ਡਾਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਜ਼ - PostgreSQL, Cassandra ਅਤੇ MongoDB ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ

ਹੈਲੋ, ਦੋਸਤੋ। ਮਈ ਦੀਆਂ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਦੂਜੇ ਭਾਗ ਲਈ ਰਵਾਨਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕੋਰਸ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਉਮੀਦ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤੀ ਸੀ। "ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ DBMS".

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਚਾਲਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਗਾਰੰਟੀ, ਪੜ੍ਹਨ/ਲਿਖਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਹਰੀਜੱਟਲ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਚੋਣ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, SQL ਜਾਂ NoSQL ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਪਾਰ-ਆਫਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਵਪਾਰ-ਆਫ ਲੋੜ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ SQL ਅਤੇ NoSQL ਵਿਚਕਾਰ ਸਹੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ, ਅਰਥਾਤ PostgreSQL, ਅਤੇ ਦੋ NoSQL ਡੇਟਾਬੇਸ, Cassandra ਅਤੇ MongoDB, ਨੂੰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨਾ, ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਪੜ੍ਹਨਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ। ਅਗਲੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਲੈਣ-ਦੇਣ, JOINs, TTL ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ JSON- ਅਧਾਰਿਤ ਡਾਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਵਾਂਗੇ।

SQL ਅਤੇ NoSQL ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?

SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ACID ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਗਾਰੰਟੀ ਦੁਆਰਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਧਾਰਣ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਅਚਾਨਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ JOINs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੋਨੋਲੀਥਿਕ/ਸਿੰਗਲ-ਨੋਡ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਸਟਰ-ਸਲੇਵ ਰੀਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਰਵਾਇਤੀ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ - ਲੀਨੀਅਰ ਰਾਈਟ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ) ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ/ਜ਼ੀਰੋ ਡਾਟਾ ਨੁਕਸਾਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੋਡ ਦੇ ਅਧਿਕਤਮ ਰਾਈਟ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਝ ਅਸਥਾਈ ਡਾਟਾ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ (ਇੱਕ ਸ਼ੇਅਰ-ਨਥਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ) ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਲੇਵ ਕਾਪੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਏ ਹਨ. ਗੈਰ-ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਅੱਪਡੇਟ ਵੀ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਨ.

NoSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਦਰਤ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਯਾਨੀ. ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਖਾਸ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਕਾਪੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਮੁੱਚਾ ਟੀਚਾ ਰੀਡ ਦੌਰਾਨ ਉਪਲਬਧ ਸ਼ਾਰਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ NoSQL ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ SQL ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

NoSQL ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਲਈ ਅੰਤਰੀਵ ਤਰਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ACID ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਨੁਕਸਾਨ, JOINs, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਗਲੋਬਲ ਸੈਕੰਡਰੀ ਇੰਡੈਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਇੱਕ ਦਲੀਲ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ NoSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਲੀਨੀਅਰ ਰਾਈਟ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਗਾਰੰਟੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਣਉਚਿਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ NoSQL ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ SQL ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ।

SQL ਅਤੇ NoSQL: ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Amazon.com, Netflix, Uber, ਅਤੇ Airbnb, ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Amazon.com ਵਰਗੀ ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ, ਉੱਚ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਉਤਪਾਦ, ਆਰਡਰ, ਇਨਵੌਇਸ, ਭਾਰੀ, ਘੱਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਸਹਾਇਤਾ ਸੰਦੇਸ਼, ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਤੀਵਿਧੀ, ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ. ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ NoSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅੰਤਰ-ਖੇਤਰੀ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ NoSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ SQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਭੂ-ਵਿਤਰਿਤ ਕੈਸ਼ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

YugaByte DB SQL ਅਤੇ NoSQL ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ?

