10 Преимуществ NoSQL над РСУБД

10 Преимуществ NoSQL над РСУБД - манекены

Базы данных NoSQL не являются прямой заменой для системы управления реляционными базами данных (РСУБД). Однако для многих проблем с данными, NoSQL лучше сочетается с РСУБД.

Меньше потребности в ETL

Базы данных NoSQL поддерживают хранение данных ", как есть. «Хранилища ключевых значений дают вам возможность хранить простые структуры данных, тогда как базы данных NoSQL для документов предоставляют вам возможность обрабатывать ряд плоских или вложенных структур.

Большая часть данных, поступающих между системами, делает это как сообщение. Как правило, данные берут один из следующих форматов:

  • Бинарный объект, который должен быть передан через набор слоев

  • Документ XML

  • Документ JSON

Возможность обрабатывать эти форматы изначально в диапазоне Базы данных NoSQL уменьшают объем кода, который вы должны преобразовать из формата исходных данных, в формат, который необходимо сохранить. Это называется извлечение, преобразование и загрузка (ETL).

Используя этот подход, вы значительно уменьшите количество кода, необходимого для начала использования базы данных NoSQL. Более того, поскольку вам не нужно платить за обновления этого «сантехнического» кода, текущие затраты на обслуживание значительно снижаются.

Поддержка неструктурированного текста

Подавляющее большинство данных в корпоративных системах неструктурировано. Многие базы данных NoSQL могут обрабатывать индексирование неструктурированного текста либо как встроенную функцию (MarkLogic Server), либо интегрированный набор сервисов, включая Solr или Elasticsearch.

Возможность управлять неструктурированным текстом значительно увеличивает информацию и может помочь организациям принимать более правильные решения. Например, расширенное использование включает поддержку нескольких языков с фасетным поиском, функциональностью фрагмента и поддержкой слов. Расширенные функции также включают поддержку словарей и тезаурусов.

Кроме того, используя действия поискового оповещения о проглатывании данных, вы можете извлекать именованные объекты из каталогов, таких как список людей, мест и организаций, что позволяет лучше классифицировать, помечать и искать текстовые данные.

Услуги по обогащению объектов, такие как SmartLogic, OpenCalais, NetOwl и TEMIS Luxid, которые объединяют извлеченную информацию с другой информацией, обеспечивают богатый чередующийся информационный веб-сайт и улучшают эффективный анализ и использование.

Возможность обрабатывать изменения со временем

Из-за агностической природы баз данных NoSQL они очень способны управлять изменениями - вам не нужно переписывать подпрограммы ETL, если структура XML-сообщений между системами изменяется.

Некоторые базы данных NoSQL делают это еще дальше и предоставляют универсальный индекс для структуры, значений и текста, найденных в информации.Microsoft DocumentDB и MarkLogic Server предоставляют эту возможность.

Если структура документа изменяется, эти индексы позволяют организациям использовать информацию немедленно, вместо того, чтобы ждать несколько месяцев, прежде чем вы сможете протестировать и переписать системы.

Нельзя полагаться на SQL magic

Язык структурированных запросов (SQL) - это преобладающий язык, используемый для запроса систем управления реляционными базами данных. Возможность структурировать запросы так, чтобы они выполнялись хорошо, на протяжении многих лет превращается в тернистый арт. Сложные многопользовательские соединения нелегко записать из памяти.

Хотя несколько баз данных NoSQL поддерживают SQL-доступ, они делают это для совместимости с существующими приложениями, такими как инструменты бизнес-аналитики (BI). Базы данных NoSQL поддерживают свои собственные языки доступа, которые могут интерпретировать хранящиеся данные, а не требуют реляционной модели в базовой базе данных.

Этот более ориентированный на разработчиков подход к дизайну баз данных и интерфейсам прикладного программирования доступа (API) является причиной того, что базы данных NoSQL стали очень популярными среди разработчиков приложений.

Разработчики приложений не должны знать внутреннюю работу и капризы баз данных перед их использованием. Базы данных NoSQL позволяют разработчикам работать над тем, что требуется в приложениях, а не пытаться заставить реляционные базы данных делать то, что требуется.

