डेटाबेस डिजाइन मूल बातें - PostgreSQL, Cassandra, और MongoDB तुलना

नमस्कार दोस्तों। मई की छुट्टियों के दूसरे भाग के लिए जाने से पहले, हम आपके साथ "रिलेशनल डीबीएमएस" की दर से एक नई स्ट्रीम के लॉन्च की पूर्व संध्या पर अनुवादित सामग्री को साझा करते हैं।



एप्लिकेशन डेवलपर्स कई ऑपरेटिंग डेटाबेसों की तुलना करने के लिए बहुत समय बिताते हैं जो कि उनके इच्छित कार्यभार के लिए सबसे अच्छा काम करता है। आवश्यकताओं में सरलीकृत डेटा मॉडलिंग, लेन-देन की गारंटी, पढ़ने / लिखने का प्रदर्शन, क्षैतिज स्केलिंग और दोष सहिष्णुता शामिल हो सकते हैं। परंपरा से, विकल्प एक डेटाबेस श्रेणी, SQL या NoSQL के साथ शुरू होता है, क्योंकि प्रत्येक श्रेणी व्यापार-नापसंद का एक स्पष्ट सेट प्रदान करती है। कम विलंबता और उच्च प्रवाह के संदर्भ में उच्च प्रदर्शन आमतौर पर व्यापार-बंद आवश्यकता के रूप में देखा जाता है, और इसलिए नमूने में किसी भी डेटाबेस के लिए आवश्यक है।

इस आलेख का उद्देश्य एप्लिकेशन डेवलपर्स को मॉडलिंग एप्लिकेशन डेटा के संदर्भ में SQL और NoSQL के बीच सही विकल्प बनाने में मदद करना है। हम एक SQL डेटाबेस, जैसे PostgreSQL और दो NoSQL डेटाबेस - कैसंड्रा और MongoDB, डेटाबेस डिज़ाइन की मूल बातें, जैसे टेबल बनाने, उन्हें पॉप्युलेट करने, टेबल से डेटा पढ़ने और उन्हें हटाने के बारे में बात करेंगे। अगले लेख में, हम निश्चित रूप से अनुक्रमित, लेनदेन, JOINs, TTL निर्देशों और JSON- आधारित डेटाबेस डिज़ाइन को देखेंगे।

SQL और NoSQL में क्या अंतर है?

SQL डेटाबेस ACID ट्रांजेक्शनल गारंटी के साथ अनुप्रयोग लचीलेपन को बढ़ाता है, साथ ही मौजूदा सामान्यीकृत रिलेशनल डेटाबेस मॉडल के शीर्ष पर अनपेक्षित तरीकों से JOIN का उपयोग करके डेटा को क्वेरी करने की उनकी क्षमता।

उनके अखंड / एकल-नोड वास्तुकला को देखते हुए और अतिरेक के लिए एक मास्टर-स्लेव प्रतिकृति मॉडल का उपयोग करते हुए, पारंपरिक एसक्यूएल डेटाबेस में दो महत्वपूर्ण विशेषताएं नहीं हैं - रिकॉर्ड की रैखिक स्केलेबिलिटी (यानी, कई नोड्स में स्वचालित विभाजन और स्वचालित / शून्य डेटा हानि। इसका अर्थ है कि प्राप्त डेटा की मात्रा अधिकतम नोड के एक से अधिक लिखने के माध्यम से नहीं हो सकती है। इसके अलावा, गलती सहिष्णुता (संसाधन साझा किए बिना एक वास्तुकला में) के दौरान कुछ अस्थायी डेटा हानि को ध्यान में रखा जाना चाहिए। यहां आपको यह ध्यान रखने की आवश्यकता है कि हाल ही में किए गए कमिट्स अभी तक दास प्रति में परिलक्षित नहीं हुए हैं। SQL डेटाबेस में डाउनटाइम के बिना अपडेट भी हासिल करना मुश्किल है।

