डेटाबेस डिज़ाइन के बुनियादी सिद्धांत - PostgreSQL, कैसेंड्रा और MongoDB की तुलना करना

नमस्कार दोस्तों। मई की छुट्टियों के दूसरे भाग के लिए रवाना होने से पहले, हम आपके साथ वह सामग्री साझा करते हैं जिसका हमने पाठ्यक्रम पर एक नई स्ट्रीम के लॉन्च की प्रत्याशा में अनुवाद किया था। "रिलेशनल डीबीएमएस".

एप्लिकेशन डेवलपर्स इच्छित कार्यभार के लिए सबसे उपयुक्त डेटाबेस का चयन करने के लिए कई परिचालन डेटाबेस की तुलना करने में बहुत समय व्यतीत करते हैं। आवश्यकताओं में सरलीकृत डेटा मॉडलिंग, लेनदेन संबंधी गारंटी, पढ़ने/लिखने का प्रदर्शन, क्षैतिज स्केलिंग और दोष सहिष्णुता शामिल हो सकते हैं। परंपरागत रूप से, चुनाव डेटाबेस श्रेणी, SQL या NoSQL से शुरू होता है, क्योंकि प्रत्येक श्रेणी ट्रेड-ऑफ़ का एक स्पष्ट सेट प्रस्तुत करती है। कम विलंबता और उच्च थ्रूपुट के संदर्भ में उच्च प्रदर्शन को आम तौर पर एक गैर-व्यापार-बंद आवश्यकता के रूप में देखा जाता है और इसलिए यह किसी भी नमूना डेटाबेस के लिए आवश्यक है।

इस आलेख का उद्देश्य एप्लिकेशन डेवलपर्स को एप्लिकेशन डेटा मॉडलिंग के संदर्भ में SQL और NoSQL के बीच सही विकल्प बनाने में मदद करना है। हम एक SQL डेटाबेस, अर्थात् PostgreSQL, और दो NoSQL डेटाबेस, Cassandra और MongoDB को देखेंगे, ताकि डेटाबेस डिज़ाइन की मूल बातें, जैसे तालिकाएँ बनाना, उन्हें पॉप्युलेट करना, तालिका से डेटा पढ़ना और उसे हटाना शामिल हो। अगले लेख में, हम इंडेक्स, लेनदेन, जॉइन, टीटीएल निर्देश और JSON-आधारित डेटाबेस डिज़ाइन को देखना सुनिश्चित करेंगे।

SQL और NoSQL में क्या अंतर है?

SQL डेटाबेस ACID लेनदेन संबंधी गारंटी के माध्यम से एप्लिकेशन लचीलेपन को बढ़ाते हैं, साथ ही मौजूदा सामान्यीकृत रिलेशनल डेटाबेस मॉडल के शीर्ष पर अप्रत्याशित तरीकों से JOIN का उपयोग करके डेटा को क्वेरी करने की उनकी क्षमता भी बढ़ाते हैं।

उनके मोनोलिथिक/सिंगल-नोड आर्किटेक्चर और अतिरेक के लिए मास्टर-स्लेव प्रतिकृति मॉडल के उपयोग को देखते हुए, पारंपरिक SQL डेटाबेस में दो महत्वपूर्ण विशेषताओं का अभाव है - रैखिक लेखन स्केलेबिलिटी (यानी एकाधिक नोड्स में स्वचालित विभाजन) और स्वचालित/शून्य डेटा हानि। इसका मतलब यह है कि प्राप्त डेटा की मात्रा किसी एकल नोड के अधिकतम राइट थ्रूपुट से अधिक नहीं हो सकती। इसके अलावा, दोष सहनशीलता (साझा-कुछ नहीं वास्तुकला में) में कुछ अस्थायी डेटा हानि को ध्यान में रखा जाना चाहिए। यहां आपको यह ध्यान रखने की आवश्यकता है कि हालिया प्रतिबद्धताएं अभी तक स्लेव कॉपी में प्रतिबिंबित नहीं हुई हैं। SQL डेटाबेस में गैर-डाउनटाइम अपडेट हासिल करना भी मुश्किल है।

