आजच्या बॅकएंड सेवा मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळतात. ॲप वाढत असताना त्यांना जलद राहण्याची देखील आवश्यकता आहे. एक सोशल साइट प्रत्येक मिनिटाला लाखो इव्हेंट पाहू शकते. ऑनलाइन स्टोअरला कॅटलॉग डेटा, कार्ट स्थिती, सूचना आणि लाइव्ह अपडेट्स एकाच वेळी हाताळावे लागतील. बऱ्याच संघांसाठी, रिलेशनल डेटाबेस हे अजूनही एक महत्त्वाचे साधन आहे. तरीही ते नेहमी प्रत्येक वापर केसशी जुळत नाहीत.
आधुनिक बॅकएंड कार्यामध्ये NoSQL डेटाबेस दर्शविण्याचे हे एक कारण आहे.
NoSQL सह, डेटा मॉडेल निश्चित सारण्या आणि निश्चित जोडण्यासारखे दिसणे आवश्यक नाही. बऱ्याच NoSQL सिस्टीम तुम्हाला ॲपला बसणारी रचना निवडू देतात. सामान्य निवडींमध्ये दस्तऐवज, की-व्हॅल्यू डेटा, वाइड-कॉलम लेआउट किंवा आलेख लिंक्स यांचा समावेश होतो. सेवा अनेक मशीनवर पसरलेली असताना अशा प्रकारची लवचिकता मदत करू शकते. जेव्हा डेटासेट वारंवार बदलतो तेव्हा देखील हे मदत करू शकते. हे वर्कलोडला अनुकूल करू शकते ज्यांना अधिक सर्व्हरवर विस्तारित करणे आवश्यक आहे.
NoSQL हे फक्त “SQL नाही तर वेगवान आहे.” भिन्न NoSQL उत्पादने भिन्न लक्ष्यांवर लक्ष केंद्रित करतात. कार्य करणारे बॅकएंड तयार करण्यासाठी, प्रत्येक सिस्टम त्याचा डेटा कसा संग्रहित करते हे आपल्याला अद्याप माहित असणे आवश्यक आहे. हे सराव मध्ये कसे मोजले जाते हे देखील आपल्याला समजून घेणे आवश्यक आहे. आणि कमकुवत बिंदू कुठे दिसतात हे तुम्हाला माहित असले पाहिजे.
NoSQL डेटाबेस ही डेटाबेस सिस्टम आहे
NoSQL या शब्दाचा अर्थ सामान्यतः डेटाबेस असा होतो जे केवळ नेहमीच्या रिलेशनल मॉडेलवर अवलंबून नसतात. लोक सहसा “केवळ SQL नाही” असे नाव वाचतात. कारण अनेक NoSQL उत्पादने त्यांच्या स्वतःच्या क्वेरी पद्धती वापरतात. ते समान सेटअपमध्ये SQL सिस्टमच्या शेजारी राहू शकतात.
रिलेशनल डेटाबेसमध्ये, डेटा टेबलमध्ये दर्शविला जातो. प्रत्येक टेबलमध्ये पंक्ती आणि स्तंभ असतात. की लिंक संबंधित भाग. SQL लोकांना टेबलमध्ये सामील होण्यास आणि स्पष्ट संरचनेत बसणाऱ्या डेटावर व्यवहार करण्यास मदत करते.
NoSQL दुसऱ्या प्रकारे कार्य करते. हे डेटाच्या प्रत्येक भागाला एका कठोर स्कीमाशी जुळण्यासाठी सक्ती करत नाही. बऱ्याच सिस्टीम ॲप्सना डेटा वापरण्याची योजना आखत असलेल्या फॉरमॅटमध्ये डेटा जतन करू देतात.
वापरकर्ता प्रोफाइल घ्या. एका NoSQL दस्तऐवजात व्यक्तीचे नाव, प्राधान्ये, संपर्क तपशील आणि खाते सेटिंग्ज असू शकतात. रिलेशनल डेटाबेससह, ते आयटम अनेक सारण्यांमध्ये विभाजित केले जाऊ शकतात. यामुळे, बॅकएंड डिझाइन महत्त्वपूर्ण मार्गांनी बदलू शकते.