NoSQL डेटाबेस आमतौर पर प्रकृति द्वारा वितरित किए जाते हैं, अर्थात्। उनमें, डेटा को खंडों में विभाजित किया गया है और कई नोड्स में वितरित किया गया है। उन्हें हरने की आवश्यकता है। इसका मतलब 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 यह है कि पढ़ते समय उपलब्ध शार्ड की संख्या को कम करके उच्च प्रदर्शन प्राप्त किया जाए। यह कथन का अनुसरण करता है कि NoSQL आपको अपने प्रश्नों को मॉडल करने की आवश्यकता है, जबकि SQL को आपको अपना डेटा मॉडल करने की आवश्यकता है।

NoSQL एक वितरित क्लस्टर में उच्च प्रदर्शन प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करता है, और यह कई डेटाबेस डिज़ाइन ट्रेड-ऑफ़ के लिए मुख्य तर्क है जिसमें लेनदेन हानि ACID, JOIN और सुसंगत वैश्विक द्वितीयक सूचकांक शामिल हैं।

ऐसा माना जाता है कि यद्यपि NoSQL डेटाबेस रैखिक लेखन मापनीयता और उच्च दोष सहिष्णुता प्रदान करते हैं, लेकिन लेन-देन की गारंटी का नुकसान उन्हें मिशन-महत्वपूर्ण डेटा के लिए अनुपयुक्त बनाता है।

निम्न तालिका से पता चलता है कि NoSQL में डेटा मॉडलिंग SQL से कैसे भिन्न होता है।



SQL और NoSQL: दोनों की आवश्यकता क्यों है?

बड़ी संख्या में उपयोगकर्ता, जैसे Amazon.com, Netflix, Uber, और Airbnb के साथ वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग, जटिल, बहु-सॉर्ट किए गए कार्य करते हैं। उदाहरण के लिए, Amazon.com जैसे एक ई-कॉमर्स एप्लिकेशन को हल्के, अत्यधिक महत्वपूर्ण डेटा को संग्रहीत करने की आवश्यकता है, जैसे कि उपयोगकर्ताओं, उत्पादों, आदेशों, चालानों की जानकारी के साथ-साथ भारी लेकिन कम संवेदनशील डेटा, जैसे उत्पाद समीक्षा, समर्थन संदेश , उपयोगकर्ता गतिविधि, उपयोगकर्ता समीक्षा और सिफारिशें। स्वाभाविक रूप से, ये अनुप्रयोग कम से कम एक SQL डेटाबेस के साथ-साथ कम से कम एक NoSQL डेटाबेस पर निर्भर करते हैं। अंतर-क्षेत्रीय और वैश्विक प्रणालियों में, NoSQL डेटाबेस एक विश्वसनीय स्रोत, SQL डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के लिए भू-वितरित कैश के रूप में काम करता है, किसी एक क्षेत्र में काम करता है।

YugaByte DB SQL और NoSQL को कैसे संयोजित करता है?

लॉग-ओरिएंटेड मिश्रित स्टोरेज इंजन, ऑटो शार्डिंग, शार्डिंग डिस्ट्रीब्यूटेड कंसेंट प्रतिकृति, और ACID डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रांज़ेक्शन (Google स्पैनर द्वारा प्रेरित) पर निर्मित, YugaByte DB दुनिया का पहला खुला स्रोत डेटाबेस है जो एक साथ NoSQL (कैसेंड्रा और रेडिस) के अनुकूल है। ) और SQL (PostgreSQL)। जैसा कि नीचे दी गई तालिका में दिखाया गया है, YSQL, Cassandra- संगत YugaByte DB API, NoSQL API के लिए एकल और बहु-कुंजी ACID लेन-देन और वैश्विक द्वितीयक अनुक्रमित की अवधारणाओं को जोड़ता है, इस प्रकार ट्रांजेक्शनल NoF डेटाबेस का युग खोल रहा है। इसके अलावा, YSQL, एक PostgreSQL आज्ञाकारी YugaByte DB एपीआई, SQL API को रेखीय रिकॉर्ड स्केलिंग और स्वत: दोष सहिष्णुता की धारणा जोड़ता है, जो दुनिया में वितरित SQL डेटाबेस को प्रस्तुत करता है। चूंकि YugaByte DB डेटाबेस अनिवार्य रूप से लेन-देन का है, इसलिए NoSQL API का उपयोग अब मिशन-महत्वपूर्ण डेटा के संदर्भ में किया जा सकता है।



