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हाइब्रिड डेटाबेस क्या है? सर्वश्रेष्ठ हाइब्रिड डेटाबेस की सूची

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बाजार में सर्वश्रेष्ठ हाइब्रिड डेटाबेस की सूची के साथ हाइब्रिड डेटाबेस के लिए एक पूर्ण गाइड:

सेवा मेरे हाइब्रिड डेटाबेस एक संतुलित है डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली भौतिक डिस्क की विशाल भंडारण क्षमता के साथ-साथ मुख्य मेमोरी में उच्च-प्रदर्शन डेटा प्रोसेसिंग की पेशकश करना।

यह ट्यूटोरियल आपको सरल शब्दों में हाइब्रिड डेटाबेस के अर्थ, लाभ, वास्तुकला और कार्यान्वयन का विस्तृत विवरण देगा। दुनिया भर में उपयोग किए जाने वाले सबसे लोकप्रिय हाइब्रिड डेटाबेस की एक सूची भी आपके संदर्भ के लिए यहां शामिल की गई है।

हाइब्रिड डेटाबेस

आप क्या सीखेंगे:

एक हाइब्रिड डेटाबेस क्या है?

एक हाइब्रिड डेटाबेस एक इन-मेमोरी डेटाबेस और एक-एकीकृत डेटाबेस में ऑन-डिस्क डेटाबेस दोनों की विशेषताओं को प्रस्तुत करता है। इसलिए, डेटा को केवल मुख्य मेमोरी में या केवल ऑन-डिस्क या दोनों के संयोजन में ही संग्रहीत और संचालित किया जा सकता है।

हाइब्रिड डेटाबेस का सबसे अच्छा उदाहरण है Altibase ।

दोनों प्रकार के डेटाबेस की एकीकृत व्यवस्था असाधारण लचीलापन और जोरदार कार्यक्षमता की अनुमति देती है। इसके अलावा, इन दिनों, हाइब्रिड डेटाबेस की परिभाषा सिर्फ इस डेटा स्टोरेज सेंस तक ही सीमित नहीं है, बल्कि वर्तमान समय का हाइब्रिड डेटाबेस इससे कहीं अधिक है।

हाइब्रिड डेटाबेस का चित्रण:

हाइब्रिड डेटाबेस

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जैसा कि अधिकांश संगठन अब क्लाउड पर जा रहे हैं, इसलिए हाइब्रिड डेटाबेस को आर्किटेक्चरल अर्थों में हाइब्रिड होने के साथ-साथ सार्वजनिक और निजी बादलों के उपयोग को संयोजित करने की आवश्यकता है। कई बार, हाइब्रिड डेटाबेस को रिलेशनल और नोएसक्यूएल डेटाबेस के एकीकरण के रूप में भी परिभाषित किया जाता है।

एक अच्छा हाइब्रिड डेटाबेस को पूरी तरह से वितरित किया जाना चाहिए और इसमें उच्च उपलब्धता, विश्वसनीयता और मापनीयता होनी चाहिए।

संबंधपरक डेटाबेस, NoSQL डेटाबेस, और हाइब्रिड डेटाबेस के बीच अंतर

रिलेशनल डेटाबेस में, डेटा संबंध (सेट टेबल) के रूप में मौजूद होता है और इसे SQL या अन्य संरचित भाषा कमांड द्वारा प्राप्त किया जा सकता है।

दूसरी ओर, एक NoSQL डेटाबेस डेटा के भंडारण के लिए तालिकाओं का उपयोग नहीं करता है। यह कुंजी-मूल्य स्टोर, दस्तावेज़ स्टोर, ग्राफ़, ऑब्जेक्ट स्टोर विधियों सहित अन्य तरीकों से डेटा संग्रहीत करता है। यह डेटाबेस की जानकारी तक पहुंचने के लिए जटिल और वितरित सिस्टम के लिए सरल बनाता है।

हालाँकि, कुछ NoSQL डेटाबेस में तत्काल डेटा संगतता की कमी हो सकती है। जैसा कि आप समझते हैं कि एक हाइब्रिड डेटाबेस रिलेशनल और नोएसक्यूएल डेटाबेस का एक संयोजन है, यह हमारे लिए महत्वपूर्ण है कि हम गहराई से रिलेशनल और नोएसक्यूएल डेटाबेस के बीच अंतर से गुजरते हैं।

