擴展 NoSQL 數據庫：提示和技巧

隨著公司生成的數據量繼續呈指數級增長，NoSQL 數據庫越來越受歡迎。 然而，許多組織不願意轉向 NoSQL，因為他們擔心它會更難擴展。 擴展 NoSQL 數據庫實際上與擴展關係數據庫沒有什麼不同。 主要區別在於 NoSQL 數據庫被設計為可水平擴展，這意味著它們可以通過向系統添加更多節點來擴展。 這與垂直可擴展的關係數據庫形成對比，這意味著它們只能通過向單個服務器添加更多資源來擴展。 擴展 NoSQL 數據庫時需要注意以下幾點： 1. 確保您的數據均勻分佈在所有節點上。 2. 逐步添加節點以避免系統過載。 3. 密切監視系統的性能以確定任何瓶頸。 4.定期調整系統以確保最佳性能。 考慮到這些技巧，擴展 NoSQL 數據庫應該不會比擴展關係數據庫更困難。

擴展數據庫的方法和原則有很多，具體取決於數據庫的類型。 NoSQL 和SQL 數據庫的擴展取決於數據庫分片的概念。 當服務器分佈式時，能夠存儲更多數據的好處會增加，但我們也繼承了分佈式帶來的問題。 單體數據庫不支持自動分片，工程師需要手動編寫邏輯來處理。 為了解決這個問題，可以在查詢服務和數據庫之前安裝一個代理，比如負載均衡器。 當分片很大時，我們可以獲得更快的查詢，因為可以再次使用該代理。 由於缺乏最終用戶的意識，擴展 NoSQL 數據庫在很大程度上是不可見的。

每個分片都是獨一無二的，這與主從架構不同。 如果主分片上有任何讀取查詢，將向從分片發送請求。 在數據中心級別，我們可以復制數據庫以確保我們有備份。 Node是可以與其他節點通信和交換信息的節點。 每個節點通過協議與固定數量的其他節點通信。 因為 Cassandra 中的所有節點都是平等的，所以一個節點可以將其數據從一個節點複製到另一個節點，而無需擔心丟失任何數據。 八卦協議是節點可以共享信息的多種方式之一。

除了獲得額外的屬性之外，分佈式數據庫還有許多優點。 確保可用性的一個關鍵組成部分是數據複製。 當您對數據庫使用異步複製時，一開始它並不總是完全一致，但隨著時間的推移會變得更加一致。 SQL 數據庫用於需要高精度數據的金融應用程序，而 NoSQL 數據庫用於不太重要的應用程序，例如視圖計數。

垂直擴展是指隨著硬件的升級，計算工作量逐漸增加的過程。 轉向分佈式架構並添加更多計算機來解決我們的問題需要橫向擴展，也稱為水平擴展或向外擴展。

NoSQL 可以支持基於水平方法的縮放。

MongoDB 作為 NoSQL 數據庫，具有可擴展性，因為它的數據不存儲在關係數據庫中。 數據存儲為類似 JSON 的文檔，可以通過 HTTP 請求輕鬆訪問。 使用該方法可以跨多個節點橫向分發文檔。

你如何擴展 Nosql 數據庫？

另一方面，NoSQL 數據庫是可水平擴展的，這意味著它們可以通過簡單地向數據庫添加更多服務器來根據需要處理增加的流量。 因為 NoSQL 數據庫可以轉換成更大、更強大的結構，所以它是大型數據集和不斷發展的數據庫的合理選擇。

為了使本教程有效，您必須有一個有效的 Node.js 環境。 在本文中，我會將DynamoDB 文件解壓到一個名為 nodejs-dynamodb-sample 的文件夾中。 有關此內容的詳細版本，請訪問我的 GitHub 頁面：https://www.gofundme.com/adamfowleruk/nodesurvey.html。 示例應用程序可以從 DynamoDB 中搜索和檢索電影信息。 我們將在 Amazon Web Services 上的 S3 中存儲數據，並通過 Amazon 的身份和訪問管理服務 (IAM) 訪問 DynamoDB。 要使用亞馬遜的應用內分析服務，您必須先註冊並創建一個帳戶。 記下您要發布 /movies 的每部電影的年份和標題。

您可以輸入一個鍵控字段來查找某一年的電影。 之後，您可以從頭開始設計自己的應用程序。 您可以使用您的表格，直到您完成它們，但您應該在它們被使用後刪除它們。 訪問 Amazon Web Services 上的 DynamoDB 控制台，查看您目前使用了多少存儲空間。 “電影”選項卡允許您查看表格中的項目和應用程序的指標，以及“容量”選項卡中的每月估計每月成本。 這段代碼可以在我的 GitHub 頁面上找到：https://github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample。

MongoDB、Apache HBase 和 Cassandra 是三個非常適合水平擴展的 NoSQL 數據庫。 因為它們的數據結構更水平，這使得向系統添加更多服務器變得更加容易，同時也消除了更改它們的需要。 此外，這些數據庫相對較新，因此仍在開發和完善中，這意味著它們可能會隨著時間的推移而改進。

為什麼 Nosql 易於擴展？

Nosql 易於擴展，因為它被設計為可水平擴展。 這意味著它可以通過向nosql 集群添加更多節點來擴展。 Nosql 還易於擴展，因為它每秒可以處理大量數據和大量查詢。

