איך אתה מתייחס לעיבוד המידע? אילו היבטים שראויים לשימוש בראשית? מצא את ההבדל בין מאגרים רלציונליים לא-רלציונליים כדי להחליט בין השינויים וללמוד איך לבחור מאגר לסיפורך הפרויקטי.
מה ההבדל בין מאגרים רלציונליים לא-רלציונליים?
זו ברור השאלה הראשונה שצריך להתייחס בזמן הבחירה במאגר עבור הפרויקט שלך. ידיעה בין ההבדלים בין מאגרים רלציונליים לא-רלציונליים עוזרת לך להיות פירטי יותר עם הדרישות שלך ולנצל את הפתרונות הנכונים.
עם השימוש במאגרים במשך עשרים שנה רבות, הם עברו הרבה שינויים ושיפורים. אך באותו זמן, רוב המייצגים יכולים להיות מיועדים כמותיים לסוג אחד או השני של מאגרים. כל צוות פועל פעם מתמודד עם הבחירה בין מאגר לא-רלציונלי ורלציונלי. בואו נסקור את המאפיינים העיקריים של כל פתרון כדי לעשות החלטות יותר מודעות. וכמובן, אנחנו נתחיל את ההשוואה בין מאגרים רלציונליים לא-רלציונליים עם הגדרות.
- מאגרים רלציונליים משמשים כדי לאחסן מידע באופן מבנה טאבלאי מובנה. כל המידע נשאר נגיש באופן מקושר, וקשור לתמונה כדי לסמל יחסים.
- מאגרים לא-רלציונליים פועלים בדרך שונה לאחסון מידע
הוסבר בצורה הפשוטה ביותר, מאגרי מידע מובחנים על פי מבני הנתונים שלהם. פתרונות רלציוניים מתמקדים בסכימות מוגדרות מראש כדי להגדיר ולנהל נתונים. בהשוואה לכך, פתרונות לא-רלציוניים ידועים בגמישותם הגבוהה יותר מכיוון שהם יכולים לעבד כל סוג של נתונים מבלי לשנות את הארכיטקטורה.
המאפיין הייחודי של מאגר מידע רלציוני הוא שהוא תמיד מאחסן נתונים בטבלאות באמצעות שורות ועמודות. לכן, הוא תומך בדרך פשוטה ואינטואיטיבית להציג נתונים. במקביל, הוא מאפשר לצוותים ליצור קשרים מבוססי ישויות ספציפיות. רוב מאגרי המידע הרלציוניים משתמשים בשפת שאילתות מובנית (SQL); לפיכך, הם מכונים לעיתים קרובות מסדי נתונים של SQL.
מאגרי מידע לא-רלציוניים נחשבים לאלטרנטיבה רלוונטית מכיוון שלא כל הנתונים יכולים להישמר בפורמט טבלאי. סוג זה כולל את כל סוגי מאגרי המידע שאינם יכולים לפעול במבנה רלציוני ובתחביר SQL מסורתי. אין זה אומר שהם לא משתמשים בשפת SQL. יתרה מכך, רובם משתמשים גם ב-SQL וגם ב-UnQL (שפת שאילתות לא-מובנית). לכן, סוג זה מכונה גם מסדי נתונים NoSQL (לא רק SQL).
אם מסדי נתונים של SQL משתייכים לקטגוריה מבוססת-טבלאות, ניתן לחלק את מסדי הנתונים של NoSQL למספר קטגוריות. הסוגים הנפוצים ביותר של מסדי נתונים NoSQL כוללים:
- מסדי נתונים של מסמכים אוספים, מעבדים ושולפים נתונים כמסמכים בסגנון JSON.
- מאגרי מפתחות-ערכים מסדרים נתונים בפורמט מפתח-ערך שבו מפתחות משמשים כמזהים ייחודיים.
- מסדי נתונים גרפיים הם פלטפורמות ייעודיות ליצירה ולניהול גרפים שבהם הנתונים מוצגים בצורת צמתים, קצוות ומאפיינים.
