Как система NoSQL справляется с проблемой больших данных?

Наборы данных, которые трудно хранить и анализировать с помощью любого программного инструмента базы данных, называются большими данными. В связи с ростом объемов данных возникает проблема, связанная с недавними увлечениями в области ИТ, как данные будут эффективно обрабатываться. Требование к идеям, методам, инструментам и технологиям было установлено для обработки и преобразования большого количества данных в ценность и знания для бизнеса. Ниже перечислены основные функции решений NoSQL, которые помогают нам обрабатывать большие объемы данных.

Базы данных NoSQL, которые лучше всего подходят для больших данных:

• MongoDB
• Кассандра
• CouchDB
• Нео4дж

Различные способы решения проблем с большими данными:

1. Запросы следует перемещать в данные, а не данные в запросы:

В тот момент, когда клиенту необходимо отправить общий запрос на все концентраторы/узлы, содержащие информацию, более эффективным способом будет отправить запрос на каждый концентратор, чем перемещать огромный набор данных на центральный процессор. Заявленное утверждение является основным правилом, которое помогает увидеть, как наборы данных NoSQL имеют сенсационные преимущества при выполнении на платформах, которые не были разработаны для распределения запросов по концентраторам. Все данные хранятся внутри концентратора/узла в форме документа, что означает, что для перемещения по сети необходимы только запрос и результат, что позволяет быстро выполнять запросы к большим данным.

2. Для равномерного распределения данных следует использовать хеш-кольца:

Выяснение надежного подхода к распределению отчета по центру/узлу обработки является, пожалуй, самой сложной проблемой для распределенных баз данных. С помощью произвольно созданного 40-символьного ключа метод хеш-кольцов помогает равномерно распределить большой объем данных по множеству серверов, что является достойным подходом к равномерному распределению нагрузки на сеть.

3. Для масштабирования запросов на чтение следует использовать репликацию:

В режиме реального времени репликация используется базами данных для создания резервных копий данных. Запросы на чтение можно масштабировать горизонтально с помощью репликации. Стратегия репликации прекрасно работает большую часть времени.

4. Распределение запросов по узлам должно производиться базой данных:

Отделение задач оценки запроса от выполнения запроса важно для повышения производительности запросов, проходящих через многочисленные концентраторы/узлы. Запрос перемещается в данные базой данных NoSQL вместо того, чтобы данные перемещались в запрос.