분산 캐싱 사용할 수 있습니다 NoSQL 데이터베이스?

(저자 Srini penchikala 번역기 Dingxuefeng)

문서, 개체 그래프 및 키-값 쌍과 같은 비 관계형 데이터 형식에 대 한 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 저장 하는 대체 방법을 제공 합니다. 분산 캐싱 사용할 수 있습니다 NoSQL 데이터베이스? Ehcache의 그렉 운 저자 분산 캐싱 및 NoSQL 데이터베이스 사이의 유사성을 설명합니다. Infoq는 그를 인터뷰 하 고 체계의 찬 부 양론을 논의.

InfoQ: 당신은 NoSQL 데이터베이스와 분산된 캐싱 솔루션을 비교?

그렉 행운: 대기 시간을 줄이기 위해 메모리에 데이터를 넣습니다 분산 캐싱 일반적으로. NoSQL 데이터베이스 R (즉, 데이터베이스 관리 시스템 관계 없이) 없이 DBMS 이며 일반적으로 거래에 대 한 지원 및 기타 고급 기능을 결여 된다. 관계를 지원 하지 않는 시스템의 경우, 테이블 관계의 협회가입니다 SQL의 가장 성가신 부분 NoSQL 라는 이름의 유래.

NoSQL 데이터베이스 중 하나는 키 값 저장소입니다. 전형적인 예로 디나모, 오라클 NoSQL 데이터베이스와 Redis 등이 있습니다. 2 관련 캐시 키 값 저장소 이기도 합니다. 많은 캐시 구현 지속 될 하도록 구성할 수 있습니다 하 고 자주 하지 않으면 그렇게 지 속성 보다는 성능 개선 캐싱을 하기 때문에. 반면, NoSQL 데이터베이스는 상태 유지를 위해 사용 됩니다.

영구 캐시는 NoSQL 데이터베이스 키 값으로도 사용할 수 있습니다. NoSQL은 또한 큰 데이터를 넣을 수 있습니다 단일 RDBMS 노드를 일반적으로 몇 페타바이트에 몇 테라 바이트에서 보다 더 큰 금액을 말합니다 일반적으로 언급 한다.

분산 캐싱 처음 큰, 하지만 큰 데이터의 방향으로 천천히 이동 하는 트랜잭션 데이터의 대기 시간을 줄이기 위해 종종 사용 됩니다. 메모리에 저장 데이터를 캐시 하기 때문에이 저장의 비용을 증가 하 고 데이터의 크기 제한. 힙 저장소에 의존 하는 경우 각 서버 노드는 가난한 2GB만 있을 수 있습니다. 분산 캐시에 의존 한다면 Ehcache 또한 제공 하는 스토리지의 힙, 각 서버 수백 GB의 데이터 저장할 수 TB 수준 캐시로 사용할 수 있습니다.

영구, 분산 캐싱 일부 nosql 시나리오에 적용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스도만 약간 더 높은 대기 시간 하지만 캐시 된 일부 장면, 취급할 수 있다.

InfoQ: 분산된 캐시 스키마의 관점에서 NoSQL 데이터베이스 간의 유사성은 무엇입니까?

그렉: 그들은 모두 RDBMS에 TPS 및 확장성을 제공 합니다. 이렇게 하려면, 그들은 모두 기능적으로 단순화, 테이블 연결, 저장된 프로시저 및 acid 트랜잭션 같은 성가신 문제를 떠나.

비록 Java 캐시 영역에는 JSR 107, 봄, Java EE 프로그래머에 대 한 Api를 캐시의 표준 집합을 제공 하지만 그들은 개인 인터페이스 보다 더 표준화 된 인터페이스를 사용 하는 경향이.

그들은 바깥쪽으로 연장, 클라이언트에 투명 한 방식으로 분할 됩니다. 비-자바 제품 확장의 좋은 일을 하고있다. 테라코타 BigMemory, 함께 우리는 또한 자바 플랫폼에 확장의 아주 특별 한 일을 할. 마지막으로, 둘 다 일반적인 하드웨어에 배포할 수 있습니다와 구름에서 실행 하는 운영 체제, 이상적으로 그들을 만들기.

InfoQ: 아키텍처에는 두 기술 간의 차이점은 무엇입니까?

