MySQL 또는 NoSQL: 오픈 소스에는 데이터베이스를 선택 하는 방법

오픈 소스 데이터는 두 명의 파 벌으로 나뉘어져, NoSQL 매니아 관계형 데이터베이스 제한의 긴 비판을 게시, MySQL 매니아 고집 방어 건강 관계형 데이터베이스 주장 데이터 깔끔하게 테이블에 저장.

당신은 두 가지 측면, 못할 것 이라고 하지만 사실, 회사의 수천 수만 위해 노력 해 왔다 관계형 및 관계형 데이터베이스를 결합 하 고 몇 년 전에 그것을 시도 했다 생각.

하지만 새로운 기술의 개발은 종종 과거의 기술에 대조. NoSQL 개발, 빛의 이름 관계형 데이터베이스의 끝 처럼 들 렸 어 요 하지만 그건 불가능 한, 적어도 너무 빨리.

크레이그 리스트의 성공

크레이그 리스트 완벽 한 통합 데이터 및 구조화 되지 않은 데이터 검색의 좋은 예입니다. 과거에는, 회사는 사용 하 고 MySQL 자주 작업 및 분류 된 광고를 다루는.

무거운 작업 부하에도 불구 하 고 MySQL 쉽게이 작업을 완료할 수 있습니다. NoSQL에 대 한 필요는 보관 된 데이터를 레코드 수준에 도달 하는 경우에 생성 됩니다. 관리 요구 사항, 결과로 크레이그 보관 해야 합니다 모든 역사적 데이터도 동안 SXSW 오스틴의 거, 비싼 아파트 광고.

관계형 데이터베이스는 데이터의 논리에 경우, 프런트 엔드 아키텍처 변경 불가피 하 게 영향을 줍니다 하지 보관 된 데이터. 이것은 높은-위험, 높은 시간이 걸리는 과정, 그리고 그것 중단 손실이 발생할 수 있습니다. 1 십억 레코드 MySQL 서버 클러스터를 업데이트 상상해 보세요!

크레이그 리스트 두 가지 유형의 분리 된 방법으로 현재와 역사적 데이터에 데이터를 처리 하는 필요를 발견. 크레이그 리스트는 데이터의 성장에 대처 있도록 MongoDB에 설정 되어있을 수 있습니다 하지만 mysql 실행 NoSQL은 문제가 없, 그 MySQL과 NoSQL 결합 될 수 있다 잘 나타내는.

오픈 소스 동맹

응용 프로그램 개발자 및 호스팅 제공 업체의 증가 수는 NoSQL과 MySQL 오픈 소스 제휴 언제나와 데이터베이스 형식 때문에 서로 게 적대 하지 않은 인식. 요점은 데이터는 데이터를 응용 프로그램 및 사용자를 서비스 하는 데 사용 해야 하 고 백 엔드 데이터베이스에 의해 제한 하지 해야.

점점 더 많은 Rackspace 고객 크레이그 리스트와 같은 상황에 직면 하 고 자신을 찾으십시오. 관계형 데이터베이스의 모든 데이터 도메인 커버 때 그들은 그들의 자신의 데이터 구조를 구축 그리고 지금 그들은 응용 프로그램의 나이에.

1 백만 고객을 도달 했다 년 동안, 그리고 지금 그것은 단지 몇 주 걸립니다 그리고 사회 공유 및 실시간 쿼리 데이터에 새로운 수요를 넣어가지고-그리고 그것을 일련의 그들의 달 당 데이터의 양이 최대 1 십억 가져왔다 변화를 지 원하는 인프라.

그들은 반드시 MySQL 데이터베이스, 파고 하지 하지만 그들은 데이터 엔진을 추가 해야 합니다. 증가 속도 유연성, MongoDB, 카산드라, 데이터베이스나 redis (데이터베이스 같은)의 데이터 구조에 포함 됩니다. 그러나, 이러한 오픈 소스 데이터베이스 처럼 그들은 항상 일관성이 있어야 사용자 기밀 정보 또는 재무 레코드를 저장 하는 데 사용 될 가능성이 없습니다.