आइए हम उन्हें निम्नलिखित मापदंडों पर अलग करते हैं:

# 1) स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन:

रिलेशनल या SQL डेटाबेस वर्टिकल स्केलैबिलिटी का उपयोग करते हैं।

इसका मतलब है कि जब डेटा की मात्रा बढ़ाई जा रही है, तो उसे मौजूदा नोड की भंडारण क्षमता और प्रसंस्करण शक्ति में विस्तार की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, सीपीयू की क्षमता, रैम और डीबी सर्वर के स्टेज स्टोरेज डिवाइस (एसएसडी)। अंतर्निहित हार्डवेयर लागत के कारण यह ऊर्ध्वाधर मापनीयता बहुत महंगा है।

इसके विपरीत, NoSQL डेटाबेस क्षैतिज मापनीयता का उपयोग करते हैं यानी जब डेटा की मात्रा बढ़ जाती है, तो सिस्टम को डेटा भंडारण और कंप्यूटिंग शक्ति के लिए मोड नोड्स जोड़कर विस्तारित किया जाता है, उदाहरण के लिए: , NoSQL DB बुनियादी ढांचे में सर्वर को जोड़ने। ऊर्ध्वाधर मापनीयता की तुलना में यह एक सस्ता उपाय है।

आमतौर पर, NoSQL डेटाबेस में ऑटो शार्पनिंग फीचर्स भी होते हैं जो प्रदर्शन बढ़ाने के लिए विभिन्न सर्वरों पर डेटा वितरित करते हैं।

रिलेशनल डेटाबेस का मुख्य उद्देश्य एसीआईडी ​​(एटोमिसिटी, कंसिस्टेंसी, आइसोलेशन, और ड्यूरेबिलिटी) गुणों को कड़ाई से पूरा करना है जो नोएसक्यूएल डेटाबेस के लिए एक प्रकार का संक्रामक कार्य है। इसलिए, संबंधपरक डेटाबेस की अखंडता और विश्वसनीयता निश्चित रूप से NoSQL डेटाबेस से अधिक है।

NoSQL डेटाबेस के लिए, ACID गुणों को बनाए रखना मुश्किल है क्योंकि वे क्षैतिज स्केलिंग का उपयोग करते हैं। वे आधार (मूल रूप से उपलब्ध, नरम स्थिति, अंततः सुसंगत) सिद्धांतों पर भरोसा करते हैं और इस प्रकार संबंधपरक डेटाबेस की तुलना में अधिक लचीले होते हैं।

# 2) लचीलापन:

SQL डेटाबेस में स्थिर और पूर्व-परिभाषित स्कीमा है जबकि NoSQL डेटाबेस में एक गतिशील स्कीमा है जिसे पूर्व-परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है। SQL डेटाबेस में स्कीमा का संशोधन जटिल और विफलता-प्रवण होता है जबकि NoSQL डेटाबेस के मामले में डेटा संरचना में बदलाव को समायोजित करना आसान है।

यही वह कारण है जिसके लिए NoSQL डेटाबेस चुस्त और स्केलेबल वातावरण में पसंद किए जाते हैं। इसके अलावा, SQL डेटाबेस केवल संरचित डेटा को संभालता है, जबकि NoSQL डेटाबेस संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को संभाल सकता है।

# 3) क्वेरी भाषा:

संबंधपरक डेटाबेस एसक्यूएल (संरचित क्वेरी भाषा) का उपयोग करते हैं। SQL एक शक्तिशाली क्वेरी भाषा है और एक मानकीकृत इंटरफ़ेस के माध्यम से जटिल प्रश्नों का प्रबंधन कर सकती है।

इसके विपरीत, डेटा को क्वेरी करने के लिए NoSQL डेटाबेस में कोई मानकीकृत भाषा नहीं है। वे संबंधित विक्रेता द्वारा प्रदान की गई अपनी क्वेरी भाषा का उपयोग करते हैं। वे आम तौर पर एकत्रीकरण, जुड़ाव आदि जैसे जटिल प्रश्नों को संभालने में कमी करते हैं।

