(7) Scalability and Complexity Anal

(7) Scalability and Complexity Analysis. Fig. 1 shows the NoSQL Scalability Complexity relationship. As shown in the figure Key-value NoSQL are suitable for data intensive applications, while the Graph databases (Non Aggregate) NoSQL are best fit for applications dealing with complex data. It is also evident from the figure that, the Document (Aggregate oriented) NoSQL is the most suitable NoSQL databases having a good balance of ‘‘Data Complexity’’ and ‘‘Data Size’’. Since 90% of use cases are much below the ‘‘Data Size’’ supported by the entire NoSQL database, still most of the application is perfectly running with conventional RDBMS.
(8) NRW Analysis.
NRW (Node, Read, Write) analysis is used to analyze the characteristics of distributed database how they will trade off Consistency, Read and Write performance .
Here,
N is the number of Nodes keeping copies of distributed record;
W, number of nodes that must successfully acknowledge for a Write to be successfully committed.
R, the number of nodes that must send back the data to be accepted as read by the system.

The majority of NoSQL databases uses N > W > 1 i.e. more
than one write must complete, but not all nodes need to be updated
immediately.
Tables 4 and 5 categorize the NoSQL according to NRW .
The ‘‘Read Repair’’ algorithm is often implemented to improve consistency when R = 1.
The following are some more muscle with various Consistency levels .