ਲੌਗ-ਓਰੀਐਂਟਿਡ ਮਿਕਸਡ ਸਟੋਰੇਜ ਇੰਜਣ, ਆਟੋ-ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ, ਸ਼ਾਰਡ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਸੈਨਸਸ ਰੀਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ACID ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ (Google ਸਪੈਨਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ) 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ, YugaByte DB ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ NoSQL (Cassandra & Redis) ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। SQL (PostgreSQL)। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, YCQL, ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ YugaByte DB API, NoSQL API ਵਿੱਚ ਸਿੰਗਲ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਕੁੰਜੀ ACID ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਸੈਕੰਡਰੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ NoSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, YCQL, PostgreSQL ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ YugaByte DB API, SQL API ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਾਈਟ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫਾਲਟ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਵ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ YugaByte DB ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਹੈ, NoSQL API ਨੂੰ ਹੁਣ ਮਿਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ "YSQL ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਯੁਗਾਬਾਈਟ DB ਲਈ ਇੱਕ PostgreSQL ਅਨੁਕੂਲ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਡ SQL API", YugaByte DB ਵਿੱਚ SQL ਜਾਂ NoSQL ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ:

• ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਰਕਲੋਡ ਮਲਟੀ-ਕੁੰਜੀ ਜੁਆਇਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਹੈ, ਤਾਂ YSQL ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਸਮਝੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕੁੰਜੀਆਂ ਕਈ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉੱਚ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ/ਜਾਂ NoSQL ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਦੋ NoSQL API ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ, ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੋਡ ਤੋਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ। YugaByte DB ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੰਚਾਲਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅਗਲੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲੈਬ ਪੋਸਟਗ੍ਰੇਸਕਿਯੂਐਲ ਅਤੇ ਕੈਸੈਂਡਰਾ API ਅਨੁਕੂਲ ਯੁਗਾਬਾਈਟ ਡੀਬੀ ਡੇਟਾਬੇਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੂਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕੋ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ API (ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੋਰਟਾਂ 'ਤੇ) ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸੌਖ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲੈਬ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਾਂਗੇ।

ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ

ਡਾਟਾਬੇਸ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ

ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ (ਜਟਿਲ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਬਜਾਏ) 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਡੌਕਰ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਸ਼ੈੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਾਂਗੇ।

PostgreSQL ਅਤੇ Cassandra ਅਨੁਕੂਲ YugaByte DB ਡਾਟਾਬੇਸ

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

ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਐਕਸੈਸ

ਆਉ ਸੰਬੰਧਿਤ API ਲਈ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਸ਼ੈੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀਏ।

PostgreSQL

psql PostgreSQL ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਸ਼ੈੱਲ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ ਲਈ, YugaByte DB ਬਿਨ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ psql ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

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

Cassandra

cqlsh CQL (Cassandra Query Language) ਦੁਆਰਾ Cassandra ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਸ਼ੈੱਲ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸੌਖ ਲਈ, YugaByte DB ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ cqlsh ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿਚ bin.
ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ CQL SQL ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੇਬਲ, ਕਤਾਰਾਂ, ਕਾਲਮਾਂ ਅਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੇ ਸਮਾਨ ਸੰਕਲਪ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ NoSQL ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੂਹ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸੀਂ ਦੂਜੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।

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

MongoDB

ਮੰਗੋ MongoDB ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਸ਼ੈੱਲ ਹੈ। ਇਹ ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਸਥਾਪਨਾ ਦੀ ਬਿਨ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

docker exec -it my-mongo bash 
cd bin
mongo

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਆਉ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਗੀਤਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਗੀਤ ਕਿਸੇ ਐਲਬਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਗੀਤ ਲਈ ਵਿਕਲਪਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਦਾ ਸਾਲ, ਕੀਮਤ, ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ ਰੇਟਿੰਗ ਹਨ। ਸਾਨੂੰ "ਟੈਗ" ਖੇਤਰ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਾਧੂ ਗੁਣਾਂ ਲਈ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਜੋੜਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

PostgreSQL

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)
);	

