Sejak akhir-akhir ini, pangkalan data NoSQL mendapat populariti sejak beberapa tahun kebelakangan; namun, idea di sebalik itu tidak sepenuhnya baru. Apa yang berubah sejak akhir-akhir ini dengan kemajuan DB NoSQL adalah adanya penyelesaian yang lebih baru dan peningkatan prestasi serta kebolehpercayaan mereka, yang menyebabkan peningkatan penggunaannya dari khalayak khusus. Kami mungkin tidak berpegang teguh pada penyelesaian hanya untuk alasan subjektif yang mengucapkan terima kasih kepada pelbagai alat untuk mengembangkan DBMS yang mantap. Namun, kami mungkin menggunakan gabungan alat terbaik yang tersedia untuk keperluan unik projek. Kadang kala, pertaruhan terbaik mungkin memanfaatkan gabungan faedah dari dua teknologi yang bertentangan, seperti bergantung pada model pangkalan data hibrid dengan gabungan hubungan dan NoSQL Dbs.

Perbezaan antara hubungan dan NoSQL

Pangkalan data hubungan memerlukan anda menyusun pangkalan data ke dalam jadual yang berlainan, dan kemudian setiap jadual dibahagikan kepada pelbagai lajur berdasarkan jenis data. Aspek hubungan pangkalan data ini muncul dalam gambar ketika kita menentukan lajur tertentu dalam jadual sebagai kunci asing dengan menghubungkannya ke jadual lain. Dengan cara ini, kami menjalin hubungan antara pelbagai entiti. Ini adalah pendekatan yang sesuai untuk diikuti, tetapi tidak membiarkan anda menyusun semula data dalam perjalanan atau membuang sebahagian lajur tanpa kehilangan keseluruhan data. Ia juga tidak akan menambah lebih banyak lajur tanpa memindahkan entri yang ada ke dalam skema baru.

Sekiranya terdapat pangkalan data NoSQL, anda tidak perlu mengikuti struktur data yang telah ditetapkan. Masukkan data dalam bentuk mentahnya untuk disimpan. Ini akan sesuai dengan banyak kes penggunaan standard tetapi akan menimbulkan banyak masalah yang berpotensi juga. Kebebasan NoSQL menawarkan untuk menambahkan jenis dan struktur data ke dalam pangkalan data yang bermaksud bahawa beberapa pembangun tidak membuat reka bentuk pangkalan data mereka secara khusus. Daripada merancang pangkalan data, mereka menambah barang, dan mereka cenderung membimbangkannya kemudian.

Oleh itu, bolehkah anda bimbang mengenainya nanti? Anda mungkin perlu menganalisis dan mengkaji data pada titik pertama itu sendiri, walaupun semasa menyiapkan NoSQL DB. Kelemahan lain dari NoSQL DB adalah bahawa ia memerlukan lebih banyak penyimpanan daripada pangkalan data relasional di mana anda perlu menjaga semua hubungan yang diberikan. Anda boleh memanfaatkan perkhidmatan Remot, yang menawarkan perkhidmatan pangkalan data terbaik di kelasnya.

Pentadbiran pangkalan data moden - tetap relevan pada zaman DBaaS

Terdapat banyak senario DB standard yang mungkin lebih bijak untuk menambahkan NoSQL DB ke pangkalan data hubungan yang ada atau sebaliknya. Sebab untuk melakukan ini mungkin berbeza dari satu kes ke kes yang lain. Mungkin hanya keperluan menyimpan cache untuk meningkatkan pertanyaan untuk meningkatkan data anda di pelayan atau yang lain. Mari kita bincangkan beberapa kes penggunaan biasa untuk penyediaan pangkalan data hibrid.

Gunakan kes # 1: Pangkalan data dokumen

Aplikasi perancangan sumber perusahaan adalah kubu pangkalan data hubungan secara sejarah. Namun, mereka sekarang kurang mengizinkan fleksibilitas untuk set pengguna perusahaan yang sama dalam pengendalian data volume. Dengan DB hubungan, pengguna mempunyai batasan dalam menangani borang kemasukan tanpa mengemas kini skema pangkalan data secara lengkap. Dengan penambahan pangkalan data berasaskan dokumen NoSQL ke dalam sistem yang ada; namun, pengguna dapat dengan mudah membuat dan menyunting borang tersebut dengan cepat. Data-data ini akan disimpan sebagai dokumen yang dapat memenuhi perubahan parameter pada masa depan.

