NoSQL डेटाबेस की लड़ाई - MongoDB और Oracle NoSQL की तुलना करना

बिग डेटा/रीयल-टाइम एप्लिकेशन के लिए समर्थन प्रदान करने के लिए आधुनिक आईटी में एक गैर-संबंधपरक, गतिशील स्कीमा (अर्थात जॉइन स्टेटमेंट क्वेरीज़ के लिए कोई आवश्यकता नहीं) होना आवश्यक है। NoSQL डेटाबेस डेटा प्रोसेसिंग प्रदर्शन में सुधार की धारणा के साथ बनाए गए थे और कई होस्ट की अवधारणा का उपयोग करके वितरित डेटाबेस लोड को दूर करने की क्षमता से निपटने के लिए डेटा प्रोसेसिंग की नई पीढ़ी की मांग जीती है।

विभिन्न डेटा मॉडल और स्क्रिप्टिंग भाषाओं के लिए आवश्यक समर्थन प्रदान करने के अलावा, MongoDB डेवलपर्स के लिए प्रक्रिया के साथ शुरुआत करना आसान बनाता है।

NoSQL डेटाबेस इनके लिए दरवाजे खोलता है...

एक स्क्रिप्टिंग भाषा (REST और, JSON, BSON) का उपयोग कर टेक्स्ट-आधारित प्रोटोकॉल
वास्तव में डेटा जेनरेट करने, स्टोर करने और ट्रांसपोर्ट करने की न्यूनतम लागत
बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेसिंग का समर्थन करें।
लिखने के प्रदर्शन में वृद्धि
ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग और सामान्यीकरण प्रक्रिया करने के लिए आवश्यक नहीं है
संदर्भात्मक अखंडता नियमों के साथ कोई कठोर नियंत्रण नहीं
डेटाबेस व्यवस्थापकों के साथ रखरखाव लागत कम करना
विस्तार लागत कम करना
तेज़ की-वैल्यू एक्सेस
मशीन लर्निंग और इंटेलिजेंस के लिए समर्थन को आगे बढ़ाना

MongoDB मार्केट एक्सेप्टेंस

बिग डेटा एनालिटिक्स और आधुनिक अनुप्रयोगों की आधुनिक आवश्यकताएं डेटा प्रोसेसिंग के जीवनचक्र को बेहतर बनाने की आवश्यकता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, जिसमें हार्डवेयर विस्तार और लागत वृद्धि की कोई अपेक्षा नहीं है।

यदि आप एक नए एप्लिकेशन की योजना बना रहे हैं, और आप एक डेटाबेस चुनना चाहते हैं, तो बाजार में कई डेटाबेस विकल्पों के साथ सही निर्णय पर पहुंचना एक जटिल प्रक्रिया हो सकती है।

डीबी-इंजन लोकप्रियता रैंकिंग से पता चलता है कि मोंगोडीबी ओरेकल नोएसक्यूएल (जिसे नंबर 74 पर रखा गया है) की तुलना में नंबर 1 पर है। हालाँकि, प्रवृत्ति यह संकेत दे रही है कि कुछ बदल रहा है। कई लागत प्रभावी विस्तार की आवश्यकता बहुत सरल डेटा मॉडलिंग के साथ हाथ से जाती है, और प्रशासन बदल रहा है कि कैसे डेवलपर्स अपने सिस्टम के लिए सर्वश्रेष्ठ पर विचार करना चाहते हैं।

डाटानीज बाजार हिस्सेदारी की जानकारी के अनुसार आज तक लगभग 289 वेबसाइटें हैं जो 11% की बाजार हिस्सेदारी के साथ Oracle Nosql पर चल रही हैं, जबकि MongoDB के पास 4.66 की बाजार हिस्सेदारी के साथ कुल 12,185 वेबसाइट है। %. ये प्रभावशाली संख्याएँ दर्शाती हैं कि MongoDB के लिए एक उज्ज्वल भविष्य है।

NoSQL डेटा मॉडलिंग

डेटा मॉडलिंग को समझने की आवश्यकता है...

आपके वर्तमान डेटा के प्रकार।
भविष्य में आप किस प्रकार के डेटा की उम्मीद कर रहे हैं?
आपका एप्लिकेशन सिस्टम से आवश्यक डेटा तक कैसे पहुंच प्राप्त कर रहा है?
आपका आवेदन प्रसंस्करण के लिए आवश्यक डेटा कैसे प्राप्त करेगा?