현재, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리자 NoSQL 응용 프로그램 개발 팀을 구축 하 고 기술 기업에 대 한 일반적입니다. 때때로, 관계형 및 비 관계형 데이터베이스를 기반으로 같은 응용 프로그램 웹 계층에도 통신할 수 있습니다.

과거의 데이터베이스 관리자는 NOSQL 프로그래밍 배포 및 아키텍처에 대 한 결정을 사용 하는 개발자의 새로운 세대와 함께 작업 해야 합니다 (그리고 아마도 그 데이터베이스 관리자와 개발자는 친구가 될 수 있다).

아마도 같은 회사 데이터베이스 관리자, 그래서 그들은 깊은 전문성과 SQL과 NoSQL 사이 간격을 교차 하는 팀웍을 최대한 활용 하는 모든 응용 프로그램 및 데이터 계층 관리 서비스 제공 업체, 아웃소싱 필요가 없습니다.

하나를 선택 합니까? 또는 둘 다?

관계형 데이터베이스 또는 NoSQL (아마도 둘 다)와 일치 하는 여부를 응용 프로그램 해야 기반으로, 물론, 생성 또는 검색 되는 데이터의 특성. 과학 및 기술에 있는 대부분의 것 들, 그것은 결정을 타협입니다.

규모와 성능 24 시간 데이터 일관성 보다 더 중요 한 경우, 그 NoSQL (기본 모델 기본 가용성, 부드러운 상태, 최종 일관성에 의존 하는 NoSQL) 이상적인 선택입니다.

그러나 MySQL은 아마 최선의 선택 (산 모델-원자성, 일관성, 독립성, 및 내구성에 의존 하는 MySQL) 일치, 특히 기밀 정보 및 금융 정보 하려는 경우.

오픈 소스 데이터베이스, 관계형 모두 관계형 데이터베이스는 성숙 하 고 우리 산 및 기본 모델에 기반 하는 새 응용 프로그램의 슬루를 기대할 수 있습니다.

순간에 대 한 하이브리드 구조를 라고 합니다. 때로는 이러한 응용 프로그램은 장점과 단점 무게, 때로는 예기치 않게, 개발 하 고 일련의 사회적 공유 데이터 오늘 (심지어 5 년 전)의 대규모 증가 예측할 수 있습니다, 모든 후, 데이터의 변화 요구 사항에 맞게 조정 하도록 설계 되었습니다?

항상, 개발자는이 혁신의 최전선에 있다,이 두 개의 데이터 도메인을 결합 하 여 서비스 공급자 관리 라는. 그들은 또한 오픈 소스 데이터 기술 필요할 때 수정 됩니다.

예를 들어 Oracle MySQL 후, MySQL은 닫힌된 소스 위험 기반으로 MySQL mariadb MySQL에 좋은 대안. 개발자 커뮤니티 오픈 소스 도구, 테스트 사례 버그 수정에 대 한 오픈 액세스를 포함 하 여 완전 한 투명성을 요구 한다.

하이브리드 방식 2014에 개발을 계속 되 고 호스팅 회사는 더 나은 지원을 제공 합니다. 미디어, 우리가 하지 "관계형 또는 관계형 데이터베이스"를 말할 것 이다.

이 혼합된 클라우드 도메인에서 사용 되는 방법에 비슷합니다. 전용 하드웨어는 뛰어난 성능, 고 공용 클라우드는 좋은 확장성, 둘의 장점이 결합 된 문제에 가장 좋은 솔루션은 가장 적절 한 솔루션을 생산 하기 위해 더 많은 유연성을 가져올 수 있다.

모든 후, 데이터 수집 및 해석의 궁극적인 목표는이 빠르게 변화 하는 세계에서 일어나는 정보의 모든 부분을 잡으려고. 데이터를 어디에서 오는 상관 없이 그냥 창 이며이 창문을 통해 보고는 정말 중요 한.