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

• यदि मुख्य कार्यभार JOINs के साथ बहु-कुंजी संचालन है, तो YSQL का चयन करते समय, यह समझें कि आपकी कुंजियाँ कई नोड्स में वितरित की जा सकती हैं, जिससे NoSQL की तुलना में अधिक विलंब और / या निम्न प्रवाह होगा।
• अन्यथा, दो NoSQL API में से किसी एक का चयन करें, यह ध्यान में रखते हुए कि आप एक समय में एक नोड से सेवा किए जा रहे प्रश्नों के परिणामस्वरूप बेहतर प्रदर्शन करेंगे। YugaByte DB वास्तविक जटिल अनुप्रयोगों के लिए एक एकल परिचालन डेटाबेस के रूप में काम कर सकता है जिसमें आपको एक ही समय में कई कार्यभार प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है।

अगले खंड में डेटा मॉडलिंग लैब स्रोत डेटाबेस के विपरीत, PostgreSQL और Cassandra एपीआई के साथ संगत YugaByte DB डेटाबेस पर आधारित है। यह दृष्टिकोण एक ही डेटाबेस क्लस्टर के दो अलग-अलग एपीआई (दो अलग-अलग बंदरगाहों पर) के साथ बातचीत की आसानी पर जोर देता है, क्योंकि दो अलग-अलग डेटाबेस के पूरी तरह से स्वतंत्र क्लस्टर का उपयोग करने के लिए विरोध किया जाता है।

निम्नलिखित अनुभागों में, हम प्रश्न में डेटाबेस के अंतर और कुछ सामान्य विशेषताओं का वर्णन करने के लिए डेटा मॉडलिंग लैब से मिलेंगे।

डेटा मॉडलिंग लैब

डेटाबेस स्थापना

एक डेटा मॉडल (जटिल तैनाती आर्किटेक्चर के बजाय) को डिजाइन करने पर जोर देते हुए, हम स्थानीय कंप्यूटर पर डॉकर कंटेनरों में डेटाबेस स्थापित करेंगे, और फिर हम उनके संबंधित कमांड-लाइन के गोले का उपयोग करके उनके साथ बातचीत करेंगे।

PostgreSQL और Cassandra, YugaByte DB डेटाबेस के साथ संगत

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 एक्सेस

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

PostgreSQL

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

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

कैसेंड्रा

cqlsh , कैसेंड्रा और इसके संगत डेटाबेस CQL (कैसेंड्रा क्वेरी लैंग्वेज) के माध्यम से बातचीत करने के लिए एक कमांड-लाइन शेल है। उपयोग में आसानी के लिए, YugaByte DB bin में cqlsh साथ आता है।

ध्यान दें कि CQL SQL से प्रेरित था और टेबल, पंक्तियों, कॉलम और इंडेक्स के समान अवधारणाएं हैं। हालांकि, एक NoSQL भाषा के रूप में, यह प्रतिबंधों का एक निश्चित सेट जोड़ता है, जिनमें से अधिकांश हम अन्य लेखों में भी कवर करेंगे।

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

MongoDB

मोंगो MongoDB के साथ बातचीत करने के लिए एक कमांड लाइन शेल है। यह MongoDB स्थापना के बिन निर्देशिका में पाया जा सकता है।

 docker exec -it my-mongo bash cd bin mongo 

टेबल निर्माण

अब हम कमांड लाइन का उपयोग करके विभिन्न ऑपरेशन करने के लिए डेटाबेस के साथ बातचीत कर सकते हैं। आइए एक तालिका बनाकर शुरू करें जो विभिन्न कलाकारों द्वारा लिखे गए गीतों के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है। ये गाने किसी एल्बम का हिस्सा हो सकते हैं। गाने के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ - रिलीज़ का वर्ष, मूल्य, शैली और रेटिंग। हमें "टैग" फ़ील्ड के माध्यम से भविष्य में आवश्यक अतिरिक्त विशेषताओं पर विचार करना होगा। यह सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा को की-वैल्यू पेयर के रूप में स्टोर कर सकता है।

