Slaget om NoSQL-databaserne - Sammenligning af MongoDB og Oracle NoSQL

Moderne IT skal have et ikke-relationelt, dynamisk skema (hvilket betyder ingen krav til Joins Statements Queries) for at yde support til Big Data/realtidsapplikationer. NoSQL-databaser blev skabt med idéen om at forbedre databehandlingsydelsen og tackle evnen til at skalere ud for at overvinde distribueret databasebelastning ved hjælp af konceptet med flere værter, har vundet den nye generations efterspørgsel efter databehandling.

Udover at give den essentielle support til forskellige datamodeller og scriptsprog, giver MongoDB også let at starte med processen for udviklerne.

NoSQL-database åbner dørene til... 

• Tekstbaserede protokoller, der bruger et scriptsprog (REST og, JSON, BSON)
• Faktisk minimale omkostninger til at generere, opbevare og transportere data
• Støt enorme mængder databehandling.
• Øget skriveydelse
• Ikke påkrævet for at udføre objektrelationel kortlægning og normaliseringsproces
• Ingen rigide kontroller med regler for referenceintegritet
• Reduktion af vedligeholdelsesomkostninger med databaseadministratorer 
• Reduktion af udvidelsesomkostninger
• Hurtig adgang til nøgleværdi
• Udvikling af understøttelsen af ​​maskinlæring og intelligens 

MongoDB Market Accept 

De moderne behov for Big Data Analytics og moderne applikationer spiller en afgørende rolle i behovet for at forbedre databehandlingens livscyklus uden forventninger til hardwareudvidelse og omkostningsstigning.

Hvis du planlægger en ny applikation, og du ønsker at vælge en database, kan det være en kompliceret proces at nå frem til den rigtige beslutning med mange databasemuligheder på markedet.

DB-motorens popularitetsrangering viser, at MongoDB er nr. 1 sammenlignet med Oracle NoSQL (som er placeret som nr. 74). Tendensen tyder dog på, at noget er ved at ændre sig. Behovet for mange omkostningseffektive udvidelser går hånd i hånd med meget enklere datamodellering, og administrationen ændrer, hvordan udviklere ønsker at overveje det bedste for deres systemer.

Ifølge Datanyze markedsandelsoplysninger til dato er der omkring 289 websteder, der kører på Oracle Nosql med en markedsandel på 11%, hvor MongoDB ellers har hele 12.185 websteder med en markedsandel på 4,66 %. Disse imponerende tal indikerer, at der er en lys fremtid for MongoDB.

NoSQL-datamodellering 

Datamodellering kræver forståelse af...

• Typerne af dine aktuelle data.
• Hvilke typer data forventer du i fremtiden?
• Hvordan får din applikation adgang til nødvendige data fra systemet?
• Hvordan vil din ansøgning hente de nødvendige data til behandling?

Det spændende for dem, der altid har fulgt Oracles måde at oprette skemaer på, og derefter gemme dataene, giver MongoDB mulighed for at oprette samlingen sammen med dokumentet. Dette betyder, at oprettelsen af ​​samlinger ikke er et must-have, før dokumentoprettelsen finder sted, hvilket gør MongoDB meget værdsat for sin fleksibilitet.

I Oracle NoSQL skal tabeldefinitionen dog først oprettes, hvorefter du kan fortsætte med at oprette rækkerne.

Den næste fede ting er, at MongoDB ikke indebærer strenge regler for skema- og relationsimplementering, hvilket giver dig frihed til kontinuerlig forbedring af systemet uden at frygte meget for behovet for at sikre stramt skematisk design.

Lad os se på nogle af sammenligningerne mellem MongoDB og Oracle NoSQL.

Sammenligning af NoSQL-koncepter i MongoDB og Oracle

NoSQL-terminologier

Dokumentlager og Key-Value Store 

Oracle NoSQL leverer et lagersystem, der gemmer værdier indekseret af en nøgle; dette koncept betragtes som den mindst komplekse model, da datasættene består af en indekseret nøgleværdi. Pladerne organiseret ved hjælp af dur- og moltonarter.

Durtonearten kan ses som objektmarkøren og moltonenanten som felterne i posten. Effektiv søgning efter dataene er muliggjort med brugen af ​​nøglen som mekanisme til at få adgang til dataene ligesom en primær nøgle.