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(7) ขยายและการวิเคราะห์ความซับซ้อน รูปที่ 1 แสดงความสัมพันธ์ซับซ้อนขยาย NoSQL แสดงไว้ในรูป คีย์ค่า NoSQL เหมาะสำหรับข้อมูลที่ใช้งานแบบเร่งรัด ในขณะที่ฐานข้อมูลกราฟ NoSQL (ไม่รวม) เหมาะสำหรับการใช้งานจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อน ก็ยังเห็นได้จากรูปที่ เอกสาร (รวมไมตรี) NoSQL เป็นฐาน NoSQL เหมาะสมที่สุดที่มีสมดุลดีของ ''ข้อมูลซับซ้อน '' และ ''ขนาดข้อมูล '' ตั้งแต่ 90% ที่ใช้มีมากด้านล่าง ''ขนาดข้อมูล '' โดยฐานข้อมูลทั้งหมดของ NoSQL ส่วนใหญ่ของโปรแกรมประยุกต์ยังคงสมบูรณ์ใช้ RDBMS ธรรมดา(8) การวิเคราะห์ NRWวิเคราะห์ NRW (โหน อ่าน เขียน) ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์ลักษณะของฐานข้อมูลแบบกระจายที่ว่าพวกเขาจะค้าปิดประสิทธิภาพสม่ำเสมอ อ่าน และเขียนที่นี่N คือ จำนวนโหนรักษาสำเนาของระเบียนแจกจ่ายW โหนที่ต้องยอมรับสำหรับการเขียนจะทำให้สำเร็จเรียบร้อยแล้วR หมายเลขของโหนดที่ต้องส่งกลับข้อมูลที่จะต้องยอมรับว่าอ่านแล้ว โดยระบบส่วนใหญ่ของ NoSQL ฐานข้อมูลใช้ N > W > 1 เพิ่มเติมเช่นกว่าหนึ่งเขียน ต้องโหนสมบูรณ์ แต่ไม่ทั้งหมดต้องปรับปรุงหรือไม่ในทันทีตารางที่ 4 และ 5 จัดประเภท NoSQL ตาม NRWอัลกอริทึม ''อ่านซ่อม '' มักจะนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความสอดคล้องเมื่อ R = 1ต่อไปเป็นกล้ามเนื้อบางมากขึ้นกับระดับต่าง ๆ อย่างสม่ำเสมอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(7) การปรับขนาดและความซับซ้อนของการวิเคราะห์ มะเดื่อ. 1 แสดงความสัมพันธ์ NoSQL Scalability ซับซ้อน ดังแสดงในรูปที่ NoSQL key-value มีความเหมาะสมสำหรับการใช้งานข้อมูลที่เข้มข้นในขณะที่ฐานข้อมูลกราฟ (ไม่รวม) NoSQL เป็นแบบที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานการจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังเห็นได้ชัดจากตัวเลขที่เอกสาร (รวม oriented) NoSQL เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เหมาะสมที่สุดที่มีสมดุลที่ดีของ '' ข้อมูลซับซ้อน '' และ '' ขนาดข้อมูล '' ตั้งแต่ 90% ของกรณีการใช้งานมีมากดังต่อไป '' ขนาดข้อมูล '' สนับสนุนโดยฐานข้อมูล NoSQL ทั้งยังคงมากที่สุดของการประยุกต์ใช้เป็นอย่างดีทำงานด้วย RDBMS ธรรมดา.
(8) การวิเคราะห์ NRW.
NRW (Node อ่านเขียน) การวิเคราะห์ . จะใช้ในการวิเคราะห์ลักษณะของฐานข้อมูลแบบกระจายว่าพวกเขาจะค้าปิดสอดคล้องอ่านและเขียนประสิทธิภาพการทำงาน
ที่นี่
N คือจำนวนโหนดรักษาสำเนาของบันทึกการกระจาย;
W, จำนวนโหนดที่ประสบความสำเร็จต้องยอมรับสำหรับเขียนจะประสบความสำเร็จ มุ่งมั่น.
R, จำนวนโหนดที่ต้องส่งกลับข้อมูลที่จะได้รับการยอมรับว่าอ่านโดยระบบ. ส่วนใหญ่ของฐานข้อมูล NoSQL ใช้ N> W> 1 IE มากขึ้นมากกว่าหนึ่งเขียนต้องดำเนินการ แต่ไม่โหนดทั้งหมดต้องมีการปรับปรุงทันที. ตารางที่ 4 และ 5 หมวดหมู่ NoSQL ตาม NRW. ว่า '' อ่านซ่อม '' อัลกอริทึมที่มักจะถูกนำมาใช้ในการปรับปรุงความสอดคล้องเมื่อ r = 1. ต่อไปนี้คือบางส่วนของกล้ามเนื้อมากขึ้นกับระดับความสอดคล้องต่างๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( 7 ) ความยืดหยุ่นและการวิเคราะห์ความซับซ้อน รูปที่ 1 แสดง nosql scalability ความซับซ้อนของความสัมพันธ์ ดังแสดงในรูป nosql ค่าคีย์ข้อมูลเข้มข้น เหมาะสำหรับการใช้งาน ในขณะที่กราฟฐานข้อมูล ( ไม่รวม ) nosql พอดีที่ดีที่สุดสำหรับใช้จัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังเห็นได้จากรูปว่า เอกสาร ( โดยรวม ) nosql เหมาะ nosql ฐานข้อมูลที่มีสมดุลที่ดีของ 'data ' ซับซ้อน ' ' และ ' ' 'data ขนาด ' ' เพราะ 90% ของกรณีใช้มาก 'data ด้านล่าง ' ขนาด ' ' โดยได้รับการสนับสนุนทั้ง nosql ฐานข้อมูลยังคงมากที่สุดของโปรแกรมเป็นอย่างดีใช้กับระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม( 8 ) การวิเคราะห์ NRW .NRW ( โหนด , อ่าน , เขียน ) การวิเคราะห์ใช้เพื่อวิเคราะห์ลักษณะของฐานข้อมูลแบบกระจายวิธีการที่พวกเขาจะแลกเปลี่ยนกันอ่านและเขียนงานที่นี่N คือจำนวนของโหนดเก็บสำเนาบันทึกการกระจาย ;W , โหนดที่ต้องความยอมรับให้เขียนได้ก่อR , จำนวนของจุดที่ต้องส่งกลับข้อมูลที่ได้รับการยอมรับว่าได้อ่าน โดยระบบส่วนใหญ่ของฐานข้อมูล nosql ใช้ N > W > 1 ) เพิ่มเติมกว่าจะเขียนเสร็จ แต่โหนดทั้งหมดไม่ต้องมีการปรับปรุงทันทีตารางที่ 4 และ 5 จัด nosql ตาม NRW .' 'read ซ่อม ' ' ขั้นตอนวิธีมักจะดำเนินการเพื่อปรับปรุงความสอดคล้องเมื่อ R = 1ต่อไปนี้เป็นบางกล้ามเนื้อที่มีระดับความสอดคล้องต่างๆ