabanları, başarısızlığa karşı SQL veritabanlarından daha dayanıklıdır. Bunun nedeni, birden çok sunucuda verileri otomatik olarak çoğaltmak üzere tasarlanmalarıdır, böylece bir sunucu çökerse veriler başka bir sunucuda kullanılabilir olmaya devam eder.

NoSQL sistemi, büyük miktarda veri depolayabilen, dağıtılmış, ilişkisel olmayan bir veritabanı sistemi olarak tanımlanır. Çeviklik, performans ve ölçek ihtiyacına dayalıdırlar ve çeşitli bağlamlarda kullanılabilirler. NoSQL veri tabanı yatay olarak ölçeklenebilir ve yüz milyonlarca ve hatta milyarlarca kullanıcı için yerleşik bir ölçeklendirme özelliğine sahiptir. Eski bir Oracle yöneticisi ve Java savunucusu olan Cameron Purdy, NoSQL veritabanlarının nasıl çalıştığını ve nasıl son derece hızlı olabileceklerini açıklıyor. Bir NoSQL veritabanı, çok büyük miktarda veriyi çok kısa sürede ve büyük ölçekte işleyebilir. Sürekli kullanılabilirliği korurken, yapılandırılmamış verileri birden çok düğümde ve birden çok sunucuda depolar. NoSQL analizi, HTML betiği kullanan analizden daha mı iyidir? Analiz edilecek verilerin türü, toplanacak verilerin miktarı ve ne kadar hızlı gerekli olduğu gibi bir dizi faktörü dikkate aldığı için çok önemli bir karardır. Sosyal medya, metinler veya coğrafi veriler gibi yarı yapılandırılmış verileri analiz etmeniz gerekiyorsa, MongoDB veya CouchDB gibi NoSQL tipi bir veritabanı en iyisidir.

NoSQL sorguları çalıştırmak mümkündür, ancak bunlar çok daha yavaştır. Uygulamanızda yüksek işlem hacmine sahiptir. SQL veritabanları daha kararlıdır ve diğer veritabanlarına göre veri bütünlüğü sağlar, bu da onları ağır iş veya karmaşık işlemler için mükemmel bir seçim haline getirir. ASİT kesinlikle uyulmalıdır.

NoSQL veritabanları esnek, ölçeklenebilir, son derece işlevsel ve kullanımı kolay olduğundan, kullanıcı deneyiminin kritik önem taşıdığı mobil, web ve oyun gibi çok çeşitli modern uygulamalar için idealdir.

Bir NoSQL veritabanı, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tek bir veritabanında depolamak ve modellemek için ilişkisel bir veritabanından daha uygundur.

NoSQL veritabanları, özellikle anahtar-değer depolaması için genellikle SQL veritabanlarından daha hızlıdır; ancak NoSQL veritabanları, tutarsız verilerle sonuçlanabilecek ACID işlemlerini tam olarak desteklemeyebilir.

Hangi Veritabanı Daha İyi Sql Veya Nosql?

Belgeler veya JSON gibi yapılandırılmamış verilerde SQL veritabanları, çok satırlı işlemlerde NoSQL veritabanlarına göre daha etkilidir. İlişkisel bir veritabanı etrafında oluşturulan eski sistemler, SQL veritabanları olarak da bilinir.

Veri bilimi, en temel haliyle, veri biliminin tüm alt alanlarının temelidir. Çoğu zaman, ihtiyaç duyduğunuz veriler bir veritabanı yönetim sisteminde (DBMS) depolanır. DBMS'nin dili, onunla etkileşimde bulunmak ve onunla iletişim kurmak için kullanılabilir. SQL ( Yapılandırılmış sorgu dili ), DBMS'lerle etkileşimde bulunmak için kullanılan betik dilidir. Son yıllarda ortaya çıkan yeni bir terim de NoSQL veritabanlarıdır. Tablolar ve kayıtlar, kanunen veri depolaması zorunlu olmayan ilişkisel olmayan veritabanlarında imha edilebilir. Bunun yerine, veri depolama yapısı, ihtiyaçlarını karşılamak için özel gereksinimler için tasarlanır ve optimize edilir.

