ลักษณะทั่วไปของ NoSQL - Dummies

ตัวอย่างเช่นใน RDBMS แบบดั้งเดิมคุณจะผ่านขั้นตอนการออกแบบโครงร่าง สคีมาแนะนำฐานข้อมูลว่าข้อมูลใดที่ควรคาดหวัง เปลี่ยนข้อมูลที่จัดเก็บหรือโครงสร้างและคุณต้องสร้างฐานข้อมูลใหม่โดยใช้สคีมาที่แก้ไขแล้ว หากคุณต้องการเปลี่ยนแปลงคุณจะต้องใช้เวลามากในการตัดสินใจว่าจะสร้างสถาปนิกข้อมูลที่มีอยู่เดิมได้อย่างไร ในฐานข้อมูล NoSQL คุณสามารถจัดเก็บโครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกันได้ ไม่จำเป็นต้องบอกฐานข้อมูลก่อน

คุณอาจต้องปรับเปลี่ยนคำค้นหาตามลำดับอาจเพิ่มดัชนี

(เช่นดัชนีช่วงจำนวนเต็มเพื่อให้น้อยกว่าและมากกว่าแบบสอบถามเฉพาะชนิดข้อมูล) แต่กระบวนการทั้งหมดเป็น เจ็บปวดมากน้อยกว่าที่เป็นอยู่กับ RDBMS

RDBMS ใช้งานได้เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและเนื่องจากโดยใช้ SQL ทำให้การค้นหาเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นในการเปลี่ยนทั้งแบบแผนและแบบสอบถามซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุผลสำคัญที่จะนำมาใช้ในช่วงเวลาต่างๆมากขึ้น

แม้ในการค้นหาคุณอาจไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสคีมามากนักโปรดพิจารณาดัชนีผ่านหมายเลขบัญชีภาคสนามโดยที่ เลขที่บัญชี สามารถอยู่ที่ใดก็ได้ในเอกสารที่เก็บไว้ใน ฐานข้อมูล NoSQL คุณสามารถเปลี่ยนโครงสร้างและย้ายตำแหน่งได้ที่

เลขที่บัญชี

และหากองค์ประกอบมีชื่อเหมือนกันในเอกสารก็จะยังคงมีอยู่สำหรับข้อความค้นหาที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงกลไกการสืบค้นข้อมูลของคุณ โปรดทราบว่าฐานข้อมูล NoSQL บางส่วนไม่สามารถใช้งาน schema ได้อย่างเต็มที่ บางอย่างเช่น HBase กำหนดให้คุณต้องหยุดฐานข้อมูลเพื่อแก้ไขคำจำกัดความของคอลัมน์ พวกเขายังคงพิจารณาฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากไม่กำหนดฟิลด์ทั้งหมด (คอลัมน์ในกรณีนี้) จะต้องรู้จักล่วงหน้าสำหรับแต่ละระเบียน - เฉพาะกลุ่มคอลัมน์เท่านั้น RDBMS อนุญาตให้ระบุแต่ละฟิลด์ในระเบียนเป็นค่า ค่าว่าง ปัญหาเกี่ยวกับ RDBMS คือขนาดและประสิทธิภาพของข้อมูลที่เก็บไว้จะได้รับผลกระทบในทางลบเมื่อการจัดเก็บข้อมูลสงวนไว้สำหรับค่า null เพียงในกรณีที่เร็กคอร์ดอาจมีค่าในคอลัมน์ในอนาคต ใน Cassandra คุณไม่ได้ระบุข้อมูลของคอลัมน์นั้นซึ่งจะแก้ปัญหาได้

Nonrelational

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นวิธีที่โดดเด่นในการจัดเก็บข้อมูลแอพพลิเคมานานกว่า 20 ปี การทำงานทางคณิตศาสตร์ได้ดำเนินการอย่างมากเพื่อพิสูจน์ทฤษฎีที่เป็นรากฐานของพวกเขา การหนุนนี้อธิบายว่าตารางต่างๆเกี่ยวข้องกันอย่างไร แถวคำสั่งซื้อเดียวอาจเกี่ยวข้องกับแถวที่อยู่จัดส่ง แต่แต่ละแถวที่อยู่การส่งมอบยังเกี่ยวข้องกับแถวลำดับอีกด้วย นี่คือ หลาย