NoSQL डेटाबेस आमतौर पर प्रकृति द्वारा वितरित होते हैं, अर्थात। उनमें, डेटा को अनुभागों में विभाजित किया जाता है और कई नोड्स में वितरित किया जाता है। उन्हें असामान्यीकरण की आवश्यकता है। इसका मतलब यह है कि आपके द्वारा भेजे गए विशिष्ट अनुरोधों का जवाब देने के लिए दर्ज किए गए डेटा को भी कई बार कॉपी किया जाना चाहिए। समग्र लक्ष्य पढ़ने के दौरान उपलब्ध शार्डों की संख्या को कम करके उच्च प्रदर्शन प्राप्त करना है। इसका तात्पर्य यह है कि NoSQL के लिए आपको अपने प्रश्नों को मॉडल करने की आवश्यकता होती है, जबकि SQL के लिए आपको अपने डेटा को मॉडल करने की आवश्यकता होती है।

NoSQL एक वितरित क्लस्टर में उच्च प्रदर्शन प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करता है और यह कई डेटाबेस डिज़ाइन ट्रेडऑफ़ के लिए अंतर्निहित तर्क है जिसमें ACID लेनदेन हानि, JOINs और सुसंगत वैश्विक माध्यमिक सूचकांक शामिल हैं।

एक तर्क है कि जहां NoSQL डेटाबेस रैखिक लेखन मापनीयता और उच्च दोष सहनशीलता प्रदान करते हैं, वहीं लेनदेन संबंधी गारंटी का नुकसान उन्हें मिशन-महत्वपूर्ण डेटा के लिए अनुपयुक्त बनाता है।

निम्न तालिका दिखाती है कि NoSQL में डेटा मॉडलिंग SQL से कैसे भिन्न है।

SQL और NoSQL: दोनों की आवश्यकता क्यों है?

बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं वाले वास्तविक दुनिया के एप्लिकेशन, जैसे Amazon.com, Netflix, Uber और Airbnb को जटिल, बहुआयामी कार्य करने का काम सौंपा गया है। उदाहरण के लिए, Amazon.com जैसे ई-कॉमर्स एप्लिकेशन को हल्के, उच्च-महत्वपूर्ण डेटा जैसे उपयोगकर्ता जानकारी, उत्पाद, ऑर्डर, चालान के साथ-साथ उत्पाद समीक्षा, समर्थन संदेश, उपयोगकर्ता गतिविधि जैसे भारी, कम संवेदनशील डेटा को संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है। उपयोगकर्ता समीक्षाएँ और अनुशंसाएँ। स्वाभाविक रूप से, ये एप्लिकेशन कम से कम एक NoSQL डेटाबेस के साथ-साथ कम से कम एक SQL डेटाबेस पर निर्भर करते हैं। अंतर-क्षेत्रीय और वैश्विक प्रणालियों में, एक NoSQL डेटाबेस एक ही क्षेत्र में चल रहे विश्वसनीय स्रोत SQL डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के लिए भू-वितरित कैश के रूप में कार्य करता है।

YugaByte DB SQL और NoSQL को कैसे संयोजित करता है?

