নথিভিত্তিক এবং কী / মান-ভিত্তিক ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্য?


98

আমি জানি তিনটি ভিন্ন, জনপ্রিয় ধরণের নন-এসকিএল ডাটাবেস রয়েছে।

  • কী / মান: রেডিস, টোকিও মন্ত্রিপরিষদ, মেমক্যাচড
  • কলামফ্যামিলি: ক্যাসান্দ্রা, এইচবেস
  • নথি: মঙ্গোডিবি, কাউচডিবি

এতো কিছু না বুঝেই আমি এ সম্পর্কে দীর্ঘ ব্লগ পড়েছি।

আমি রিলেশনাল ডাটাবেস জানি এবং মংডোডিবি / কাউচডিবি এর মতো ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডাটাবেসের আশেপাশে হ্যাং পাই।

কেউ কি আমাকে বলতে পারেন যে তালিকার এই 2 জন এবং পূর্বের মধ্যে প্রধান পার্থক্যগুলি কী?


4
পাঁচটি রয়েছে: (১) মূল-মূল্য স্টোর: ওরাকল কোহরেন্স, রেডিস, কিয়োটো মন্ত্রিপরিষদ (২) বিগ টেবিল স্টাইলের ডাটাবেসগুলি: অ্যাপাচি এইচবেস, অ্যাপাচি ক্যাসান্দ্রা (3) ডকুমেন্ট ডাটাবেসগুলি: মঙ্গোডিবি, কাউচডিবি (4) সম্পূর্ণ পাঠ্য অনুসন্ধান ইঞ্জিন: অ্যাপাচি Lucene, অ্যাপাচি সোলার (5) গ্রাফ ডাটাবেসগুলি: neo4j, ফ্লকডিবি, নোসকিএল-ডেটা-মডেলিং-কৌশলগুলি দেখুন
গ্যারি গৌহ

উত্তর:


75

প্রধান পার্থক্য হ'ল ডেটা মডেল এবং অনুসন্ধানের ক্ষমতা।

কী-মূল্য সঞ্চয়

প্রথম ধরণেরটি খুব সহজ এবং সম্ভবত এর জন্য আর কোনও ব্যাখ্যাের প্রয়োজন নেই।

ডেটা মডেল: কী-ভ্যালু স্টোরগুলির চেয়ে বেশি

যদিও ক্যাসান্দ্রার মতো ডেটাবেসের সঠিক নাম নিয়ে কিছুটা বিতর্ক রয়েছে তবে আমি তাদের কলাম-পারিবারিক স্টোরগুলিতে কল করতে চাই । যদিও কী-মানযুক্ত জোড়গুলি কাসান্দ্রার একটি অপরিহার্য অঙ্গ, এটি কেবল এটির মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। এটি আপনাকে কী-মান জোড়াগুলিতে বাসা বাঁধতে দেয়, যাতে একটি কী একাধিক সাব-কী-মান জোড়কে বোঝায়।

আপনি অনির্দিষ্টকালের জন্য কী-মান জুটি বাসাতে পারবেন না। আপনি তিন স্তরের (কলাম পরিবার) বা চার স্তরের নেস্টিং (সুপার-কলাম পরিবার) এর মধ্যে সীমাবদ্ধ। যদি কলাম পরিবার পারিবারিক শব্দটি বেল বাজায় না, ডাব্লুটিএফ একটি সুপার কলামের নিবন্ধ, এটি ক্যাসান্দ্রার ডেটা মডেলের একটি ভাল ব্যাখ্যা।

ডকুমেন্ট ডাটাবেসগুলি , যেমন কাউচডিবি এবং মঙ্গোডিবি পুরো নথিগুলিকে জেএসএন অবজেক্ট আকারে সঞ্চয় করে । আপনি এই বিষয়গুলি নেস্টেড কী-মান জোড়া হিসাবে ভাবতে পারেন। ক্যাসান্দ্রার বিপরীতে, আপনি যতটা চান কী-মূল জোড়াটি বাসাতে পারেন। জেএসওএন অ্যারে সমর্থন করে এবং বিভিন্ন ডেটা ধরণের যেমন স্ট্রিংস, সংখ্যা এবং বুলিয়ান মানগুলি বোঝে।