Cassandra

Cassandra ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਉਣਾ PostgreSQL ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ. ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਅਖੰਡਤਾ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ NULL ਨਹੀਂ), ਪਰ ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ, NoSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਨਹੀਂ।. ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੁੰਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਾਗ ਕੁੰਜੀ (ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਕਲਾਕਾਰ ਕਾਲਮ) ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਕਾਲਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ (ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਗੀਤ ਸਿਰਲੇਖ ਕਾਲਮ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਭਾਗ ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਕਿਸ ਭਾਗ/ਸ਼ਾਰਡ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਕਾਲਮ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਸ਼ਾਰਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

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

ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਡੇਟਾਬੇਸ (ਡੇਟਾਬੇਸ) (ਕੇਸੈਂਡਰਾ ਵਿੱਚ ਕੀਸਪੇਸ ਦੇ ਸਮਾਨ) ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ (ਟੇਬਲ ਦੇ ਸਮਾਨ) ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ)। ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਵਿੱਚ, ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕੀਮਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੀਮ "ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ", ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਹਿਲੀ ਕਾਲ 'ਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਤਤਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਬਣਾਏ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਬਸ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਡਿਫੌਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ 'ਤੇ ਚੱਲੇਗੀ।

use myNewDatabase;

ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
PostgreSQL

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)

Cassandra

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;

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ
PostgreSQL

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}'
);

Cassandra

ਸਮੁੱਚੀ ਸਮੀਕਰਨ INSERT Cassandra ਵਿੱਚ PostgreSQL ਦੇ ਸਮਾਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਹੈ। Cassandra ਵਿੱਚ INSERT ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਹੈ UPSERT, ਜਿੱਥੇ ਕਤਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਤਾਂ ਆਖਰੀ ਮੁੱਲ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ PostgreSQL ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ INSERT ਉੱਚ

.

MongoDB

ਭਾਵੇਂ ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਵਰਗਾ ਇੱਕ NoSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸੰਮਿਲਨ ਕਾਰਵਾਈ ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਦੇ ਅਰਥਵਾਦੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਕੁਝ ਵੀ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਵਿੱਚ ਪਾਓ () ਕੋਈ ਮੌਕੇ ਨਹੀਂ ਹਨ UPSERT, ਜੋ ਇਸਨੂੰ PostgreSQL ਦੇ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਡਿਫੌਲਟ ਡੇਟਾ ਜੋੜਨਾ _idspecified ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋੜਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ।

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"
}
}
);

ਟੇਬਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ

ਸਵਾਲ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ SQL ਅਤੇ NoSQL ਵਿਚਕਾਰ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਵਰਤੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ FROM и WHERE. SQL ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਬਾਅਦ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ FROM ਮਲਟੀਪਲ ਟੇਬਲ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਸਮੀਕਰਨ WHERE ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਸਮੇਤ JOIN ਟੇਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ). ਹਾਲਾਂਕਿ, NoSQL 'ਤੇ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਸੀਮਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ FROM, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਾਰਣੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਿੱਚ WHERE, ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੁੰਜੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ NoSQL ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੁਸ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਹ ਇੱਛਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਰਾਸ-ਟੇਬਲਰ ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਕੁੰਜੀ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸੰਭਵ ਕਮੀ ਵੱਲ ਖੜਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਅੰਤਰ-ਨੋਡ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਦੇਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਨੂੰ ਕੁਝ ਖਾਸ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੋਣ ਲਈ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਸਿਰਫ਼ =, IN, <, >, =>, <=) ਭਾਗ ਕੁੰਜੀਆਂ 'ਤੇ, ਸਿਵਾਏ ਜਦੋਂ ਸੈਕੰਡਰੀ ਇੰਡੈਕਸ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਸਿਰਫ਼ = ਆਪਰੇਟਰ ਇੱਥੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ)।

PostgreSQL

ਹੇਠਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ SQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

• ਇੱਕ ਕਲਾਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਸਾਰੇ ਗੀਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੋ;
• ਸਿਰਲੇਖ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਗੀਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੋ;
• ਕਿਸੇ ਕਲਾਕਾਰ ਦੇ ਸਾਰੇ ਗੀਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ 1.00 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ।

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;