MongoDB udvider nøgleværdi-par. Hvert dokument har en unik nøgle, som tjener det formål at hente dokumentet. Dokumenter er kendt som dynamisk skema, da samlingerne i et dokument ikke behøver at have det samme sæt felter. En samling kan have et fælles felt med forskellige typer data. Disse attributter fører til, at dokumentdatamodellen kortlægges direkte for at understøtte de moderne objektorienterede sprog.

MongoDB	Oracle NoSQL
Dokumentlager Eksempel:	Nøgleværdilager Eksempel:

BSON og JSON

Oracle NoSQL bruger JSON som et standarddataformat til at overføre (data + attribut-værdi-par). På den anden side bruger MongoDB BSON.

BSON er ikke i en menneskelig læsbar tekst, i modsætning til JSON. BSON står for binærkodet serialisering af JSON-lignende data, primært brugt til datalagring og et overførselsformat med MongoDB. BSON-dataformatet består af en liste over ordnede elementer, der indeholder et feltnavn (streng), type og værdi. Hvad angår de datatyper, som BSON understøtter, er alle de datatyper, der almindeligvis findes i JSON, og inkluderer to yderligere datatyper (binære data og dato). Binære data eller kendt som BinData, der er mindre end 16MB, kan gemmes direkte i MongoDB-dokumenter. BSON siges at bruge mere plads end JSON-datadokumenter.

Der er to grunde til, at MongoDB bruger mere plads sammenlignet med Oracle NoSQL: 

• MongoDB nåede målet om at være i stand til at krydse hurtigt, hvilket muliggør muligheden for at krydse hurtigt kræver, at BSON-dokumentet bærer yderligere metadata (længde på streng og underobjekter).
• BSON-design kan kode og afkode hurtigt. For eksempel lagres heltal som 32 (eller 64) bit heltal for at eliminere parsing til og fra teksten. Denne proces bruger mere plads end JSON til små heltal, men er meget hurtigere at parse.

Datamodeldefinition

MongoDB-indsamlingserklæring

Opret en samling

db.createCollection("users")

Oprettelse af en samling med et automatisk _id

db.users.insert

( {
    User_id: "U1",
    First_name: "Mary"                  
    Last_name : "Winslet",  

    Age       : 15

    Contact   : {

               Phone: "123-456-789"

               Email: "[email protected]"  

                }

   access  : {

              Level:5,

              Group:"dev"

             }            

})

MongoDB tillader, at de relaterede oplysninger i den samme databasepost indlejres. Datamodeldesign

Oracle NoSQL-tabelerklæring

Brug af SQL CLI til at konfigurere navneområde: 

Create namespace newns1; 

Brug af navneområde til at tilknytte tabeller og underordnet tabel

news1:users

News1:users.access

Opret tabel med en IDENTITET ved hjælp af:

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000), 

User_id String,

First_name String,

Last_name String, 

Contact Record (Phone string,         

                Email string),

Primary key (idValue));

Opret tabel ved hjælp af SQL JSON: 

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000),

User_profile JSON, 

Primary Key (shard(idValue),User_id));

Rækker til brugertabel:skriv JSON

{

  "id":U1,

  "User_profile" : {

     "First_name":"Mary",

     "Lastname":"Winslet",

     "Age":15,

     "Contact":{"Phone":"123-456-789",                   

     "Email":"[email protected]"

                   }

}

Baseret på datadefinitionerne ovenfor tillader MongoDB forskellige metoder til oprettelse af skemaer. Indsamling kan defineres eksplicit eller under den første indsættelse af data i dokumentet. Når du opretter en samling, kan du definere et objekt-id. Objectid er den primære nøgle til MongoDB-dokumenter. Objectid er en 12-byte binær BSON-type, der indeholder 12 bytes genereret af MongoDB-drivere og serveren ved hjælp af en standardalgoritme. MongoDB objectid er nyttigt og tjener det formål at sortere dokumentet oprettet i en specifik samling.

Oracle NoSQL har flere måder at begynde at definere tabeller på. Hvis du bruger Oracle SQL CLI som standard, vil ny tabeloprettelse blive placeret i sysdefault, indtil du beslutter dig for at oprette et nyt navneområde for at knytte et sæt nye tabeller til det. Ovenstående eksempel viser det nye navneområde "ns1" oprettet, og brugertabellen er knyttet til det nye navneområde.