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) ); 

कैसेंड्रा

कैसेंड्रा में एक टेबल बनाना PostgreSQL के समान है। मुख्य अंतरों में से एक अखंडता की कमी है (उदाहरण के लिए, NULL नहीं), लेकिन यह अनुप्रयोग की जिम्मेदारी है, न कि NoSQL डेटाबेस की । प्राथमिक कुंजी में एक अनुभाग कुंजी (नीचे दिए गए उदाहरण में कलाकार कॉलम) और क्लस्टरिंग कॉलम का एक सेट होता है (नीचे उदाहरण में SongTitle कॉलम)। विभाजन कुंजी यह निर्धारित करती है कि किस विभाजन / पंक्ति को पंक्ति में जगह दी जाए और क्लस्टरिंग कॉलम यह दर्शाता है कि डेटा को वर्तमान शार्क के अंदर 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 (संग्रह) (तालिकाओं के समान) होते हैं, जिसमें दस्तावेज़ (दस्तावेज़) (तालिका में पंक्तियों के समान) होते हैं। MongoDB मूल रूप से मूल स्कीमा की परिभाषा की आवश्यकता नहीं है। नीचे दिखाया गया "उपयोग डेटाबेस" कमांड पहले कॉल पर डेटाबेस का एक उदाहरण बनाता है और नए बनाए गए डेटाबेस के लिए संदर्भ बदलता है। यहां तक ​​कि संग्रह को स्पष्ट रूप से बनाने की आवश्यकता नहीं है, वे स्वचालित रूप से बनाए जाते हैं, बस जब आप एक नए संग्रह में पहला दस्तावेज़ जोड़ते हैं। कृपया ध्यान दें कि MongoDB डिफ़ॉल्ट रूप से परीक्षण डेटाबेस का उपयोग करता है, इसलिए किसी विशिष्ट डेटाबेस को निर्दिष्ट किए बिना किसी भी संग्रह-स्तर का संचालन डिफ़ॉल्ट रूप से इसमें किया जाएगा।

 use myNewDatabase; 

PostgreSQL तालिका जानकारी को पुनः प्राप्त करना

 \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) 

कैसेंड्रा

 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; 

PostgreSQL तालिका में डेटा पोस्ट करना

 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}' ); 

कैसेंड्रा

सामान्य तौर पर, कैसंड्रा में INSERT अभिव्यक्ति PostgreSQL में बहुत समान है। हालाँकि, शब्दार्थ में एक बड़ा अंतर है। कैसंड्रा में, INSERT वास्तव में एक UPSERT ऑपरेशन है जहां स्ट्रिंग पहले से मौजूद होने पर पिछले मान स्ट्रिंग में जोड़े जाते हैं।

डेटा प्रविष्टि ऊपर PostgreSQL INSERT समान है

MongoDB

हालांकि MongoDB एक NoSQL डेटाबेस है, जैसे Cassandra, इसके सम्मिलन ऑपरेशन का Cassandra में शब्दार्थ व्यवहार से कोई लेना-देना नहीं है। MongoDB में, सम्मिलित करें () में UPSERT क्षमताएं नहीं हैं, जिससे यह PostgreSQL जैसा दिखता है। _idspecified बिना डिफ़ॉल्ट डेटा जोड़ना संग्रह में एक नया दस्तावेज़ जोड़ देगा।