उन लोगों के लिए रोमांचक बात जो हमेशा स्कीमा बनाने के Oracle तरीके का अनुसरण करते हैं, फिर डेटा संग्रहीत करते हैं, MongoDB दस्तावेज़ के साथ संग्रह बनाने की अनुमति देता है। इसका मतलब यह है कि दस्तावेज़ निर्माण होने से पहले संग्रह का निर्माण होना जरूरी नहीं है, जिससे MongoDB को इसके लचीलेपन के लिए बहुत सराहना मिली।

Oracle NoSQL में, हालांकि, पहले तालिका की परिभाषा बनानी होगी, जिसके बाद आप पंक्तियाँ बनाना जारी रख सकते हैं।

अगली अच्छी बात यह है कि MongoDB स्कीमा और संबंध कार्यान्वयन पर सख्त नियम लागू नहीं करता है, जो आपको सख्त योजनाबद्ध डिजाइन सुनिश्चित करने की आवश्यकता पर अधिक डर के बिना सिस्टम के निरंतर सुधार की स्वतंत्रता देता है।

आइए MongoDB और Oracle NoSQL के बीच की कुछ तुलनाओं को देखें।

MongoDB और Oracle में NoSQL अवधारणाओं की तुलना करना

नोएसक्यूएल शब्दावली

MongoDB	Oracle NoSQL	तथ्य
संग्रह	टेबल / व्यू	संग्रह / तालिका भंडारण कंटेनर के रूप में कार्य करती है; वे समान हैं लेकिन समान नहीं हैं।
दस्तावेज़	पंक्ति	MongoDB के लिए, संग्रह में संग्रहीत डेटा, दस्तावेज़ों और फ़ील्ड के रूप में। Oracle NoSQL के लिए, एक तालिका पंक्तियों का एक संग्रह है, जहां प्रत्येक पंक्ति में एक डेटा रिकॉर्ड होता है। प्रत्येक तालिका पंक्ति में कुंजी और डेटा फ़ील्ड होते हैं, जिन्हें तालिका बनाते समय परिभाषित किया जाता है।
फ़ील्ड	Column
इंडेक्स	सूचकांक	दोनों डेटाबेस डेटाबेस में खोज की गति को बेहतर बनाने के लिए एक इंडेक्स का उपयोग करते हैं।

दस्तावेज़ स्टोर और की-वैल्यू स्टोर

Oracle NoSQL एक भंडारण प्रणाली प्रदान करता है जो एक कुंजी द्वारा अनुक्रमित मूल्यों को संग्रहीत करता है; इस अवधारणा को सबसे कम जटिल मॉडल के रूप में देखा जाता है क्योंकि डेटासेट में अनुक्रमित कुंजी-मान होता है। प्रमुख कुंजियों और छोटी कुंजियों का उपयोग करके व्यवस्थित रिकॉर्ड।

मुख्य कुंजी को ऑब्जेक्ट पॉइंटर के रूप में और मामूली कुंजी को रिकॉर्ड में फ़ील्ड के रूप में देखा जा सकता है। प्राथमिक कुंजी की तरह ही डेटा तक पहुंचने के लिए तंत्र के रूप में कुंजी के उपयोग से डेटा की कुशल खोज संभव हो जाती है।

MongoDB की-वैल्यू पेयर का विस्तार करता है। प्रत्येक दस्तावेज़ में एक अद्वितीय कुंजी होती है, जो दस्तावेज़ को पुनः प्राप्त करने के उद्देश्य को पूरा करती है। दस्तावेज़ों को गतिशील स्कीमा के रूप में जाना जाता है, क्योंकि दस्तावेज़ में संग्रह के लिए फ़ील्ड के समान सेट की आवश्यकता नहीं होती है। संग्रह में विभिन्न प्रकार के डेटा के साथ एक सामान्य फ़ील्ड हो सकता है। ये विशेषताएँ आधुनिक वस्तु-उन्मुख भाषाओं का समर्थन करने के लिए दस्तावेज़ डेटा मॉडल को सीधे मैप करने के लिए प्रेरित करती हैं।

MongoDB

Oracle NoSQL

दस्तावेज़ स्टोर

उदाहरण:

की-वैल्यू स्टोर

उदाहरण:

