Порівняння баз даних
MongoDB: документи, а не доктрина
MongoDB популяризувала сховище документів, яке масштабувалося горизонтально, і з тих пір історія включає дисципліну проектування схем, модель набору реплік, простішу за більшість налаштувань HA SQL, і ліцензування (SSPL), яке помітно просунуло самостійне розміщення вперед. Він виграє для конкретних форм даних, і наші порівняння nosql-vs-sql і postgresql-vs-mongodb охоплюють аргументи; це присвячений твір, коли сам двигун заслуговує на п’єдестал.
Головне
- Документи BSON навмисно надають схемі гнучкість, що означає, що дисципліна проектування схеми переходить від файлів міграції до стандартних програм: вбудовані документи для шаблонів читання багатьох проти посилань для зв’язків один-до-багатьох залишаються рішенням, яке впливає або погіршує продуктивність.
- Конвеєр агрегації – це місце, де живе аналітична робота: спеціально розроблені етапи (збіг, групування, пошук, розгортання) замінили спеціальне скорочення карти; для більшості операційної аналітики агрегація плюс індекс перевершують дані про доставку на склад.
- Набори реплік дешево обробляють загальну доступність: один основний плюс вторинні з автоматичним перемиканням після відмови та параметрами читання; Шардинг — це справжня функція розподілених даних для робочих навантажень із масштабуванням запису, але має оперативну вагу (балансування фрагментів, ключі фрагментів), що належить до огляду дизайну, а не до модернізації.
- Індексація TTL і колекції часових рядів повністю охоплюють сценарій використання «журналів і показників»: обмежене збереження без видалення документів за допомогою cron і спеціально створене сховище часових рядів для високочастотного прийому метрик.
- Експлуатаційні відмінності: майже еквівалентність обслуговування та вакууму не існує, але частота оновлення та консолідація відкладених опцій (перевірка схеми через валідатори, транзакції, починаючи з 4.x) мають значення; драйвери, індекси, обсяг пам’яті відображаються як плани запитів (пояснити), а не журнали повільних запитів.
- Чесний слід ліцензування: видання спільноти має ліцензію SSPL, яку деякі керовані платформи постачальників виключають; Atlas — це шлях, який підтримується постачальником, а самостійне розміщення залишається поширеним у контейнерних розгортаннях, де SSPL прийнятний.
Польова нотатка
Схема збою MongoDB, яка найбільше навчила наших клієнтів, завжди була однаковою: ключ сегмента, визначений під час прототипу, зростає до робочого, а повторний шард стає проектом. Ключі Shard — це архітектурні рішення, а не археологія Mongo.
Часті запитання
Чи є MongoDB хорошою заміною реляційній базі даних?
Інколи для правильно вкладених оперативних даних; для реляційних конструкцій з великим об’єднанням – ні: посилальна цілісність – це завдання вашої програми. Наша стаття nosql проти sql охоплює правило чесного прийняття рішень.
Як виконувати міграції між документами, які змінюють схему?
Додавши дисципліну керування версіями схеми самостійно: валідатори та поля версій, а також цільові сценарії міграції; немає ALTER TABLE, на яку можна спертися.
Як щодо ліцензії (SSPL) для постачальників SaaS?
Ви можете самостійно розміщувати ТА обслуговувати хмарне використання як сховище додатків, але як сервіс, що пропонує це, це зовсім інша історія; перевірте комерційні умови, перш ніж пропонувати клієнтам альтернативний хостинг Atlas.
Чому шард-ключ є такою важливою проблемою?
Оскільки маршрутизація, балансування та спорідненість запитів виходять із нього після вибору сегментування: повторне шардування живої системи пізніше є справжньою операційною дією.
Допомога Kinetikatech: порівняння баз даних
Ось у чому річ: Вибір двигуна бази даних для розміщення робочих навантажень у порівнянні з гарантіями коректності, робочою вагою та реальною вартістю: вбудовані механізми проти серверів, MySQL проти PostgreSQL, SQL проти сховищ документів, а також застаріле прикладне дослідження, яке постійно повертається. Передайте це службі Адміністрування серверів та Оптимізація швидкості сайтів, і все буде закрито: грамотна оцінка, чисте впровадження, цілодобовий нагляд.