Introduktion till fördelar med NoSQL
I den här artikeln kommer vi att diskutera fördelarna med NoSQL tillsammans med vad som är NoSQL och stödja NoSQL.
Det är en icke-relationell databasteknologi. I själva verket finns det till och med några NoSQL-databaser som stöder SQL som frågespråk, så namnet NoSQL är lite av ett felnummer.
Distribuerad arkitektur
- Många NoSQL-databaser förenar ett antal handelsserver tillsammans.
- Ger redundant lagring.
- Ger geografisk distribution.
- Undviker att ha en "enda punkt för misslyckande"
Stöder NoSQL
Vi tittar på ekonomiska kriterier, och det är ganska nytt. Vi kommer i själva verket att granska frågor om efterfrågan eller belastningen på systemet och typen av arbete, den arbetsbelastning som systemet behöver ta på sig. Nu på den ekonomiska sidan kommer vi att ha några ganska nya slutsatser här. Den första är de mindre romanen av de två, och det är ekonomin med öppen källkodsprogramvara och kan i sig själva skapa ett starkt stöd för NoSQL.
Om du till exempel kan kombinera dessa faktorer med de verkliga teknologiskt stödjande faktorerna, till exempel, är du i ett webbskalascenario och du gör enkel lagring och hämtning, nu har du verkligen fått en hemkörning, för nu ansöker du rätt teknik, och du har några politiska och ekonomiska skäl som bara förbättrar ditt val.
Så, titta, om du inte är i efterfrågan eller ett arbetsbelastningsscenario, kan det vara typ av konkurs när det gäller din integritet att använda NoSQL bara för att locka en VC, och troligtvis skulle de smarta VC: erna förstå det. Men om du befinner dig i rätt scenzon, så kommer du förmodligen att ha bättre insamlingsupplevelse och totalt sett mer hanterbara kostnader om du går med NoSQL-modellen.
Moln
Cloud computing och NoSQL-databaser tenderar att sammanfalla ganska ofta.
Microsoft
- Azure Tabeller
- Hadoop på Azure / Hbase
Amazon
- SimpleDB
- DynamoDB
- Elastic MapReduce
Fördelar med NoSQL
Låt oss titta på de mest framstående fördelarna med NoSQL som är följande.
1) Schema med skrivdatabas (schemaless):
Det är oerhört om du vill underhålla filer med oidentifierad struktur som innehåller distribuerade funktioner vi har stämdat mot detta för att lagra & fråga händelser som vanligtvis alla innefattar tidsstämpel, en rad taggar samt värde med metadataobjekt inklusive sakerna har faktiskt, inträffade i den här funktionen.
2) (associerat med den initiala scenen) Dynamiskt schema:
Det kan göra det lättare att utveckla datastrukturer i jämförelse med att använda ALTER TABLE-uttalanden med databaser av många gigabyte innehållsmaterial.
3) Kapslade objektstruktur:
Det gör att du kan förhindra massor av sammanfogningar såväl som "känns mer organiska" än relationer och tabeller om du fokuserar på objektorienterat språk.
4) Tillvägagångssätt:
Det var otroligt enkelt att tillämpa instanser inklusive räknare för läsarens åsikt och så vidare utan flera läs / skrivprocedurer runt databasen.
5) Arrayegenskaper som kan vara indexerbara:
Verkar vara den grundläggande egenskapen som kan vara anmärkningsvärt effektiv, det gör att du kan tagga filer med flera och upptäcka att de använder dessa taggar faktiskt snabbt.
6) Skalning ut:
Databaser som skalas ut i flera år har databasadministratörer beroende av att skala upp en relationsdatabas så att de kan uppnå effektivitetsökningar. Skalning innebär att beställa större servrar som lasten höjer eller ökar hårdvarutillgångarna mot den befintliga maskinklättringen upplever dess begränsningar.
En punkt kommer att förstå när ännu mer skalning aldrig kommer att vara möjligt en maskin kan hantera upp till en viss mängd hårda tillgångar. Skalning ut hade inte varit möjligt med relationella databaser på grund av tekniska begränsningar som främst är förknippade med anslutningsoperation. Skalning innebär att distributionen av databasen över flera datorer som belastningen ökar i takt med att tillströmningsdata har exploderat mycket att den nya termen big data har dykt upp att symbolisera trenden på grund av omfattningen av storskaliga data är inte en kostnadseffektiv nuförtiden.
Skalning ut kanske bara tillvägagångssättet för att ta nytt bröd av databaser för att ha ytor för att hjälpa till att skala ut de kan kallas NoSQL-databaser.
7) Mindre hantering:
Relationsdatabaser är ganska beroende av databasadministratörer, även kända som DBA, den här typen av sant trots enorm utveckling inom vår DBMS-domän genom åren, men NoSQL-databaser är vanligtvis byggda från grunden till onödiga förvaltningar automatiserad reparationsdatadistribution samt enklare datamodeller resulterar i att minska förvaltnings- och resultatbegäran
8) Flexibla datamodeller:
Förändringshantering är ganska utmanande för relationella databaser där datamodellen måste hanteras försiktigt schematändringar kan resultera i programnedgång. NoSQL-databaser är mycket mer avslappnade datamodellbegränsningar ibland kommer dessa typer av begränsningar att existera.
I allmänhet möjliggör NoSQL-databaser att applikationer kan upprätthålla nästan vilken struktur som helst varje dag för att ge mycket mer styvt beskrivna NoSQL-databaser. På samma sätt kan nya kolumner produceras utan ansträngning om det finns NoSQL-databaser som scheman förändringar inte behöver hantera som en svår förändringsprodukt.
9) Geospatial indexering:
Upptäck filer som arbetar med geografisk plats.
10) Sammanfattning:
Det är mångsidigt och intensivt enkelt att använda för programmerare eftersom du kommer att fokusera på "objekt som produkter" som kallas filer. Det upplever verkligen ett personligt utseende, så se till att du väljer den bästa matchningen till ditt användningsfall ordentligt snarare än att gå med "MongoDB kan vara webbskala".
11) De flesta NoSQL-databaser är öppen källkod:
Kostnaden kvarstår, men de ökar med personal snarare än med ett antal kunder.
12) I molnet kanske det inte är viktigt:
Om du flyttar till molnet och igen i många webbskala scenarier, det kommer att vara bra plats för dig att gå, kan de olika licensieringsekonomierna vara stumma, eftersom sättet för molnberäkningsplattformar fungerar eftersom du mest betalar avgifter och många avgifter tenderar att vara något i proportion till storleken på din databas och du köper faktiskt inte licenser.
Så det är viktigt att jämföra äpplen med äpplen. En plattform är en servicedatabas som inte ens tar med sig en kostnad per server. Du betalar för din databas. Datastorlekar är det mest påverkande på kostnaden.
13) Kostnader för arbetskraft och produktivitet kan döljas:
Arbetskraft och produktivitet kan vara höga och inte uppenbara för att sänka organisationens kostnader.
14) Finansiering:
Den riskkapitalfinansierade verksamheten kan klara sig bra med NoSQL. Uppfattningen av dess skalbarhet kan hjälpa till att övertyga investerare om din bana och beredskap.
Det är den heta buzzfrasen -
Många NoSQL-företag är också riskkapitalfinansierade. Grupptänk gäller!
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till fördelarna med NoSQL. Här diskuterar vi vad som är NoSQL? tillsammans med de 14 främsta fördelarna med NoSQL. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Fördelar med Data Mining
- Vad är en Data Lake?
- Vad är HBase?
- Fördelar med HTML