Attraper la flexibilité des DBMS relationnels non plus DBMS Relationnel .. !!
Attraper la flexibilité des DBMS relationnels non plus DBMS Relationnel .. !!
Son été une vingtaine d'années, les systèmes de bases de données relationnelles a pris sa position dominante dans les industries de traitement de données à grande échelle. A partir de là, rembobinage quatre à cinq ans nous jeter un données MySql a été le plus utilisé Db.But maintenant l'évolution de l'utilisation des médias sociaux et la croissance du BIG DATA ont ouvert la voie pour les nouveaux systèmes relationnels non plus de bases de données à la tête.
Généralement la base de données et les données peuvent être classées en deux grandes catégories,
1. DBMS relationnels:
Il est une sorte de base de données, où les données que nous stockons dans la base de données sont liés les uns aux autres et ont une forme similaire.
Par exemple: Une base de données de l'élève, Base de données des patients, etc.,
Dans ces cas, MySql peut être bien adapté pour stocker des données et SQL peut être utilisé pour récupérer les données de base de données.
Ici, les données seront représentées dans les formes de tables à savoir lignes et des colonnes
Par exemple: MySql, MS SQL, PostGreSQL, IBM DB2, etc.,
2. Non- relationnelles DBMS:
Il est un autre type de base de données où les données seront non structurées.
Par exemple: Supposons son propre facebook profil.Procédé données médias sociaux génère et détient ne sont pas structurées. Les commentaires peuvent varier tout renseignements personnels et calendrier peuvent avoir une autre structure.
Et par conséquent, les mêmes SGBD relationnels ne peuvent pas gérer ces données différentes.
Et aussi le volume de données produites par les médias socila représente tous les jours à la tuberculose et plus.
Par conséquent, la solution est de fournir une base de données où la structure et la relation entre les données peuvent varier. Et c'est NoSQL signifie NON SEULEMENT SQL.
Les données ici, sont stockés dans de nombreuses formes comme valeur de clé paire basée, graphique basée et objet en fonction qui pourrait accomplir autant de données que possible pour faire de grandes analysethus données à traiter plus facile.
Par exemple: Mongo Db, Cassandra, hbase et Dynamo Db etc.,
MySQL Vs Mongo:
L'utilisation des deux Db dépend de nos besoins.
Si nous voulons gérer énorme données complexes avec une flexibilité sur le schéma et supérieur charge de la requête, puis préférant NoSQL sera le meilleur choix.
Comme les données sont de plus en plus dans je ne sais combien nombre cela ne signifie pas que MYSQL ne sera plus used.It a son propre indice de référence et de la norme sur le marché.
Si les données que nous utilisons peut être fait en forme dans une table avec le schéma unifié alors MYSQL est bien préférable
2 Pour de plus MYSQL MongoDB:
MySql supporte les transactions qui est un ensemble d'opérations et assure la propriété ACID tandis que Mongo DB doesnt.
MySql soutient Rejoignez opération par laquelle les données peuvent être combinés de différentes tables tandis que Mongo DB support doesnt Rejoignez. Il prend en charge Embedding des documents et des objets
Facebook utilise,
Cassandra pour la recherche Boîte de réception,
MYSQL pour information Timeline et des données personnelles.
Utiliser au besoin .. !! Depuis un Coin a ses propres côtés .. !!
Son été une vingtaine d'années, les systèmes de bases de données relationnelles a pris sa position dominante dans les industries de traitement de données à grande échelle. A partir de là, rembobinage quatre à cinq ans nous jeter un données MySql a été le plus utilisé Db.But maintenant l'évolution de l'utilisation des médias sociaux et la croissance du BIG DATA ont ouvert la voie pour les nouveaux systèmes relationnels non plus de bases de données à la tête.
Généralement la base de données et les données peuvent être classées en deux grandes catégories,
1. DBMS relationnels:
Il est une sorte de base de données, où les données que nous stockons dans la base de données sont liés les uns aux autres et ont une forme similaire.
Par exemple: Une base de données de l'élève, Base de données des patients, etc.,
Dans ces cas, MySql peut être bien adapté pour stocker des données et SQL peut être utilisé pour récupérer les données de base de données.
Ici, les données seront représentées dans les formes de tables à savoir lignes et des colonnes
Par exemple: MySql, MS SQL, PostGreSQL, IBM DB2, etc.,
2. Non- relationnelles DBMS:
Il est un autre type de base de données où les données seront non structurées.
Par exemple: Supposons son propre facebook profil.Procédé données médias sociaux génère et détient ne sont pas structurées. Les commentaires peuvent varier tout renseignements personnels et calendrier peuvent avoir une autre structure.
Et par conséquent, les mêmes SGBD relationnels ne peuvent pas gérer ces données différentes.
Et aussi le volume de données produites par les médias socila représente tous les jours à la tuberculose et plus.
Par conséquent, la solution est de fournir une base de données où la structure et la relation entre les données peuvent varier. Et c'est NoSQL signifie NON SEULEMENT SQL.
Les données ici, sont stockés dans de nombreuses formes comme valeur de clé paire basée, graphique basée et objet en fonction qui pourrait accomplir autant de données que possible pour faire de grandes analysethus données à traiter plus facile.
Par exemple: Mongo Db, Cassandra, hbase et Dynamo Db etc.,
MySQL Vs Mongo:
L'utilisation des deux Db dépend de nos besoins.
Si nous voulons gérer énorme données complexes avec une flexibilité sur le schéma et supérieur charge de la requête, puis préférant NoSQL sera le meilleur choix.
Comme les données sont de plus en plus dans je ne sais combien nombre cela ne signifie pas que MYSQL ne sera plus used.It a son propre indice de référence et de la norme sur le marché.
Si les données que nous utilisons peut être fait en forme dans une table avec le schéma unifié alors MYSQL est bien préférable
2 Pour de plus MYSQL MongoDB:
MySql supporte les transactions qui est un ensemble d'opérations et assure la propriété ACID tandis que Mongo DB doesnt.
MySql soutient Rejoignez opération par laquelle les données peuvent être combinés de différentes tables tandis que Mongo DB support doesnt Rejoignez. Il prend en charge Embedding des documents et des objets
Facebook utilise,
Cassandra pour la recherche Boîte de réception,
MYSQL pour information Timeline et des données personnelles.
Utiliser au besoin .. !! Depuis un Coin a ses propres côtés .. !!
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