- חנויות עמודות רחבות מארגנות נתונים בעמודות גמישות שמפוזרות בין צמתי מסד הנתונים ובין שרתים מרובים. הן תומכות בשינוי פורמט העמודה ללא קשר לשורה באותה טבלה.
בכל הנוגע להבדלים בין מסדי נתונים רלציוניים ללא-רלציוניים, לצוותים יש כיום הזדמנות למצוא פתרונות מתאימים לצרכיהם. עסקים כיום אוספים ומעבדים כמויות עצומות של נתונים, כולל התמודדות עם שאילתות מורכבות. דרישות פרויקט מוגדרות היטב מהוות את הבסיס לקבלת החלטות מושכלות.
הרעיון המרכזי הוא שעליהם לבחור מסד נתונים שיכול לשאול נתונים ביעילות ולתמוך בתוצאות מיידיות. אם הפרויקט מנצל נתונים מובנים ועומד בתקן ACID, מסדי נתונים רלציוניים הם בחירה טובה. אם הנתונים אינם מובנים ואינם תואמים את הקריטריונים המוגדרים מראש, עדיף לבחור במסד נתונים לא-רלציוני. אז בואו נמשיך עם פרטים חיוניים אחרים שהופכים להכרעה בבחירה הסופית.
יתרונות וחסרונות של מסדי נתונים רלציוניים ולא-רלציוניים
בדיון על ההבדל בין מסדי נתונים רלציוניים ולא-רלציוניים, נרצה למשוך תשומת לב ליתרונות ולחסרונות העיקריים של סוגי מסדי נתונים אלה. זה עוזר מאוד לצוותים לבחור מסד נתונים שמתאים לדרישות שהוגדרו. הרעיון המרכזי הוא שזה מאפשר להם לבצע מחקר מעמיק ולהישאר ממוקדי עסק. הבחירה במסד נתונים עשויה להיראות קשה במבט ראשון, אך התחשבות בפרטים נוספים נועדה לפשט את ההחלטה הסופית. אז בואו נבחן את סוגי מסדי הנתונים שהוזכרו כדי למצוא את היתרונות והחסרונות שלהם.
יתרונות של מסדי נתונים רלציוניים
חוקי ACID
מה שמעבדת רלוונטיות מפרטה שלושה תכונות עיקריות שמדברים עליהם בשם ACID: סימולציה, בטחון ואחסון.
פשטות
עקב המבנה הקדום והמבנה הפשוט שלהם, מעבדות רלוונטיות הן פתרונות פשוטים מאוד.
דיוק בנתונים
בהשוואה לסוגי מסדרברים אחרים, במעבדות רלוונטיות יש דיוק גבוה יותר בנתונים.
בטחון
המודל הטאבלאי עזה את הדרך לסגור את הגישה לנתונים הפרטיים והוריד באופן משמעותי את הסיכויים לשגיאות.
מדוברים במנהג במעבדות רלוונטיות
התפשטות
מעבדות רלוונטיות מעברות בעלייה אנכית, אך יש להן מנהג סימולטני: הן לא מתפשטות הדדית בעלייה אנכית בגלל דרישות קשורות בהתאמה מוחלטת, והעלייה אנכית מוגבלת על ידי המחשבה התעשייתית המסוימת שלהם.
פלקסיביות
שדות קשורים והמגבלות הם יכולים להיות גם מועילים וגם לא מועילים באותו הזמן.
למרות שקל לפרש את הנתונים ולזהות את היחסים ביניהם, קשה ליישם שינויים במבנה הנתונים.
ביצועים
הביצועים של מסד נתונים רלציוני תלויים באופן הדוק בכמות הנתונים, במורכבות הטבלאות ובמספרן. כל עלייה בתחומים אלה מובילה לעלייה בזמן הביצוע של השאילתות.