लॉग-ओरिएंटेड मिश्रित स्टोरेज इंजन, ऑटो-शार्डिंग, शार्डेड वितरित सर्वसम्मति प्रतिकृति और ACID वितरित लेनदेन (Google स्पैनर से प्रेरित) पर निर्मित, YugaByte DB दुनिया का पहला ओपन सोर्स डेटाबेस है जो एक साथ NoSQL (कैसंड्रा और रेडिस) के साथ संगत है। एसक्यूएल (पोस्टग्रेएसक्यूएल)। जैसा कि नीचे दी गई तालिका में दिखाया गया है, YCQL, कैसेंड्रा के साथ संगत YugaByte DB API, NoSQL API में एकल और बहु-कुंजी ACID लेनदेन और वैश्विक माध्यमिक अनुक्रमित की अवधारणाओं को जोड़ता है, जिससे लेनदेन संबंधी NoSQL डेटाबेस के युग की शुरुआत होती है। इसके अतिरिक्त, YCQL, PostgreSQL के साथ संगत YugaByte DB API, SQL API में रैखिक लेखन स्केलिंग और स्वचालित दोष सहनशीलता की अवधारणाओं को जोड़ता है, जिससे दुनिया में वितरित SQL डेटाबेस आते हैं। क्योंकि YugaByte DB प्रकृति में लेन-देन संबंधी है, NoSQL API का उपयोग अब मिशन-महत्वपूर्ण डेटा के संदर्भ में किया जा सकता है।

जैसा कि पहले लेख में बताया गया है "YSQL का परिचय: YugaByte DB के लिए एक PostgreSQL संगत वितरित SQL API", YugaByte DB में SQL या NoSQL के बीच का चुनाव पूरी तरह से अंतर्निहित कार्यभार की विशेषताओं पर निर्भर करता है:

• यदि आपका प्राथमिक कार्यभार मल्टी-की जॉइन ऑपरेशन है, तो YSQL चुनते समय, समझें कि आपकी कुंजियाँ कई नोड्स में वितरित की जा सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप NoSQL की तुलना में अधिक विलंबता और/या कम थ्रूपुट हो सकता है।
• अन्यथा, दो NoSQL API में से किसी एक को चुनें, यह ध्यान में रखते हुए कि आपको एक समय में एक नोड से दी गई क्वेरी के परिणामस्वरूप बेहतर प्रदर्शन मिलेगा। YugaByte DB वास्तविक दुनिया, जटिल अनुप्रयोगों के लिए एकल परिचालन डेटाबेस के रूप में काम कर सकता है, जिन्हें एक साथ कई कार्यभार प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है।

अगले अनुभाग में डेटा मॉडलिंग लैब मूल डेटाबेस के विपरीत, पोस्टग्रेएसक्यूएल और कैसेंड्रा एपीआई संगत युगाबाइट डीबी डेटाबेस पर आधारित है। यह दृष्टिकोण दो अलग-अलग डेटाबेस के पूरी तरह से स्वतंत्र क्लस्टर का उपयोग करने के विपरीत, एक ही डेटाबेस क्लस्टर के दो अलग-अलग एपीआई (दो अलग-अलग पोर्ट पर) के साथ बातचीत करने में आसानी पर जोर देता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम कवर किए गए डेटाबेस के अंतर और कुछ सामान्यताओं को दर्शाने के लिए डेटा मॉडलिंग लैब पर एक नज़र डालेंगे।

डेटा मॉडलिंग प्रयोगशाला

डेटाबेस स्थापना

डेटा मॉडल डिज़ाइन (जटिल परिनियोजन आर्किटेक्चर के बजाय) पर जोर देते हुए, हम स्थानीय मशीन पर डॉकर कंटेनरों में डेटाबेस स्थापित करेंगे और फिर उनके संबंधित कमांड लाइन शेल का उपयोग करके उनके साथ बातचीत करेंगे।

PostgreSQL और कैसेंड्रा संगत YugaByte DB डेटाबेस

mkdir ~/yugabyte && cd ~/yugabyte
wget https://downloads.yugabyte.com/yb-docker-ctl && chmod +x yb-docker-ctl
docker pull yugabytedb/yugabyte
./yb-docker-ctl create --enable_postgres

MongoDB

docker run --name my-mongo -d mongo:latest

कमांड लाइन पहुंच

आइए संबंधित एपीआई के लिए कमांड लाइन शेल का उपयोग करके डेटाबेस से जुड़ें।

पोस्टग्रेएसक्यूएल

psql PostgreSQL के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक कमांड लाइन शेल है। उपयोग में आसानी के लिए, YugaByte DB सीधे बिन फ़ोल्डर में psql के साथ आता है।

docker exec -it yb-postgres-n1 /home/yugabyte/postgres/bin/psql -p 5433 -U postgres

