Slaget om NoSQL-databaserna - Jämför MongoDB och Oracle NoSQL

Modern IT behöver ha ett icke-relationellt, dynamiskt schema (vilket betyder inga krav på Joins Statements Queries) för att ge stöd för Big Data/realtidsapplikationer. NoSQL-databaser skapades med idén om att förbättra databehandlingsprestanda och tackla möjligheten att skala ut för att övervinna distribuerad databasbelastning med hjälp av konceptet med flera värdar har vunnit den nya generationens efterfrågan på databehandling.

Förutom att tillhandahålla det väsentliga stödet för olika datamodeller och skriptspråk, gör MongoDB också att det är enkelt att komma igång med processen för utvecklarna.

NoSQL-databas öppnar dörrarna till... 

• Textbaserade protokoll som använder ett skriptspråk (REST och JSON, BSON)
• Faktiskt minimal kostnad för att generera, lagra och transportera data
• Stöd enorma mängder databehandling.
• Ökad skrivprestanda
• Krävs inte för att utföra objektrelationell kartläggning och normaliseringsprocess
• Inga stela kontroller med referensintegritetsregler
• Minska underhållskostnaderna med databasadministratörer 
• Sänka expansionskostnaden
• Snabb nyckel-värde åtkomst
• Förbättra stödet för maskininlärning och intelligens 

MongoDB Market Acceptance 

De moderna behoven av Big Data Analytics och moderna applikationer spelar en avgörande roll i behovet av att förbättra livscykeln för databehandling, utan förväntningar på hårdvaruexpansion och kostnadsökning.

Om du planerar för en ny applikation, och du vill välja en databas, kan det vara en komplicerad process att komma fram till rätt beslut med många databasalternativ på marknaden.

DB-motorernas popularitetsrankning visar att MongoDB ligger på nr 1 jämfört med Oracle NoSQL (som placerat sig på nr 74). Trenden tyder dock på att något håller på att förändras. Behovet av många kostnadseffektiva expansioner går hand i hand med mycket enklare datamodellering, och administrationen förändrar hur utvecklare skulle vilja överväga det bästa för sina system.

Enligt Datanyze marknadsandelsinformation hittills finns det cirka 289 webbplatser som körs på Oracle Nosql med en marknadsandel på 11 %, medan MongoDB annars har hela 12 185 webbplatser med en marknadsandel på 4,66 %. Dessa imponerande siffror indikerar att det finns en ljus framtid för MongoDB.

NoSQL-datamodellering 

Datamodellering kräver förståelse för...

• Typerna av dina aktuella data.
• Vilka typer av data förväntar du dig i framtiden?
• Hur får din applikation åtkomst till nödvändig data från systemet?
• Hur kommer din ansökan att hämta nödvändig data för bearbetning?

Det spännande för dem som alltid har följt Oracles sätt att skapa scheman och sedan lagra data, MongoDB tillåter att skapa samlingen tillsammans med dokumentet. Detta innebär att skapandet av samlingar inte är ett måste för att existera innan dokumentskapandet äger rum, vilket gör MongoDB mycket uppskattad för sin flexibilitet.

I Oracle NoSQL måste dock tabelldefinitionen skapas först, varefter du kan fortsätta att skapa raderna.

Nästa coola sak är att MongoDB inte innebär strikta regler för schema- och relationsimplementering, vilket ger dig friheten att kontinuerligt förbättra systemet utan att behöva frukta mycket för behovet av att säkerställa en noggrann schematisk design.

Låt oss titta på några av jämförelserna mellan MongoDB och Oracle NoSQL.

Jämföra NoSQL-koncept i MongoDB och Oracle

NoSQL-terminologier

Document Store och Key-Value Store 

Oracle NoSQL tillhandahåller ett lagringssystem som lagrar värden indexerade av en nyckel; detta koncept ses som den minst komplexa modellen eftersom datamängderna består av ett indexerat nyckel-värde. Skivorna organiserade med dur och moll.

Durtonenten kan ses som objektpekaren och molltonen som fälten i posten. Effektiv sökning efter data är möjlig med hjälp av nyckeln som mekanism för att komma åt data precis som en primärnyckel.