יתרונות של מסדי נתונים לא-רלציוניים
הרחבה אופקית
הטיפול במערכי נתונים גדולים הפך לקל יותר עם כניסת מסדי נתונים לא-רלציוניים. בנוסף, הרחבה אופקית מאפשרת לצוות להתאים, לנהל ולאחסן יותר נתונים תוך שמירה על עלויות נמוכות יותר.
גמישות
עם סכימת נתונים גמישה ומבנה לא-נוקשה, מסדי נתונים לא-רלציוניים יכולים לשלב, לעבד ולאחסן כל סוג של נתונים. זה הופך לתכונה ייחודית שמבדילה אותם ממסדי נתונים רלציוניים שמטפלים רק בנתונים מובנים. מסדי נתונים לא-רלציוניים משתמשים בסכימות דינמיות לנתונים לא מובנים.
שאילתות מהירות
אם ניתן להשתמש במסדי נתונים רלציוניים לשאילתות מורכבות, השאילתות במסדי נתונים לא-רלציוניים נותרות מהירות יותר. היתרון העיקרי הוא בכך שהוא מאמץ את הדרך לאחסון הנתונים במקור, שמאופטמת לשאילתות. בנוסף, השאילתות אינן דורשות הצטרפויות (joins) האופייניות לסוגי מסדי נתונים רלציוניים.
תחזוקה קלה יותר
מסדי נתונים לא-רלציוניים פשוטים ומהירים יותר להתקנה ולתחזוקה. חלקם מאפשרים למפתחים למפות את מבנה הנתונים בדומה לשפות תכנות. לכן, הם תומכים בזמן פיתוח מהיר יותר ופחות שגיאות.
חסרונות של מסדי נתונים לא-רלציוניים
שלמות נתונים
שמירת אושר המידע תלויה בהבנה של יחסים בין אלמנטים המידע. חוסר שימוש בשיטות אושר בבases לא-רלונציונליות יכול להפחית את האמינות, הדיוק והשלמות הכלליים של המידע. זה נהיה אחריות המפתחים להשלים עבריינים וללא טעויות במעבר משלב אחד לשני.
שיווה
בעיקר התמחות בקיימות ובביצועים, בases לא-רלונציונליות מביטות בבעיות השיווה. אין להם מנגנונים בהם דרשת מניעת הדuplication של המידע והן מסתמכות על שיווה סוף ספיר. אז הן לא מאוד יעילות לטפל בכמויות גדולות של מידע. בנוסף, כשקטגוריות הבסיס המידע משתנות, קשה יותר להשיג את כל היישומות באחת בסיס מידע.
ניתוח מידע
באור ההשוואה בין בases רלונציונליות לבases לא-רלונציונליות, השניים קיימים יותר מתאכיל מידע לניתוח. בנוסף, נדרשת יכולת תכנות עבור טיפול בניתוח, אפילו עבור בקשה פשוטה. גם רבים מהם חסרים התאמה עם הכלים הנפוצים לבין-אינפורמציה.
מתי להשתמש בבסיס רלונציונלי נגד בסיס לא-רלונציונלי
באור ההשוואה בין בases רלונציונליות לבases לא-רלונציונליות, חשוב להציע את השימוש המקובל ביחסים. למידה של המקצועות המפורסמים והנסיונות של אחרים יכול לספק תובנות נוספות על איך לבחור בסי
באותו הזמן, לא תמצאו הבחנה ברורה בין מקרי השימוש. סוגים שונים של מסדי נתונים יושמו בהצלחה עבור סוגים שונים של פרויקטים. ראוי לציין כי ידיעת היתרונות והחסרונות של מסדי נתונים רלציוניים ולא-רלציוניים היא הכרחית כאן. הבחירה המושכלת יכולה להיות נתמכת באמצעות ניתוח מפורט של מפרטי הפרויקט וזמינות הפתרונות. אז בואו נבדוק כמה עצות מועילות היכן להשתמש במסדי נתונים רלציוניים לעומת לא-רלציוניים.