कैसांद्रा

cqlsh CQL (कैसंड्रा क्वेरी लैंग्वेज) के माध्यम से कैसेंड्रा और इसके संगत डेटाबेस के साथ बातचीत करने के लिए एक कमांड लाइन शेल है। उपयोग में आसानी के लिए, YugaByte DB साथ आता है cqlsh कैटलॉग में bin.
ध्यान दें कि CQL SQL से प्रेरित था और इसमें तालिकाओं, पंक्तियों, स्तंभों और अनुक्रमणिका की समान अवधारणाएँ हैं। हालाँकि, एक NoSQL भाषा के रूप में, यह सीमाओं का एक निश्चित सेट जोड़ता है, जिनमें से अधिकांश को हम अन्य लेखों में भी शामिल करेंगे।

docker exec -it yb-tserver-n1 /home/yugabyte/bin/cqlsh

MongoDB

मोंगो MongoDB के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक कमांड लाइन शेल है। इसे MongoDB इंस्टालेशन की बिन निर्देशिका में पाया जा सकता है।

docker exec -it my-mongo bash 
cd bin
mongo

एक टेबल बनाना

अब हम कमांड लाइन का उपयोग करके विभिन्न ऑपरेशन करने के लिए डेटाबेस के साथ बातचीत कर सकते हैं। आइए एक तालिका बनाकर शुरुआत करें जो विभिन्न कलाकारों द्वारा लिखे गए गीतों के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है। ये गाने किसी एल्बम का हिस्सा हो सकते हैं. इसके अलावा किसी गाने के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ रिलीज़ का वर्ष, कीमत, शैली और रेटिंग हैं। हमें "टैग" फ़ील्ड के माध्यम से उन अतिरिक्त विशेषताओं का ध्यान रखना होगा जिनकी भविष्य में आवश्यकता हो सकती है। यह अर्ध-संरचित डेटा को कुंजी-मूल्य जोड़े के रूप में संग्रहीत कर सकता है।

पोस्टग्रेएसक्यूएल

CREATE TABLE Music (
    Artist VARCHAR(20) NOT NULL, 
    SongTitle VARCHAR(30) NOT NULL,
    AlbumTitle VARCHAR(25),
    Year INT,
    Price FLOAT,
    Genre VARCHAR(10),
    CriticRating FLOAT,
    Tags TEXT,
    PRIMARY KEY(Artist, SongTitle)
);	

कैसांद्रा

कैसेंड्रा में एक तालिका बनाना PostgreSQL के समान है। मुख्य अंतरों में से एक अखंडता बाधाओं की कमी है (उदाहरण के लिए शून्य नहीं), लेकिन यह एप्लिकेशन की ज़िम्मेदारी है, NoSQL डेटाबेस की नहीं. प्राथमिक कुंजी में एक विभाजन कुंजी (नीचे दिए गए उदाहरण में कलाकार कॉलम) और क्लस्टरिंग कॉलम का एक सेट (नीचे दिए गए उदाहरण में सॉन्गटाइटल कॉलम) शामिल है। विभाजन कुंजी यह निर्धारित करती है कि पंक्ति को किस विभाजन/शार्क में रखा जाना चाहिए, और क्लस्टरिंग कॉलम इंगित करते हैं कि डेटा को वर्तमान शार्ड के भीतर कैसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए।

CREATE KEYSPACE myapp;
USE myapp;
CREATE TABLE Music (
    Artist TEXT, 
    SongTitle TEXT,
    AlbumTitle TEXT,
    Year INT,
    Price FLOAT,
    Genre TEXT,
    CriticRating FLOAT,
    Tags TEXT,
    PRIMARY KEY(Artist, SongTitle)
);

