MongoDB पर कुछ सामान्य बिंदु
पेशेवरों:
- स्कीमा-रहित। यदि आपके पास एक लचीली स्कीमा है, तो यह MongoDB जैसे दस्तावेज़ स्टोर के लिए आदर्श है। इसे RDBMS में निष्पादक तरीके से लागू करना कठिन है
- स्केल-आउट में आसानी। प्रतिकृति सेट का उपयोग करके स्केल पढ़ता है। स्केल शार्डिंग (ऑटो बैलेंसिंग) का उपयोग करके लिखता है। बस एक और मशीन में आग लगा दो और तुम चले जाओ। अधिक मशीनें जोड़ना =अधिक RAM जोड़ना जिस पर आपका कार्य सेट वितरित करना है।
- लागत। निर्भर करता है कि कौन सा RDBMS निश्चित रूप से है, लेकिन MongoDB मुफ़्त है और लिनक्स पर चल सकता है, जो कि सस्ते कमोडिटी किट पर चलने के लिए आदर्श है।
- डेटा के मूल्य के आधार पर आप चुन सकते हैं कि आप किस स्तर की स्थिरता चाहते हैं (उदाहरण के लिए तेज़ प्रदर्शन =आग और मोंगोडीबी में सम्मिलन भूल जाओ, धीमा प्रदर्शन =लौटने से पहले कई नोड्स में डालने तक प्रतीक्षा करें)
विपक्ष:
- MongoDB में डेटा का आकार आमतौर पर उदा के कारण अधिक होता है। प्रत्येक दस्तावेज़ में फ़ील्ड नाम संग्रहीत होते हैं
- क्वेरी करने में कम लचीलापन (उदाहरण के लिए कोई जॉइन नहीं)
- लेनदेन के लिए कोई समर्थन नहीं - एक दस्तावेज़ स्तर पर कुछ परमाणु संचालन समर्थित हैं
- फिलहाल नक्शा/घटाएं (उदाहरण के लिए एकत्रीकरण/डेटा विश्लेषण करना) ठीक है, लेकिन तेजी से नहीं। इसलिए यदि इसकी आवश्यकता है, तो Hadoop जैसी किसी चीज़ को मिश्रण में मिलाने की आवश्यकता हो सकती है
- कम अप टू डेट जानकारी उपलब्ध/तेजी से विकसित हो रहे उत्पाद
मैंने हाल ही में अपने विचारों को ब्लॉग किया MongoDB पर SQL सर्वर पृष्ठभूमि से आने वाले किसी व्यक्ति के रूप में, इसलिए आपको उसमें रुचि हो सकती है (ऊपर केवल कुछ मुख्य बिंदु हैं)।
यदि आप "क्या मोंगोडीबी आरडीबीएमएस से बेहतर है" उत्तर की तलाश में हैं - तो आईएमएचओ का कोई जवाब नहीं है। मोंगोडीबी जैसी नोएसक्यूएल प्रौद्योगिकियां एक विकल्प प्रदान करती हैं, जो आरडीबीएमएस प्रौद्योगिकियों का पूरक है। एक दूसरे की तुलना में किसी विशेष उद्देश्य के लिए बेहतर अनुकूल हो सकता है, इसलिए यह एक कॉल करने के बारे में है कि किसी विशेष आवश्यकता के लिए आपके लिए सबसे अच्छा क्या है।