מקרי שימוש של מסד נתונים רלציוני
נתונים מובנים מאוד
מבנה נתונים יציב הופך להיות הכרחי אלא אם הפרויקט כרוך בשינויים מתמידים. זו אפשרות מצוינת לנצל סכימות קפדניות, מתוכננות וניתנות לחיזוי כדי לנהל נתונים המופצים בין טבלאות שונות. בנוסף, זה מגדיל את הגישה לכלים נוספים לבדיקת וניתוח נתונים. הטבע המאורגן והמוגדר מאפשר מניפולציה קלה יותר ושאילתות נתונים.
סביבה מאובטחת ועקבית
כאשר אבטחה ועקביות הן בעדיפות עליונה, על הצוותים לקבל את ההחלטות הנכונות. מסדי נתונים רלציוניים הפכו לפתרון הגיוני כאן. עקרונות ACID תומכים בכל הפונקציונליות הדרושה לניהול נתונים בהתאם לתקנות העדכניות ביותר. סוג זה הוא לעיתים קרובות הבחירה עבור תחום הבריאות, הפינטק, ארגונים וכו'.
תמיכה
זמינות תמיכה רחבה מוסברת על ידי משך הזמן בשוק. לרוב קל ומהיר יותר למצוא צוות עם המומחיות הנדרשת, מכיוון שמרבית מסדי הנתונים הרלציוניים פועלים לפי עקרונות דומים. בנוסף, הם יעילים יותר לשילוב נתונים ממערכות אחרות ולהשתמש בכלים נוספים. לצוות יש יותר אפשרויות בחירה במוצרים כאשר הם משתמשים בסוגים אלו של מסדי נתונים, כולל כלי בינה עסקית.
מקרי שימוש של מסד נתונים לא-רלציוני
כמויות גדולות של נתונים לא מובנים
אחת הסיבות העיקריות לשימוש במסד נתונים לא-רלציוני היא שלא כל הנתונים יכולים להתאים לטבלאות פשוטות. לדוגמה, הפרויקט זקוק לכלי יעיל להתאמת סוגי נתונים שונים כמו סרטונים, מאמרים או תוכן מדיה חברתית. לכן, הרבה נתונים נותרים לא מובנים למרות שהם תומכים בהרחבה אופקית. זה עוזר לכסות גיוון ולהביא שינויים מתאימים במידת הצורך.
סביבת פיתוח גמישה
קצב הצטברות מהיר מוסבר על ידי היכולת לאסוף נתונים במהירות ובקלות ללא הגדרה מוקדמת שלהם. הנתונים לרוב אינם מוגבלים לפורמטים מסוימים וניתן לעבדם מאוחר יותר. עבור צוותים רבים, מסד נתונים לא-רלציוני הוא אפשרות מצוינת, במיוחד כאשר דרישות הפרויקט אינן ברורות לחלוטין או שהם מתכננים שינויים או עדכונים רציפים.
עדיפויות זמן
סביבת הפיתוח המהירה מאפשרת אספקת מוצר מהירה וקלה יותר. גישות פחות שיטתיות מבטלות כל הכנה, תכנון או עיצוב מוקדם של מסדי נתונים לא-רלציוניים. במקום זאת, הצוותים יכולים להתחיל בפיתוח מיידי. זה מתאים בדרך כלל לצרכים של MVP או שחרור מוצרים דחוף.
תודות לסוגי מסדי הנתונים השונים הקיימים בשוק, תמיד ישנה גישה מתאימה למלא את צרכי הפרויקט. כמובן, בחירת מסד הנתונים משתנה מפרויקט לפרויקט. יתרה מכך, ישנם צוותים שמוצאים יעילות בשילוב של מספר מסדי נתונים כדי לכסות את כל מקרי השימוש.