MongoDB

MongoDB डेटा को डेटाबेस (डेटाबेस) (कैसेंड्रा में कीस्पेस के समान) में व्यवस्थित करता है, जहां संग्रह (तालिकाओं के समान) होते हैं जिनमें दस्तावेज़ होते हैं (तालिका में पंक्तियों के समान)। MongoDB में, मूल रूप से प्रारंभिक स्कीमा को परिभाषित करने की कोई आवश्यकता नहीं है। टीम "डेटाबेस का उपयोग करें", नीचे दिखाया गया है, पहली कॉल पर डेटाबेस को तुरंत चालू करता है और नए बनाए गए डेटाबेस के संदर्भ को बदलता है। यहां तक ​​कि संग्रहों को भी स्पष्ट रूप से बनाने की आवश्यकता नहीं है; वे स्वचालित रूप से बनाए जाते हैं, बस जब आप किसी नए संग्रह में पहला दस्तावेज़ जोड़ते हैं। ध्यान दें कि MongoDB डिफ़ॉल्ट रूप से परीक्षण डेटाबेस का उपयोग करता है, इसलिए किसी विशिष्ट डेटाबेस को निर्दिष्ट किए बिना कोई भी संग्रह-स्तरीय ऑपरेशन डिफ़ॉल्ट रूप से उस पर चलेगा।

use myNewDatabase;

किसी तालिका के बारे में जानकारी प्राप्त करना
पोस्टग्रेएसक्यूएल

d Music
Table "public.music"
    Column    |         Type          | Collation | Nullable | Default 
--------------+-----------------------+-----------+----------+--------
 artist       | character varying(20) |           | not null | 
 songtitle    | character varying(30) |           | not null | 
 albumtitle   | character varying(25) |           |          | 
 year         | integer               |           |          | 
 price        | double precision      |           |          | 
 genre        | character varying(10) |           |          | 
 criticrating | double precision      |           |          | 
 tags         | text                  |           |          | 
Indexes:
    "music_pkey" PRIMARY KEY, btree (artist, songtitle)

कैसांद्रा

DESCRIBE TABLE MUSIC;
CREATE TABLE myapp.music (
    artist text,
    songtitle text,
    albumtitle text,
    year int,
    price float,
    genre text,
    tags text,
    PRIMARY KEY (artist, songtitle)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (songtitle ASC)
    AND default_time_to_live = 0
    AND transactions = {'enabled': 'false'};

MongoDB

use myNewDatabase;
show collections;

किसी तालिका में डेटा दर्ज करना
पोस्टग्रेएसक्यूएल

INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Year, Price, Genre, CriticRating, 
    Tags)
VALUES(
    'No One You Know', 'Call Me Today', 'Somewhat Famous',
    2015, 2.14, 'Country', 7.8,
    '{"Composers": ["Smith", "Jones", "Davis"],"LengthInSeconds": 214}'
);
INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Price, Genre, CriticRating)
VALUES(
    'No One You Know', 'My Dog Spot', 'Hey Now',
    1.98, 'Country', 8.4
);
INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Price, Genre)
VALUES(
    'The Acme Band', 'Look Out, World', 'The Buck Starts Here',
    0.99, 'Rock'
);
INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Price, Genre, 
    Tags)
VALUES(
    'The Acme Band', 'Still In Love', 'The Buck Starts Here',
    2.47, 'Rock', 
    '{"radioStationsPlaying": ["KHCR", "KBQX", "WTNR", "WJJH"], "tourDates": { "Seattle": "20150625", "Cleveland": "20150630"}, "rotation": Heavy}'
);

कैसांद्रा

समग्र अभिव्यक्ति INSERT कैसंड्रा में पोस्टग्रेएसक्यूएल के समान ही दिखता है। हालाँकि, शब्दार्थ में एक बड़ा अंतर है। कैसेंड्रा में INSERT वास्तव में एक ऑपरेशन है UPSERT, जहां पंक्ति पहले से मौजूद होने पर अंतिम मान पंक्ति में जोड़े जाते हैं।

डेटा प्रविष्टि PostgreSQL के समान है INSERT ऊपर

.