Beberapa vendor pangkalan data ini juga menyedari perlunya penyelesaian gabungan tersebut dan mula menawarkan sesuatu seperti DB dokumen dan bukannya pangkalan data hubungan murni. Sebagai contoh, Microsoft SQL Server 2016, pangkalan data relasional, kini menawarkan sokongan khusus untuk menyimpan dokumen JSON di dalam sel data hubungan, yang selanjutnya akan mempermudah aliran kerja ke tahap yang lebih besar tetapi mungkin menyukarkan pengemaskinian data berbanding dengan mengemas kini data dalam jadual pangkalan data biasa .

Pangkalan data dokumen kini dapat menyimpan semuanya dalam bentuk dokumen, biasanya sebagai objek JSON. Oleh kerana model ini tidak memerlukan struktur penyimpanan apa pun, anda boleh menambahkan pelbagai jenis medan yang anda perlukan untuk setiap objek juga kerana terserah anda untuk memahami sepenuhnya data yang anda dapatkan darinya. Beberapa pangkalan data berasaskan dokumen yang popular adalah Couchbase dan MongoDB dll.

Gunakan kes # 2: DB dalam memori

Kejayaan laman web e-com banyak bergantung pada kemampuan mereka untuk mengesyorkan mengenal pasti minat pengguna dan mencadangkan sesuatu yang mungkin mereka minat untuk membeli pada waktu tertentu. Kita dapat melihat bahawa banyak laman web e-com terlaris melakukan tugas ini dengan baik. Bagaimana mereka mencapai yang sama? Mereka cenderung untuk menganalisis data pembelian sebelumnya dan sejarah penyemak imbas pengguna untuk mengenal pasti apa yang anda cari dan belum beli. Mereka akan melakukan analisis yang sama terhadap rakan kami atau pengguna lain yang berkaitan dengan anda dan menghubungkan data ini untuk menunjukkan pilihan paling bergaya di hadapan anda.

Tantangan di sini untuk pangkalan data adalah bahawa jenis analisis ini perlu berlaku dengan cepat dalam masa nyata untuk setiap pembukaan halaman di hadapan setiap pengguna. Ini adalah armada yang mustahil untuk pangkalan data hubungan, yang harus menggabungkan beberapa jadual untuk menyelesaikannya.

Walaupun memikirkan kemungkinan penyelesaian untuk ini dari segi pangkalan data hibrid, pilihan yang ideal adalah pangkalan data dalam memori. Pangkalan data hubungan yang anda gunakan menggunakan cache data yang diperlukan untuk melakukan pertanyaan dalam ingatan yang diinginkan dan bukannya berjalan ke cakera setiap kali. Penyelesaian lain yang lebih baik adalah pangkalan data grafik untuk tujuan yang sama, yang melacak semua hubungan terpaut untuk mengenal pasti pilihan lingkaran pengguna.

Kesimpulannya

DB dalam memori, dalam persekitaran pangkalan data hibrid, kebanyakannya berfungsi sebagai gedung nilai utama yang berjalan pada RAM anda, tetapi banyak di antaranya memiliki kemampuan untuk mengekalkan cakera keras. Mereka juga menawarkan sokongan replikasi, log transaksi, snapshot, dll. Radis dan Me cache adalah dua pangkalan data dalam memori yang paling popular digunakan. Pangkalan data grafik cenderung menyimpan data dalam grafik grafik, dioptimumkan untuk pencarian data yang lebih pantas dan carian data masa nyata. Ini dilakukan dengan ideal dengan menambahkan petunjuk pada setiap entri ke entri lain yang bersambung. Anda mungkin menganggap Graf Tak Terbatas dan Neo4j, dll., Yang sama.

Bersamaan dengan perkara di atas, anda mungkin mempertimbangkan penggunaan kasus pengesanan penipuan dan skalabilitas sambil mempertimbangkan pelaksanaan pangkalan data hibrid untuk pentadbiran pangkalan data perusahaan anda.