מסדי נתונים פופולריים: מצב השוק הנוכחי
השאלה איך לבחור מסד נתונים לא יכולה להיענות במלואה מבלי לבדוק את זמינות השוק. זהו עובדה שבחירת מסד נתונים מושפעת גם ממצב השוק ופופולריות של מסדי נתונים מסוימים. בנוסף, הניסיון המוצלח של אחרים יכול להפוך לפרקטיקה טובה לחיקוי. ברגע שהצוות מגדיר את מפרטי הפרויקט, הם מוכנים להמשיך בלמידת פרטים נוספים על מסדי הנתונים הזמינים בשוק.
עמידה במגמות השוק מאפשרת להם להישאר מעודכנים ולהגביר את היעילות של הפתרונות המיושמים. הצמיחה המהירה של השוק הביאה למגוון רחב של מסדי נתונים לאימוץ. נכון לעכשיו, מספר מסדי הנתונים הזמינים הגיע ליותר מ-300 מסדי נתונים. אז, באותו אופן שבו אנו יכולים לגוון מסדי נתונים לפי סוגים או פונקציות, זוהי פרקטיקה נפוצה לדרג אותם לפי פופולריות.
כאשר אנו ממשיכים בהשוואת מסדי נתונים רלציוניים ולא-רלציוניים, ראוי לציין שנציגים משני סוגי המסדים השיגו עמדות חזקות. בהתבסס על תוצאות סקר המפתחים האחרון של Stack Overflow, בואו נסתכל על מסדי הנתונים הפופולריים ביותר.
מסדי נתונים רלציוניים פופולריים
MySQL
מיקロסופט SQL שרת הוא אחד ממאגדות הבases המוכרות ביותר של מאגרי מידע רלולנציונליים. הושק ב-1995, הוא מקבל פופולריות רבה בשל תפקידים והגישות המשמשות אותו. בסיס המידע הפתוח מקבל תמיכה גדולה ומתאים לרוב הספרים והמסגרות הפתוחות. הוא מאפשר פתרונות רב-מישוריים ולמרות שהוא משמש בעיקר לשאילות SQL, יש לו גם תמיכה ב-NoSQL אם נדרש.
פוסטגרסQL הוא בסיס מידע פתוח ועיקרי-סימנים שנשק ראשון ב-1996. אחת התכונות המיוחדות שלו היא שהוא מציג את המידע בצורה של אובייקטים במקום של שורות ועמודות. פוסטגרסQL הוא מאוד מרחבי, כך שהוא מתאים לצרכים של פתרונות תוכנה גדולים. אין צורך ברכיבה מחדש של הבסיס מידע כי מפתחים יכולים לכתוב את הקוד בשפות תכנות שונות.
SQLite הוא גם מערכת ניהול בסיסים רלולנציונליים שנשק ב-2000. יש לו הבדל ייחודי בשל הוא בצד של השרת. זה מעודד את המהירות מפני שבקשות מסודרות באופן סירלי על ידי השרת. בניינים לשפות תכנות שונות ומשמש למגוון פתרונות, כולל איoT ומערכות מוטבעות.
מיקרוסופט SQL Server
מיקרוסופт SQL Server היא מערכת ניהול בסיס נתונים רלוונציאלית ידועה שמיקרוסופט הציגה ב-1989. הם שיפרו במידה רבה את הפתרון עם תכונות ייחודיות רבות כמו התאמה, ניתוח בזיכרון, שילובים ועוד. גם היא תומכת בכלי פיתוח שונים ושירותי המערבים; עם זאת, היא פועלת רק על שרתים מבוססי Windows.
בסיסים לא-רלוונציאליים פופולריים
MongoDB
MongoDB מסווה כפתרון לא-רלוונציאלי, בעיקר בסיס נתונים מודפס שיצא ב-2009. הוא מאפשר שימור סוגים שונים של מידע בגלל שהוא משתמש באובייקטים דומים לJSON. טכנולוגיה זו פועלת מהר יותר מאשר בסיסים רלוונציאליים בגלל שהיא לא דורשת עיבוד המידע המצטבר. הוא בדרך כלל לא מבנוי ומותאם לשימוש בקבצים גדולים של מידע.