NoSQL डेटाबेस: बॅकएंड डेव्हलपर अनेकदा NoSQL निवडतात
अनेकांना NoSQL आवडते कारण ते लवचिक आहे. वेळोवेळी ॲप डेटा नेहमी सारखा राहत नाही. उत्पादन वाढत असताना नवीन फील्ड दिसू शकतात. भिन्न वापरकर्ते भिन्न तपशीलांसह समाप्त करू शकतात. काही आयटम नैसर्गिकरित्या इतरांपेक्षा जास्त डेटा ठेवतात. दस्तऐवज डेटाबेससह, ही अद्यतने समान प्रकारच्या कठोर स्कीमा बदलांची सक्ती न करता बसू शकतात जे तुम्ही सहसा रिलेशनल टेबलसह पाहता.
एकापेक्षा जास्त सर्व्हरवर वाढण्यासाठी NoSQL देखील सेट केले जाऊ शकते. फक्त मोठ्या मशीनवर अवलंबून राहण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी, तुम्ही अनेक मशीनवर काम विभाजित करू शकता. जेव्हा ॲप्स क्लाउडमध्ये चालतात तेव्हा हे मदत करते. रहदारी वाढते म्हणून क्लाउड सेवा अधिक क्षमता जोडू शकतात.
दुसरे कारण म्हणजे ॲप डेटा कसा वाचतो यासाठी NoSQL ट्यून केले जाऊ शकते. एक सामान्य रिलेशनल लेआउट तयार करण्याऐवजी आणि नंतर प्रत्येक केससाठी अवघड क्वेरी बनवण्याऐवजी, टीम डेटाची व्यवस्था ॲपद्वारे मिळवण्याच्या मार्गांशी जुळण्यासाठी करू शकतात.
कोणतेही एकल NoSQL मॉडेल प्रत्येक गरजेला बसत नाही.
NoSQL डेटाबेस मार्गदर्शकामध्ये, हे मुख्य गट आणि प्रत्येकामध्ये काय चांगले आहे हे जाणून घेण्यास मदत करते.
दस्तऐवज डेटाबेस
दस्तऐवज डेटाबेस डेटा दस्तऐवज म्हणून ठेवतो. JSON सारखे दिसणारे स्वरूप बरेच वापरतात. अनेक सारण्यांवर संबंधित तपशील पसरवण्याऐवजी, तुम्ही एका दस्तऐवजात कनेक्टेड फील्ड ठेवू शकता.
ऑनलाइन दुकानाचा विचार करा. एका दस्तऐवजात उत्पादनाचे नाव, एक लहान आणि दीर्घ वर्णन, किंमत, टॅग किंवा श्रेणी, उत्पादनाचे फोटो, मुख्य चष्मा आणि उपलब्ध पर्याय असू शकतात.
जेव्हा तुमचे ॲप ऑब्जेक्ट दस्तऐवजाच्या आकाराशी जुळतात तेव्हा ही शैली सहसा बसते.
दस्तऐवज डेटाबेस सामग्री प्रणाली, उत्पादन कॅटलॉग, ग्राहक रेकॉर्ड, ॲप सेटिंग्ज आणि API कार्यामध्ये बरेच काही दर्शवतात. जेव्हा डेटा बदलण्याची आवश्यकता असते तेव्हा ते चांगले काम करतात. नवीन फील्ड नंतर दिसल्यास, दस्तऐवज समान प्रकारच्या कठोर सेटअपची सक्ती न करता वाढू शकतो.
की-व्हॅल्यू डेटाबेसेस
की-व्हॅल्यू डेटाबेस एका साध्या कल्पनेचे अनुसरण करतो. प्रत्येक एंट्रीमध्ये एक की असते आणि ती की एका मूल्याशी जुळते.
उदाहरणार्थ, एखादा प्रोग्राम सत्र आयडी अंतर्गत सत्र तपशील संचयित करू शकतो. जेव्हा सिस्टमला तो आयडी परत मिळतो, तेव्हा ती जुळणारा डेटा जलद शोधते.
या डिझाइनमुळे, कॅशे, वापरकर्ता सत्रे, तात्पुरती ॲप स्थिती आणि लहान कॉन्फिगरेशन डेटा यासारख्या गोष्टींसाठी की-व्हॅल्यू स्टोअरचा वापर केला जातो. ते अशा नोकऱ्यांमध्ये बसतात जिथे तुम्हाला की आधीच माहित आहे आणि तुम्हाला फक्त द्रुत वाचन हवे आहे.
