Birisi ne zaman MongoDB (veya benzerini) İlişkisel Bir DBMS üzerinden kullanır?

NoSQL meselesi hakkında kafam biraz karıştı. MongoDB gibi bir şeyi Oracle veya MySQL gibi bir şey için ne zaman kullanmayı tercih edersiniz? Kullanım aralarında gittiği sürece "farkı" gerçekten anlamıyorum.

Anladığım kadarıyla NoSQL tipi veritabanları RDBMS'lerin yerine geçme amaçlı değil, tam olarak ne yapmaları gerekiyor?

CouchDB'yi daha önce üç evcil hayvan projesi için kullandım.

• Bir mikro blog sistemi.
• Yaptığım uygulama alarak küçük bir not için bilgi kaydetmek için.
• Genel amaçlı bir beyin fırtınası uygulaması.

Bunu MSSQL veya MySQL gibi bir şey için seçmemin ana nedeni, kullanırken elde ettiğiniz esnekliktir. Sert bir şema yok. Çizginin üç ay aşağısında, fazladan bir alana sahip olmak için belirli bir masaya ihtiyacınız varsa ve bu ve bu, onu değiştirirsiniz ve oradan dışarıya doğru fırlar.

Nasıl kullanılacağını öğrenmek için Apress by Beginning CouchDB kullandım.

Örneğin, CouchDB, veritabanına / veritabanından iletişim kurmak için json kullanır. Diliniz veri POST yapabiliyorsa, DB ile iletişim kurmak için onu kullanabilirsiniz.

Ayrıca şunu okuyun: İlişkisel veritabanı yerine neden belge tabanlı veritabanı kullanmalıyım? StackOverflow üzerinde

Başka bir cevap eklediğim için üzgünüm ama cevapların hiçbiri tatmin edici değil. Bu cevap, MongoDB'ye özgüdür (orada ilişkisel veritabanları olmayan çok sayıda diğer veri depolama seçeneği dizisinin aksine).

Artıları:

• MongoDB'nin sorgu başına daha düşük gecikme süresi vardır ve sorgu başına daha az CPU zamanı harcar, çünkü çok daha az iş yapar (örneğin birleşme, işlem yok). Sonuç olarak, saniye başına sorgulama açısından daha yüksek bir yükü kaldırabilir ve bu nedenle sık sayıda kullanıcı varsa sık sık kullanılır.
• MongoDB'nin parçalanması kolaydır (bir kümede kullanım) çünkü işlemler ve tutarlılık konusunda endişelenmenize gerek yoktur.
• MongoDB'nin yazma hızı daha hızlıdır, çünkü işlemler veya geri dönüşler konusunda endişelenmenize gerek yoktur (ve böylece kilitleme konusunda endişelenmenize gerek yoktur).
• MongoDB , bundan faydalanabilecek özel bir kullanım durumunuz olması durumunda şemaya sahip değildir .

Eksileri:

• MongoDB işlemleri desteklemiyor . Bu, faydalarının çoğunu böyle elde eder.
• Genel olarak, MongoDB müşteri sunucusu için daha fazla iş (örneğin daha fazla CPU maliyeti) yaratır . Örneğin, verilere katılmak için, birden çok sorgu yayınlamak ve istemcide birleştirmek gerekir.
• 2017 yılında bile , MongoDB için, daha yeni olduğu için ilişkisel veritabanlarına göre daha az takım desteği var. Ayrıca ilişkisel meslektaşlarından daha az MongoDB uzmanı var .

Sıklıkla Yanlış Anlaşılan Puanlar:

• Hem MongoDB hem de ilişkisel veritabanları endekslemeyi destekler. Sorgu performansları, büyük sorguların yürütülmesi açısından benzerdir .
• MongoDB, şemalarınız geliştikçe mevcut verilerinizi güncelleyerek geçiş gereksinimini veya daha spesifik olarak ortadan kaldırmaz . Örneğin: Belirli verileri içeren bir kullanıcı tablosuna dayanan bir uygulamanız varsa ve bu tabloyu farklı veriler içerecek şekilde değiştirirseniz (diyelim ki, bir profil resmi alanı eklediğinizi varsayalım),
  • Bu özelliğin tanımsız olduğu nesneleri işlemek için size başvuru yazın VEYA
  • Bu özellik için varsayılan bir değer koymak üzere bir kerelik geçiş yazın VEYA
  • Bu alan mevcut değilse, sorgu zamanında varsayılan bir değer sağlamak için kod yazın VEYA
  • Eksik alanı başka bir şekilde ele al