Cassandra

ਉੱਪਰ ਸੂਚੀਬੱਧ PostgreSQL ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲੀ ਹੀ ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰੇਗੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਓਪਰੇਟਰ LIKE ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਕਾਲਮਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ SongTitle. ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਗਿਆ ਹੈ = 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

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਛਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਹੈ db.collection.find(). ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਨਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ (music ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ), ਇਸਲਈ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਹੈ।

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

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ

ਸਾਰੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੇਸ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖਿਆ ਸੀ।

PostgreSQL

SELECT * 
FROM Music;

Cassandra

ਉਪਰੋਕਤ PostgreSQL ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ।

MongoDB

db.music.find( {} );

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨਾ

PostgreSQL

PostgreSQL ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ UPDATE ਡਾਟਾ ਬਦਲਣ ਲਈ. ਉਸ ਕੋਲ ਕੋਈ ਮੌਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ UPSERT, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਕਥਨ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਕਤਾਰ ਹੁਣ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ।

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

Cassandra

ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਕੋਲ ਹੈ UPDATE PostgreSQL ਦੇ ਸਮਾਨ। UPDATE ਸਮਾਨ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ UPSERT, ਸਮਾਨ INSERT.

ਉਪਰੋਕਤ PostgreSQL ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ।

MongoDB
ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅਪਡੇਟ () ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਿਫੌਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਮੈਂਟਿਕਸ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ UPSERT. ਕਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ UPSERT ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਵਾਧੂ ਫਲੈਗ ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕਲਾਕਾਰ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਉਸਦੇ ਗੀਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

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

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਹਟਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

PostgreSQL

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

Cassandra

ਉਪਰੋਕਤ PostgreSQL ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ।

MongoDB

ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਕੋਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਲਈ ਦੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਹਨ - ਮਿਟਾਓ() /deleteMany() и ਹਟਾਓ (). ਦੋਵੇਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

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

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ

PostgreSQL

DROP TABLE Music;

Cassandra

ਉਪਰੋਕਤ PostgreSQL ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ।

MongoDB

db.music.drop();

ਸਿੱਟਾ

SQL ਅਤੇ NoSQL ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ 10 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਬਹਿਸ ਦੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਹਨ: ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੰਜਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (ਏਕਾਧਿਕਾਰਿਕ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ SQL ਬਨਾਮ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਡ, ਗੈਰ-ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ NoSQL) ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪਹੁੰਚ (SQL ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਬਨਾਮ NoSQL ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲਿੰਗ)।

ਯੂਗਾਬਾਈਟ ਡੀਬੀ ਵਰਗੇ ਵਿਤਰਿਤ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੋਡ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੰਡਿਆ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ/ਰੀਬੈਲੈਂਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਾਈਟ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਗੂਗਲ ਕ੍ਲਾਉਡ,ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ, ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਇਕਸਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੁਣ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ, ਗੈਰ-ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਾਲੇ, ,ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਾਸ ਚੁਸਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਡਾਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚਰਚਾ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਦੋਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪਹੁੰਚ (SQL ਅਤੇ NoSQL) ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। SQL "ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ" ਪਹੁੰਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ NoSQL "ਕਵੇਰੀ ਮਾਡਲਿੰਗ" ਪਹੁੰਚ ਉਸੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ YugaByte DB ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਕੋਰ ਵਿੱਚ SQL ਅਤੇ NoSQL API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, PostgreSQL ਅਤੇ Cassandra ਸਮੇਤ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡਾਟਾਬੇਸ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, YugaByte DB ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੰਡੇ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੰਜਣ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ PostgreSQL, Cassandra, ਅਤੇ MongoDB ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ। ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉੱਨਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸੰਕਲਪਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਲੈਣ-ਦੇਣ, JOIN, TTL ਨਿਰਦੇਸ਼, ਅਤੇ JSON ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਲਗਾਵਾਂਗੇ।

ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਫਤੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਆਰਾਮ ਦੀ ਕਾਮਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਵੈਬਿਨਾਰ, ਜੋ ਕਿ 14 ਮਈ ਨੂੰ ਹੋਵੇਗੀ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com