नकारात्मक बाजू स्पष्ट आहे. की-व्हॅल्यू डेटाबेस सामान्यत: रेकॉर्डमधील लिंक्सची समान खोली किंवा रिलेशनल डेटाबेससह आपल्याला मिळणाऱ्या क्वेरी वैशिष्ट्यांच्या समानतेची ऑफर देत नाहीत.
वाइड-कॉलम डेटाबेस
वाइड-कॉलम डेटाबेस डेटा पंक्ती आणि स्तंभांमध्ये गटबद्ध करतात. तरीही, लेआउट मोठ्या वितरित सेटअपमध्ये चांगले कार्य करण्यासाठी तयार केले आहे. जेव्हा एखादे ॲप खूप मोठ्या डेटा सेटसह व्यवहार करते आणि त्याच क्वेरी आकारांचा वारंवार वापर करते तेव्हा ते चमकतात.
मोठ्या प्रमाणावर विश्लेषणे, इव्हेंट स्ट्रीम, टेलिमेट्री आणि इतर सिस्टीम यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये तुम्ही हे मॉडेल अनेकदा पहाल ज्याने अनेक मशीनवर प्रचंड प्रमाणात डेटा पसरवला पाहिजे.
लवचिक दस्तऐवज अनागोंदी समान नाही
लोक कधीकधी NoSQL लवचिकता “काहीही चालते” डेटाच्या कल्पनेसह मिसळतात. बदलू शकणाऱ्या स्कीमाचा अर्थ असा नाही की संघ मूलभूत नियम वगळू शकतो. बॅकएंडला अजूनही इनपुट तपासावे लागतील, नावे सुसंगत ठेवावी लागतील आणि योग्य डेटा प्रकार वापरावे लागतील. डेटाबेस नसला तरीही ॲपला स्वतःच्या मर्यादांची आवश्यकता आहे.
जर संघांनी सीमा निश्चित केल्या नाहीत, तर कोडबेस वेगाने गोंधळू शकतो. एक प्रकाशन संख्या म्हणून मूल्य लिहू शकते. दुसरे प्रकाशन मजकूर सारखेच मूल्य वाचवू शकते. नवीन रेकॉर्ड फील्डचे नाव बदलू शकतात, तर जुने रेकॉर्ड जुन्या की ठेवतात. NoSQL सुरक्षितपणे तयार करण्यासाठी, संघांना स्पष्ट डेटा करार आवश्यक आहेत. डेटाबेस कठोर रिलेशनल लेआउट लागू करत नसला तरीही हे महत्त्वाचे आहे.
NoSQL आणि स्केलिंग आउट
अनेक NoSQL प्रणाली क्षैतिज स्केलिंगसाठी तयार केल्या आहेत. उभ्या स्केलिंगसह, तुम्ही CPU, मेमरी किंवा डिस्क अपग्रेड करून एका मशीनमध्ये पॉवर जोडता.
कधीतरी तो मार्ग मर्यादा गाठतो.
ते महाग देखील होऊ शकते.
क्षैतिज स्केलिंग म्हणजे अधिक मशीन जोडणे. प्रणाली त्यांच्यामध्ये कार्य पसरवते. अनेक NoSQL उत्पादने सुरुवातीपासून वितरित सेटअप वापरतात. ते डेटा सर्व्हरवर भागांमध्ये विभाजित करू देतात. हे सिस्टमला अधिक रहदारी आणि मोठ्या स्टोरेज गरजा हाताळण्यास मदत करते.
जगभरातील वापरकर्त्यांपर्यंत पोहोचणाऱ्या ॲप्ससाठी हा मोठा विजय ठरू शकतो. वेगवेगळ्या प्रदेशातील लोक एकाच वेळी सेवेला कॉल करू शकतात. डेटा विभाजित करणे आणि लोड पसरवणे त्या विनंत्या जलद राहण्यास मदत करते.
शार्डिंग वि विभाजन
शार्डिंग, ज्याला विभाजन देखील म्हणतात, डेटाबेसला लहान भागांमध्ये विभाजित करते. प्रत्येक भाग वेगळ्या नोडवर राहू शकतो. उदाहरणार्थ, एक मोठे ॲप ग्राहक आयडीद्वारे ग्राहक डेटा ठेवू शकते. काही आयडी एका विभाजनात जातात आणि इतर आयडी वेगळ्या विभाजनात जातात.