Sütunlara ve veritabanlarına ek olarak, grafik veritabanları gibi anahtar-değer çiftleri de popülerdir. Belge odaklı veritabanları, bir Python veritabanı olan MongoDB'de bulunabilir. NoSQL veritabanlarının daha çevik bir veri yapısı oluşturmanıza izin verdiği doğrudur. SQL veritabanları ise daha katı bir yapıya ve daha az esnek bir veri türüne sahiptir. SQL ile başlayıp ardından NoSQL'e geçmek yeni başlayanlar için en iyi seçenek olabilir. Verilerinize, uygulamanıza ve bunlardan elde ettiğiniz faydalara göre hangisinin sizin için en iyi olduğuna karar vermek size kalmıştır. SQL hala en iyi programlama dili değil, en iyi NoSQL uygulaması da değil. Verilerinizi dinlerseniz en iyi kararı verebileceksiniz.

NoSQL veritabanları, SQL veritabanlarından daha ucuz olmasına rağmen, aynı zamanda daha hızlı sorgular, daha esnek veri modelleri ve daha fazla geliştirme kolaylığı sağlar. Başka bir deyişle, kuruluşunuzun neye ihtiyacı olduğuna ve ne kadar veriye ihtiyaç duyduğuna çok bağlıdır.

Hiyerarşik Veriler İçin En İyi Veritabanı Hangisidir?

Uygulamanın özel gereksinimlerine bağlı olduğundan bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Hiyerarşik verileri depolamak için bazı yaygın seçenekler, ilişkisel veritabanları, nesne yönelimli veritabanları ve XML veritabanlarıdır .

Verileri standart bir yöntem kullanarak depolayan ve düzenleyen bir yazılım programıdır. Hiyerarşik veritabanı modeli, kayıtların kayıt olarak saklandığı ve bir ebeveyn ve düzeyin yardımıyla ağaç benzeri bir yapıya bağlandığı bir veri modelidir. IMS, en yaygın kullanılan veritabanlarından biridir. Hiyerarşik bir veritabanı ile hiyerarşi tabanlı veri gösterimi mümkündür. IBM'in Bilgi Yönetim Sistemi (IMS) ve RDM Mobile gibi hiyerarşik veritabanları en popüler olanlardan bazılarıdır. XML ve XAML, hiyerarşik veri modellerine dayalı olarak en yaygın olarak kullanılan XPath ve XAML olmak üzere iki popüler veri depolama türüdür. Dosyalar oluşturulduğunda, kök düğümler boyunca dağıtılırlar.

Veriler, aradığınızı bulmanızı kolaylaştıracak şekilde mantıksal olarak düzenlenmiştir. Hiyerarşi, bozulmadan tutan veri sorguları kullanılarak korunabilir. Bir dizi uygulama veya komut dosyası verilere erişebilir. Hiyerarşik olan tablo yapıları gereklidir. Hiyerarşik bir veri tablosu oluşturmak için hiyerarşi kimliği işlevi kullanılır. Bu işlevde iki bağımsız değişken vardır: tablo adı ve hiyerarşi kimliği. Bu örnekte, ŞirketAdı ve ÜrünAdı tabloları için hiyerarşi kimliğine sahip bir tablonun nasıl oluşturulacağını gösteriyoruz. Hiyerarşide, önce hiyerarşi kimliğini (ad, kimlik) seçmelisiniz. Şirket adından. ÜRÜNLER: ÜRÜNLER: ÜRÜNLER: ÜRÜNLER: ÜRÜNLER Firma adı ve ürün adı tablolarının hiyerarşi kimliği için buradaki tablo kullanılır. Hiyerarşi kimliği işlevi, şirket adı ve ürün adları tablolarında şirket ve ürün adları için bir hiyerarşi kimliği döndürür. Tablo için, hiyerarşi kimliği işlevini kullanarak 5 değerini döndürün.