इस प्रकार, SQL निश्चित रूप से रिलेशनल डेटाबेस के लिए एक लाभ है, जबकि NoSQL डेटाबेस के लिए, एक मानकीकृत क्वेरी भाषा विकसित करने की आवश्यकता है।

# 4) सुरक्षा:

संबंधपरक डेटाबेस उनकी वास्तुकला द्वारा बहुत सुरक्षित हैं। लेकिन, NoSQL डेटाबेस के मामले में, जैसा कि वे पैनापन सुविधा प्रदान करते हैं और डेटा वितरित किया जाता है, इसलिए गोपनीयता, गोपनीयता और सुरक्षा का प्रबंधन करना एक चुनौतीपूर्ण हिस्सा है।

NoSQL डेटाबेस में, प्राधिकरण, प्रमाणीकरण और ऑडिटिंग को बाहरी तरीकों से निष्पादित करने की आवश्यकता होती है, जिसके आधार पर NoSQL DB का उपयोग किया जा रहा है।

# 5) डेटा प्रबंधन - भंडारण और पहुंच:

SQL डेटाबेस अत्यधिक सामान्यीकृत और बहुत साफ डेटा संग्रहीत करते हैं। डेटा अतिरेक को सामान्यीकरण और संबंधों में डेटा के स्लाइसिंग (तार्किक तालिकाओं) से बचा जाता है। इस प्रकार, भंडारण का उपयोग उचित तरीके से होता है।

इसके विपरीत, NoSQL DBs संग्रह में डेटा संग्रहीत करता है जो तार्किक संबंध और सामान्यीकरण की एक कम डिग्री शामिल करता है। इसलिए, उनके पास डेटा अतिरेक है। प्रतिकृति NoSQL डेटाबेस में डेटा उपलब्धता को बेहतर बनाने में मदद करता है और डेटा हानि भी सुनिश्चित करता है।

यह सब SQL और NoSQL डेटाबेस के बीच प्रमुख अंतर के बारे में था।

हाइब्रिड डेटाबेस से अलग कैसे संबंधपरक और NoSQL डेटाबेस हैं?

एक हाइब्रिड डेटाबेस वह है जो रिलेशनल और NoSQL डेटाबेस विधियों दोनों को एक ही DB उदाहरण में नियोजित करता है। एक हाइब्रिड डेटाबेस रिलेशनल और NoSQL डेटाबेस दोनों के लाभों का आनंद लेता है और उनकी सीमाओं को समाप्त करता है।

ऐसे उदाहरण हो सकते हैं जहां सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन विशिष्ट कार्यों के लिए आवेदन के भीतर विभिन्न समाधानों को नियोजित करके और भी अधिक लाभ उठा सकते हैं।

उन अनुप्रयोगों के लिए जिन्हें उच्च गति के लेनदेन और त्वरित प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, या जो वास्तविक समय में डेटा पर जटिल प्रश्नों को निष्पादित करते हैं, यह विशेष प्रसंस्करण आवश्यकताओं के लिए विभिन्न डेटाबेस प्रौद्योगिकियों को संयोजित करने के लिए अधिक उपयुक्त है।

दोनों संबंधपरक और NoSQL डेटाबेस प्रौद्योगिकी (यानी एक हाइब्रिड डेटाबेस) का संयोजन उच्च उपलब्धता, मापनीयता और प्रदर्शन के साथ एक बेहतर प्रणाली उत्पन्न करता है।

हाइब्रिड डेटाबेस के लाभ

एक हाइब्रिड डाटाबेस इन-मेमोरी के साथ-साथ डिस्क डीबी पर काफी लाभ प्रदान करता है। हाइब्रिड डेटाबेस डेटा को संग्रहीत करने और पुनः प्राप्त करने के लिए भौतिक डिस्क का उपभोग करता है, लेकिन फिर भी, यह डेटा के लिए मेमोरी का उपयोग करता है जो प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए सक्रिय उपयोग में है।

