怎么为应用程序选择合适的数据库

发布时间:2021-10-22 09:23:11 作者:iii
来源:亿速云 阅读:145

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内存数据库 Redis

我们的数据库的结构就像一个JSON对象-每个键都是唯一的,每个键都指向某个值。

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它保留了内存中的数据,这非常快,但具有容量限制,因此您无法存储大量数据。并且由于没有涉及的磁盘,一切都快速燃烧。

无需查询或联接,因此无需担心太多数据建模。由于没有架构,因此开发人员始终可以根据自己的需要灵活地更改数据。

怎么为应用程序选择合适的数据库

何时使用这种技术

宽列数据库 Cassandra

这就像钥匙值,但在类固醇上。修改该值以存储一组列,而不是简单数据。

怎么为应用程序选择合适的数据库

通过引入列,您现在可以对相关数据进行分组,但是仍然没有标准架构。因此,每个键都可以指向不同的分组数据。

由于没有模式,它可以处理非结构化数据,并附上一个名为CQL的查询语言,这类似于SQL,但方法不那么强大。

数据源源不断,例如来自IoT设备,股票市场,金融交易或Netflix的观看历史记录。

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何时使用此技术

这仍然不是通用的。因此,它可以用于存储来自我们所有不同应用程序的历史数据。

文档数据库

这是我们使用的最受欢迎的数据库技巧之一。这显然由文档组成,每个文档都是一组键值对。它们是非结构化,不需要模式。

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文档将组合成集合,并且这些集合可以构造成逻辑层次结构。

这种逻辑集合允许您以更逻辑的方式对相关数据进行分组,这似乎类似于关系数据库。

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由于我们的数据库无法运行联接查询,我们该如何立即获取所有相关数据?

我们将它全部存储在一起!我们鼓励数据库的非规范化,数据复制/不一致是一种折衷,我们已准备好。

读取速度确实很快,但是在确保数据一致性的同时写入和更新数据可能会有些困难。

文档数据库非常适合通用应用程序,并且可能适合大多数应用程序,游戏和IoT。

如果您真的不确定数据库架构,那么文档数据库是最佳启动方式。

流行的文档类型数据库

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当您有大量数据时,文档风格的数据库就不够用了,它们可能直接或间接地相互关联。

对于这些情况,您将必须运行多个复杂查询,然后在前端应用程序中合并所有接收到的数据,或者可以使用关系数据库,其中这些复杂查询由数据库管理。

关系型数据库

我们都听说过这些数据库,最受欢迎的是MySQL,Postgres和SQL Server。他们在这里一直在这里,仍然是许多应用程序的热门选择。

我们使用结构化查询语言(SQL)。

“关系”的意义

想象一下一家汽车工厂,那里有制造汽车零件的不同轮毂。

假设门是在一个地方制造的,而轮子,车身和内饰都是在各自不同的位置制造的。

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> Imaginary car-factory blueprint

每个制造的零件都有一个唯一的ID分配给它。

因此,一旦必须组装汽车,您就可以从所有这些不同的位置提取所有零件并组装汽车。

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对于这样一个工厂建立建立,我们会为这样的工厂创建蓝图,这使得制造汽车的整体过程非常有效和最佳。当它在数据库中使用时,此蓝图称为模式。

因此,我们需要规划数据库的模式,以确保我们的数据库对应用程序的数据需求非常有效。

不足之处

好的方面

最适合您的是什么?

但是,如果我们不需要创建架构并可以将关系直接存储为数据怎么办?

图数据库

这里我们的数据存储在节点中,并且关系定义为边。非常漂亮!让我们看看如何。

如果您必须在SQL数据库中找出所有学习计算机科学的学生,您需要一个查找/中间商表,该表将所有学生的记录分开地存储了学习计算机科学的所有学生。

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在图形中,这将更加简单明了,因为我们不必分别存储数据中的关系部分,而它本能地是这种新样式。

怎么为应用程序选择合适的数据库

> Relationships are easier to record and maintain in graphs

通过这种直接显示两个节点之间关系的新方法,我们复杂的联接查询变得更加简单,与SQL相比,极大地提高了数据库的性能。

因此,当您依赖于大量加入操作时使用此类数据库,并且由于该依赖于性能劣化。

搜索数据库

如果您要构建Google之类的应用程序,那么在小字符串查询搜索中,您必须快速返回所有匹配的记录-您所说的是全文搜索引擎。

这些数据库基于1999年开始的Apache Lucene项目。

Algolia和Meilisearch是全文搜索引擎。

它们看起来类似于文档类型的数据库。我们有一个索引,并向其中添加了数据对象。搜索数据库引擎将分析文档中的所有文本,并创建称为反向索引的内容。

当您查询某些内容时,数据库只会去检查反向索引,这使整个过程看起来很快,即使对于大型数据库也是如此。

我把最激动人心的一个保存下来。

多模型数据库

那里有多种选择,但最受欢迎的选择似乎是动物区系。

作为应用程序开发,我们通常只关心JSON,我们可以在我们的应用程序的前端中消耗。

通过Fauna,我们不必担心数据建模,架构,缩放,复制或归一化,并且只需获取我们的JSON数据。我们定义了如何使用GraphQL访问我们的数据。

让我们拍摄类似instagram的应用程序的示例。我们将使用JSON定义我们的规则,用于用户,帖子和查询。

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我们刚上传了我们的GraphQL架构 - 它会自动创建一个存储数据和索引来查询数据的集合。

在幕后,它是如何利用基于您提供的GraphQL模式的关系,图形和文档等不同的范例。

我们只是以与文档数据库中的相同方式添加我们的数据,并且我们并不遇到数据建模的局限性。

最好的部分 - 这是符合酸性的,非常快。

您无需担心基础架构。只需定义您如何需要数据,云将为您处理其余的工作。

缺点

显然,定价是不利的。伟大的事物不是免费的,但是对于想要学习的开发人员以及小型创业公司,它们确实提供了慷慨的计划/开源选项。

怎么为应用程序选择合适的数据库

以下是Fauna列出的一些重要功能:

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数据库

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