• Latency versus Durability is anot

• Latency versus Durability is another important axis. If developers know that they can lose a small fraction of writers such as web poll votes, etc. they can acknowledge success, writes without waiting for them to be synced to disk. An application requiring large number of small writes may use ‘‘Redis’’.
• Auto-completion, Caching may use Redis, Memcached.
• Data mining, Trending-MongoDB, Hadoop and BigTable.
• Content based web portals-MongoDB, Cassandra and Sharded ACID databases.
• Financial Portals-ACID database.

8. Conclusion
In this paper an analytical study of BASE properties of NoSQL database with a focus on large-scale NoSQL such as Dynamo, Google File System (GFS), Bigtable and Hadoop are done. Different techniques that are used to achieve Consistency and Availability were analyzed. Some recommendations based on observations are made for selection of a NoSQL for particular purposes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

•เวลาแฝงเมื่อเทียบกับความทนทานเป็นแกนสำคัญที่อื่น ถ้านักพัฒนารู้ว่า พวกเขาสามารถสูญเสียเศษเล็ก ๆ ของผู้เขียนเช่นเว็บโพลโหวต ฯลฯ พวกเขาสามารถยอมรับความสำเร็จ เขียนโดยไม่รอการซิงค์ไปยังดิสก์ โปรแกรมประยุกต์ที่ต้องเขียนขนาดเล็กจำนวนมากอาจใช้ '' Redis''•เสร็จสมบูรณ์อัตโนมัติ แคพฤษภาคมใช้ Redis, Memcached•การทำเหมืองข้อมูล เรื่องยอดนิยม MongoDB, Hadoop และ BigTable•เนื้อหาตามเว็บพอร์ทัล-ฐานข้อมูล MongoDB นี่ และ กรด Shardedฐานข้อมูล•การพอร์ทัลกรด8. ข้อสรุปในกระดาษนี้ศึกษาวิเคราะห์คุณสมบัติพื้นฐานของฐานข้อมูล NoSQL ที่เน้น NoSQL ขนาดใหญ่เช่นไดนาโม Google แฟ้มระบบ (GFS), Bigtable และ Hadoop จะทำ เทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้เพื่อให้บรรลุความสอดคล้องและพร้อมถูกวิเคราะห์ คำแนะนำบางอย่างตามสังเกตจะทำของ NoSQL เป็นสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

•แฝงเมื่อเทียบกับความคงทนเป็นอีกหนึ่งแกนสำคัญ หากนักพัฒนารู้ว่าพวกเขาจะสูญเสียส่วนเล็ก ๆ ของนักเขียนเช่นเว็บโพลโหวต ฯลฯ พวกเขาสามารถประสบความสำเร็จได้รับทราบเขียนโดยไม่ต้องรอให้พวกเขาได้รับการซิงค์ไปยังดิสก์ แอพลิเคชันที่กำหนดให้จำนวนมากของการเขียนขนาดเล็กอาจจะใช้ '' Redis ''.
•อัตโนมัติเสร็จสิ้นแคชอาจจะใช้ Redis, Memcached.
•การทำเหมืองข้อมูลได้รับความนิยม-MongoDB, Hadoop และ BigTable.
•เนื้อหาตามเว็บพอร์ทัล-MongoDB คาสซานดราและ Sharded กรดฐานข้อมูล.
•ฐานข้อมูลทางการเงินพอร์ทัลกรด. 8 สรุปในงานวิจัยนี้ศึกษาวิเคราะห์คุณสมบัติฐานของฐานข้อมูล NoSQL ให้ความสำคัญกับขนาดใหญ่ NoSQL เช่นไดนาโม Google File System (GFS) เป็น Bigtable และ Hadoop จะทำ เทคนิคต่าง ๆ ที่ถูกนำมาใช้เพื่อให้บรรลุความสอดคล้องและความพร้อมใช้งานถูกนำมาวิเคราะห์ คำแนะนำบางอย่างตามข้อสังเกตจะทำสำหรับการเลือกของ NoSQL สำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- ศักยภาพและความคงทนเป็นสำคัญอีกแกน ถ้านักพัฒนาทราบว่าพวกเขาจะสูญเสียส่วนเล็ก ๆของนักเขียน เช่น เว็บโพลโหวต ฯลฯ พวกเขาสามารถยอมรับความสำเร็จที่เขียนโดยไม่ต้องรอสำหรับพวกเขาที่จะซิงค์ไปยังดิสก์ โปรแกรมที่ต้องการจำนวนมากขนาดเล็กเขียนอาจใช้ 'redis ' '- เติมให้สมบูรณ์อัตโนมัติ , แคชอาจไม่จำเป็นต้องใช้ Memcached , .บริการการทำเหมืองข้อมูล แนวโน้ม mongodb Hadoop bigtable , และ .- เนื้อหาจากเว็บพอร์ทัล mongodb , คาสเซนดร้า และ sharded ฐานข้อมูลกรดบริการพอร์ทัลการเงินกรดฐานข้อมูล8 . สรุปในงานวิจัยนี้ศึกษาวิเคราะห์คุณสมบัติพื้นฐานของ nosql ฐานข้อมูล โดยเน้น nosql ขนาดใหญ่เช่นไดนาโม , ระบบแฟ้ม Google ( GFS ) และ bigtable Hadoop เสร็จแล้ว เทคนิคต่าง ๆที่ใช้เพื่อให้บรรลุความสอดคล้องและความพร้อมใช้งานของข้อมูล บางข้อเสนอแนะที่ได้จากการสังเกตจะทำให้การเลือกของ nosql เพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