जैसा कि हाइब्रिड डेटाबेस दोनों प्रकार के डेटाबेस का समर्थन करता है, हाइब्रिड डीबी के स्पष्ट लाभों में से एक इसका लचीलापन है। हाइब्रिड डीबी का उपयोग करके, आप प्रदर्शन, लागत और दृढ़ता के बीच संतुलन बनाए रख सकते हैं।

हाइब्रिड डेटाबेस के लाभों को पूरी तरह से समझने के लिए, आइए पहले इन-मेमोरी डेटाबेस और ऑन-डिस्क डेटाबेस के लाभों और सीमाओं को व्यक्तिगत रूप से देखें।

एक इन-मेमोरी डेटाबेस हमेशा ऑन-डिस्क डेटाबेस की तुलना में काफी तेज होगा। चूंकि डेटा सीधे रैम में मौजूद होता है, प्रतिक्रिया समय बहुत तेज होता है, और विलंबता बेहद कम (माइक्रोसेकंड स्केल) होती है। इसके विपरीत, सीमा यह है कि रैम एक पारंपरिक हार्ड डिस्क की तुलना में बहुत महंगा है और इसमें बहुत कम भंडारण क्षमता है।

दूसरी ओर, ऑन-डिस्क डेटाबेस में विशाल भंडारण क्षमता होती है और भंडारण काफी सस्ता होता है। लेकिन, डिस्क I / O ऑपरेशन के रूप में ऑन-डिस्क डेटाबेस खराब प्रदर्शन करते हैं, और डिस्क-रेजिडेंट डेटाबेस का डिज़ाइन अक्सर डिस्क एक्सेस पैटर्न को अनुकूलित करने के लिए बहुत सारे CPU संसाधनों को खर्च करता है।

यही कारण है कि जिसके लिए एक हाइब्रिड डेटाबेस इतना आकर्षक है। यह इन-मेमोरी डीबी और ऑन-डिस्क डीबी दोनों के सभी लाभों को बरकरार रखता है और एकल समाधान में उनके नुकसान को समाप्त करता है। यदि आपको उच्च प्रदर्शन की आवश्यकता है, तो आप मेमोरी टेबल का उपयोग कर सकते हैं। यदि आपको बहुत सारे भंडारण की आवश्यकता है, तो आप डिस्क तालिकाओं का उपयोग कर सकते हैं।

हाइब्रिड डेटाबेस लाभ

हाइब्रिड डेटाबेस के लाभ शामिल हैं:

  • प्रदर्शन: सॉर्ट करना, संग्रहीत करना और अक्सर एक्सेस किए गए डेटा को पुनर्प्राप्त करना डिस्क से बजाय मेमोरी में पूरी तरह से होता है। यह वास्तव में हाइब्रिड डेटाबेस को तेजी से प्रदर्शन करता है। इसके अलावा, हाइब्रिड डेटाबेस आंकड़ों के आधार पर समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए सांख्यिकी और उपलब्ध अनुक्रमित के आधार पर स्वचालित रूप से सर्वोत्तम निष्पादन योजना का चयन करने के लिए ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करते हैं।
  • लागत: हार्ड डिस्क रैम से सस्ती है। इस प्रकार, सहेजे गए धन का उपयोग प्रदर्शन बढ़ाने के लिए अधिक मेमोरी जोड़ने के लिए किया जा सकता है।
  • हठ: चूंकि रैम चिप्स एक भौतिक भंडारण डिस्क के भंडारण घनत्व के करीब नहीं हो सकता है, हार्ड ड्राइव को अभी भी बाद के उपयोग के लिए आवश्यक डेटा संग्रहीत करने के लिए नियोजित किया गया है। यह आश्वासन देता है कि बिजली की विफलता के मामले में डेटा खो नहीं जाता है।
  • लचीलापन: हाइब्रिड डेटाबेस आपको ट्रांसेक्शनल (ओएलटीपी) और विश्लेषणात्मक (ओएलएपी) वर्कलोड को समानांतर रूप से निष्पादित करने की क्षमता देता है। इसे HTAP (हाइब्रिड ट्रांसेक्शनल और एनालिटिकल प्रोसेसिंग) कहा जाता है। मौजूदा सॉफ़्टवेयर को अपडेट करने या नए सॉफ़्टवेयर के निर्माण के दौरान HTAP डेवलपर्स को बेहतर लचीलापन प्रदान करता है। यह हाइब्रिड डेटाबेस को वास्तविक समय, डेटा-चालित ऐप्स के लिए अत्यधिक उपयुक्त बनाता है।
  • पंक्तियाँ और स्तंभ: हाइब्रिड डेटाबेस पंक्ति-आधारित और स्तंभ-आधारित संग्रहण दोनों के लिए अनुमति देता है। इससे व्यवहारिक और विश्लेषणात्मक दोनों प्रकार के प्रश्नों का अनुकूलन करने में मदद मिलती है, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से खोज और रिपोर्टिंग होती है। एक एकीकृत डेटाबेस में एक हाइब्रिड स्टोरेज प्लान एक अत्यधिक कुशल प्लेटफॉर्म देता है, जिसमें सभी डेटा को इस तरीके से संग्रहीत किया जाता है जो हाथ में कार्य के लिए अनुकूलन करता है।
  • परिनियोजन: हाइब्रिड डेटाबेस क्लाउड-आधारित परिनियोजन और ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन दोनों के लिए अनुमति देता है। क्लाउड-परिनियोजन आंतरिक आईटी संसाधनों द्वारा डेटाबेस और प्रौद्योगिकी के निरंतर प्रबंधन के लिए आवश्यकता को हटा देता है। इस बीच, आवश्यकता पड़ने पर ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन बेहतर नियंत्रण देता है। यह वास्तव में व्यवसायों को अपने संसाधनों और कर्मचारियों को अधिक कुशल तरीके से उपयोग करने में मदद करता है।