MongoDB utökar nyckel-värdepar. Varje dokument har en unik nyckel, som tjänar syftet att hämta dokumentet. Dokument kallas dynamiskt schema, eftersom samlingarna i ett dokument inte behöver ha samma uppsättning fält. En samling kan ha ett gemensamt fält med olika typer av data. Dessa attribut leder till att dokumentdatamodellen mappas direkt för att stödja de moderna objektorienterade språken.

MongoDB	Oracle NoSQL
Dokumentarkiv Exempel:	Nyckel-värdelager Exempel:

BSON och JSON

Oracle NoSQL använder JSON som standarddataformat för att överföra (data + attribut-värdepar). Å andra sidan använder MongoDB BSON.

BSON finns inte i en läsbar text, till skillnad från JSON. BSON står för binärkodad serialisering av JSON-liknande data, som huvudsakligen används för datalagring och ett överföringsformat med MongoDB. BSON-dataformatet består av en lista med ordnade element som innehåller ett fältnamn (sträng), typ och värde. När det gäller de datatyper som BSON stöder, alla datatyper som vanligtvis finns i JSON och inkluderar två ytterligare datatyper (binära data och datum). Binär data eller känd som BinData som är mindre än 16MB kan lagras direkt i MongoDB-dokument. BSON sägs förbruka mer utrymme än JSON-datadokument.

Det finns två anledningar till varför MongoDB förbrukar mer utrymme jämfört med Oracle NoSQL: 

• MongoDB uppnådde målet att kunna röra sig snabbt, för att möjliggöra möjligheten att korsa snabbt kräver BSON-dokumentet att bära ytterligare metadata (längd på sträng och underobjekt).
• BSON-design kan koda och avkoda snabbt. Till exempel lagras heltal som 32 (eller 64) bitars heltal för att eliminera analys till och från texten. Denna process använder mer utrymme än JSON för små heltal men är mycket snabbare att analysera.

Datamodelldefinition

MongoDB Collection Statement

Skapa en samling

db.createCollection("users")

Skapa en samling med ett automatiskt _id

db.users.insert

( {
    User_id: "U1",
    First_name: "Mary"                  
    Last_name : "Winslet",  

    Age       : 15

    Contact   : {

               Phone: "123-456-789"

               Email: "[email protected]"  

                }

   access  : {

              Level:5,

              Group:"dev"

             }            

})

MongoDB tillåter att relaterade delar av information i samma databaspost bäddas in. Datamodelldesign

Oracle NoSQL-tabelluttalande

Använda SQL CLI för att ställa in namnutrymmet: 

Create namespace newns1; 

Använda namnutrymme för att associera tabeller och underordnade tabeller

news1:users

News1:users.access

Skapa tabell med en IDENTITET med:

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000), 

User_id String,

First_name String,

Last_name String, 

Contact Record (Phone string,         

                Email string),

Primary key (idValue));

Skapa tabell med SQL JSON: 

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000),

User_profile JSON, 

Primary Key (shard(idValue),User_id));

Rader för användartabell:skriv JSON

{

  "id":U1,

  "User_profile" : {

     "First_name":"Mary",

     "Lastname":"Winslet",

     "Age":15,

     "Contact":{"Phone":"123-456-789",                   

     "Email":"[email protected]"

                   }

}

Baserat på datadefinitionerna ovan tillåter MongoDB olika metoder för att skapa scheman. Insamling kan definieras explicit eller under den första infogningen av data i dokumentet. När du skapar en samling kan du definiera ett objekt-id. Objectid är den primära nyckeln för MongoDB-dokument. Objectid är en 12-byte binär BSON-typ som innehåller 12 byte genererade av MongoDB-drivrutiner och servern med en standardalgoritm. MongoDB objectid är användbart och tjänar syftet att sortera dokumentet som skapats i en specifik samling.

Oracle NoSQL har flera sätt att börja definiera tabeller. Om du använder Oracle SQL CLI som standard, kommer ny tabell att skapas i sysdefault tills du bestämmer dig för att skapa ett nytt namnområde för att associera en uppsättning nya tabeller med den. Exemplet ovan visar det nya namnutrymmet "ns1" som skapats, och användartabellen är associerad med det nya namnområdet.