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

शायद क्वेरी डिजाइन के मामले में SQL और NoSQL के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर FROM और WHERE बयानों का उपयोग है। SQL आपको FROM बाद कई तालिकाओं का चयन करने की अनुमति देता है, और WHERE किसी भी जटिलता का हो सकता है (तालिकाओं के बीच JOIN संचालन सहित)। हालांकि, NoSQL FROM पर एक सख्त प्रतिबंध लगाने की कोशिश करता है, और केवल एक निर्दिष्ट तालिका के साथ काम करता है, और WHERE , प्राथमिक कुंजी हमेशा निर्दिष्ट होनी चाहिए। यह NoSQL के प्रदर्शन में सुधार करने की इच्छा के कारण है, जिसके बारे में हमने पहले बात की थी। यह इच्छा किसी भी क्रॉस-टेबुलर और क्रॉस-कुंजी इंटरैक्शन में हर संभव कमी की ओर ले जाती है। यह अनुरोध का जवाब देते समय अंतर-नोड संचार में एक बड़ी देरी का कारण बन सकता है और इसलिए, यह सिद्धांत रूप में सबसे अच्छा बचा जाता है। उदाहरण के लिए, कैसेंड्रा के लिए यह आवश्यक है कि प्रश्न कुछ संचालकों (केवल =, IN, <, >, =>, <= की अनुमति है) को विभाजन कुंजी पर सीमित किया जाए, सिवाय इसके कि द्वितीयक सूचकांक का अनुरोध करते समय (केवल = ऑपरेटर को यहां अनुमति है)।

PostgreSQL

SQL डेटाबेस द्वारा आसानी से निष्पादित किए जा सकने वाले प्रश्नों के तीन उदाहरण नीचे दिए जाएंगे।

• कलाकार के सभी गीतों को प्रिंट करें;
• कलाकार के सभी गीतों को प्रिंट करें जो नाम के पहले भाग से मेल खाते हैं;
• कलाकार के सभी गीतों को सूचीबद्ध करें, जिनके शीर्षक में एक विशिष्ट शब्द है और जिसकी 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; 

कैसेंड्रा

उपरोक्त PostgreSQL प्रश्नों में से, केवल पहला कैसंड्रा में अपरिवर्तित काम करेगा, क्योंकि LIKE स्टेटमेंट को क्लस्टरिंग कॉलम जैसे SongTitle लागू नहीं किया जा सकता है। इस मामले में, केवल ऑपरेटरों = और IN को अनुमति है।

 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 प्रश्न बनाने की मुख्य विधि db.collection.find () है । इस पद्धति में स्पष्ट रूप से संग्रह का नाम शामिल है (नीचे उदाहरण में music ), इसलिए कई संग्रह के लिए अनुरोध निषिद्ध है।

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

सभी तालिका पंक्तियाँ पढ़ें

सभी पंक्तियों को पढ़ना क्वेरी टेम्प्लेट का एक विशेष मामला है जिसकी हमने पहले जांच की थी।

PostgreSQL

 SELECT * FROM Music; 

कैसेंड्रा

ऊपर PostgreSQL में उदाहरण के समान।

MongoDB

 db.music.find( {} ); 

तालिका में डेटा का संपादन

PostgreSQL

PostgreSQL डेटा को संशोधित करने के लिए एक UPDATE प्रदान करता है। इसमें UPSERT क्षमताएं नहीं हैं, इसलिए यदि पंक्ति डेटाबेस में नहीं है, तो इस निर्देश का निष्पादन विफल हो जाएगा।

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

कैसेंड्रा

कैसंड्रा में पोस्टग्रैसक्यूएल के समान एक UPDATE । UPDATE में INSERT के समान ही UPSERT शब्दार्थ है।

ऊपर PostgreSQL में उदाहरण के समान।

MongoDB
MongoDB में अपडेट () ऑपरेशन किसी मौजूदा दस्तावेज़ को पूरी तरह से अपडेट कर सकता है या केवल कुछ क्षेत्रों को अपडेट कर सकता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह केवल एक दस्तावेज़ को अद्यतन करता है जिसमें UPSERT शब्दार्थ UPSERT । UPSERT समान कई दस्तावेजों और व्यवहार को अद्यतन करना ऑपरेशन के लिए अतिरिक्त झंडे स्थापित करके लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए उदाहरण में, एक विशेष कलाकार की शैली को उसके गीत द्वारा अपडेट किया गया है।

