2013-01-24 22 views
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Sono davvero interessante nei database non relazionali, ma per le molte ragioni familiari solo per la piccola parte di esso. Quindi voglio elencare tutte le tecnologie NoSQL che usi con casi d'uso di base, pro e contro.Tecnologie NoSQL, casi d'uso, punti di forza e punti deboli

Se si hanno problemi specifici durante il lavoro con alcune tecnologie, esperienze interessanti, ecc., Siete invitati a condividerlo con la comunità.


Personalmente ho lavorato con:

MongoDB:

casi d'uso: Per il mio parere è uno dei migliori, se avete bisogno di buone caratteristiche di aggregazione, replica automatica. Buono in scala. Hanno molte funzionalità che consentono di utilizzarlo come database di uso quotidiano e se per qualche motivo non si desidera utilizzare la soluzione SQL, Mongo potrebbe essere la scelta migliore. Anche mongo è fantastico se hai bisogno di query dinamiche. E anche l'indicizzazione del supporto di mongodb: è anche una funzione importante.

Pro: fast, buona scala, facile da usare, indici geospaziali interne

Contro: operazione di scrittura Comparativamente lento, bloccando il funzionamento atomica potrebbe fare un sacco di problemi. Il processo di consumo della memoria potrebbe "mangiare" tutta la memoria disponibile.

CouchDB:

casi d'uso: lo uso nel Wiki è piaciuto progetto e credo che per i casi che è il database perfetto. Il fatto che ogni documento venga automaticamente salvato con una nuova revisione durante l'aggiornamento aiuta a vedere tutte le modifiche. Per accumulare, a volte cambiare i dati, su cui devono essere eseguite le query predefinite.

Pro: Facile da usare, interfaccia orientata al REST, versioni.

Contro: problema con prestazioni quando quantità di documenti è abbastanza grande (più di mezzo milione), un po 'pura funzionalità di query (potrebbero essere risolvendo con l'aggiunta di Lucene)

SimpleDB:

Usecases: questo è dataservice di Amazon, il più economico da tutte le cose che forniscono. Funzionalità molto limitate, quindi il caso d'uso principale è quello di utilizzarlo se si desidera utilizzare il servizio Amazon, ma pagando meno ass possibili.

Pro: economico, tutti i dati memorizzati come testo: semplici da utilizzare, facili da usare.

Contro: Molto limitazione (dimensioni del documento, dimensioni delle raccolte, conteggio degli attributi, dimensione degli attributi). Il modo in cui tutti i dati memorizzati come un testo creano anche ulteriori problemi durante l'ordinamento in base alla data o al numero (perché utilizza l'ordinamento lessicografico, che necessita di qualche soluzione alternativa per il salvataggio di data o numeri).

risposta

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Cassandra

Cassandra è la soluzione perfetta se la scrittura è il vostro obiettivo principale, è stato progettato per scrivere un sacco (in alcuni casi per iscritto potrebbe essere più veloce, allora la lettura), quindi è perfetto per la registrazione. Inoltre è molto utile per l'analisi dei dati. Tranne che Cassandra ha integrato funzionalità di distribuzione geografica.

Punti di forza Supportato da Apache (buona comunità e alta qualità), scrittura veloce, nessun punto di errore. Facile da gestire in caso di scalabilità (facile da installare e ingrandire il cluster).

Punti deboli L'implementazione degli indici ha problemi, le query per indice presentano alcune limitazioni e se si utilizzano indici che fanno diminuire le prestazioni. Problemi con il trasferimento di dati in streaming.