Couchbase and Cassandra both show scaling at about half of linear
capacity throughout. Cassandra actually scales slightly better for
the balanced workload’’. According to this study ‘‘for heavy-read
workloads (95% read, 5% write), both Couchbase and MongoDB
scale close to linearly’’ [34].
Column Family databases Cassandra and HBase show excellent
writing abilities, but its reading performance is poor, since these
two products were optimized for writing resulting to lots of concurrent
I/O when reading. Since Cassandra uses huge amounts of
memory, it has to perform lots of disk I/O in read heavy workloads,
leading to a highly decreased performance. Both Cassandra
and HBase have a better performance during execution of Updates.
MongoDB has similar structures to RDBMS and shows great
flexibility in data modeling, especially for medium and small-sized
businesses [35]. MongoDB is the best fit for read intensive applications.
7. Observation
The downsides of NoSQL
• There is no universal query language like SQL.
• Each NoSQL product does things differently.
• SQL is very powerful and expressive.
• Relational databases are very mature, 40+ years (1970) while
NoSQL are 6+ years old.
• Relational databases are part of a vast ‘‘Ecosystem’’ with lots of
applications and Tool availability.
NoSQL communities have picked up the trend to abandon
relational properties in favor of high-scalability by only supporting
Key-Value type accesses in their data stores. However, abandoning
SQL and its feature has nothing to do with Scalability. Another
significant development in advanced database technology is
‘‘Polyglot Persistence’’, i.e. using multiple data storage technologies
based upon the way data are being used by individual applications.
The simple logic behind ‘‘Polyglot Persistence’’ is why store binary
images in a relational database, when there are better storage systems
for the same?
The following are some of the issues for selection of a particular
NoSQL database:
• Fit workload requirements to the best suited cloud database
system considering the read-optimized against write-optimized
substitution.
• 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.
couchbase Cassandra ทั้งแสดงและปรับที่ประมาณครึ่งหนึ่งของเส้นความจุตลอด คาสเซนดร้าจริงๆเกล็ดดีขึ้นเล็กน้อยสำหรับสมดุลภาระงาน ' ' จากผลการศึกษานี้เป็นของหนัก อ่านงาน ( 95% อ่าน , เขียน , 5% ) และทั้ง couchbase mongodbขนาดใกล้เคียงกับเส้นตรง ' ' [ 34 ]ครอบครัวฐานข้อมูล Cassandra คอลัมน์ และ hbase แสดงยอดเยี่ยมมีความสามารถในการเขียน อ่าน แต่ประสิทธิภาพของมันไม่ดี ตั้งแต่นี้สองผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมสำหรับการเขียนผลจำนวนมากพร้อมกันI / O เมื่ออ่าน ตั้งแต่ Cassandra ใช้จํานวนมากความทรงจำก็มีการดำเนินการหลายดิสก์ I / O ในอ่านงานที่หนักาการลดลงอย่างมาก ) ทั้ง คาสเซนดร้าhbase และมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในการปรับปรุงmongodb มีโครงสร้างคล้ายทำและการแสดงที่ดีมีความยืดหยุ่นในการสร้างแบบจำลองข้อมูล โดยเฉพาะขนาดกลางและขนาดเล็กธุรกิจ [ 35 ] mongodb คือพอดีอ่านโปรแกรมที่เข้มข้น7 . การสังเกตnosql downsides ของ- ไม่มีสากล เช่น ภาษาแบบสอบถาม SQLบริการ nosql แต่ละผลิตภัณฑ์จะทำสิ่งที่แตกต่าง .- SQL ที่มีประสิทธิภาพมากและแสดงออกบริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีผู้ใหญ่ 40 + ปี ( 1970 ) ในขณะที่nosql 6 + ปีบริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นส่วนหนึ่งของ ' ' กับ ' 'ecosystem กว้างใหญ่มากมายโปรแกรมและใช้งานเครื่องมือชุมชน nosql ได้เลือกขึ้นแนวโน้มที่จะละทิ้งคุณสมบัติเชิงสัมพันธ์ในความโปรดปรานของ scalability สูง โดยสนับสนุนเท่านั้นพิมพ์คีย์ข้อมูลค่าใช้ในร้านค้าของพวกเขา อย่างไรก็ตาม ทิ้งSQL และคุณลักษณะไม่เกี่ยวกับการเลือก . อื่นการพัฒนาที่สำคัญในด้านเทคโนโลยีฐานข้อมูลขั้นสูง' 'polyglot วิริยะ ' ' คือการใช้เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลหลาย ๆขึ้นอยู่กับวิธีที่ข้อมูลจะถูกใช้โดยโปรแกรมแต่ละง่ายตรรกะที่อยู่เบื้องหลัง ' 'polyglot วิริยะ ' ' ทำไมร้านไบนารีภาพในฐานข้อมูล เมื่อไม่มีระบบการจัดเก็บที่ดีสำหรับเดียวกันต่อไปนี้คือบางส่วนของปัญหาสำหรับการเลือกเฉพาะฐานข้อมูล nosql :- ปริมาณความต้องการที่จะดีที่สุดเหมาะสมกับระบบฐานข้อมูลระบบพิจารณาอ่านเหมาะกับเขียนเหมาะการแทนที่- ศักยภาพและความคงทนเป็นสำคัญอีกแกน ถ้านักพัฒนารู้ว่าพวกเขาสามารถสูญเสียส่วนเล็ก ๆของนักเขียน เช่นเว็บโพลล์โหวต ฯลฯ พวกเขาสามารถยอมรับความสำเร็จที่เขียนโดยรอสำหรับพวกเขาที่จะซิงค์ไปยังดิสก์ โปรแกรมที่ต้องการจํานวนเล็กเขียนอาจใช้ 'redis ' '- เติมให้สมบูรณ์อัตโนมัติ , แคชอาจไม่จำเป็นต้องใช้ Memcached , .บริการการทำเหมืองข้อมูล แนวโน้ม mongodb Hadoop bigtable , และ .- เนื้อหาจากเว็บพอร์ทัล mongodb , คาสเซนดร้า และ shardedฐานข้อมูลกรดบริการพอร์ทัลการเงินกรดฐานข้อมูล8 . สรุปในงานวิจัยนี้ศึกษาวิเคราะห์คุณสมบัติพื้นฐานของ nosqlฐานข้อมูล โดยเน้น nosql ขนาดใหญ่เช่นไดนาโม ,ระบบแฟ้ม Google ( GFS ) และ bigtable Hadoop เสร็จแล้ว ต่าง ๆเทคนิคที่ใช้เพื่อให้บรรลุความสอดคล้องและว่างข้อมูล บางข้อเสนอแนะที่ได้จากตัวอย่างทำให้การเลือกของ nosql เพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ
การแปล กรุณารอสักครู่..
