डेटाबेस की तुलना
MongoDB: दस्तावेज़, सिद्धांत नहीं
MongoDB ने क्षैतिज रूप से स्केल किए गए दस्तावेज़ स्टोर को लोकप्रिय बनाया, और तब से कहानी में स्कीमा डिज़ाइन अनुशासन, अधिकांश SQL HA सेटअप की तुलना में सरल प्रतिकृति-सेट मॉडल और लाइसेंसिंग (SSPL) शामिल है जो स्पष्ट रूप से स्व-होस्टिंग को आगे बढ़ाता है। यह विशिष्ट डेटा आकृतियों के लिए जीतता है, और हमारी nosql-बनाम-sql और postgresql-बनाम-mongodb तुलनाएं तर्कों को कवर करती हैं; यह उस समय के लिए समर्पित टुकड़ा है जब इंजन स्वयं ही शीर्ष स्थान का हकदार है।
मुख्य बिंदु
- बीएसओएन दस्तावेज़ जानबूझकर स्कीमा को लचीलापन देते हैं, जिसका अर्थ है कि स्कीमा डिज़ाइन अनुशासन माइग्रेशन फ़ाइलों से एप्लिकेशन डिफ़ॉल्ट में स्थानांतरित हो जाता है: रीड-मैनी पैटर्न के लिए एम्बेडेड दस्तावेज़ बनाम एक-से-कई संबंधपरकता के संदर्भ वह निर्णय बने रहते हैं जो प्रदर्शन को बनाता या तोड़ता है।
- एकत्रीकरण पाइपलाइन वह जगह है जहां विश्लेषणात्मक कार्य रहता है: उद्देश्य-निर्मित चरणों (मैच, समूह, लुकअप, अनवाइंड) को तदर्थ मानचित्र-कम करने से बदल दिया गया है; अधिकांश ऑपरेशनल एनालिटिक्स के लिए, एक एकत्रीकरण प्लस एक इंडेक्स एक गोदाम में शिपिंग डेटा को मात देता है।
- रेप्लिका सेट सामान्य HA को सस्ते में संभालते हैं: स्वचालित विफलता और पढ़ने की प्राथमिकताओं के साथ एक प्राथमिक और द्वितीयक; शार्डिंग राइट-स्केल्ड वर्कलोड के लिए एक वास्तविक वितरित-डेटा सुविधा है, लेकिन इसमें परिचालन भार (चंक बैलेंसिंग, शार्ड कुंजी) होता है जो डिज़ाइन समीक्षाओं में होता है, न कि रेट्रोफिट में।
- टीटीएल अनुक्रमण और समय-श्रृंखला संग्रह मूल रूप से 'लॉग और मेट्रिक्स' उपयोग के मामले को कवर करते हैं: क्रॉन हटाए गए दस्तावेज़ों के बिना कैप्ड रिटेंशन, और उच्च-आवृत्ति मीट्रिक अंतर्ग्रहण के लिए उद्देश्य-निर्मित समय-श्रृंखला भंडारण।
- परिचालनगत अंतर: रखरखाव-वैक्यूम समतुल्यता मौजूद नहीं है, लेकिन ताज़ा दरें और स्थगित वैकल्पिकता का समेकन (सत्यापनकर्ताओं के माध्यम से स्कीमा सत्यापन, 4.x के बाद से लेनदेन) मायने रखता है; ड्राइवर, इंडेक्स, मेमोरी प्रेशर धीमी-क्वेरी लॉग के बजाय क्वेरी प्लान (स्पष्टीकरण) के रूप में दिखाई देते हैं।
- ईमानदार पदचिह्न को लाइसेंस देना: सामुदायिक संस्करण SSPL लाइसेंस प्राप्त है, जिसे कुछ प्रबंधित-विक्रेता प्लेटफ़ॉर्म बाहर रखते हैं; एटलस विक्रेता-समर्थित पथ है, और स्व-होस्टिंग कंटेनरीकृत तैनाती में आम रहता है जहां एसएसपीएल स्वीकार्य है।
क्षेत्रीय टिप्पणी
MongoDB आउटेज पैटर्न जिसने हमारे ग्राहकों को सबसे अधिक सिखाया वह हमेशा एक ही था: एक प्रोटोटाइप के दौरान तय की गई एक शार्ड कुंजी उत्पादन में बढ़ती है और एक पुनः शार्ड एक परियोजना बन जाती है। शार्ड कुंजी वास्तुशिल्प निर्णय हैं, मोंगो पुरातत्व नहीं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या MongoDB रिलेशनल डेटाबेस के लिए एक अच्छा प्रतिस्थापन है?
उचित रूप से नेस्टेड-ब्लॉब परिचालन डेटा के लिए, कभी-कभी; जॉइन्स-हेवी रिलेशनल डिज़ाइन के लिए, नहीं: रेफरेंशियल इंटीग्रिटी यहां आपके ऐप का काम है। हमारा nosql-vs-sql लेख ईमानदार निर्णय नियम को शामिल करता है।
मैं स्कीमा-बदलते दस्तावेज़ों के बीच माइग्रेशन कैसे संभालूं?
स्कीमा वर्जनिंग अनुशासन को स्वयं जोड़कर: सत्यापनकर्ता और संस्करण फ़ील्ड प्लस लक्षित माइग्रेशन स्क्रिप्ट; सहारा लेने के लिए कोई वैकल्पिक तालिका नहीं है।
SaaS प्रदाताओं के लिए लाइसेंस (SSPL) के बारे में क्या?
आप स्वयं-होस्ट कर सकते हैं और एप्लिकेशन स्टोरेज के रूप में इसका क्लाउड उपयोग कर सकते हैं, लेकिन एक सेवा की पेशकश के रूप में यह एक अलग कहानी है; ग्राहकों को एटलस-वैकल्पिक होस्टिंग का वादा करने से पहले व्यावसायिक शर्तों की जाँच करें।
शार्ड कुंजी इतनी बड़ी बात क्यों है?
क्योंकि रूटिंग, बैलेंसिंग और क्वेरी एफ़िनिटी शार्डिंग चॉइस के बाद आती है: लाइव सिस्टम को बाद में रीशेयर करना एक वास्तविक परिचालन क्रिया है।
डेटाबेस की तुलना में Kinetikatech कैसे सहायता करता है
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