NoSQL-handledning: Typer av NoSQL-databaser och exempel

Vad är NoSQL?

NoSQL-databas är ett icke-relationellt datahanteringssystem som inte kräver ett fast schema. Det undviker joins och är lätt att skala. Huvudsyftet med att använda en NoSQL-databas är för distribuerade datalager med enorma datalagringsbehov. NoSQL används för stordata och webbappar i realtid. Till exempel företag som Twitter, Facebook och Google samlar in terabyte av användardata varje dag.

NoSQL-databas står för ”Not Only SQL” eller ”Not SQL”. Även om en bättre term vore ”NoREL”, blev NoSQL populärt. Carl Strozzi introducerade NoSQL-konceptet 1998.

Traditionell RDBMS använder SQL-syntax för att lagra och hämta data för ytterligare insikter. Istället omfattar ett NoSQL-databassystem ett brett spektrum av databastekniker som kan lagra strukturerad, semistrukturerad, ostrukturerad och polymorf data. Låt oss förstå NoSQL med ett diagram i den här NoSQL-databashandledningen:

Varför NoSQL?

Konceptet med NoSQL-databaser blev populärt bland internetjättar som Google, Facebook, Amazon, etc. som hanterar enorma mängder data. Systemets svarstid blir långsam när du använder RDBMS för stora mängder data.

För att lösa detta problem kunde vi "skala upp" våra system genom att uppgradera vår befintliga hårdvara. Denna process är dyr.

Alternativet till detta problem är att fördela databasbelastningen på flera värdar när belastningen ökar. Denna metod kallas "utskalning".

NoSQL-databaser är icke-relationella, så de skalar ut bättre än relationella databaser, eftersom de är utformade med webbapplikationer i åtanke.

Kort historik över NoSQL-databaser

• 1998 – Carlo Strozzi använder termen NoSQL för sin lätta relationsdatabas med öppen källkod.
• 2000 – Grafdatabas Neo4j lanseras.
• 2004 - Google BigTable lanseras.
• 2005 - CouchDB lanseras.
• 2007 – Forskningsrapporten om Amazon Dynamo släpps.
• 2008 – Facebooks öppna källor Cassandra projektet.
• 2009 – Termen NoSQL återinfördes.

Funktioner i NoSQL

Icke-relationell

• NoSQL-databaser följer aldrig relationsmodell.
• Tillhandahåll aldrig tabeller med platta poster med fast kolumn.
• Arbeta med fristående aggregat eller BLOB:er.
• Kräver inte objektrelationskartaping och datanormalisering.
• Inga komplexa funktioner som frågespråk, frågeplanerare, referensintegritetskopplingar eller ACID.

Schemafri

• NoSQL-databaser är antingen schemafria eller har avslappnade scheman.
• Kräv ingen form av definition av dataschemat.
• Erbjud heterogena datastrukturer inom samma domän.

Enkelt API

• Erbjuder lättanvända gränssnitt för lagring och datasökning.
• API:er tillåter datamanipulation och urvalsmetoder på låg nivå.
• Textbaserade protokoll används mestadels med HTTP REST med JSON.
• Använde mestadels inget standardbaserat NoSQL-frågespråk.
• Webbaserade databaser som körs som internetbaserade tjänster.

Distribuerad

• Flera NoSQL-databaser kan köras distribuerat.
• Erbjuder automatisk skalning och redundansövergångsfunktioner.
• Ofta kan ACID-konceptet offras för skalbarhet och genomströmning.
• Mestadels ingen synkron replikering mellan distribuerade noder; asynkron multimaster-replikering, peer-to-peer, HDFS-replikering.
• Ger bara slutlig konsekvens.
• Arkitektur med delad ingenting. Detta möjliggör mindre samordning och högre distribution.

Typer av NoSQL-databaser

NoSQL-databaser är huvudsakligen kategoriserade i fyra typer: Nyckelvärdepar, kolumnorienterade, grafbaserade och dokumentorienterade. Varje kategori har sina unika attribut och begränsningar. Ingen av de ovan angivna databaserna är bättre på att lösa alla problem. Användare bör välja databasen baserat på sina produktbehov.

Typer av NoSQL-databaser:

• Nyckel-värde parbaserad
• Kolumnorienterad graf
• Grafer baserade
• Dokumentorienterad

Nyckelvärde parbaserad

Data lagras i nyckel-/värdepar. Den är utformad på ett sådant sätt att den kan hantera mycket data och tung belastning. Nyckel-värdepar-lagringsdatabaser lagrar data som en hashtabell där varje nyckel är unik och värdet kan vara en JSON, BLOB (Binary Large Objects), sträng etc.

Till exempel kan ett nyckel-värdepar innehålla en nyckel som ”Webbplats” associerad med ett värde som ”Guru99. "

Det är ett av de mest grundläggande exemplen på NoSQL-databaser. Den här typen av NoSQL-databas används som en samling, ordböcker, associativa arrayer etc. Nyckelvärdeslagring hjälper utvecklaren att lagra schemalös data. De fungerar bäst för butiker.ping varukorgens innehåll.

Redis, Dynamo och Riak är några NoSQL-exempel på nyckel-värde-databaser. De är alla baserade på Amazons Dynamo papper.

Kolumnbaserad

Kolumnorienterade databaser arbetar med kolumner och är baserade på BigTable-dokumentet av GoogleVarje kolumn behandlas separat. Värden i databaser med en kolumn lagras sammanhängande.

De levererar hög prestanda på aggregeringsfrågor som SUM, COUNT, AVG, MIN, etc., eftersom informationen är lättillgänglig i en kolumn. Kolumnbaserade NoSQL-databaser används ofta för att hantera datalager, business intelligence, CRM och bibliotekskortskataloger.