-

ถึง

- ความสัมพันธ์มากมาย ฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างเร็กคอร์ด พวกเขาแทน denormalize ข้อมูล ซึ่งหมายความว่าในฐานข้อมูล NoSQL จะมีโครงสร้างคำสั่งซื้อที่มีที่อยู่จัดส่งอยู่ ซึ่งหมายความว่าที่อยู่จัดส่งจะมีการทำซ้ำในทุกแถวใบสั่งซื้อที่ใช้ วิธีนี้มีข้อดีคือไม่ต้องใช้เวลาในการสืบค้นข้อมูลแบบซับซ้อนในโครงสร้างข้อมูลหลาย ๆ (ตาราง) ฐานข้อมูล NoSQL จะไม่เก็บข้อมูลเกี่ยวกับการที่แต่ละระเบียนเกี่ยวข้องกับระเบียนอื่น ๆ ในฐานข้อมูลซึ่งอาจฟังดูเหมือนข้อ จำกัด อย่างไรก็ตามฐานข้อมูล NoSQL มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในแง่ของโครงสร้างข้อมูลที่คุณสามารถจัดเก็บได้ พิจารณาใบสั่งจากผู้ค้าปลีกออนไลน์ คำสั่งซื้ออาจรวมถึงรหัสผลิตภัณฑ์ปริมาณราคาสินค้าและคำอธิบายรายการรวมทั้งข้อมูลเกี่ยวกับบุคคลที่สั่งซื้อเช่นที่อยู่จัดส่งและข้อมูลการชำระเงิน แทนที่จะแทรกแถว 10 แถวลงในตารางต่างๆในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คุณสามารถเก็บโครงสร้างเดียวสำหรับข้อมูลคำสั่งซื้อทั้งหมดนี้เช่นเอกสาร JSON หรือ XML

ในทฤษฎีฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป้าหมายคือ

ทำให้ข้อมูลของคุณเป็นแบบปกติ

(นั่นคือเพื่อจัดระเบียบเขตข้อมูลและตารางเพื่อลบข้อมูลที่ซ้ำกัน) ใน NoSQL ฐานข้อมูล - โดยเฉพาะอย่างยิ่งเอกสารหรือฐานข้อมูลรวม - คุณมักจะ denormately denormalize ข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลบางอย่างหลายครั้ง

คุณสามารถจัดเก็บตัวอย่างเช่น "ที่อยู่จัดส่งลูกค้า" หลาย ๆ ครั้งในใบสั่งซื้อจำนวนมากที่ลูกค้าทำขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปแทนที่จะจัดเก็บเพียงครั้งเดียวและอ้างถึงคำสั่งซื้อหลายรายการ การทำเช่นนี้ต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลเพิ่มและมีความรอบคอบในการจัดการแอปพลิเคชันของคุณ ทำไมมันถึงทำ?

มีข้อดีสองอย่างในการจัดเก็บข้อมูลหลาย ๆ ครั้ง: การจัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลได้ง่าย: เพียงบันทึกและรับระเบียนเดียว

ความเร็วในการค้นหา:

ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คุณสามารถรวมข้อมูลและเพิ่มข้อ จำกัด ในตารางได้ตลอดเวลาแบบสอบถาม ซึ่งอาจต้องใช้เครื่องมือฐานข้อมูลในการประเมินตารางจำนวนมาก ข้อ จำกัด ในการสืบค้นข้อมูลที่คุณมีในตารางต่างกันยิ่งคุณลดความเร็วในการค้นหาเท่าใด (นี่เป็นเหตุผลที่ RDBMS มีมุมมองที่มาล่วงหน้า) ในฐานข้อมูล NoSQL ข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการประเมินการสืบค้นข้อมูลของคุณอยู่ในเอกสารเดียว ดังนั้นคุณสามารถกำหนดรายการเอกสารที่ตรงกันได้อย่างรวดเร็ว

