Karşılaştırılmış veritaban türleri
Geçmişte, ilişkisel veritabanları şeylerin ölçüsüydü, ancak son 15 yılda çok sayıda başka veritabanı türü kendilerini belirledi. Bu günlerde ilişkisel veritabanının rolünü nasıl farklı ve oynarlar?
Şimdiye kadarki en basit veritabanı türü TEMEL VARSE veritabanıdır. Bu veritabanları, belirli bir anahtarda yeterli bir değeri ezberleyerek bir sözlük olarak çalışır. Bu değerler farklı veri türlerine sahip olabilir, ancak değer yoluyla değil, sadece anahtarla dizine ekleyen herkes için yaygındır.
Bu nedenle anahtar değer veritabanları, bir kimliğe atanan ve yalnızca kimlik temelinde erişilen verilerin yönetimi için uygundur. Bu, örneğin, veri önbelleğindeki depolama ve bir web uygulaması için oturumların konumlandırılmasını içerir.
Bu tür tipik bir ürün, “Uzak Sözlük Sunucusu” nun kısaltması olan REDIS'dir. Redis, esas olarak listelerde anahtar değer çiftlerini yönetir, ancak sipariş edilen miktar ve miktarlar da dahil olmak üzere diğer yapıları da bilir. Kafka'ya benzer akışlar da sürüm 5 tarafından desteklenmiştir. Bu çeşitli veri yapıları nedeniyle REDIS, pub/dalgıç ve kuyruklar gibi diğer uygulamalar için de idealdir.
Genel olarak, anahtar değer veritabanları yatay olarak azaltılabilir, çünkü yalnızca kimlik bir ayrımcı görevi görür ve veriler yolda tekrarlanabilir. En büyük yakalama, basitlik nedeniyle uygulamada kolayca çoğaltılabilen standardizasyon eksikliğidir.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube videosu her zaman yüklenir
YouTube videosu artık yüklüyor
Anahtar Değer Veritabanları
Sütunlar ve sütunlar veritabanı
Bir anahtar üzerinde yeterli verileri arşivleyen büyük sütun veritabanları biraz daha karmaşıktır, ancak bu veriler farklı alanlardan veya sütunlardan oluşan daha karmaşık değerlerdir. Prensip olarak, büyük bir sütun veritabanı, isterseniz, iki boyutlu bir anahtar değer veritabanından başka bir şey değildir.
Klasik ilişkisel veritabanlarına karşılık gelen sütun veritabanları açıkça farklı olmalıdır, ancak bunların aksine, ancak sütunları çalıştırmaz ve hatta yönlendirilmez. Bu, özellikle sütunlar esas olarak çok sayıda veri kaydı aracılığıyla işlenirse pratiktir.
Sütun odaklı veritabanları genellikle OLAP alanına, OLTP alanında daha fazla çizgi odaklı uygulanır, bu nedenle kenarlar burada akıcıdır. Sütun veritabanları bu nedenle uygulama alanları olan nispeten sıra dışı özel bir durumdur, ancak veritabanlarının büyük çoğunluğu çalışır, ancak çalışma hattına yöneliktir.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube videosu her zaman yüklenir
YouTube videosu artık yüklüyor
Sütunlar ve sütunlar veritabanı
Belgeye yönelik veritabanı
Anahtar değer veritabanı ve geniş sütun, yalnızca dizinlemenin anahtarının kullanıldığı yaygındır. Değerler, kolay mı yoksa bestelenmiş olup olmadığına bakılmaksızın, yolda verimli bir şekilde aranmaz veya verimli bir şekilde aranmaz. Peki ya daha karmaşık sorular yapabilmek için ihtiyacınız varsa?
Bu durumda, belgeye yönelik veritabanlarını böyle adlandırılmış olarak kullanmak mümkündür. Genellikle bir belge bir JSON nesnesi anlamına gelir, ancak teoride başka veri formatları da olabilir. Nesneler karşılıklı ilişkiler olmadan saklanır, ancak kendi ürettiği birimler olarak kabul edilir. İlişkiler teorik olarak kimlik üzerinden eşlenebilir, ancak veritabanı için hiçbir ilgisi yoktur, ancak genellikle uygulama düzeyinde çözülmelidir.