Udover at identificere den primære nøgle, bruger Oracle NoSQL også IDENTITY-kolonnen til automatisk at øge en værdi, hver gang du tilføjer en række. IDENTITY-værdien er automatisk genereret og skal være en datatype heltal, lang eller tal. I Oracle NoSQL associerer IDENTITY med Sequence Generator svarende til konceptet objectid med MongoDB. Da Oracle NoSQL tillader IDENTITY-nøglen at blive brugt som den primære nøgle. Hvis du overvejer IDENTITY-nøgle som den primære nøgle, er det her, der kræves nøje overvejelse, da det kan have indflydelse på indsættelsen af ​​data, og opdateringsprocessen finder sted.

MongoDB og Oracle NoSQL tabel-/samlingsniveaudefinition viser, hvordan 'kontakt'-oplysningerne er indlejret i den samme enkelt struktur uden at kræve yderligere skemadefinition. Fordelen ved at indlejre et datasæt er, at der ikke er behov for yderligere forespørgsler for at hente det indlejrede datasæt.

Hvis du ønsker at vedligeholde dit system i en enkel form, giver MongoDB den bedste mulighed for at beholde datadokumenterne med mindre komplikationer. Samtidig giver MongoDB mulighederne for at levere den eksisterende komplekse datamodel fra et relationelt skema ved hjælp af skemavalideringsværktøj.

Oracle NoSQL giver mulighed for at bruge SQL, som forespørgselssprog med DDL og DML, hvilket kræver meget mindre indsats for brugere, der har en vis erfaring med brugen af ​​relationsdatabasesystemer.

MongoDB shell bruger Javascript, og hvis du ikke er fortrolig med sproget eller med brugen af ​​mongo shell, så er det bedst egnede til processen at vælge at bruge et IDE-værktøj. De 5 bedste MongoDB IDEtools i 2020, som studio 3T, Robo 3T, NoSQLBooster, MongoDB Compass og Nucleon Database Master vil være nyttige til at hjælpe dig med at oprette og administrere komplekse forespørgsler med brug af aggregeringsfunktioner.

Ydeevne og tilgængelighed

Da MongoDB-datastrukturmodellen bruger dokumenter og samlinger, bliver brugen af ​​BSON-dataformat til behandling af en enorm mængde data meget hurtigere sammenlignet med Oracle NoSQL. Mens nogle overvejer at forespørge data med SQL er en mere behagelig vej for mange brugere, bliver kapaciteten et problem. Når vi har en enorm mængde data at understøtte, behovet for øget gennemløb og efterfulgt af brugen af ​​SQL to Design komplekse forespørgsler, beder disse processer os om at se på serverkapaciteten og omkostningsstigningen over tid.

Både MongoDB og Oracle NoSQL giver sharding- og replikeringsfunktioner. Sharding er en proces, der gør det muligt at fordele datasættet og den overordnede behandlingsbelastning på tværs af flere fysiske partitioner for at øge behandlingshastigheden (læse/skrive). Implementeringen af ​​shard med oracle kræver, at du har forudgående information om, hvordan sharding-nøgler fungerer. Årsagen bag forplanlægningsprocessen skyldes behovet for at skulle implementere shard-nøglen på skemainitieringsniveauet.

Implementeringen af ​​shard med MongoDB giver plads til, at du kan arbejde på dit datasæt først for at identificere den potentielle rigtige shard-nøgle baseret på forespørgselsmønstre før implementering. Da sharding-processen inkluderer datareplikering, har MongoDB også ry for hurtig datareplikering. Replikering sørger for fejltolerance ved at skulle have alle data på en enkelt server.

Konklusion 

Det, der gør MongoDB foretrukket frem for Oracle NoSQL, er, at det er i binært format og dets medfødte egenskaber af letvægts, gennemkørende og effektiv. Dette giver dig mulighed for at understøtte den avancerede moderne applikation inden for maskinlæring og kunstig intelligens.

MongoDB-egenskaber gør det muligt for udviklerne at arbejde meget mere selvsikkert for at bygge moderne applikationer hurtigere. MongoDB-datamodellen tillader behandling af enorme mængder ustrukturerede data med en forbedret hastighed, der er gennemtænkt sammenlignet med Oracle NoSQL. Oracle NoSQL vinder, når det kommer til værktøjer, det har at tilbyde og mulige muligheder for at skabe datamodeller. Det er dog vigtigt at sikre, at udviklere og designere kan lære og tilpasse sig teknologi hurtigt, hvilket ikke er tilfældet med Oracle NoSQL.