• มุมมองเชิงสัมพันธ์และการ denormalizations ของ NoSQL เป็นแนวทางที่แตกต่างสำหรับปัญหาการแพร่กระจายข้อมูลข้ามระเบียน ใน NoSQL คุณอาจต้องรักษาข้อมูลซ้ำหลาย ๆ อันที่แสดงมุมมองที่แตกต่างกันของข้อมูลเดียวกัน วิธีนี้จะเพิ่มต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูล แต่ช่วยให้คุณได้เวลาสืบค้นข้อมูลที่ดีมากขึ้น เนื่องจากต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นตลอดเวลาและความเร็วในการพัฒนาและการสืบค้นข้อมูลที่เพิ่มขึ้นข้อมูล denormalized (aka

• materialized views ) ไม่ใช่เหตุผลที่นักฆ่าจะลดปัญหา NoSQL นี่เป็นวิธีที่แตกต่างในการแก้ไขปัญหาเดียวกันโดยมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง

NoSQL สามารถแบ่งจำหน่ายได้เป็นอย่างมากและใช้ฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์

ในฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมากการตัดสินใจในการออกแบบที่สำคัญคือการใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องในการจัดเก็บข้อมูลสำหรับฐานข้อมูลเดียวแทนที่จะมีฐานข้อมูลทั้งหมดบนเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว การจัดเก็บข้อมูลระหว่างเครื่องหลายเครื่องและทำให้สามารถสอบถามข้อมูลได้ยาก คุณต้องส่งแบบสอบถามไปยังเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมดและรอการตอบกลับ หวังว่าคุณจะติดตั้งเครื่องเพื่อให้เร็วพอที่จะพูดคุยกันเพื่อจัดการกับการแจกจ่ายแบบสอบถาม! ข้อได้เปรียบหลักของวิธีนี้คือในกรณีของชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากเนื่องจากความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลบางอย่างแม้แต่เซิร์ฟเวอร์เดียวที่ใหญ่ที่สุดที่มีอยู่ไม่สามารถจัดเก็บหรือประมวลผลข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการได้ พิจารณาข้อความทั้งหมดใน Twitter และ Facebook คุณต้องมีกลไกการกระจายข้อมูลเพื่อจัดการข้อมูลทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้ว่าส่วนใหญ่จะเป็นเรื่องเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้คนเคยทานอาหารเช้าและวิดีโอน่ารักสำหรับแมว

ข้อดีของการกระจายฐานข้อมูลของคุณคือคุณสามารถใช้เซิร์ฟเวอร์ที่มีราคาถูกกว่าที่เรียกว่า

เซิร์ฟเวอร์สินค้า

แม้แต่ชุดข้อมูลขนาดเล็กก็อาจจะมีราคาถูกกว่าที่จะซื้อเซิร์ฟเวอร์สินค้าโภคภัณฑ์สามชุดแทนที่จะเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้พลังงานสูงเพียงเครื่องเดียว

อีกข้อได้เปรียบที่สำคัญคือการเพิ่มความพร้อมใช้งานที่มีประสิทธิภาพสูงจะง่ายขึ้น คุณมีข้อมูลอยู่แล้วครึ่งทาง ถ้าคุณทำซ้ำข้อมูลของคุณหนึ่งครั้งหรือสองครั้งระหว่างเซิร์ฟเวอร์อื่น ๆ ในคลัสเตอร์ข้อมูลของคุณจะยังคงสามารถเข้าถึงได้แม้ว่าเซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์จะล่มไหม้และเสียชีวิตก็ตาม

ฐานข้อมูลโอเพนซอร์สไม่ทั้งหมดสนับสนุนความพร้อมใช้งานสูงเว้นแต่คุณจะซื้อฐานข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนและได้รับการสนับสนุนจาก บริษัท ที่พัฒนาแล้ว ข้อยกเว้นของกฎที่สามารถแจกจ่ายได้คือฐานข้อมูลกราฟ เพื่อที่จะตอบคำถามแบบสอบถามบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพในเวลาที่เหมาะสมข้อมูลจะต้องถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว ยังไม่มีใครแก้ปัญหานี้ให้ได้ พิจารณาอย่างรอบคอบว่าคุณต้องมีร้านสามชั้นหรือร้านกราฟหรือไม่ ร้านค้าที่สามมีจำหน่ายโดยทั่วไปในขณะที่ร้านค้ากราฟไม่ได้ สิ่งที่คุณต้องการขึ้นอยู่กับข้อความค้นหาที่คุณต้องสนับสนุน