জিজ্ঞাসা করা হচ্ছে

আমি বিশ্বাস করি কলাম-পারিবারিক স্টোরগুলি কেবল কী দ্বারা, বা ম্যাপ-হ্রাস ফাংশনগুলি লিখে অনুসন্ধান করা যেতে পারে। আপনি এসকিউএল ডাটাবেসে আপনার মতো মানগুলি জিজ্ঞাসা করতে পারবেন না। যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির আরও জটিল প্রশ্নের প্রয়োজন হয়, আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিকে পছন্দসই ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য সূচি তৈরি করতে এবং বজায় রাখতে হবে।

ডকুমেন্ট ডাটাবেসগুলি কী এবং মানচিত্র-হ্রাস ফাংশনগুলি দ্বারা কোয়েরিগুলিকে সমর্থন করে তবে আপনাকে মান অনুসারে প্রাথমিক জিজ্ঞাসা করার অনুমতি দেয় যেমন "10 টিরও বেশি পোস্টের সমস্ত ব্যবহারকারী আমাকে দিন" as নথির ডাটাবেসগুলি এই পদ্ধতিতে আরও নমনীয়।


4
সুতরাং redit- এর মতো কী-মান স্টোরগুলি আপনাকে নেস্টেড কী সংরক্ষণ করতে দেয় না: মানগুলি? এবং আপনার বিবরণ থেকে, তারপরে একটি পুরো ডাটাবেস (আরডিবিএমএস থেকে) ক্যাসান্দ্রায় সংরক্ষণ করা খুব চতুর বলে মনে হচ্ছে না কারণ এটি নমনীয় ক্যোয়ারিকে মঞ্জুরি দেয় না এবং নীড়ের গভীরতা সীমিত করে দেয়, আমি ঠিক আছি?
never_had_a_name

7
@ জাজি: সঠিক, কী-মান স্টোরগুলি নেস্টেড কী-মান জোড়গুলিকে সমর্থন করে না। তাদের বেশিরভাগই বিশেষায়িত মানগুলিকে সমর্থন করে যেমন একটি তালিকা। ক্যাসান্দ্রা একটি আরডিবিএমএস থেকে খুব আলাদা, কারণ উভয়ই খুব আলাদা সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। আরডিবিএমএস সিস্টেমগুলি সম্পর্কিত সম্পর্কিত তথ্যগুলির উদ্দেশ্যে লক্ষ্যযুক্ত যেখানে জটিল অনুসন্ধানের প্রয়োজন হয়, যেখানে ক্যাসান্দ্রার লক্ষ্য ছিল প্রচুর পরিমাণে অ-সম্পর্কযুক্ত ডেটা প্রসেস করা। অবশ্যই ক্যাসান্দ্রায় একটি আরডিবিএমএস ডাটাবেস স্থানান্তরিত করা সম্ভব , তবে খুব চালাক নয়। তাদের প্রত্যেকের নিজস্ব ব্যবহার রয়েছে।
নিলস ভ্যান ডের রেস্ট রেস্ট

সুতরাং প্রতিটি নথির ডাটাবেস কি কী, মান স্টোর যেখানে মানটি কেবল S মান: বেস64 (ভাল) like এর মতো একটি জেএসওএন?
গ্রোভিডটকম

@ গ্রোভিডটকম: হ্যাঁ, আপনি সাধারণ কী / মান অবজেক্টগুলি সঞ্চয় করতে একটি ডকুমেন্ট ডাটাবেস ব্যবহার করতে পারেন।
নীলস ভ্যান ডের রেস্ট

16

কী-মান এবং ডকুমেন্ট ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আয়েন্দে একটি সুন্দর ব্যাখ্যা দিয়েছেন:

একটি ডকুমেন্ট ডাটাবেস, এর মূল অংশে, একটি মূল ব্যতিক্রম সহ একটি মূল / মানের দোকান। এটিতে কোনও ব্লব সংরক্ষণ করার পরিবর্তে, একটি ডকুমেন্ট ডিবিতে ডাটাবেসটি বুঝতে পারে এমন ফর্ম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করা হবে (যেমন জেএসএন, এক্সএমএল ইত্যাদি)। বেশিরভাগ ডক ডিবিএসে, এর অর্থ হ'ল আমরা এখন নথির ডেটাতে কোয়েরিগুলির অনুমতি দিতে পারি ।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.