Jak zdecydować, której technologii NoSQL użyć?

Wiem, że to może wydawać się dziwne miejsce, na które warto zwrócić uwagę, ale Heroku ostatnio oszalało ze swoją ofertą noSQL i ma dobry przegląd wielu obecnych projektów. Nie jest to w żaden sposób prasa Slideshare, ale pomoże Ci rozpocząć proces porównywania:

Http://blog.heroku.com/archives/2010/7/20/nosql/?utm_medium=email&utm_source=EmailBlast&utm_content=619506254&utm_campaign=HerokuSeptemberNewsletter-VersionB&utm_term=NoSQLHerokuandYou

Sprawdź to, aby na pierwszy rzut oka porównać NoSQL dbs:

Http://kkovacs.eu/cassandra-vs-mongodb-vs-couchdb-vs-redis

Można również ocenić Multi-Model DBMS, jako drugą generację produktu NoSQL. Z Multi-Model nie masz wszystkich kompromisów w wyborze tylko jeden model, ale raczej więcej niż jeden model.

Pierwszy multi-model NoSQL to OrientDB.

MongoDB:

MongoDB jest bazą dokumentów w przeciwieństwie do relacyjnej bazy danych. Dokument przechowuje częściowo ustrukturyzowane dane, takie jak obiekt JSON (bez schematu)

Najważniejsze cechy:

1. schemat może zmieniać się w trakcie ewolucji aplikacji
2. pełne indeksowanie
[[13]}load balancing & Data sharding
3. replikacja danych
4. consistence & Partitioning in Cap theory (consistence-Availability-Partitioning)

Kiedy używać:

1. analiza czasu rzeczywistego
2. Szybkie logowanie
3. Semi structured data management

Kiedy nie używać:

1. wysoce transakcyjne aplikacje o silnych właściwościach kwasowych (Atomiczność, konsystencja, izolacja i trwałość). RDBMS jest preferowany w tym przypadku użycia.
2. operowanie na zbiorach danych obejmujących relacje-klucze obce etc

HBASE:

HBase jest otwartoźródłową, nie relacyjną, rozproszoną bazą danych rodziny kolumn

Najważniejsze cechy:

1. zapewnia odporny na błędy sposób przechowywanie dużych ilości danych (małe ilości informacji przechwyconych w dużym zbiorze pustych lub nieistotnych danych, takich jak znalezienie 50 największych pozycji w grupie 2 miliardów rekordów lub znalezienie niezerowych pozycji reprezentujących mniej niż 0,1% ogromnej kolekcji)
2. obsługuje schemat zmiennych, gdzie każdy wiersz jest inny
Może służyć jako wejście i wyjście dla zadania MapReduce
3. Kompresja, obsługa w pamięci i filtry Bloom na kolumnie (struktura danych zaprojektowana, aby szybko i efektywnie informować, czy element jest obecny w zbiorze) 5.Osiągnij CP na czapce

kiedy stosować HBase:

1. Jeśli wczytywasz dane według klucza, wyszukujesz dane według w 2011 roku firma została założona przez firmę Microsoft.]}
2. przechowywanie danych w wierszu, który nie jest dobrze zgodny ze schematem (schemat zmiennej)

Kiedy nie stosować HBase:

1. do analizy relacyjnej
2. pełne skany tabeli
3. dane do zagregowania, analizowane za pomocą wierszy zamiast kolumn

Neo4j:

Neo4j to grafowa baza danych wykorzystująca model danych Graph (dane są przechowywane jako Graf i węzły & relacje z właściwościami)

Najważniejsze cechy:

1. wspiera pełne Zasady kwasowości (Atomiczność, konsystencja, izolacja i trwałość)
2. obsługuje indeksy za pomocą Apache Lucence
3. projektowanie modelu danych metodą oddolną
4. wysoka skalowalność została osiągnięta dzięki kompaktowej pamięci masowej i buforowaniu pamięci dostępnej dla Wykresów

Kiedy używać:

1. zarządzanie danymi podstawowymi
2. sieć i operacje IT
3. zalecenia w czasie rzeczywistym
4. wykrywanie oszustw
5. Social network (like facebook)

Kiedy nie używać:

1. zbiorcze zapytania / skany
2. Jeśli aplikacja wymaga partycjonowania i dzielenia danych

Spójrz na porównanie różnych technologii NoSQL w tym artykuł

Źródła:

Wiki, Slide share , Cloudera,Tutoriale Point,Neo4j

Oto kilka rzeczy do rozważenia-model obiektowy, indeksy wtórne, skalowalność zapisu, wysoka dostępność itp.

Mam wpis na blogu, który wyjaśnia wysokie różnice strategiczne między mongodb i Cassandrą tutaj - https://scalegrid.io/blog/cassandra-vs-mongodb/

Całkiem przyzwoity artykuł o MongoDB i NoRM (rozszerzenia. NET dla MongoDB) http://lukencode.com/2010/07/09/getting-started-with-mongodb-and-norm/