Redis
Redis היא מאגר זיכרון בזיכרון פופולרי שגם משמש כבסיס מפתח-ערך הוכנס ב-2009. הפתרון הפתוח-סורק זה משתמש במבנה מידע בזיכרון כדי לספק התרחבות ומיזוג. הוא מאפשר לצוותים לשימור על מידע רב בלי מבנה מורכב. Redis ניצבת בד "" כ בשילוב עם פתרונות אחסון מידע אחרים בגלל שהיא יכולה לעבוד כשכבה אחסון.
DynamoDB
דינמודבהוא בסיס נתונים לא רלאלי שהוצא לאור בידי אמזונס ב-2012. המיקום הטכני מקבל תמיכה במבני מידע, מסמכים ושירותים מפתח-ערך בעלי מידע. הסקالיביות והביצועים העליונים הם היתרונות העיקריים של בחירת בסיס נתונים זה, בגלל שהוא מאפשר לנהל אפליקציות עם ביצועים גבוהים בכל קנה מידה.
בגלל הפונקציולוגיה הטובה והיותו הראשון בשוק, הפתרונות הרלאליים עדיין משיגים שיעור רב בשוק. בהמשך, ההצגה של מייצגים חדשים גורמה לכולם לחזק את הגישות הזמינות ולהמשיך להתקדם עם פתרונות חדשים.
איך לבחור בסיס נתונים: בסיס נתונים רלאלי מול לא רלאלי
נדרשת לאסוף את כל הפרטים הקריטיים על סוגים שונים של בסיס נתונים על מנת לבחור בצורה טובה. עם דרישות הפרוייקט מוגדרות בצורה טובה, הצוות מחפש בסיס נתונים שיתאים לצרכים שלהם ויתמכות ביעילות הפתרון. הדבר החשוב הוא ששני סוגי הבסיסים הללו הם אפשרויות מציעות. הדעת על ההבדלים העיקריים עוזרת בהבחנה.
| Databases | Relational | Non-relational |
| Language | Structured Query Language (SQL) | Structured Query Language (SQL), Unstructured Query Language (UnQL) |
| Data schema | Predefined schemas | Dynamic schemas |
| Database categories | Table-based | Document, key-value, graph, and wide-column stores |
| Scalability | Vertical scalability | Horizontal scalability |
| Performance | Low | High |
| Security | High | Less secure |
| Complex queries | Used | Not used |
| Base properties | ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) transaction supported | Follows CAP (consistency, availability, partition tolerance) theorem |
| Online processing | Used for OLTP | Used for OLAP |
| Hierarchical data storage | Not suitable | Best suitable |
| Usage | Better for multi-row transactions | Better for unstructured data like documents or JSON |
אין בחירה רעה; זה יותר על ההזדמנות להגיע לדרישות טובה יותר ולקבל תוצאות נוספות. בהתחשב באיזו דרך הזאת, החלטנו גם להתמקד באספקטים העיקריים של איך לבחור בסיס נתונים.
מב
ההבדל העיקרי בין מסדי נתונים לא-רלציוניים ורלציוניים נשאר בתבניות הנתונים המיושמות. אם פתרונות רלציוניים משתמשים בתבניות מוגדרות מראש ומתמודדים עם נתונים מובנים, אזי הפתרונות הלא-רלציוניים משתמשים בתבניות גמישות לעיבוד נתונים לא-מובנים בדרכים שונות. חשוב לזכור שפקטור זה מסביר לעיתים קרובות מפרטים אחרים בבחירת מסד הנתונים.
מבנה נתונים
מבנה תומך בדרך לאיתור וגישה לנתונים. אם הצוות בוחר בארכיטקטורה רלציונית, הם ממשיכים עם מבנה מבוסס טבלאות. הפורמט הטבלאי מתמקד בקישור ויצירת קשרים על בסיס נתונים משותפים. הפתרונות הלא-רלציוניים יכולים להשתנות בכמה מבנים, כולל חנות מפתח-ערך, מסמכים, גרפים או טבלאות רחבות. במילים אחרות, הם מציעים אלטרנטיבות למבנה נתונים שלא ניתן להתמודד איתם במסדי נתונים רלציוניים.