हाइब्रिड डेटाबेस आर्किटेक्चर

हम हाइब्रिड डेटाबेस की वास्तुकला को बड़े डेटा के भंडारण और प्रबंधन के लिए तैयार किए गए हाइब्रिड डेटाबेस सिस्टम के उदाहरण के माध्यम से समझेंगे।

आइए हम MySQL डेटाबेस (रिलेशनल) और MongoDB (NoSQL) से बने एक हाइब्रिड सिस्टम पर विचार करें। डेटा को एक संरचित और असंरचित श्रेणी में वर्गीकृत किया गया है।

संरचित डेटा को MongoDB को भेजा जाता है, जबकि असंरचित डेटा के लिए डेटाबेस का चयन उस मोड पर निर्भर करता है जिसमें एप्लिकेशन निष्पादित होता है। हाइब्रिड मोड में, डेटा को MongoDB और SQL मोड में भेजा जाता है, डेटा MySQL डेटाबेस को भेजा जाता है।

हाइब्रिड डेटाबेस का आर्किटेक्चर

(छवि स्रोत )

जैसा कि आप ऊपर दिए गए आर्किटेक्चर आरेख में देख सकते हैं, सिस्टम दो मुख्य घटकों यानी SQL घटक और MongoDB घटक से बना है।

# 1) SQL घटक: इस घटक में एक भंडारण इंजन है जो MySQL DB में डेटा भंडारण का प्रबंधन करता है। स्टोरेज इंजन एक ट्रांसेक्शनल लॉग फ़ाइल और डेटा फ़ाइलग्रुप से बना होता है, जिसे व्यवस्थित रूप से डेटा फ़ाइलों, टेबल, इंडेक्स, हद और पेज में विभाजित किया जा सकता है।

लेन-देन लॉग फ़ाइल का उपयोग डेटा अखंडता और डेटा रिकवरी प्राप्त करने के लिए किया जाता है। प्रत्येक ऑपरेशन की शुरुआत और अंत और किए गए सभी संशोधन लेनदेन लॉग फ़ाइल में दर्ज किए जाते हैं।

# 2) MongoDB घटक: यह घटक अतिरेक और निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार है। यह उसी के लिए प्रतिकृति का उपयोग करता है। विभिन्न स्थानों और विभिन्न प्रारूपों से डेटा की आमद को विभाजित किया जाता है और समान रूप से गैर-स्थिर एक्स्टेंसिबल टर्मिनलों के एक समूह के लिए परिचालित किया जाता है जिसे शार्क कहा जाता है।

