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कई अलग-अलग लेखक। विशेष रूप से जब लेखक नेटवर्क में वियोग के कारण खंडित हो सकते हैं, और बाद में डेटा को फिर से सिंक करने की आवश्यकता होगी जो कि द्विभाजन के दोनों ओर लिखा गया है। यह ACID को तोड़ता है, और जब आप स्पष्ट व्यावसायिक तर्क के साथ समस्या का समाधान कर सकते हैं, तो आप अब NoSQL क्षेत्र में हैं। यह सैन्य स्थितियों में बहुत आम है, लेकिन कोई भी प्रणाली जिसमें हर कोई एक विपुल लेखक है, एक ACID सिस्टम पर कुछ लेखन-विवाद लॉक होने वाला है।
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द्रव स्कीमा। एक पारंपरिक डीबी में एक स्कीमा बदलना एक महंगा ऑपरेशन है जिसके लिए अक्सर किसी प्रकार के सर्वर डाउनटाइम या अन्य जटिल प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। अधिकांश नोएसक्यूएल सिस्टम के साथ यह छोटा है। इसलिए यदि आपके पास विलय करने के लिए बहुत सारे अलग-अलग स्रोतों से डेटा है और/या ऐसी स्थितियां हैं जहां आप बाद की तारीख में नई जानकारी को ट्रैक करना शुरू करना चाहते हैं, तो नोएसक्यूएल सिस्टम से निपटना बहुत आसान होगा। दो डेटा स्रोतों को मर्ज करना ताकि उन्हें एक-दूसरे के साथ चार्ट किया जा सके, यह एक अच्छा उदाहरण है जिसके बारे में मैं सोच सकता हूं।
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कम बैंडविड्थ प्रतिकृति। एक बार जब आप ACID को तोड़ लेते हैं तो आपके पास आंशिक डेटा वाले नेटवर्क ग्राफ़ के लीफ नोड्स पर पाठक और लेखक हो सकते हैं, जिन्हें डेटाबेस की पूर्ण प्रतिकृतियों की आवश्यकता नहीं होती है। मेरी अपनी कंपनी का उत्पाद, आर्मी का कमांड पोस्ट ऑफ़ द फ्यूचर इसका उपयोग करता है।
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डेटा इंटरऑपरेबिलिटी। अधिकांश NoSQL डेटाबेस आपको समय से पहले स्कीमा को जाने बिना डेटा का आत्मनिरीक्षण करने की अनुमति देते हैं, जिससे असमान सिस्टम के बीच कनेक्शन आसान हो जाता है।
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बड़े पैमाने पर स्केलिंग। यह वह है जिस पर अक्सर बहस होती है, और अक्सर नोएसक्यूएल समर्थकों द्वारा दुर्व्यवहार किया जाता है। यदि यही एकमात्र कारण है कि आप NoSQL को चुन रहे हैं, तो इसके बजाय MySQL से शुरू करें और बाद में स्केल करें।