應用程序需要高水平的可擴展性才能正常運行。 選擇具有簡單高效的用戶界面的數據存儲同樣重要。 爭論的焦點是使用“ASL”或“Nosql”數據庫哪個更好。 與 SQL 數據庫相反，NoSQL 數據庫很受歡迎，因為它們易於構建。 停止 NoSQL 數據庫中的所有操作本質上取決於分片。 通常，每個數據操作都需要使用限定運算符，該運算符可用於標識具有數據的節點。 數據存儲在多台機器上，這使得即使在最小的機器上執行數據操作也非常簡單。

因此，NoSQL 商店可以擴展到使用相對簡單的商用機器。 假設用戶將以這樣一種方式規劃和構建數據，即可以從同一節點一次性獲取數據以在 NoSQL 數據庫上執行特定操作。 以這種方式對數據進行反規範化也可能意味著節點已準備好運行預煮數據。 NoSQL 中的聯接是可能的，但它們不像 SQL 聯接那樣健壯。 在 NoSQL 的實際世界中，應用程序設計人員相信數據一致性最終會出現。 許多NoSQL系統除了提供開關來調整不同NoSQL系統之間的一致性外，還提供了例程來讓一致性顯得更加突出。 任何架構決策的一個重要部分是評估用例並根據該用例選擇合適的數據存儲。

所有 Nosql 數據庫都是可擴展的嗎？

作為互聯網和雲計算時代的結果，NoSQL 數據庫已經被創建，以便更容易地實現橫向擴展架構。 可伸縮性是通過將數據存儲與在橫向擴展架構中的大量計算機上處理數據所需的工作相結合來實現的。

該系統應該能夠以非常低的延遲處理非常大的數據庫，同時還能處理非常高的請求率。 對於 eBay、Amazon、Twitter 和 Facebook 等大容量網站，可擴展性和高可用性至關重要。 您可以通過水平縮放同時運行一個服務器的多個實例。

MongoDB 的數據庫在規模和用戶數量方面都可以水平和垂直擴展。 在 MongoDB 中，您可以通過添加更多資源並將數據拆分為更小的塊來垂直或水平擴展集群。 因此，MongoDB 是大型應用程序和數據存儲的流行選擇。

用於快速擴展和高數據量的最佳 Nosql 數據庫

其他 NoSQL 數據庫可以擴展以滿足您的特定需求，就像您可以使用其他數據庫一樣。 例如，MongoDB 是一種流行的編程語言，因為它可以快速擴展並處理大量數據。 基於 Redis 的數據存儲因其內存容量和速度而被廣泛使用。

Nosql 垂直縮放

Nosql 數據庫是水平可擴展的，這意味著它們可以通過向系統添加更多節點來處理增加的流量。 這與垂直擴展形成對比，垂直擴展通過向單個節點添加更多資源來擴展系統。

每個數據庫都必須擴展以處理每天生成的數據量。 術語“縮放”分為兩種類型：垂直和水平。 如果要存儲更多數據，則應投資 2TB 服務器。 單個服務器變得越來越昂貴和越來越大。 將機器添加到服務器的過程會導致水平擴展。 在這種情況下，數據被分成一組並分佈在多個服務器或分片中。 因為它遵循反規範化模型，所以不需要單點真相。 這種方法可能不會導致在 master 執行寫入失敗時更新信息，因為它不會在 master 執行寫入失敗時更新 slave 副本上的信息。

什麼是SQL中的垂直縮放？

垂直擴展方法的目標是通過增加同一邏輯服務器的資源來增加單台機器的容量。 現有軟件必須升級內存、存儲和處理能力等資源，才能發揮最佳性能。

如何橫向擴展數據庫

什麼是水平縮放，它是如何工作的？ 水平縮放方法是一種需要添加額外節點以適應負載的方法。 這對於關係數據庫來說非常困難，因為很難跨節點分佈相關數據。

除了添加更多實例來分擔負載之外，水平擴展（或向外擴展）還需要增加應用程序或服務的實例數量。 相反，垂直擴展需要向實例添加更多資源，例如 CPU 能力和內存。 由於 HTTP 的底層協議、大多數 Web 應用程序和 API，它們可以輕鬆地相互獨立地擴展。 一些數據庫現在允許您在多個實例之間同步和共享您的書面數據。 如果以這種方式路由流量，更多資源將專用於最常請求的項目。 儘管反向代理通常用於處理 HTTP 請求，但並不總是使用數據庫來執行此操作。 大多數數據庫都可以用nginx或HAproxy等軟件進行轉發，兩者都可以在TCP層面完成。

如果您的代理可以了解連接在協議級別上的工作方式，它可以確定只讀副本是否不同步或即使網絡連接處於活動狀態也無法做出反應。 路由可以根據副本上的負載以及連接數進行調整。 有一些代理服務器可以執行多種功能。 在持久捲和聲明方面取得了一些進展，但如果您不選擇對每個實例都具有同等價值的數據庫，也會存在固有的困難。 因為容器正在集群中移動，所以重啟一個只讀副本應該沒問題。 如果這種情況發生在主數據庫上，您可能不會感到興奮。