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

किसी तालिका से डेटा निकालना

PostgreSQL

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

कैसेंड्रा

ऊपर PostgreSQL में उदाहरण के समान।

MongoDB

MongoDB के पास दस्तावेज़ों को हटाने के लिए दो प्रकार के ऑपरेशन हैं - DeleteOne () / deleteMany () और remove () । दोनों प्रकार के दस्तावेज़ हटाते हैं, लेकिन विभिन्न परिणाम लौटाते हैं।

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

तालिका हटाएं

PostgreSQL

 DROP TABLE Music; 

कैसेंड्रा

ऊपर PostgreSQL में उदाहरण के समान।

MongoDB

 db.music.drop(); 

निष्कर्ष

SQL और NoSQL के बीच चुनाव को लेकर बहस पिछले 10 वर्षों से चल रही है। इस बहस के दो मुख्य पहलू हैं: डेटाबेस इंजन की वास्तुकला (अखंड, लेन-देन वाला SQL बनाम वितरित, गैर-लेन-देन NoSQL) और डेटाबेस डिजाइन के लिए दृष्टिकोण (SQL में डेटा मॉडलिंग बनाम NoSQL में आपके प्रश्नों का मॉडलिंग)।

YugaByte DB जैसे वितरित ट्रांजेक्शनल डेटाबेस के साथ, डेटाबेस आर्किटेक्चर के बारे में बहस को आसानी से दूर किया जा सकता है। जैसे-जैसे डेटा वॉल्यूम एकल नोड को लिखा जा सकता है, उससे अधिक बड़ा हो जाता है, पूरी तरह से वितरित आर्किटेक्चर जो स्वचालित शार्किंग / रीबैलेंसिंग के साथ रिकॉर्डिंग की रैखिक मापनीयता का समर्थन करता है, आवश्यक हो जाता है।

Google क्लाउड आलेख में कहा जाने के अलावा, ट्रांजेक्शनल, कड़ाई से लगातार आर्किटेक्चर अब गैर-लेन-देन, अंततः सुसंगत आर्किटेक्चर की तुलना में बेहतर विकास लचीलापन प्रदान करने के लिए अधिक व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं।

डेटाबेस डिजाइन की चर्चा पर लौटते हुए, यह कहना उचित है कि किसी भी जटिल वास्तविक अनुप्रयोग के लिए डिज़ाइन एप्रोच (SQL और NoSQL) दोनों आवश्यक हैं। एसक्यूएल दृष्टिकोण "डेटा मॉडलिंग" डेवलपर्स को अधिक आसानी से बदलती व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने की अनुमति देता है, जबकि NoSQL दृष्टिकोण "मॉडलिंग डेटा" उसी डेवलपर्स को कम विलंबता और उच्च थ्रूपुट के साथ बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने की अनुमति देता है। यह इस कारण से है कि YugaByte DB दृष्टिकोणों में से एक को बढ़ावा देने के बजाय एक सामान्य कर्नेल में SQL और NoSQL API प्रदान करता है। इसके अलावा, PostgreSQL और Cassandra सहित लोकप्रिय डेटाबेस भाषाओं के साथ संगतता सुनिश्चित करके, YugaByte DB यह सुनिश्चित करता है कि डेवलपर्स को वितरित, सख्ती से सुसंगत डेटाबेस इंजन के साथ काम करने के लिए दूसरी भाषा सीखने की ज़रूरत नहीं है।

इस लेख में, हमने यह पता लगाया कि कैसे डेटाबेस डिजाइन के बुनियादी ढांचे PostgreSQL, Cassandra, और MongoDB में भिन्न हैं। निम्नलिखित लेखों में, हम उन्नत डिजाइन अवधारणाओं जैसे कि अनुक्रमित, लेनदेन, JOIN, TTL निर्देश, और JSON दस्तावेज़ों में गोता लगाएँगे।

हम आपको बाकी सप्ताहांत में एक शानदार प्रवास की कामना करते हैं और आपको एक मुफ्त वेबिनार में आमंत्रित करते हैं, जो 14 मई को आयोजित किया जाएगा।