कैसे पीसी पर एक धार फ़ाइल खोलने के लिए

मेटाडेटा कॉन्फ़िगरेशन सर्वर में सहेजा गया है। अतिरेक सुनिश्चित करने के लिए, प्रत्येक सर्वर में सभी मेटाडेटा की प्रतिकृति होती है। क्लाइंट अनुरोध की स्थिति में, यह अनुरोध की स्थिति देखने के लिए कॉन्फ़िगरेशन सर्वर की जांच करने के लिए रूटिंग प्रक्रियाओं में से एक शुरू करता है।

डीबी हाइब्रिड इंटरफ़ेस का अवलोकन।

DB संकर इंटरफ़ेस

यह प्रणाली एक ही उदाहरण में दोनों DB (संबंधपरक और गैर-संबंधपरक) के स्वादों को एकीकृत करती है। दोनों डेटाबेस की कमजोरियों को दूर करके, बड़े डेटा के प्रबंधन और भंडारण के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।

हाइब्रिड डेटाबेस कैसे काम करते हैं?

संसाधन-विवश और उच्च-प्रदर्शन प्रणालियों के लिए, एक हाइब्रिड डेटाबेस दो सिस्टमों के संलयन के द्वारा निर्मित होता है, अर्थात्-मेमोरी डेटाबेस और ऑन-डिस्क डेटाबेस। यह डेवलपर को एक ही DB उदाहरण में दोनों डेटाबेस मॉडल यानी मेमोरी और ऑन-डिस्क में शामिल होने देता है।

डेटा के एक सेट को क्षणभंगुर (स्मृति में प्रबंधित) के रूप में अस्वीकार करते हुए, शेष रिकॉर्ड प्रकारों के लिए ऑन-डिस्क स्टोरेज का चयन करते समय, एक सरल डेटाबेस स्कीमा घोषणा की आवश्यकता होती है। परिणामी डेटाबेस संभवतः मेमोरी बचत को नियंत्रित करता है (ऑन-डिस्क डेटाबेस की लागत बचत और अंतर्निहित स्थिरता को नियंत्रित करते हुए, गति, छोटे डेटाबेस पदचिह्न, सहज ज्ञान युक्त देशी एपीआई, आदि)।

हाइब्रिड डेटाबेस का कार्य करना

(छवि स्रोत )

हाइब्रिड डेटाबेस का अंतर्निहित कार्य HTAP (हाइब्रिड ट्रांजैक्शनल और एनालिटिकल प्रोसेसिंग) कार्यक्षमता पर आधारित है। डेटा स्टोरेज के लिए, दोनों माध्यम-प्रकार यानी इन-मेमोरी और ऑन-डिस्क एक ही एप्लिकेशन के अंदर उपलब्ध हैं। यह ग्राहकों को विलंबता, लागत, और भंडारण संरक्षण विकल्पों के बीच व्यापार-बंद का प्रबंधन करने की अनुमति देता है।

ग्राहकों और अनुप्रयोगों के लिए, ऑपरेशन क्रॉसवर्ड स्टोरेज प्रकारों में विचरण नगण्य होगा, क्योंकि डेटा हेरफेर सभी तालिकाओं के अनुरूप होगा, हालांकि, लागत बचत महत्वपूर्ण हो सकती है।

हाइब्रिड डेटाबेस डेटा के स्थान पर ध्यान दिए बिना समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए सांख्यिकी और मौजूदा अनुक्रमित के आधार पर स्वचालित रूप से सबसे उपयुक्त निष्पादन योजना चुनने के लिए ऑप्टिमाइज़र नियुक्त करते हैं।

हाइब्रिड डेटाबेस एक डीबी उदाहरण के साथ रो-आधारित (व्यवहार संबंधी प्रश्नों के लिए) और कॉलम-आधारित भंडारण (विश्लेषणात्मक प्रश्नों के लिए) दोनों का समर्थन करके लेनदेन और विश्लेषणात्मक प्रश्नों का अनुकूलन करता है। सभी डेटा को एक तरीके से रखा गया है जो वर्तमान ऑपरेशन का अनुकूलन करता है।

