Dokumen Database di Lingkungan Data Besar - dummies

Video: Google Data Center 360° Tour 2024

Anda menemukan dua jenis database dokumen untuk proyek data besar. Salah satunya sering digambarkan sebagai repositori untuk konten full document-style. Yang lainnya adalah database untuk menyimpan komponen dokumen untuk penyimpanan permanen sebagai entitas statis atau untuk perakitan dinamis dari bagian-bagian dokumen. Struktur dokumen dan bagiannya disediakan oleh JavaScript Object Notation (JSON) dan / atau Binary JSON (BSON).

Database dokumen paling berguna bila Anda harus menghasilkan banyak laporan dan harus dirakit secara dinamis dari elemen yang sering berubah.

Pada intinya, JSON adalah format pertukaran data, berdasarkan subkumpulan bahasa pemrograman JavaScript. Meski bagian dari bahasa pemrograman, itu bersifat tekstual dan sangat mudah dibaca dan ditulis. Ini juga memiliki keuntungan karena mudah ditangani komputer. Dua struktur dasar ada di JSON, dan didukung oleh banyak, jika tidak semua, bahasa pemrograman modern.

MongoDB untuk data besar

MongoDB adalah nama proyek untuk sistem "hu (mongo) us database". Ini dikelola oleh sebuah perusahaan bernama 10gen sebagai open source dan tersedia secara bebas di bawah GNU AGPL v3. 0 lisensi Lisensi komersial dengan dukungan penuh tersedia dari 10gen.

MongoDB terdiri dari database yang berisi "koleksi. "Kumpulan terdiri dari" dokumen ", dan setiap dokumen terdiri dari kolom. Sama seperti di database relasional, Anda bisa mengindeks koleksi.

Melakukannya meningkatkan kinerja pencarian data. Tidak seperti database lain, MongoDB mengembalikan sesuatu yang disebut "kursor", yang berfungsi sebagai penunjuk pada data. Ini adalah kemampuan yang sangat berguna karena ia menawarkan pilihan untuk menghitung atau mengklasifikasikan data tanpa mengekstraknya. Secara native, MongoDB mendukung BSON, implementasi biner dari dokumen JSON.

MongoDB juga merupakan ekosistem yang terdiri dari unsur-unsur berikut:

Layanan dengan ketersediaan tinggi dan replikasi untuk penskalaan di jaringan lokal dan area luas.

Sistem berkas berbasis grid, memungkinkan penyimpanan benda besar dengan membaginya di antara banyak dokumen.
MapReduce untuk mendukung analisis dan agregasi koleksi / dokumen yang berbeda.
Layanan sharding yang mendistribusikan satu database di sekumpulan server dalam satu atau beberapa pusat data. Layanan ini digerakkan oleh tombol pecahan. Kunci pecahan digunakan untuk mendistribusikan dokumen dengan cerdas di beberapa contoh.
Layanan kueri yang mendukung kueri ad hoc, kueri terdistribusi, dan pencarian teks lengkap.
Implementasi MongoDB yang efektif mencakup

manajemen konten bervolume tinggi

Jejaring sosial
Pengarsipan
Analisis real-time
CouchDB untuk data besar

Database nonrelasional yang sangat populer lainnya adalah CouchDB. Seperti MongoDB, CouchDB adalah open source. Hal ini dikelola oleh Apache Software Foundation dan tersedia di bawah Lisensi Apache v2. 0. Tidak seperti MongoDB, CouchDB dirancang untuk meniru web dalam segala hal.

Misalnya, CouchDB tangguh terhadap jaringan yang putus sekolah dan akan terus beroperasi dengan indah di area di mana konektivitas jaringan berantakan. Hal ini juga di rumah pada smartphone atau di pusat data. Ini semua datang dengan beberapa trade-off. Karena mimikri yang mendasari, CouchDB adalah latency tinggi yang menghasilkan preferensi untuk penyimpanan data lokal.

CouchDB tidak sesuai untuk implementasi yang lebih kecil. Anda harus menentukan apakah trade-off ini dapat diabaikan saat Anda memulai implementasi data besar Anda.

Database CouchDB terdiri dari dokumen yang terdiri dari bidang dan lampiran serta "deskripsi" dokumen dalam bentuk metadata yang dikelola secara otomatis oleh sistem. Teknologi yang mendasari menampilkan semua kemampuan ACID. Keuntungan dalam CouchDB over relational adalah bahwa data dikemas dan siap untuk manipulasi atau penyimpanan daripada tersebar di baris dan tabel.

CouchDB juga merupakan ekosistem dengan kemampuan berikut:

Pemadatan:

Database dikompres untuk menghilangkan ruang terbuang saat tingkat kekosongan tertentu tercapai. Ini membantu kinerja dan efisiensi untuk ketekunan. Lihat model:
Mekanisme penyaringan, pengorganisasian, dan pelaporan data yang menggunakan seperangkat definisi yang disimpan sebagai dokumen dalam database. Anda menemukan hubungan database satu lawan satu dengan pandangan, sehingga Anda dapat membuat banyak cara untuk mewakili data yang Anda miliki "diiris dan potong dadu. " Layanan replikasi dan terdistribusi:
Penyimpanan dokumen dirancang untuk memberikan replikasi dua arah. Replika parsial dapat dipertahankan untuk mendukung distribusi berbasis kriteria atau migrasi ke perangkat dengan konektivitas terbatas. Replikasi asli berbasis peer, tapi Anda bisa menerapkan Master / Slave, Master / Master, dan jenis modalitas replikasi lainnya. Implementasi CouchDB yang Efektif mencakup

Manajemen konten bervolume tinggi