त्या सेटअपसह, विनंत्या अनेक नोड्सवर जाऊ शकतात.
त्यामुळे सिस्टमला प्रत्येक क्वेरी एका सर्व्हरवर पाठवण्याची गरज नाही. तरीही, विभाजन हे “सेट करा आणि विसरा” असे नाही. जर विभाजन की खराब फिट असेल, तर एका नोडवर रहदारी जमा होऊ शकते. ते गरम विभाजन तयार करते, तर इतर नोड्स निष्क्रिय असतात. बॅकएंड संघांनी स्प्लिट नियम निवडण्यापूर्वी ॲप प्रत्यक्षात कसा वापरला जातो याचा अभ्यास केला पाहिजे.
प्रतिकृती आणि सेवा चालू ठेवणे
स्केलिंग महत्त्वाचे आहे, परंतु अपटाइम देखील महत्त्वाचे आहे. बॅकएंड सिस्टीमच्या पायाभूत सुविधांचे काही भाग अयशस्वी झाल्यावर काम करत राहिले पाहिजे. नोड्समध्ये समान डेटाच्या अनेक प्रती ठेवून प्रतिकृती मदत करते. एक मशीन खाली गेल्यास, दुसरी प्रतिकृती विनंत्या हाताळू शकते. हे डेटाबेस डिझाइन आणि सुसंगतता हाताळण्याच्या पद्धतीवर अवलंबून असते. प्रतिकृती डेटा कुठे राहतो यासाठी देखील मदत करू शकते.
वेगवेगळ्या देशांतील वापरकर्त्यांसह ॲप्ससाठी, प्रतिकृती त्या वापरकर्त्यांच्या जवळ ठेवल्या जाऊ शकतात. जेव्हा लोक सेवेमध्ये प्रवेश करतात तेव्हा ते विलंब कमी करू शकते.
प्रती असण्याची एक कमतरता आहे. सर्व प्रतिकृती समक्रमित राहणे आवश्यक आहे. जेव्हा लेखन वेगवेगळ्या वेळी प्रतिकृतीपर्यंत पोहोचते तेव्हा काय होते याचाही विकासकांनी विचार करणे आवश्यक आहे.
सुसंगतता: तुम्ही उद्देशाने कराल असा व्यापार
जेव्हा डेव्हलपर रिलेशनल डेटाबेसेसमधून वितरित NoSQL स्टोअर्सवर स्विच करतात, तेव्हा त्यांना त्वरीत एक महत्त्वाचा बदल लक्षात येतो: अपडेट्स कसे सुसंगत राहतात.
काही प्रणालींमध्ये, लोकांना तात्काळ नवीनतम डेटा दिसणे आवश्यक आहे. इतर प्रकरणांमध्ये, थोडा अंतर ठीक आहे. प्रत्येक ठिकाणी नवीन मूल्य दिसण्यापूर्वी ॲप काही क्षण प्रतीक्षा करू शकतो.
ही निवड महत्त्वाची आहे. वितरण प्रणालींना सहसा एकाच वेळी अनेक उद्दिष्टे साध्य करावी लागतात. तुम्ही सुसंगततेची काळजी घेऊ शकता, परंतु तुम्ही उपलब्धता, वेग आणि नेटवर्क स्प्लिट्स दरम्यान काय होते याची देखील काळजी घेत आहात.
शॉपिंग कार्टबद्दल विचार करा. त्याला एक प्रकारचे वर्तन आवश्यक असू शकते. विश्लेषण स्क्रीन भिन्न दृष्टीकोन वापरू शकते. शिफारस फीड थोडासा जुना डेटा स्वीकारू शकतो, तर पैशाच्या नोंदींनी कठोर नियमांचे पालन केले पाहिजे.
तर खरा प्रश्न हा नाही की NoSQL मध्ये “चांगली” किंवा “वाईट” सातत्य आहे. आपल्या ॲपला किती सुसंगतता आवश्यक आहे हे शोधणे ही योग्य चाल आहे.
NoSQL कधी निवडायचे
जेव्हा तुम्हाला बदलण्यायोग्य डेटा आकारांची आवश्यकता असते तेव्हा NoSQL फिट होऊ शकते. हे अनेक मशीन्समध्ये पसरलेल्या उच्च-रहदारी वर्कलोडसाठी देखील चांगले कार्य करू शकते. रॅपिड स्केलिंग हे आणखी एक कारण आहे. कधीकधी डेटा मॉडेल रिलेशनल डेटाबेसमधील सारण्यांपेक्षा चांगले जुळते.
