Introdução às vantagens do NoSQL
Neste artigo, discutiremos as vantagens do NoSQL, juntamente com o que é o NoSQL e o suporte ao NoSQL.
É uma tecnologia de banco de dados não relacional. De fato, existem até alguns bancos de dados NoSQL que suportam SQL como uma linguagem de consulta, portanto o nome NoSQL é um pouco impróprio.
Arquitetura Distribuída
- Muitos bancos de dados NoSQL associam vários servidores comuns.
- Fornece armazenamento redundante.
- Fornece distribuição geográfica.
- Evita ter um "ponto único de falha"
Suportando o NoSQL
Estamos analisando critérios financeiros, e isso é bastante novo. Com efeito, revisaremos questões de demanda ou carga no sistema e o tipo de trabalho, a carga de trabalho que o sistema precisa executar. Agora, do lado financeiro, teremos algumas conclusões bastante novas aqui. O primeiro é o menos novo dos dois, e essa é a economia do software de código aberto que pode, por si só, criar um forte endosso ao NoSQL.
Agora, se você pode combinar esses fatores com os reais fatores de suporte tecnológico, por exemplo, você está em um cenário em escala da Web e está fazendo armazenamento e recuperação simples, agora você realmente tem um home run, porque agora está aplicando a tecnologia certa e você tem algumas razões políticas e financeiras que apenas melhoram sua escolha.
Portanto, veja se você não está nessa demanda ou em um cenário de carga de trabalho, pode ser uma espécie de falência em termos de sua integridade usar o NoSQL apenas para atrair um VC, e provavelmente os VCs inteligentes provavelmente reconheceriam isso. Mas se você estiver na zona do cenário certo, além disso, provavelmente terá uma melhor experiência em captação de recursos e um conjunto geral de custos mais gerenciável se seguir o modelo NoSQL.
Nuvem
Os bancos de dados de computação em nuvem e NoSQL tendem a coincidir com bastante frequência.
Microsoft
- Tabelas do Azure
- Hadoop no Azure / Hbase
Amazonas
- SimpleDB
- DynamoDB
- Elastic MapReduce
Vantagens do NoSQL
Vejamos as vantagens mais importantes do NoSQL, que são as seguintes.
1) Esquema com banco de dados Write (Schemaless):
É tremendo se você deseja manter arquivos de estrutura não identificada, que inclui recursos distribuídos que processamos para armazenar e consultar eventos que geralmente incluem carimbo de data / hora, uma matriz de tags e valor com o objeto de metadados, incluindo as coisas., ocorreu nesta função.
2) Esquema dinâmico (associado ao estágio inicial):
Isso pode facilitar o progresso das estruturas de dados em comparação com as instruções ALTER TABLE em operação com bancos de dados por vários gigabytes de material de conteúdo.
3) Estrutura de objetos aninhados:
Permite evitar muitas junções e "parecer mais orgânico" do que relações e tabelas se você estiver focado na linguagem orientada a objetos.
4) Procedimentos de incremento:
Era incrivelmente simples aplicar instâncias, incluindo contadores para visualização do leitor e assim por diante, sem vários procedimentos de leitura / gravação no banco de dados.
5) Características da matriz que podem ser indexáveis:
Parece ser a característica básica que pode ser notavelmente eficaz, pois permite marcar arquivos com vários e descobri-los aplicando essas tags rapidamente.
6) Dimensionamento:
Os bancos de dados escaláveis por anos e anos os administradores de bancos de dados dependem da escalabilidade de um banco de dados relacional para que eles possam obter aumentos de eficiência. Escalonar significa solicitar servidores maiores, como a carga aumenta ou aumentar os ativos de hardware em relação à escalada existente da máquina, tendo suas limitações.
Um ponto será compreendido quando nunca mais uma expansão será possível, uma máquina pode gerenciar até uma quantidade específica de ativos físicos. O dimensionamento não era viável com bancos de dados relacionais devido a restrições técnicas associadas principalmente à operação de junção. O dimensionamento significa distribuir o banco de dados por vários computadores, à medida que a carga aumenta à medida que o tempo passa, os dados de influxo explodiram muito e o novo termo big data surgiu. simbolizar a tendência devido à extensão da expansão de big data não é econômico hoje em dia.
Escalar a escala talvez apenas a abordagem para obter um novo conjunto de bancos de dados para ajudar a escalar a escala pode ser conhecido como banco de dados NoSQL.
7) Menos gerenciamento:
Os bancos de dados relacionais dependem bastante dos administradores de banco de dados, também conhecidos como DBA, apesar dos enormes desenvolvimentos em nosso domínio DBMS ao longo dos anos. No entanto, os bancos de dados NoSQL geralmente são criados desde o início até gerentes desnecessários, distribuição automatizada de dados de reparo e modelos de dados mais fáceis resultam na redução dos desejos de administração e desempenho.
8) Modelos flexíveis de dados:
O gerenciamento de mudanças é bastante desafiador para bancos de dados relacionais, nos quais o modelo de dados precisa ser tratado com cautela. As alterações de esquema podem resultar em tempo de inatividade do programa. Os bancos de dados NoSQL são limitações muito mais relaxadas do modelo de dados; ocasionalmente, esses tipos de limitações serão inexistentes.
Geralmente, os bancos de dados NoSQL permitem que os aplicativos mantenham quase qualquer estrutura todos os dias para criar bancos de dados NoSQL descritos de forma muito mais rígida. Da mesma forma, novas colunas são produzidas sem esforço, caso haja alterações no esquema dos bancos de dados NoSQL, que não precisam ser manipuladas como um produto de mudança difícil.
9) Indexação geoespacial:
Descubra arquivos que trabalham com localização geográfica.
10) Resumindo:
É versátil e intensamente simples de usar para programadores, porque você se concentrará em "objetos como produtos", conhecidos como arquivos. Certamente experimenta uma peculiaridade pessoal, portanto, certifique-se de escolher a melhor correspondência para o seu caso de uso em vez de usar o "MongoDB pode ser em escala da web".
11) A maioria dos bancos de dados NoSQL é de código aberto:
O custo permanece, mas eles aumentam com o pessoal, e não com vários clientes.
12) Na nuvem, não importa:
Se você estiver migrando para a nuvem e novamente em muitos cenários em escala da web, será um bom lugar para você ir, então as diferentes economias de licenciamento podem ser mudas, porque a maneira como as plataformas de computação em nuvem funcionam, na maioria das vezes você paga taxas e muitas taxas tendem a ser algo proporcional ao tamanho do seu banco de dados e você não está realmente comprando licenças.
Portanto, é importante comparar maçãs com maçãs. Uma plataforma é um banco de dados de serviço que nem acarreta um custo por servidor. Você está pagando pelo seu banco de dados. Os dados são os que mais impactam no custo.
13) Os custos de mão-de-obra e produtividade podem ser ocultados:
O trabalho e a produtividade podem ser altos e não óbvios para reduzir o custo da organização.
14) Financiamento:
Os negócios financiados por empreendimentos podem se dar bem com o NoSQL. A percepção de sua escalabilidade pode ajudar a convencer os investidores de sua trajetória e prontidão.
É a frase da moda -
Muitas empresas NoSQL também são financiadas por empreendimentos. O pensamento de grupo se aplica!
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