MongoDB

भले ही MongoDB कैसेंड्रा की तरह एक NoSQL डेटाबेस है, लेकिन इसके इंसर्शन ऑपरेशन का कैसेंड्रा के सिमेंटिक व्यवहार से कोई लेना-देना नहीं है। मोंगोडीबी में डालने () कोई अवसर नहीं है UPSERT, जो इसे PostgreSQL के समान बनाता है। बिना डिफ़ॉल्ट डेटा जोड़ना _idspecified संग्रह में एक नया दस्तावेज़ जोड़ने का कारण बनेगा।

db.music.insert( {
artist: "No One You Know",
songTitle: "Call Me Today",
albumTitle: "Somewhat Famous",
year: 2015,
price: 2.14,
genre: "Country",
tags: {
Composers: ["Smith", "Jones", "Davis"],
LengthInSeconds: 214
}
}
);
db.music.insert( {
artist: "No One You Know",
songTitle: "My Dog Spot",
albumTitle: "Hey Now",
price: 1.98,
genre: "Country",
criticRating: 8.4
}
);
db.music.insert( {
artist: "The Acme Band",
songTitle: "Look Out, World",
albumTitle:"The Buck Starts Here",
price: 0.99,
genre: "Rock"
}
);
db.music.insert( {
artist: "The Acme Band",
songTitle: "Still In Love",
albumTitle:"The Buck Starts Here",
price: 2.47,
genre: "Rock",
tags: {
radioStationsPlaying:["KHCR", "KBQX", "WTNR", "WJJH"],
tourDates: {
Seattle: "20150625",
Cleveland: "20150630"
},
rotation: "Heavy"
}
}
);

तालिका क्वेरी

क्वेरी निर्माण के संदर्भ में शायद SQL और NoSQL के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर उपयोग की जाने वाली भाषा है FROM и WHERE. SQL अभिव्यक्ति के बाद अनुमति देता है FROM एकाधिक तालिकाओं और अभिव्यक्ति का चयन करें WHERE किसी भी जटिलता का हो सकता है (संचालन सहित)। JOIN तालिकाओं के बीच)। हालाँकि, NoSQL एक गंभीर सीमा लगाता है FROM, और केवल एक निर्दिष्ट तालिका के साथ काम करें, और अंदर WHERE, प्राथमिक कुंजी हमेशा निर्दिष्ट होनी चाहिए। यह NoSQL प्रदर्शन पुश से जुड़ा है जिसके बारे में हमने पहले बात की थी। यह इच्छा किसी भी क्रॉस-सारणीबद्ध और क्रॉस-कुंजी इंटरैक्शन में हर संभव कमी की ओर ले जाती है। किसी अनुरोध का जवाब देते समय यह अंतर-नोड संचार में बड़ी देरी ला सकता है और इसलिए सामान्य तौर पर इससे बचना सबसे अच्छा है। उदाहरण के लिए, कैसंड्रा को प्रश्नों को कुछ ऑपरेटरों (केवल) तक सीमित करने की आवश्यकता है =, IN, <, >, =>, <=) विभाजन कुंजियों पर, द्वितीयक सूचकांक का अनुरोध करने को छोड़कर (यहां केवल = ऑपरेटर की अनुमति है)।

पोस्टग्रेएसक्यूएल

नीचे प्रश्नों के तीन उदाहरण दिए गए हैं जिन्हें SQL डेटाबेस द्वारा आसानी से निष्पादित किया जा सकता है।

• किसी कलाकार के सभी गाने प्रदर्शित करें;
• कलाकार के सभी गाने प्रदर्शित करें जो शीर्षक के पहले भाग से मेल खाते हों;
• किसी कलाकार के सभी गाने प्रदर्शित करें जिनके शीर्षक में एक निश्चित शब्द है और जिनकी कीमत 1.00 से कम है।

SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know';
SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know' AND SongTitle LIKE 'Call%';
SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know' AND SongTitle LIKE '%Today%'
AND Price > 1.00;

कैसांद्रा

ऊपर सूचीबद्ध PostgreSQL प्रश्नों में से, केवल पहला ही ऑपरेटर के बाद से कैसेंड्रा में अपरिवर्तित काम करेगा LIKE जैसे क्लस्टरिंग कॉलम पर लागू नहीं किया जा सकता SongTitle. इस मामले में, केवल ऑपरेटरों को अनुमति है = и IN.

SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know';
SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know' AND SongTitle IN ('Call Me Today', 'My Dog Spot')
AND Price > 1.00;

MongoDB

जैसा कि पिछले उदाहरणों में दिखाया गया है, MongoDB में क्वेरीज़ बनाने की मुख्य विधि है डीबी.संग्रह.ढूंढें (). इस विधि में स्पष्ट रूप से संग्रह का नाम शामिल है (music नीचे दिए गए उदाहरण में), इसलिए एकाधिक संग्रहों को क्वेरी करना प्रतिबंधित है।

db.music.find( {
  artist: "No One You Know"
 } 
);
db.music.find( {
  artist: "No One You Know",
  songTitle: /Call/
 } 
);

किसी तालिका की सभी पंक्तियों को पढ़ना

सभी पंक्तियों को पढ़ना उस क्वेरी पैटर्न का एक विशेष मामला है जिसे हमने पहले देखा था।

पोस्टग्रेएसक्यूएल

SELECT * 
FROM Music;

कैसांद्रा

उपरोक्त PostgreSQL उदाहरण के समान।

MongoDB

db.music.find( {} );

किसी तालिका में डेटा संपादित करना

पोस्टग्रेएसक्यूएल

PostgreSQL निर्देश प्रदान करता है UPDATE डेटा बदलने के लिए. उसके पास कोई अवसर नहीं है UPSERT, इसलिए यदि पंक्ति अब डेटाबेस में नहीं है तो यह कथन विफल हो जाएगा।

UPDATE Music
SET Genre = 'Disco'
WHERE Artist = 'The Acme Band' AND SongTitle = 'Still In Love';

कैसांद्रा

कैसेंड्रा के पास है UPDATE PostgreSQL के समान। UPDATE समान शब्दार्थ है UPSERT, पसंद INSERT.

उपरोक्त PostgreSQL उदाहरण के समान।

MongoDB
आपरेशन अपडेट करें () MongoDB में किसी मौजूदा दस्तावेज़ को पूरी तरह से अपडेट किया जा सकता है या केवल कुछ फ़ील्ड को अपडेट किया जा सकता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह केवल एक दस्तावेज़ को शब्दार्थ अक्षम के साथ अपडेट करता है UPSERT. एकाधिक दस्तावेज़ों को अद्यतन करना और समान व्यवहार UPSERT ऑपरेशन के लिए अतिरिक्त झंडे सेट करके लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए उदाहरण में, किसी विशिष्ट कलाकार की शैली को उसके गीत के आधार पर अपडेट किया जाता है।

db.music.update(
  {"artist": "The Acme Band"},
  { 
    $set: {
      "genre": "Disco"
    }
  },
  {"multi": true, "upsert": true}
);

किसी तालिका से डेटा हटाना

पोस्टग्रेएसक्यूएल

DELETE FROM Music
WHERE Artist = 'The Acme Band' AND SongTitle = 'Look Out, World';

कैसांद्रा

उपरोक्त PostgreSQL उदाहरण के समान।

MongoDB

दस्तावेज़ों को हटाने के लिए MongoDB के पास दो प्रकार के ऑपरेशन हैं - डिलीटवन() /हटाएंकई() и हटाना(). दोनों प्रकार दस्तावेज़ हटाते हैं लेकिन अलग-अलग परिणाम लौटाते हैं।

db.music.deleteMany( {
        artist: "The Acme Band"
    }
);