बीएसओएन और जेएसओएन

ओरेकल नोएसक्यूएल जेएसओएन को एक मानक डेटा प्रारूप के रूप में संचारित करने के लिए उपयोग करता है (डेटा + विशेषता-मूल्य जोड़े)। दूसरी ओर मोंगोडीबी बीएसओएन का उपयोग करता है।

MongoDB	Oracle NoSQL
बीएसओएन	JSON
बाइनरी JSON - बाइनरी डेटा फॉर्मेट - तेजी से प्रोसेसिंग को प्रेरित करता है	जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन - मानक प्रारूप। बीएसओएन की तुलना में बहुत धीमी प्रोसेसिंग।
विशेषताएं : बीएसओएन मानव-पठनीय प्रारूप नहीं है लाइटवेट ट्रैवर्सेबल कुशल। अतिरिक्त डेटा प्रकार:BinData और दिनांक डेटाटाइप	विशेषताएं: मानव-पठनीय और लिखने योग्य प्रारूप लाइटवेट सभी सामग्री पर नज़र डालें पाठ्य-आधारित डेटा इंटरचेंज प्रारूप भाषा स्वतंत्र।

बीएसओएन जेएसओएन के विपरीत मानव-पठनीय पाठ में नहीं है। बीएसओएन डेटा की तरह जेएसओएन के बाइनरी-एन्कोडेड सीरियलाइजेशन के लिए खड़ा है, मुख्य रूप से डेटा स्टोरेज और मोंगोडीबी के साथ ट्रांसफर प्रारूप के लिए उपयोग किया जाता है। बीएसओएन डेटा प्रारूप में फ़ील्ड नाम (स्ट्रिंग), प्रकार और मान वाले ऑर्डर किए गए तत्वों की एक सूची होती है। डेटा प्रकारों के लिए BSON समर्थन करता है, सभी डेटाटाइप आमतौर पर JSON में पाए जाते हैं और इसमें दो अतिरिक्त डेटाटाइप (बाइनरी डेटा और दिनांक) शामिल होते हैं। बाइनरी डेटा या जिसे BinData के रूप में जाना जाता है, जो कि 16MB से कम है, सीधे MongoDB दस्तावेज़ों में संग्रहीत किया जा सकता है। कहा जाता है कि BSON JSON डेटा दस्तावेज़ों की तुलना में अधिक स्थान लेता है।

Oracle NoSQL की तुलना में MongoDB अधिक स्थान की खपत करने के दो कारण हैं:

MongoDB ने तेजी से पार करने में सक्षम होने के उद्देश्य को प्राप्त किया, तेजी से पार करने के विकल्प को सक्षम करने के लिए BSON दस्तावेज़ को अतिरिक्त मेटाडेटा (स्ट्रिंग और उप-वस्तुओं की लंबाई) ले जाने की आवश्यकता है।
बीएसओएन डिजाइन तेजी से एन्कोड और डीकोड कर सकता है। उदाहरण के लिए, पूर्णांकों को 32 (या 64) बिट पूर्णांकों के रूप में संग्रहीत किया जाता है, ताकि पाठ में और उससे पार्सिंग को समाप्त किया जा सके। यह प्रक्रिया छोटे पूर्णांकों के लिए JSON की तुलना में अधिक स्थान का उपयोग करती है लेकिन पार्स करने के लिए बहुत तेज़ है।

डेटा मॉडल परिभाषा

MongoDB संग्रह विवरण

संग्रह बनाएं

db.createCollection("users")

स्वचालित _id के साथ संग्रह बनाना

db.users.insert

( {
    User_id: "U1",
    First_name: "Mary"                  
    Last_name : "Winslet",  

    Age       : 15

    Contact   : {

               Phone: "123-456-789"

               Email: "[email protected]"  

                }

   access  : {

              Level:5,

              Group:"dev"

             }            

})

MongoDB समान डेटाबेस रिकॉर्ड में संबंधित जानकारी को एम्बेड करने की अनुमति देता है। डेटा मॉडल डिज़ाइन

Oracle NoSQL टेबल स्टेटमेंट

नाम स्थान सेट करने के लिए SQL CLI का उपयोग करना:

Create namespace newns1;

टेबल और चाइल्ड टेबल को जोड़ने के लिए नेमस्पेस का उपयोग करना

news1:users

News1:users.access

पहचान के साथ तालिका बनाएं:

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000), 

User_id String,

First_name String,

Last_name String, 

Contact Record (Phone string,         

                Email string),

Primary key (idValue));

SQL JSON का उपयोग करके तालिका बनाएं:

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000),

User_profile JSON, 

Primary Key (shard(idValue),User_id));

उपयोगकर्ता तालिका के लिए पंक्तियाँ:JSON टाइप करें

{

  "id":U1,

  "User_profile" : {

     "First_name":"Mary",

     "Lastname":"Winslet",

     "Age":15,

     "Contact":{"Phone":"123-456-789",                   

     "Email":"[email protected]"

                   }

}

ऊपर दी गई डेटा परिभाषाओं के आधार पर, MongoDB स्कीमा बनाने के लिए अलग-अलग तरीकों की अनुमति देता है। संग्रह को स्पष्ट रूप से या दस्तावेज़ में डेटा की पहली प्रविष्टि के दौरान परिभाषित किया जा सकता है। संग्रह बनाते समय, आप ऑब्जेक्टिड को परिभाषित कर सकते हैं। मोंगोडीबी दस्तावेजों के लिए ऑब्जेक्टिड प्राथमिक कुंजी है। ऑब्जेक्टिड एक 12-बाइट बाइनरी बीएसओएन प्रकार है जिसमें मोंगोडीबी ड्राइवरों द्वारा उत्पन्न 12 बाइट्स और एक डिफ़ॉल्ट एल्गोरिदम का उपयोग करने वाला सर्वर होता है। MongoDB ऑब्जेक्टिड उपयोगी है और एक विशिष्ट संग्रह में बनाए गए दस्तावेज़ को सॉर्ट करने के उद्देश्य से कार्य करता है।

Oracle NoSQL में टेबल को परिभाषित करने के कई तरीके हैं। यदि आप डिफ़ॉल्ट रूप से Oracle SQL CLI का उपयोग कर रहे हैं, तो नई तालिका निर्माण को sysdefault में तब तक रखा जाएगा जब तक कि आप इसके साथ नई तालिकाओं के एक सेट को संबद्ध करने के लिए एक नया नामस्थान बनाने का निर्णय नहीं लेते। उपरोक्त उदाहरण नए नेमस्पेस "ns1" को प्रदर्शित करता है, और यूजर टेबल नए नेमस्पेस से जुड़ा है।

प्राथमिक कुंजी की पहचान करने के अलावा, Oracle NoSQL आपके द्वारा हर बार कोई पंक्ति जोड़ने पर मान को स्वतः बढ़ाने के लिए IDENTITY कॉलम का भी उपयोग करता है। पहचान मान स्वतः उत्पन्न होता है और एक पूर्णांक, लंबा या संख्या डेटा प्रकार होना चाहिए। Oracle NoSQL में, IDENTITY, MongoDB के साथ ऑब्जेक्टिड की अवधारणा के समान सीक्वेंस जेनरेटर के साथ जुड़ती है। चूंकि Oracle NoSQL पहचान कुंजी को प्राथमिक कुंजी के रूप में उपयोग करने की अनुमति देता है। यदि आप पहचान कुंजी को प्राथमिक कुंजी के रूप में मान रहे हैं, तो यह वह जगह है जहां सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है क्योंकि इसका डेटा सम्मिलित करने पर प्रभाव पड़ सकता है और अद्यतन प्रक्रिया होती है।

MongoDB और Oracle NoSQL तालिका/संग्रह स्तर परिभाषा दिखाती है कि अतिरिक्त स्कीमा परिभाषा की आवश्यकता के बिना 'संपर्क' जानकारी को एक ही संरचना में कैसे एम्बेड किया जाता है। किसी डेटासेट को एम्बेड करने का लाभ यह है कि एम्बेडेड डेटासेट को पुनः प्राप्त करने के लिए और किसी क्वेरी की आवश्यकता नहीं होगी।

यदि आप अपने सिस्टम को सरल रूप में बनाए रखना चाहते हैं, तो MongoDB कम जटिलता वाले डेटा दस्तावेज़ों को बनाए रखने का सबसे अच्छा विकल्प प्रदान करता है। साथ ही, MongoDB स्कीमा सत्यापन उपकरण का उपयोग करके मौजूदा जटिल डेटा मॉडल को रिलेशनल स्कीमा से वितरित करने की क्षमता प्रदान करता है।

Oracle NoSQL SQL का उपयोग करने की क्षमता प्रदान करता है, जैसे DDL और DML के साथ क्वेरी भाषा, जिसके लिए उन उपयोगकर्ताओं के लिए बहुत कम प्रयास की आवश्यकता होती है जिनके पास रिलेशन डेटाबेस सिस्टम के उपयोग के साथ कुछ अनुभव है।