הרחבה
בחירת מסד הנתונים יכולה גם להיות מושפעת מהתכונות להרחבת מסד הנתונים הלא-רלציוני מול הרלציוני. מסד הנתונים הרלציוני מתרחב אנכית כאשר יש להגדיל את העומס על שרת יחיד. פתרונות לא-רלציוניים הוכחו כיעילים יותר כאן, שכן הרחבה אופקית מאפשרת להוסיף עוד שרתים וכך להתמודד עם תעבורה גבוהה יותר.
אבטחה
תמיד היה חשוב להשתמש בפתרונות מוגנים היטב ובעלי אבטחה גבוהה. התאימות ל-ACID עבור מסדי נתונים רלציוניים הופכת אותם לבטוחים יותר וקלים יותר להגבלת גישה לנתונים רגישים. סוגי מסדי נתונים לא-רלציוניים נחשבים לפחות בטוחים, אם כי ידועים בביצועים מעולים ובהרחבה.
יכולות אנליטיות
מסדי נתונים רלציוניים נחשבים ליעילים יותר לניצול ניתוח נתונים ודיווח. רוב כלי ה-BI לא יאפשרו לך לבצע שאילתות על מסדי נתונים לא-רלציוניים, אך עובדים מצוין עם נתונים מובנים. כמובן, חשוב לבדוק את הפונקציונליות הנוכחית של מסד הנתונים מכיוון שרבים מהם ממשיכים להציג חלופות חדשות.
אינטגרציה
היבט נוסף שיש לשקול בבחירת מסד נתונים רלציוני לעומת מסד נתונים לא-רלציוני הוא ההזדמנות לשלב אותו עם כלים ושירותים אחרים. צוותים תמיד חייבים לבדוק את התאמתו לפתרונות טכנולוגיים אחרים המיושמים בפרויקט. דרישות האינטגרציה גדלות בצורה דרמטית כדי לתמוך בעקביות בכל פתרונות העסק.
שיקול תמיכה
נפנה תשומת לב לנקודה כיצד כל נציג נתמך. זה כולל את ההתקדמות המתמשכת של מסד הנתונים ואת הפופולריות שלו בשוק. חוסר תמיכה תמיד מסתיים בתוצאות בלתי צפויות ולעיתים קרובות בכישלונות. וודא לבחור במסדי נתונים שצברו נתח שוק טוב, יש להם תמיכה קהילתית חזקה והם תואמים לצורכי הפרויקט.
ברור שבחירת מסד הנתונים משתנה מפרויקט לפרויקט, אך העיקר הוא שהוא יתאים לצרכים המוגדרים. לא תהיה בחירה רעה מכיוון שכל פרויקט יכול להיבחן מפרספקטיבות שונות. הרעיון המרכזי הוא לבחור מסד נתונים שיכול להביא ליעילות ולעמוד בדרישות הפרויקט הספציפיות שהוגדרו.
סיכום
דרך מצוינת להשוות בases רלציונליות לא-רלציונליות תלויה בניסוי מקיף באספקטים העיקריים שלהן, המרכיבים העיקריים של הגדלות וההפסידות שלהן, והמקרים הטיפוסיים העיקריים בהם הן משמשות. בהתחשב בכל הפרטים שאספו במאמר הזה, אנחנו יכולים להסיק שבases רלציונליות הן בחירה טובה כשצוותים מחפשים בקשות דינמיות, סיווגים גבוהים באבטחה, ותמיכה בעלת פלטפורמה רבת מקומות. אם הסקאלציות, הביצועים והגמישות שומרים על העיקר, יתראו לבחור בases א-רלציונליות.
Source:
https://dzone.com/articles/how-to-decide-between-relational-and-non-relational-dbs