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  • DynamoDB、Hadoop和MongoDB測評

用戶如何選擇最能滿足當前業務需求的數據庫,通常取決于其開發團隊的技術和已運用的應用程序。了解哪種數據庫系統最適宜用戶公司的當前和未來需求十分重要。數據庫在一切行業和組織機構中都扮演著至關重要的角色。因此,能否能從需求和價錢兩個維度選擇最適合的數據庫系統可能成為項目與戰略成敗間的分水嶺。

隨著公司數據存儲方式的不時擴展,本文旨在比較公司運用的一些更現代的數據庫系統——了解DynamoDB,Hadoop和MongoDB可以提供哪些功用將輔佐用戶針對業務模型做出更好的決策。一切這些系統彼此間不一定都可以互換,而且在某些情況下,它們更像是比較蘋果和橙子。但是,由于它們通常都屬于NoSQL(譯注:NoSQL泛指非關系型的數據庫,NoSQL數據庫促進了可擴展性,且能夠輔佐Web應用減少開發時間)的范疇,這幾個系統通常會被放在一同比較。

因此,我們先從引見每個系統開端,之后再中止比較。

DynamoDB基本簡介:

公司如何選擇數據庫?DynamoDB、Hadoop和MongoDB 大比拼

DynamoDB是Amazon精心打造的一項NoSQL數據庫效勞,可以作為Amazon Web Services(AWS)產品組合的一部分。

DynamoDB來源于Dynamo系統——一個高度可用的鍵值(key-value)存儲系統。Amazon樹立該系統的目的是避免像2004年假日電商促銷活動呈現的系統中綴情況。

最初,由于Dynamo操作復雜性很高,并且需求在數據分歧性、性能、查詢靈活性和可靠性之間中止權衡,即便是Amazon內部也只需少數團隊采用了Dynamo系統。

而且在這期間,Amazon的開發人員更傾向運用SimpleDB NoSQL數據庫,該數據庫可以減輕用戶數據庫的管理工作。但是,由于SimpleDB遭到一些限制,最終限制了它的運用場景。

2012年推出的DynamoDB是AWS的數據庫效勞,旨在打破Dynamo和SimpleDB的局限。

Hadoop基本簡介:

公司如何選擇數據庫?DynamoDB、Hadoop和MongoDB 大比拼

Apache Hadoop軟件庫是一個框架,它允許運用簡單的編程模型在計算機集群之間對大型數據集中止分布式處置。它旨在從單個效勞器擴展到數千臺機器, 每臺機器提供本地計算和存儲。

Hadoop本身的目的是檢測和處置應用層的缺點,而無須依托硬件來提供高的可用性。再深層次地看,Hadoop理論上是模塊化的。這就意味著用戶可以改換其中的任何部分,搭建成各種軟件工具。這一過程完成了非常靈活、有效、強勁的體系架構。

MongoDB基本簡介:

公司如何選擇數據庫?DynamoDB、Hadoop和MongoDB 大比拼

MongoDB是由MongoDB Inc創建的非表格和開放式數據庫。發起者最初專注于創建一個完好運用開放源代碼的平臺,但為了獲得現有數據庫運用客群以滿足其在云中構建效勞的需求,他們開端創建個人數據庫系統。

認識到創建數據庫軟件的可能性之后,該團隊就將重點轉移到了創建MongoDB上。2009年發布的MongoDB旨在創建一個技術基礎,使開發團隊能夠獲得分布式系統設計、文檔數據模型和統一的體驗。

2016年,MongoDB推出云托管數據庫效勞MongoDB Atlas。MongoDB Atlas提供了正版MongoDB效勞,運用戶可以擺脫細致的操作任務。

往常來說說差異。

運用、設置和管理的便利性

DynamoDB

DynamoDB的托管效勞將用戶從底層基礎結構中解放出來,并且僅經過遠程端點與數據庫中止交互。用戶運用DynamoDB時無需擔憂操作問題或關注其他硬件規則,這使得DynamoDB非常容易上手。

Hadoop

Hadoop在設置方面有選擇多樣,無需籠統(abstraction,譯注:數據籠統是一種僅向用戶暴露接口而把細致的完成細節躲藏起來的機制。),僅憑命令行(command-line)即可完成管理Hadoop。當然,這意味著用戶需求熟習命令行,并了解如何設置硬件。由于其復雜性,已有多家公司(例如Cloudera)盤繞Hadoop開發產品,輔佐用戶減輕管理Hadoop的復雜工作。

假設做得好,運用上述第三方公司的產品可為用戶儉省成千上萬的人事費用(由于雇用Hadoop工程師通常要花費15萬美圓以上)。

MongoDB

MongoDB不是SaaS效勞,它是最容易直接納理的數據系統之一。用戶可以輕松下載并快速開端與MongoDB中止交互。

質量支持

DynamoDB

DynamoDB用戶可經過社區支持論壇、企業支持、ServerFault和Stack Overflow獲得質量支持。

DynamoDB社區提供示例應用程序、驅動程序、擴展程序和支持工具。此外,由于DynamoDB是AWS的一部分,因此用戶可直接根據其的業務范圍向Amazon獲得進一步的支持。

Hadoop

多家公司提供了針對Hadoop的商業效勞,并提供專業的技術支持。而Hadoop曾經存在了很長時間,曾經具有多個社區支持論壇、支持工具和課程支持,可輔佐用戶進步運用系統中止管理和開發的才干。

就個人而言,假設用戶運用的是Hadoop原始軟件,我們以為Hadoop可能是很難獲得質量支持的系統之一。但是,鑒于這么多第三方介入,我們以為多數大公司可以將Hadoop視為數據存儲系統。

MongoDB

MongoDB提供社區支持論壇、ServerFault和Stack Overflow。其用戶還可以獲得每周七天,每天24小時的企業支持。除此之外,MongoDB社區還會組織活動、MongoDB大學、用戶組和網絡研討會的相關信息。

數據庫結構

DynamoDB

DynamoDB將屬性、項目和表作為中心部分,以便用戶經常運用。

-表觸及眾多項目,而單個項目又是屬性的組合。

-此外,DynamoDB運用主碼(primary key)特地標識表中的單個項目。

-運用二級索引可完成更高的查詢靈活性。

MongoDB

MongoDB在存儲方式自由數據時采用了類似JSON格式的doc文件。

MongoDB中的文檔集合并不包含預定義的列和結構,這些預定義的列和結構可能因各種文檔而有所不同。關系數據庫中MongoDB的一些特性包括:

-查詢言語易于閱讀。

-分歧性強。

由于其方式自由,MongoDB允許不在先創建文檔結構的情況下創建文檔。

MongoDB與關系數據庫管理系統(RDBMS)的主要對比包括:

表|列|值|記載

與MongoDB相比,它包括:

集合|鍵|值|文檔

這種方法意味著MongoDB的集合和RDBMS的表是相似的。此外,文檔與記載也類似。

Hadoop

Hadoop不限定數據結構。從本質上講,它只接受在系統上運用的數據類型。Hadoop采用讀時方式,進步了其對一切數據集的通用性。

Hadoop中的一切數據都存儲為文件系統,Hive和Immpala等樹立在Hadoop文件系統上的數據倉儲架構則運用戶能夠以表格式查看基礎數據。

假設用戶要經過Hadoop原始軟件來管理Hadoop,這將變得非常復雜。由于用戶選擇和編碼的文件類型在從速度到空間的一切方面都起龐大作用,撤銷操作

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  • 作者:佚名  來源:本站整理  發布時間:2019/10/23 14:45:37

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