Возможность масштабирования по горизонтали на товарном оборудовании

Базы данных NoSQL обрабатывают разделение ( sharding ) базы данных на нескольких серверах. Таким образом, если ваши требования к хранению данных растут слишком сильно, вы можете продолжать добавлять недорогие серверы и подключать их к кластеру базы данных ( горизонтальное масштабирование ), что делает их работой как единой службы данных.

Сравните это с миром реляционной базы данных, где вам нужно купить новое, более мощное и, следовательно, более дорогое оборудование для масштабирования ( вертикальное масштабирование ). Если вы должны удвоить объем данных, которые вы храните, вы можете в четыре раза увеличить стоимость необходимого вам оборудования.

Обеспечение долговечности и высокой доступности базы данных NoSQL с использованием недорогого оборудования и хранилища является одним из основных активов NoSQL. Возможность сделать это при обеспечении широкой масштабируемости для многих применений также не повредит!

Ширина функциональности

Большинство реляционных баз данных поддерживают одни и те же функции, но несколько иначе, так что все они похожи.

Базы данных NoSQL, напротив, входят в четыре основных типа: ключевые значения, столбцы, документы и тройные магазины. В рамках этих типов вы можете найти базу данных в соответствии с вашими конкретными (и специфическими) потребностями. С таким большим выбором вы обязательно найдете базу данных NoSQL, которая решит ваши проблемы с приложениями.

Поддержка нескольких структур данных

Многие приложения нуждаются в простом хранении объектов, тогда как другие требуют очень сложного и взаимосвязанного хранения структуры. Базы данных NoSQL обеспечивают поддержку целого ряда структур данных.

  • Простые двоичные значения, списки, карты и строки можно обрабатывать с высокой скоростью в хранилищах значений ключа.

  • Соответствующие информационные значения могут быть сгруппированы в семействах колонок в битах Bigtable.

  • В рамках баз данных документов можно управлять сложными иерархическими структурами родительского типа.

  • Сеть взаимосвязанной информации может быть описана гибко и связана с тремя и тремя магазинами.

Выбор поставщика

Промышленность NoSQL наполнена базами данных, хотя многие из них существуют уже менее десяти лет. Например, IBM, Microsoft и Oracle только недавно окунули свои пальцы на этот рынок. Следовательно, многие поставщики ориентированы на определенные аудитории с их собственным опытом инноваций.

Open-] доступны для большинства баз данных NoSQL, что позволяет компаниям изучать и запускать базы данных NoSQL с минимальным риском. Эти компании могут затем использовать свои новые методы на производственной платформе, используя корпоративные предложения.

Нет устаревшего кода

Поскольку они такие новые, базы данных NoSQL не имеют устаревшего кода, а это означает, что им не нужно предоставлять поддержку старым аппаратным платформам или обновлять необычную и редко используемую функциональность.

Базы данных NoSQL быстро развиваются с точки зрения разработки и созревания. Новые функции выпускаются все время, а новые и существующие функции часто обновляются (поэтому поставщикам NoSQL не нужно поддерживать очень большую базу кода). Фактически, новые крупные релизы происходят ежегодно, а не каждые три-пять лет.

Выполнение кода рядом с данными

Базы данных NoSQL были созданы в эпоху Hadoop. Высокораспространяемая файловая система Hadoop (HDFS) и среда пакетной обработки (Map / Reduce) сигнализировали изменения в способе хранения, обработки и обработки данных.

Запросы и обработка теперь переходят на несколько серверов, что обеспечивает высокий уровень распараллеливания для рабочей нагрузки и запросов. Возможность вычисления агрегатов рядом с данными также стала нормой.

Вам больше не нужна отдельная система хранилища данных, которая обновляется за одну ночь. При быстрых агрегациях и обработке запросов анализ передается в базу данных для выполнения рядом с данными, а это означает, что вам не нужно отправлять много данных по сети для достижения локально комбинированного анализа.