MongoDB शेल जावास्क्रिप्ट का उपयोग करता है, और यदि आप भाषा के साथ या मोंगो शेल के उपयोग के साथ सहज नहीं हैं, तो प्रक्रिया के लिए सबसे उपयुक्त एक IDE टूल का उपयोग करना है। 2020 में शीर्ष 5 MongoDB IDEtools, जैसे Studio 3T, Robo 3T, NoSQLBooster, MongoDB Compass और Nucleon Database Master, एकत्रीकरण सुविधाओं के उपयोग के साथ जटिल प्रश्नों को बनाने और प्रबंधित करने में आपकी सहायता करने में सहायक होंगे।

प्रदर्शन और उपलब्धता

चूंकि MongoDB डेटा संरचना मॉडल दस्तावेज़ों और संग्रहों का उपयोग करता है, बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए BSON डेटा प्रारूप का उपयोग करना Oracle NoSQL की तुलना में बहुत तेज़ हो जाता है। जबकि कुछ लोग SQL के साथ डेटा क्वेरी करना कई उपयोगकर्ताओं के लिए एक अधिक आरामदायक मार्ग मानते हैं, क्षमता एक समस्या बन जाती है। जब हमारे पास समर्थन करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा होता है, बढ़ी हुई थ्रूपुट की आवश्यकता होती है और जटिल प्रश्नों को डिजाइन करने के लिए एसक्यूएल के उपयोग के बाद, ये प्रक्रियाएं हमें सर्वर क्षमता और समय के साथ लागत में वृद्धि पर फिर से विचार करने के लिए कह रही हैं।

MongoDB और Oracle NoSQL दोनों ही शार्पनिंग और प्रतिकृति सुविधाएँ प्रदान करते हैं। शेयरिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जो प्रोसेसिंग (पढ़ने/लिखने) की गति बढ़ाने के लिए डेटासेट और समग्र प्रोसेसिंग लोड को कई भौतिक विभाजनों में वितरित करने की अनुमति देती है। ऑरैकल के साथ शार्ड के कार्यान्वयन के लिए आपको पूर्व जानकारी की आवश्यकता होती है कि शार्डिंग कुंजियां कैसे काम करती हैं। प्री-प्लानिंग प्रक्रिया के पीछे का कारण शार्प की को स्कीमा दीक्षा स्तर पर लागू करने की आवश्यकता के कारण है।

मोंगोडीबी के साथ शार्ड का कार्यान्वयन आपको कार्यान्वयन से पहले क्वेरी पैटर्न के आधार पर संभावित सही शार्ड कुंजी की पहचान करने के लिए पहले अपने डेटासेट पर काम करने के लिए जगह देता है। चूंकि शार्डिंग प्रक्रिया में डेटा प्रतिकृति शामिल है, मोंगोडीबी की तेजी से डेटा प्रतिकृति के लिए भी प्रतिष्ठा है। प्रतिकृति एक ही सर्वर में सभी डेटा होने की गलती सहनशीलता का ख्याल रखती है।

निष्कर्ष

Oracle NoSQL पर MongoDB को जो चीज पसंद करती है, वह यह है कि यह बाइनरी प्रारूप में है और हल्के, ट्रैवर्सेबल और कुशल की इसकी जन्मजात विशेषताएं हैं। यह आपको मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में उन्नत आधुनिक एप्लिकेशन का समर्थन करने की अनुमति देता है।

MongoDB विशेषताएँ आधुनिक अनुप्रयोगों को तेज़ी से बनाने के लिए डेवलपर्स को अधिक आत्मविश्वास से काम करने में सक्षम बनाती हैं। MongoDB डेटा मॉडल बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को एक बेहतर गति के साथ संसाधित करने की अनुमति देता है जो Oracle NoSQL की तुलना में अच्छी तरह से सोचा जाता है। Oracle NoSQL जीतता है जब यह उन उपकरणों की बात आती है जो इसे पेश करने होते हैं और डेटा मॉडल बनाने के लिए संभावित विकल्प होते हैं। हालांकि, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि डेवलपर्स और डिज़ाइनर तकनीक को तेज़ी से सीख और अनुकूलित कर सकें, जो कि Oracle NoSQL के मामले में नहीं है।