Bu tür bir veritabanının en iyi bilinen temsilcilerinden biri, burada tekrar önemli bir rol oynamasına rağmen, yatay olarak tekrar azaltılabilen MongoDB'dir. Belgeler özerk birimler olduğundan, istisnalar olmasına rağmen, asit kriterleri genellikle desteklenmez. MongoDB, birkaç belge içeren asitlerle uyumlu sürüm 4.0 ile uyumlu işlemler tarafından da desteklenmiştir.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube videosu her zaman yüklenir
YouTube videosu artık yüklüyor
Belgeye yönelik veritabanı
Grafik veritabanı
İlişkiler önemli bir rol oynarsa, bir grafik veritabanı kullanmak yararlı olabilir. Bu veritabanında, yalnızca varlıklar değil, aynı zamanda ilişkiler açıkça modellenir, bu da bir grafik veri modeli olarak oluşturur. Bu, farklı ilişki türlerinin haritalanabileceği ve her şeyden önce sorgulanabileceği anlamına gelir.
Grafik veritabanları için tipik bir uygulama, insan ilişkilerinin veya etkileşimlerin eşlenmesidir, bu nedenle kiminle kiminle temas halinde olabileceğini bilen grafik tasarımcı tarafından belirlenebilir. Bununla birlikte, prensip olarak, diğer sorular da düşünülebilir, bu nedenle grafik teorisinin konuları burada özellikle önemlidir, örneğin daha kısa yolları, Cricche veya sıcak noktaları belirlemektedir.
Bu tür bir veritabanının iyi bilinen bir temsilcisi, 1'de Sistem 3 görevi gören Arangodb'dur. Arangodb, belgeye yönelik ve grafik veritabanı olarak yönlendirildiği gibi anahtar bir değer olarak kullanılabilir. Veritabanları büyük ölçüde MongoDB ile uyumludur, bu yüzden Arangodb bir grafik tasarımcıda genişletilen bir MongoDB gibi hissediyor.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube videosu her zaman yüklenir
YouTube videosu artık yüklüyor
Grafik veritabanı
İlişkisel veritabanları
Anahtar değerden grafik veritabanına kadar bahsedilen tüm türler, gerekçelerine sahiptir ve farklı uygulamalarla karşı karşıya kalır. Ancak hepinizin ortak noktası, genellikle şemalarda çalışmanız ve bu nedenle yapılandırılmamış verilere uygun olmanızdır. Bu birçok durumda bir avantajdır, ancak bazen sağlam bir şema kullanımı da uygundur.
Yani klasik ve SQL tabanlı klasik veritabanları genellikle seçim araçlarıdır. Bu arada, sınır çizgisi başlangıçta alınabileceği kadar akut değildir, çünkü ilişki veritabanları son yıllarda ulaşılmış veya yapılandırılmamış verilerin yönetimi için işlevleri içerecek şekilde genişletilmiştir. Örneğin, PostgreSQL ve MySQL, JSON için özel veri türlerini bilir.
Bununla birlikte, ilişkisel veritabanları genellikle başlangıçta alabileceğinizden çok daha esnektir. Microsoft SQL Server SA, örneğin, bir tablonun yönetilemeyeceği, ancak sütuna bir sütun veritabanına benzer şekilde sütuna yönlendirildiği “SolumnSatore” dizin türü.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube videosu her zaman yüklenir
YouTube videosu artık yüklüyor
İlişkisel veritabanları
Çözüm
Genel olarak, ilişkisel veritabanları kendi içindeki veritabanlarından daha iyi veya daha kötü değildir, ancak çoğu zaman uygun uygulama için doğru araç seçilmelidir. Bu belirli durumda bir veritabanı ise, sorun değil. Ancak ilişkisel bir veritabanı olsa bile sorun değil.
Her iki dünyayı da bilmek her iki durumda da yararlıdır, çünkü planın dışındaki bir bakış ufku uzatır ve geliştiricilerin iyileştirilmesine ve her şeyden önce daha iyi kararları geliştirmesine izin verir.
()