हाइब्रिड DB उपयोग मामले

कुछ व्यावसायिक परिदृश्य हैं जहाँ अकेले या रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग करना उचित नहीं है। ऐसे परिदृश्यों में, हाइब्रिड डीबी का उपयोग एक तस्वीर में आता है जहां एक NoSQL डेटाबेस एक मौजूदा रिलेशनल डेटाबेस या वीज़ा वर्सा में जोड़ा जाता है।

आइए हम हाइब्रिड डीबी के उपयोग के कुछ मामलों पर चर्चा करें।

# 1) केस केस: डॉक्यूमेंट डेटाबेस

एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) सॉफ्टवेयर परंपरागत रूप से रिलेशनल डेटाबेस के लिए एक स्ट्रगल है, हालांकि, वे डेटाबेस स्कीमा में किसी भी संशोधन के बिना अपने उपयोगकर्ताओं को प्रवेश फॉर्मों को अनुकूलित करने के लिए लचीलापन याद कर रहे हैं।

यदि हम इस मौजूदा ईआरपी समाधान में एक NoSQL दस्तावेज़ डेटाबेस जोड़ते हैं, तो उपयोगकर्ता आवश्यक रूप से जल्दी से फ़ॉर्म बना और संपादित कर सकते हैं। डेटा को दस्तावेज़ों के रूप में सहेजा जाएगा और इसे आगे बढ़ाने वाले किसी भी रूप पैरामीटर परिवर्तन के लिए भविष्य में सील कर दिया जाएगा।

कुछ संबंधपरक डेटाबेस प्रदाताओं ने इस तरह की मिश्रित व्यवस्था की आवश्यकता को माना है और अपने संबंधपरक डेटाबेस के भीतर एक दस्तावेज़ डेटाबेस की तरह कुछ हासिल किया है। उदाहरण के लिए, Microsoft SQL Server 2016, कोशिकाओं के अंदर JSON दस्तावेज़ों को संग्रहीत करने के लिए सहायता प्रदान करता है, जो बदले में कुछ वर्कफ़्लो की सुविधा देता है, फिर भी उस डेटा को अपडेट करने में गड़बड़ी होती है, जो सामान्य तालिका में डेटा अपडेट करने के साथ विपरीत होता है।

दस्तावेज़ डेटाबेस सब कुछ एक 'दस्तावेज़' के रूप में रखता है, सामान्य रूप से एक JSON ऑब्जेक्ट। जैसा कि उन्हें किसी भी संरचना की आवश्यकता नहीं है, आप हर JSON ऑब्जेक्ट में विभिन्न फ़ील्ड जोड़ सकते हैं, यह याद करते हुए कि यह उस डेटा को बनाते समय आप पर निर्भर है। प्रसिद्ध दस्तावेज़ डेटाबेस में MongoDB और Couchbase शामिल हैं।

# 2) केस केस: इन-मेमोरी डेटाबेस और ग्राफ डेटाबेस

ई-कॉमर्स वेबसाइटों की उपलब्धि बहुत कुछ है कि आप विशेष रूप से रुचि हो सकती है निर्धारित करने की उनकी क्षमता पर निर्भर करता है। वे ऐसा कैसे करेंगे? हालांकि, वे आपके पिछले खरीद की जांच करते हैं, और आपके द्वारा देखी गई चीजों को ट्रैक करते हैं, हालांकि, खरीद नहीं करते हैं।

वे इसी तरह आपके साथियों के लिए, आपके क्षेत्र के विभिन्न ग्राहकों के लिए, और इस जानकारी को प्रचलन में हैं के साथ जोड़ देंगे। चुनौती यह है कि यह डेटा विश्लेषण प्रत्येक पृष्ठ खोलने और प्रत्येक ग्राहक के लिए तेजी से घटित होना चाहिए, यदि आप अपने संबंधपरक डेटाबेस को क्वेरी करना चाहते हैं और परिणाम प्राप्त करने के लिए कई तालिकाओं को संयोजित करना आवश्यक है तो यह एक अचूक कार्य है।