Utanmadan Renesis'ten çalmak için (aslında bu cevabı CW yapıyorum):

Diğer türlerin yerine RDBMS'lerin kullanılması:

• "NoSQL" fikrini ve diğer DB türlerini okuyun:
  • NoSQL: Keşke O Kadar Kolay Olduysa
  • (yukarıda bağlantı verilmiştir) MongoDB veya başka bir belge yönelimli veritabanı sistemi ne zaman kullanılır? ^{şu anda SO'da silinmiş} ( daha fazlası )
  • https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/5354/are-nosql-databases-going-to-take-the-place-of-relational-databases-is-sql-going
  • CouchDB vs RDBMS ne zaman kullanılır?
• RDBMS'ler, performans için endekslemeyi yoğun şekilde kullanır. Çok büyük veritabanlarında, bunun performans üzerinde olumsuz bir etkisi olabilir veya daha fazla donanım gerektiren DB / Shard başına optimum satır sayısını azaltabilir
• Çok büyük miktarda veri saklıyorsanız ideal değildir, ancak daha az sıklıkta okuma
• Çok fazla dış ilişkiniz yoksa, ilişkisel veritabanları ideal olmayabilir (belge saklama)

Verileriniz ilişkisel olmadığında, performans ve ölçeklenebilirlik gibi NoSQL veritabanlarını kullanmanın büyük yararları olabilir (koşullara bağlı olarak). CQRS gibi bazı tasarım patlayıcıları, geleneksel olarak bir SQL veritabanının özel kullanımını gerektiren alanlarda ilişkisel olmayan verilerden yararlanmayı çok daha kolaylaştırır.

Önbelleğe alınmış veriler için mongo gibi veritabanlarını kullanmak yaygındır. Örneğin, bir rapor oluşturmanız gerekiyorsa, anında bir demet veriyi birleştiren ve toplayan karmaşık bir SQL sorgusu yapabilir ya da sadece oluşturmanız gereken her şeye sahip olan mongo veritabanınızdan tek bir json belgesi alabilirsiniz. rapor. Bu, veri okumayı gerçekten kolay (ve hızlı!) Hale getirir, ancak veri yazma işlemini oldukça karmaşık hale getirebilir (CQRS'nin geldiği yer).

MongoDB gibi veritabanları genellikle verilerinizin nerede olduğunu bildiğiniz zaman harikadır (birkaç karmaşık sorgu yazmak yerine). Mongo ile "ilgili" veriler ana verinin içine yerleştirilir veya birincil / yabancı anahtarlara sahiptir. Örneğin, Gönderiler ve Yorumlarınız varsa bu harika; Genel olarak yorumları bir gönderi bağlamı dışında görüntülemeyeceksiniz, bu nedenle bir gönderi içinde yorumların yer alması mantıklı geliyor (bu şekilde yazının tüm yorumlarını ayrı bir tabloyu sorgulamaya gerek kalmadan alabilirsiniz).

MongoDB şemadır. Bu, attığınız verinin yapısını büyük oranda alacağı anlamına gelir.

Öte yandan, toplu işlevleri kullanmanız ve verileri Mongo'daki katıştırmalar ya da basit ilişkiler yoluyla elde edilemeyecek karmaşık yollarla sorgulamanız gerektiğine inanıyorsanız, o zaman MySQL ya da PostgreSQL gibi bir RDBMS kullanma zamanı geldiğini biliyorsunuzdur.

MongoDB, SQL'in yerini almaz. Basitçe farklı ihtiyaçları karşılar ve MongoDB ve RDBMS birlikte kullanılabilir. Bana göre, verilerinizin esnek olmasına veya bir ana belgeye gömülü olmasına ihtiyacınız yoksa, MongoDB gerekli değildir. MongoDB ile geliştirme çok eğlenceli, çünkü bir projenin (Rails'te) çalışmaya başlaması için çok daha az adım var. Bir değişiklik yapmanız mı gerekiyor? Sorun değil. Modelinize bir özellik ekleyin. Bitti.

Diğer birçok NoSQL veritabanı için konuşamıyorum, ancak genellikle benzer şekilde bir RDBMS tarafından karşılanamayan belirli bir ihtiyacı karşılamak üzere tasarlandıklarını biliyorum. Bazıları tamamen bellekte bulunur veya çok kolay bir şekilde paylaştırılabilir veya ölçeklenebilir. Bir düğüm düştüğünde Cassandra'nın veri kaybı olmadan çalışmaya devam etmek üzere tasarlandığından eminim. Redis, temel olarak bellekte bulunan (kalıcılık için yazılan periyodik disklerle yazılan) önemli bir değer deposudur, ancak aynı zamanda setler gibi veri tiplerini saklama ve bunları sıralama özelliğine de sahiptir.