एक तालिका हटाना

पोस्टग्रेएसक्यूएल

DROP TABLE Music;

कैसांद्रा

उपरोक्त PostgreSQL उदाहरण के समान।

MongoDB

db.music.drop();

निष्कर्ष

SQL और NoSQL के बीच चयन करने को लेकर बहस 10 वर्षों से अधिक समय से चल रही है। इस बहस के दो मुख्य पहलू हैं: डेटाबेस इंजन आर्किटेक्चर (अखंड, ट्रांसेक्शनल एसक्यूएल बनाम वितरित, गैर-ट्रांजेक्शनल NoSQL) और डेटाबेस डिज़ाइन दृष्टिकोण (SQL में आपके डेटा को मॉडलिंग करना बनाम NoSQL में आपके प्रश्नों को मॉडलिंग करना)।

YugaByte DB जैसे वितरित ट्रांजेक्शनल डेटाबेस के साथ, डेटाबेस आर्किटेक्चर के बारे में बहस को आसानी से खत्म किया जा सकता है। जैसे-जैसे डेटा वॉल्यूम एक नोड पर लिखे जा सकने वाले डेटा से बड़ा हो जाता है, एक पूरी तरह से वितरित आर्किटेक्चर जो स्वचालित शार्डिंग/रीबैलेंसिंग के साथ रैखिक लेखन स्केलेबिलिटी का समर्थन करता है, आवश्यक हो जाता है।

इसके अलावा, जैसा कि एक लेख में कहा गया है Google मेघलेन-देन संबंधी, दृढ़ता से सुसंगत आर्किटेक्चर अब गैर-लेन-देन संबंधी, अंततः सुसंगत आर्किटेक्चर की तुलना में बेहतर विकास चपलता प्रदान करने के लिए अधिक उपयोग किए जाते हैं।

डेटाबेस डिज़ाइन चर्चा पर वापस आते हुए, यह कहना उचित होगा कि किसी भी जटिल वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग के लिए दोनों डिज़ाइन दृष्टिकोण (SQL और NoSQL) आवश्यक हैं। SQL "डेटा मॉडलिंग" दृष्टिकोण डेवलपर्स को बदलती व्यावसायिक आवश्यकताओं को अधिक आसानी से पूरा करने की अनुमति देता है, जबकि NoSQL "क्वेरी मॉडलिंग" दृष्टिकोण उन्हीं डेवलपर्स को कम विलंबता और उच्च थ्रूपुट के साथ बड़ी मात्रा में डेटा पर काम करने की अनुमति देता है। यही कारण है कि YugaByte DB किसी एक दृष्टिकोण को बढ़ावा देने के बजाय, एक सामान्य कोर में SQL और NoSQL API प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, PostgreSQL और Cassandra सहित लोकप्रिय डेटाबेस भाषाओं के साथ अनुकूलता प्रदान करके, YugaByte DB यह सुनिश्चित करता है कि डेवलपर्स को वितरित, अत्यधिक सुसंगत डेटाबेस इंजन के साथ काम करने के लिए दूसरी भाषा सीखने की ज़रूरत नहीं है।

इस लेख में, हमने देखा कि PostgreSQL, Cassandra और MongoDB के बीच डेटाबेस डिज़ाइन के बुनियादी सिद्धांत कैसे भिन्न हैं। भविष्य के लेखों में, हम इंडेक्स, लेनदेन, जॉइन, टीटीएल निर्देश और जेएसओएन दस्तावेजों जैसी उन्नत डिजाइन अवधारणाओं पर विचार करेंगे।

हम आपके सुखद सप्ताहांत की कामना करते हैं और आपको इसमें आमंत्रित करते हैं मुफ्त वेबिनार, जो 14 मई को होगा।

स्रोत: www.habr.com