हे सहसा सामग्री साइट्स, रिअल टाइममध्ये चालणारे ॲप्स आणि मोठ्या उत्पादन सूचींमध्ये दिसून येते. तुम्ही ते वापरकर्ता रेकॉर्ड, इव्हेंट प्रवाह, कॅशिंग, सूचना आणि बऱ्याच प्रदेशांमध्ये पसरलेल्या सिस्टमसाठी देखील पाहू शकता.
तुमचा ॲप अनेक रेकॉर्डमधील हार्ड लिंकवर अवलंबून असल्यास, तुम्हाला SQL पाहिजे असेल. बहु-रेकॉर्ड व्यवहारांसाठीही हेच आहे. तुम्हाला प्रगत विश्लेषण क्वेरी किंवा रिलेशनल कंसिस्टन्सीसाठी कठोर नियम हवे असल्यास SQL चा विचार करा. तुमच्या ॲप गरजांपासून सुरुवात करा. डेटाबेस टेकमध्ये ट्रेंडिंग असलेल्या गोष्टीपासून सुरुवात करू नका.
बॅकएंड वर्कमध्ये NoSQL: पुढे काय येते
NoSQL हे SQL चे साधे प्रतिस्पर्धी म्हणून राहिलेले नाही. हे आता डेटा टूल्सच्या मोठ्या संचातील एका तुकड्यासारखे आहे. क्लाउड सेवांनी देखील गोष्टी बदलल्या. ते वितरित डेटाबेस चालविणे, क्षमता जोडणे आणि ते दिवसेंदिवस चालू ठेवणे सोपे करतात. कार्यसंघ इतर प्रणालींसह डेटाबेस देखील मिसळतात. याचा अर्थ कॅशे, शोध, संदेश प्रवाह आणि विश्लेषण साधने असू शकतात.
यामुळे, बॅकएंड डिझाइन अधिक केंद्रित दिसते. प्रत्येक कार्यासाठी एका डेटाबेसची सक्ती करण्याऐवजी कार्यसंघ योग्य साधन निवडतात. डेटा कसा आकारला जातो, तो किती वेळा वाचला किंवा लिहिला जातो, कोणत्या वेगाची गरज आहे आणि कोणत्या स्तरावर अपटाइम आवश्यक आहे हे ते पाहतात. ॲप्स अधिक सेवांमध्ये पसरत असताना, क्षैतिज स्केलिंग अजूनही महत्त्वाचे आहे. लवचिक डेटा लेआउट देखील उपयुक्त राहतात.
निष्कर्ष
NoSQL बॅकएंड विकसकांना नेहमीच्या रिलेशनल सेटअपच्या पलीकडे पर्याय देते. जेव्हा ॲप्सना कागदपत्रे, द्रुत की लुकअप, अनेक नोड्समध्ये पसरलेला डेटा किंवा टेबलमध्ये व्यवस्थित बसत नसलेल्या डेटा लिंक्सची आवश्यकता असते तेव्हा ते चांगले बसते.
बरेच लोक वेग आणि स्केलकडे निर्देश करतात. ते मदत करतात, परंतु ती संपूर्ण कथा नाही. सर्वात मोठा विजय म्हणजे ॲप प्रत्यक्षात काय करते त्याभोवती तुम्ही डेटा स्टोअर तयार करू शकता.
तरीही, NoSQL हा विनामूल्य पास नाही. तुम्हाला विभाजन, प्रतिकृती, सातत्य नियम, इनपुट तपासणी आणि सुरक्षिततेची योजना आखावी लागेल. आपल्याला बॅकअप आणि ॲप डेटाची क्वेरी कशी करेल याचे स्पष्ट दृश्य देखील आवश्यक आहे.
विश्वासार्ह बॅकएंड सिस्टमसाठी, ते क्वचितच “SQL किंवा NoSQL” वाद घालण्यास मदत करते. प्रत्येक मॉडेल काय चांगले करते हे समजून घेणे हा एक चांगला मार्ग आहे. त्यानंतर तुमच्या ॲपच्या आत्ताच्या गरजांशी जुळणारा डेटाबेस निवडा.
(स्त्रोत)
Comments are closed.