Förutom att identifiera primärnyckeln använder Oracle NoSQL även kolumnen IDENTITY för att automatiskt öka ett värde varje gång du lägger till en rad. IDENTITY-värdet genereras automatiskt och måste vara en heltals-, lång- eller nummerdatatyp. I Oracle NoSQL associerar IDENTITY med Sequence Generator liknande konceptet objectid med MongoDB. Eftersom Oracle NoSQL tillåter IDENTITY-nyckeln att användas som primärnyckel. Om du överväger IDENTITY-nyckeln som den primära nyckeln, är det här noggrant övervägande krävs eftersom det kan påverka införandet av data och uppdateringsprocessen äger rum.

MongoDB och Oracle NoSQL-tabell-/samlingsnivådefinition visar hur "kontakt"-informationen är inbäddad i samma enda struktur utan att kräva ytterligare schemadefinition. Fördelen med att bädda in en datamängd är att inga ytterligare frågor skulle behövas för att hämta den inbäddade datamängden.

Om du vill underhålla ditt system i en enkel form, erbjuder MongoDB det bästa alternativet för att behålla datadokumenten med mindre komplikationer. Samtidigt tillhandahåller MongoDB möjligheter att leverera den befintliga komplexa datamodellen från relationsschemat med hjälp av schemavalideringsverktyget.

Oracle NoSQL ger möjlighet att använda SQL, som frågespråk med DDL och DML, vilket kräver mycket mindre ansträngning för användare som har viss erfarenhet av användning av relationsdatabassystem.

MongoDB-skal använder Javascript, och om du inte är bekväm med språket eller med användningen av mongo-skal, så är den bästa passformen för processen att välja att använda ett IDE-verktyg. De fem bästa MongoDB IDEtools under 2020, som studio 3T, Robo 3T, NoSQLBooster, MongoDB Compass och Nucleon Database Master kommer att vara till hjälp för att hjälpa dig att skapa och hantera komplexa frågor med hjälp av aggregeringsfunktioner.

Prestanda och tillgänglighet

Eftersom MongoDB-datastrukturmodellen använder dokument och samlingar, blir det mycket snabbare att använda BSON-dataformat för att bearbeta en enorm mängd data jämfört med Oracle NoSQL. Medan vissa anser att fråga efter data med SQL är en bekvämare väg för många användare, blir kapaciteten ett problem. När vi har en enorm mängd data att stödja, behovet av ökad genomströmning och följt av användningen av SQL to Design komplexa frågor, ber dessa processer oss att se över serverkapaciteten och kostnadsökningen över tid.

Både MongoDB och Oracle NoSQL tillhandahåller skärnings- och replikeringsfunktioner. Sharding är en process som gör att datasetet och den totala bearbetningsbelastningen kan fördelas över flera fysiska partitioner för att öka bearbetningshastigheten (läs/skriv). Implementeringen av shard med oracle kräver att du har förhandsinformation om hur sharding-nycklar fungerar. Anledningen bakom förplaneringsprocessen beror på behovet av att behöva implementera shard-nyckeln på schemainitieringsnivån.

Implementeringen av shard med MongoDB ger utrymme för dig att arbeta med din datauppsättning först för att identifiera den potentiella rätta shardnyckeln baserat på frågemönster före implementering. Eftersom skärningsprocessen inkluderar datareplikering, har MongoDB ett rykte för snabb datareplikering också. Replikering tar hand om feltoleransen för att behöva ha all data på en enda server.

Slutsats 

Vad som gör MongoDB att föredra framför Oracle NoSQL är att det är i binärt format och dess medfödda egenskaper av lättvikt, genomkörbar och effektiv. Detta gör att du kan stödja den avancerade moderna applikationen inom området maskininlärning och artificiell intelligens.

MongoDB-egenskaper gör det möjligt för utvecklarna att arbeta mycket mer självsäkert för att bygga moderna applikationer snabbare. MongoDB-datamodellen tillåter bearbetning av enorma mängder ostrukturerad data med en förbättrad hastighet som är genomtänkt jämfört med Oracle NoSQL. Oracle NoSQL vinner när det kommer till verktyg den har att erbjuda och möjliga alternativ för att skapa datamodeller. Det är dock viktigt att se till att utvecklare och designers kan lära sig och anpassa sig till teknik snabbt, vilket inte är fallet med Oracle NoSQL.