Использование NoSQL в промышленности

Предварительное условие - Введение в NoSQL, разница между SQL и NoSQL
Почему NoSQL?

• В последнее время вы можете легко собирать и получать доступ к данным из различных источников, таких как Facebook, Google и т. Д.
• Личная информация пользователя, данные о географическом местоположении, пользовательский контент, социальные графики и данные машинного журнала - вот некоторые из примеров, когда объем данных быстро увеличивается.
• Чтобы использовать вышеупомянутые свойства, необходимо обработать большой объем данных.
• Для которых реляционные базы данных не подходят. Эволюция баз данных NoSQL заключается в том, чтобы правильно обрабатывать этот большой объем данных.

Использование NoSQL в промышленности

1. Сессионный магазин
   • Управлять данными сеанса с помощью реляционной базы данных очень сложно, особенно в случае, когда приложения сильно разрослись.
   • В таких случаях правильным подходом является использование глобального хранилища сеансов, которое управляет информацией о сеансах для каждого пользователя, посещающего сайт.
   • NOSQL подходит для хранения такой информации о сеансе веб-приложений, очень большой по размеру.
   • Поскольку данные сеанса неструктурированы по форме, их легко хранить в документах без схемы, а не в записи базы данных отношения.

2. Магазин профилей пользователей
   • Чтобы включить онлайн-транзакции, настройки пользователя, аутентификацию пользователя и многое другое, необходимо сохранить профиль пользователя в веб-приложении и мобильном приложении.
   • В последнее время очень быстро растет число пользователей веб-приложений и мобильных приложений. Реляционная база данных не может обрабатывать такой большой объем данных профиля пользователя, который быстро растет, поскольку ограничивается одним сервером.
   • Емкость NOSQL можно легко увеличить, добавив сервер, что делает масштабирование экономически эффективным.

3. Контент и хранилище метаданных
   • Многим компаниям, таким как издательства, требуется место, где они могут хранить большие объемы данных, включая статьи, цифровой контент и электронные книги, чтобы объединить различные инструменты для обучения на единой платформе.
   • Приложения, основанные на контенте, для таких метаданных приложений очень часто используются данные, которые требуют меньшего времени отклика.
   • Для создания приложений на основе контента использование NoSQL обеспечивает гибкость для более быстрого доступа к данным и для хранения различных типов контента.

4. Мобильные приложения
   • Поскольку количество пользователей смартфонов растет очень быстро, мобильные приложения сталкиваются с проблемами, связанными с ростом и объемом.
   • Используя базу данных NoSQL, разработку мобильных приложений можно начать с небольшого размера и легко расширить по мере увеличения числа пользователей, что очень сложно, если рассматривать реляционные базы данных.
   • Поскольку база данных NoSQL хранит данные без схемы, разработчик приложений может обновлять приложения без необходимости вносить серьезные изменения в базу данных.
   • Компании-разработчики мобильных приложений, такие как Kobo и Playtika, используют NOSQL и обслуживают миллионы пользователей по всему миру.

5. Стороннее агрегирование данных
   • Часто бизнесу требуется доступ к данным, произведенным третьей стороной. Например, компания по производству потребительских товаров может потребовать получить данные о продажах в магазинах, а также историю покупок.
   • В таких сценариях подходят базы данных NoSQL, поскольку базы данных NoSQL могут управлять огромным объемом данных, которые генерируются с высокой скоростью из различных источников данных.

6. Интернет вещей
   • Сегодня к Интернету подключены миллиарды устройств, таких как смартфоны, планшеты, бытовая техника, системы, установленные в больницах, автомобили и склады. Для таких устройств генерируется и продолжает генерироваться большой объем и разнообразие данных.
   • Реляционные базы данных не могут хранить такие данные. NOSQL позволяет организациям расширять одновременный доступ к данным с миллиардов подключенных устройств и систем, хранить огромные объемы данных и обеспечивать требуемую производительность.

7. Электронная коммерция
   • Компании электронной коммерции используют NoSQL для хранения огромного объема данных и большого количества запросов от пользователя.

8. Социальные игры
   • Приложения с интенсивным использованием данных, такие как социальные игры, могут увеличить количество пользователей до миллионов. Такой рост числа пользователей, а также объема данных требует системы базы данных, которая может хранить такие данные и может масштабироваться для включения числа растущих пользователей. NOSQL подходит для таких приложений.
   • NOSQL использовался некоторыми компаниями, производящими мобильные игры, например, electronic arts, zynga и tencent.

9. Рекламный таргетинг
   • Отображение рекламы или предложений на текущей веб-странице - это решение с прямым доходом. Чтобы определить, на какую группу пользователей нацелить, на веб-странице, где показывать рекламу, платформы собирают поведенческие и демографические характеристики пользователей.
   • База данных NoSQL позволяет рекламным компаниям отслеживать данные о пользователях, а также очень быстро размещать их, что увеличивает вероятность кликов.
   • AOL, Mediamind и PayPal - одни из компаний, ориентированных на рекламу, которые используют NoSQL.

Преимущества NoSQL

• NOSQL обеспечивает высокий уровень масштабируемости.
• Он используется в распределенной вычислительной среде.
• Реализация менее затратна. Он обеспечивает хранилище для полуструктурированных данных, а также обеспечивает гибкость схемы.
• Отношения менее сложные
• К преимуществам NOSQL также относится возможность обрабатывать:
  • Большие объемы структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных.
  • Объектно-ориентированные алгоритмы допускают реализации для достижения максимальной доступности в нескольких центрах обработки данных.
  • Системы на основе конечной согласованности масштабируют рабочие нагрузки обновления лучше, чем традиционные СУБД OLAP, а также масштабируются до очень больших наборов данных.
  • Программирование, простое в использовании и гибкое. Эффективная горизонтально масштабируемая архитектура вместо дорогой монолитной архитектуры