HBase, Cassandra, och Hypertable är exempel på NoSQL-frågor för kolumnbaserade databaser.

Dokumentorienterad

Dokumentorienterad NoSQL-databas lagrar och hämtar data som ett nyckel-värdepar, men värdedelen lagras som ett dokument. Dokumentet lagras i JSON- eller XML-format. Värdet förstås av databasen och kan efterfrågas.

I det här diagrammet till vänster kan du se att vi har rader och kolumner, och till höger har vi en dokumentdatabas som har en liknande struktur som JSON. För relationsdatabasen måste du veta vilka kolumner du har, och så vidare. För en dokumentdatabas har du däremot ett datalager som ett JSON-objekt. Du behöver inte definiera det, vilket gör det flexibelt.

Dokumenttypen används främst för CMS-system, bloggplattformar, realtidsanalys och e-handelsapplikationer. Den bör inte användas för komplexa transaktioner som kräver flera operationer eller frågor mot olika aggregerade strukturer.

Amazon SimpleDB, CouchDB, MongoDB, Riak och Lotus Notes är populära dokumentorienterade DBMS-system.

Grafbaserad

En grafdatabas lagrar entiteter såväl som relationerna mellan dessa entiteter. Entiteten lagras som en nod med relationen som kanter. En kant ger en relation mellan noder. Varje nod och kant har en unik identifierare.

Jämfört med en relationsdatabas där tabeller är löst sammankopplade är en grafdatabas multirelationell till sin natur. Att korsa relationer går snabbt eftersom de redan finns registrerade i databasen och det inte finns något behov av att beräkna dem. Grafbaserade databaser används mestadels för sociala nätverk, logistik och spatial data.

Neo4J, oändlig graf, OrientDBoch FlockDB är några populära grafbaserade databaser.

Frågemekanismverktyg för NoSQL

Den vanligaste mekanismen för datahämtning är REST-baserad hämtning av ett värde baserat på dess nyckel/ID med en GET-resurs.

Dokumentdatabaser erbjuder svårare frågor, eftersom de förstår värdet i ett nyckel-värde-par. Till exempel, CouchDB tillåter definition av vyer med MapReduce.

Vad är CAP-satsen?

CAP-teoremet kallas även Brewers sats. Det säger att det är omöjligt för ett distribuerat datalager att erbjuda mer än två av tre garantier:

1. Konsistens
2. Tillgänglighet
3. Partitionstolerans

Konsistens: Uppgifterna bör förbli konsekventa även efter utförandet av en operation. Detta innebär att när data väl har skrivits, bör alla framtida läsbegäranden innehålla dessa data. Till exempel, efter att ha uppdaterat orderstatusen, bör alla kunder kunna se samma data.

Tillgänglighet: Databasen ska alltid vara tillgänglig och responsiv. Den ska inte ha någon stilleståndstid.

Partitionstolerans: Partitionstolerans innebär att systemet ska fortsätta att fungera även om kommunikationen mellan servrarna inte är stabil. Till exempel kan servrarna delas upp i flera grupper som kanske inte kommunicerar med varandra. Här, om en del av databasen är otillgänglig, är andra delar alltid opåverkade.

Eventuell konsistens

Termen "eventuell konsistens" betyder att man har kopior av data på flera maskiner för att få hög tillgänglighet och skalbarhet. Därför måste ändringar som görs i ett dataobjekt på en maskin spridas till andra repliker.

Datareplikering kanske inte sker omedelbar, eftersom vissa kopior uppdateras omedelbart medan andra med tiden. Dessa kopior kan vara ömsesidigt inkonsekventa, men med tiden blir de konsekventa. Därav namnet slutgiltig konsistens.

BAS: Basiskt Atillgänglig, Ssäger ofta, Eeventuell konsistens

• I princip tillgänglig innebär att databasen är tillgänglig hela tiden enligt CAP-teoremet.
• Mjukt tillstånd innebär att systemtillståndet kan ändras även utan inmatning.
• Slutlig konsistens innebär att systemet kommer att bli konsistent med tiden.

Fördelar med NoSQL

• Kan användas som en primär eller analytisk datakälla.
• Stordatakapacitet.
• Ingen enskild felpunkt.
• Enkel replikering.
• Inget behov av ett separat cachlager.
• Det ger snabb prestanda och horisontell skalbarhet.
• Kan hantera strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data med lika effekt.
• Objektorienterad programmering som är lätt att använda och flexibel.
• NoSQL-databaser behöver inte en dedikerad högpresterande server.
• Stöd för viktiga utvecklarspråk och plattformar.
• Enklare att implementera än att använda RDBMS.
• Det kan fungera som den primära datakällan för onlineapplikationer.
• Hanterar stordata som hanterar datahastighet, variation, volym och komplexitet.
• Utmärker sig inom distribuerade databaser och drift av flera datacenter.
• Eliminerar behovet av ett specifikt cachlager för att lagra data.
• Erbjuder en flexibel schemadesign som enkelt kan ändras utan driftstopp eller avbrott i tjänsten.

Nackdelar med NoSQL

• Inga standardiseringsregler.
• Begränsade frågemöjligheter.
• RDBMS databaser och verktyg är relativt mogna.
• Den erbjuder inga traditionella databasfunktioner, som konsekvens när flera transaktioner utförs samtidigt.
• När datamängden ökar är det svårt att bibehålla unika värden eftersom nycklar blir svåra att hantera.
• Fungerar inte lika bra med relationsdata.
• Inlärningskurvan är hård för nya utvecklare.
• Öppen källkod är inte så populära för företag.

Vanliga frågor