그렉: nosql과 RDBMS는 일반적으로 디스크를 사용합니다. 디스크는 기계 장치, 지연 매우 심각한 검색 시간 읽고 올바른 트랙 시간 이동 머리 때문에 쓰기 시간은 디스크 RPM에 따라 다릅니다. NoSQL 시도 추가 하 여 단순히 로그는 헤드의 현재 위치에 때때로, 예를 들어 디스크의 사용을 최적화 하는 디스크에 상쾌. 대신, 메모리에 데이터를 넣습니다 주로 캐싱.

NoSQL와 RDBMS는 생각 중고품 (JDBC) 매우 얇은 클라이언트 캐싱 같은 Ehcache 일반적인 요청 로컬 성공적으로 처리를 수 있도록 프로세스 및 원격 저장소를 사용 하는 동안 네트워크를 통해 데이터 전송. 분산된 캐시 맥락에서 핫스팟 데이터는 각 응용 프로그램 서버 프로세스 내에서 저장소에 캐시 하 고 서버 수를 늘리면 네트워크 또는 백 엔드에 부하를 증가 하지 않습니다.

RDBMS 범용 물어보세요 (기록 시스템)이 되기에 초점을 맞추고. Nosq 키-값 쌍, 문서, 스파스 테이블 (넓은 테이블), 그래프 등의 데이터, 특정 유형의 대단히 싶어. 캐시 성능에 집중 하 고 일반적으로 대단히 데이터 형식이 RDBMS 또는 NoSQL 데이터베이스와 함께에서 사용 됩니다. 종종, 웹 서비스 호출의 결과 대단히 호출의 수백을 필요로 할 수 있는 비즈니스 개체의 계산 결과 캐시에 저장 됩니다.

Ehcache 같은 캐시의 네트워크의 컴퓨터 과정에서 일부 응용 프로그램의 운영 체제 프로세스에서 실행합니다. 하지만 모든 분산된 캐시의이 같은: Memcache 모든 데이터가 네트워크를 통해 저장 되는 예입니다.

InfoQ:이 방법에 적합 한 응용 프로그램의 유형?

그렉: 그것은 또한 이전 질문의 문제, 사용 하 여 기존 응용 프로그램에 대 한 캐시는 일반적으로 단지 작은 양의 작업, 배포 하며 NoSQL 작업과 큰 건축 변화를 많이.

따라서, 분산 캐시에 적용 되는 응용 프로그램의 첫 번째 종류는 기존 시스템, 특히 다음 요구 사항:

에 대처 하기 위해 웹 서비스 호출의 비용을 최소화 하는 비용을 최소화 하기 위해 낮은 대기 시간 Sla를 충족 하려면 로드 해야

InfoQ:이 접근 방법의 한계는 무엇입니까?

그렉: 캐싱, 메모리에 배치 크기에 제약을가 하 고 그들의 기술적 한계에 의해 얼마나 많은 메모리 사용할 수 제한 됩니다 (다음 세부 정보를 확장).

대단히도 캐싱, 그것 지 속성 기능을 제공 하는 경우에 계산 되지 않을 수 있습니다. 의도적으로 캐싱 간단 하지만 디스크에 백업 및 복원에서 복잡 한 기능을 방지 합니다. Rdmbs 지난 30 년 동안 다양 한 백업, 복원, 마이그레이션, 보고 및 ETL 기능을 개발 했습니다. 그리고 NoSQL은 중간에 어딘가에 있다.

캐시 데이터를 변경 하 고 데이터 액세스에 대 한 프로그래밍 API를 제공 합니다. NoSQL과 RDBMS SQL, Unsql, 중고품 등 스크립팅 언어를 실행 하는 도구를 제공 합니다.

하지만 중요 한 점은 그 캐싱 싶어하지 않는 당신의 대단히 수 기억 하. RDBMS의 복잡 한 기능을 필요로 하지 않습니다 그래서 당신의 RDBMS 함께 얻을 쉽습니다.

InfoQ: 무엇 분산된 캐싱 솔루션, NoSQL 데이터베이스, 그리고 함께 일 하는 전통적인 RDBMS의 미래에 대해 생각 하십니까?

그렉: RDBMS, 보다 빠른 배포 토폴로지 및 데이터 액세스 이러한 세 사이의 패턴, 분산 캐싱 수 nosql에 의존 합니다. 낮은 대기 시간을 필요로 하는 사람들 처럼 그들은 지금 RDBMS와 NoSQL에 보충으로 캐싱을 사용할 수 있습니다.

약간 다른 여러 노드에, RDBMS를 확장 하려고 할 때 그것은 종종 어려운 확장, 또는 프로그래밍 계약에 영향을 미칠 수 있을

(책임 편집기: 유산의 좋은)