En büyük kazanç, verileri parçalamak istediğinizde ya da çoklu ana veritabanlarına sahip olduğunuz zamandır. Verileri MySQL'de parçalayabilirsiniz ancak bu büyük bir acıya dönüşür. Çok fazla yazma işlemi yapıyorsanız, verileri birden fazla sunucuya ayırmak genellikle yararlıdır, sorun şu ki eğer bunu yaparken güçlü bir referans tutarlılığı elde etmek istiyorsanız, CAP teoremine bakmak imkansız değilse de çok zor olabilir.

SQL veritabanları çok iyi bir tutarlılığa sahip ama gerçekten kötü bölümleme desteği var, NoSQL veritabanları diğer tarafa gitme eğilimindedir. Bölünmesi kolaydır, ancak çoğu zaman tutarlılık denir. Tamam bir mesajlaşma sitesi inşa ediyorsanız, bir banka için muhtemelen Tamam değil.

Buna ek olarak, artık verilerin depolanmasının birden fazla modeli olduğu için her şeyden önce SQL veritabanları varken bir şeyleri nasıl uygulayacağınızla ilgili bir seçenek var.

SE Radio bu konuda birkaç iyi bölüm yaşadı.

MongoDB, çok fazla veri yazdığınızda ve sorgulama gereksinimleriniz çok karmaşık olmadığında iyi çalışır. Bu nedenle, MongoDB, Command tarafında Event Sourcing ile CQRS uyguladığınızda çok uygundur - yani, olay mağazanız bir MongoDB veritabanıdır.

Sorgulama tarafında, esnekliği nedeniyle yine de görünümleri ve WCF Veri Hizmetleri olan bir SQL Server db kullanıyoruz. Bence çoğu durumda sorgulama için ilişkisel bir DB'nin gücüne ihtiyacınız olacak.

MongoDB ve RDBMS arasındaki acil ve temel fark, temel veri modelidir. İlişkisel bir veritabanı, verileri tablolar ve satırlar halinde yapılandırırken, MongoDB verileri JSON belgeleri koleksiyonları halinde yapılandırır. JSON, kendini tanımlayan, insan tarafından okunabilen bir veri formatıdır. Başlangıçta tarayıcı ve sunucu arasındaki hafif alışverişler için tasarlanmış olup, birçok uygulama için yaygın olarak kabul edilmiştir.

JSON belgeleri özellikle çeşitli nedenlerden dolayı veri yönetimi için kullanışlıdır. Bir JSON belgesi, kendisi için anahtar / değer çiftleri olan bir alan kümesinden oluşur. Bu, her JSON belgesinin, insan tarafından okunabilir şema tasarımını, nereye giderse gitsin, belgelerin anlamlarını kaybetmeden veritabanı ve istemci uygulamaları arasında kolayca hareket etmesine izin vererek taşır.

JSON ayrıca uygulama katmanında kullanım için doğal bir veri formatıdır. JSON, sütunlardan ve satırlardan oluşan tablolardan daha zengin ve daha esnek bir veri yapısını destekler. Sayı, string, Boolean, vb. Gibi destekleyici alan tiplerine ek olarak, JSON alanları diziler veya iç içe geçmiş alt nesneler olabilir. Bu, uygulamalarımızın birlikte çalıştığı nesnelerin daha yakın bir temsili olan bir dizi karmaşık ilişkiyi temsil edebileceğimiz anlamına gelir. JSON belgelerini veritabanımızda kullanmak, veritabanımızla hizmet verdiği uygulamalar arasında nesne ilişkisel bir eşleştiriciye ihtiyacımız olmadığı anlamına gelir. Verilerimizi doğru biçimde tutabiliriz

Verileriniz çok fazla sorgulamaya ihtiyaç duyuyorsa, bir NoSQL çözümü iyi değildir ve işlem desteğine (ACID) ihtiyaç duyduğunuzda, bir NoSql en uygun değildir. Bence hızlı okunması gereken çok sayıda okumanız olduğunda ve yapı biraz geçici olduğunda, doküman ya da sayfa yapısıyla böyle bir şey alırsanız, NoSQL'in parladığını düşünüyorum. Ancak çok sayıda NoSQL çözümü oldukça hızlı bir şekilde gelişiyor, bu yüzden belki de yakında eksikler olacak. Neyse, ilişkisel veritabanlarının çoğu uygulama için hala uygun olduğunu düşünüyorum.