एक संभावित तरीका यह हो सकता है कि आपके रिलेशनल डेटाबेस के आगे एक इन-मेमोरी डेटाबेस हो जो हर बार डिस्क पर जाने के बजाय मेमोरी में प्रश्नों को निष्पादित करने के लिए सभी आवश्यक डेटा को कैश कर सके। एक बेहतर समाधान एक ग्राफ़ डेटाबेस को जोड़ने के साथ-साथ आपके विकल्पों के संबंध में एक ग्राहक के रूप में अपने सभी रिश्तों का रिकॉर्ड बनाए रखने के लिए होगा, जो आपके साथी हैं, उनकी पसंद और नापसंद।

इन-मेमरी डेटाबेस आमतौर पर की-वैल्यू स्टोर होते हैं, जो आपके रैम में निष्पादित हो जाते हैं, फिर भी उनमें से कुछ हार्ड ड्राइव पर जानकारी भेज सकते हैं, साथ ही प्रतिकृति समर्थन, स्नैपशॉट और लेनदेन लॉगिंग की पेशकश कर सकते हैं। सबसे प्रसिद्ध इन-मेमोरी डेटाबेस में मेम्केड और रेडिस शामिल हैं।

ग्राफ़ डेटाबेस अपने डेटा ग्राफ़ संरचनाओं को रखते हैं और वे त्वरित क्वेरी और लुकअप के लिए सुव्यवस्थित होते हैं। यह उनकी कनेक्टेड प्रविष्टियों में प्रत्येक प्रविष्टि के लिए एक संकेतक जोड़कर प्राप्त किया जाता है। ग्राफ़ डेटाबेस के लिए, आप Neo4j और InfiniteGraph का पता लगा सकते हैं।

# 3) केस का उपयोग करें: धोखाधड़ी का पता लगाना

भले ही आप ऑनलाइन दुकान या भौतिक खुदरा स्टोर चला रहे हों, लेकिन धोखाधड़ी के प्रयासों के लिए लगातार सतर्क रहना महत्वपूर्ण है। ऐसा करने के लिए आपको अपने ढांचे के विभिन्न टुकड़ों से डेटा का एक बड़ा भाग जल्दी से भरना होगा।

स्पष्ट रूप से, जैसा कि डेटा स्पॉट की एक विस्तृत श्रृंखला से उत्पन्न हो रहा है, आपको अपने वेब सर्वर, आपके फ़ाइल सर्वर या भुगतान गेटवे के बारे में सोचने की आवश्यकता है और यह इनमें से प्रत्येक के लिए एक ही तरीके से व्यवस्थित नहीं है, इसे बनाना मुश्किल होगा इस उद्देश्य के लिए संबंधपरक डेटाबेस।

इसी तरह, यह बहुत संभव है कि कुछ समय बाद आप सिस्टम में कुछ मापदंडों को लॉग करना शुरू करें या छोड़ दें, और आपको एक डेटाबेस की आवश्यकता होती है जो उससे निपट सके। कॉलम डेटाबेस इस कारण के प्रकाश में डिज़ाइन किए गए थे और वे आपको त्वरित लिखते हैं, और फिर भी आपको यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन करते समय सावधान रहना होगा कि यह आपकी आवश्यकताओं को पूरा करता है।

एक हाइब्रिड डाटाबेस सिस्टम को लागू करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

  • अपने डेटा, लागत, प्रदर्शन और प्रबंधन आवश्यकताओं के आधार पर सही हाइब्रिड मॉडल का चयन करें। एक स्केलेबल डेटाबेस सॉल्यूशन सुनिश्चित करें जो आपके व्यवसाय की जरूरतों को पूरा करता है यानी आपके वर्तमान इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर सुरक्षा, पहुंच, लचीलापन और इंटरऑपरेबिलिटी बनाए रखते हुए। अपने डेटा आंदोलन को न्यूनतम रखने और एक साधारण वास्तुकला बनाए रखने का प्रयास करें।
  • हाइब्रिड कार्यान्वयन के लिए तैयार करें। वर्कफ्लो को अच्छी तरह से परिभाषित करें।
  • डेटा प्लेसमेंट की समीक्षा करें यानी डेटा कहाँ रखा जाए और इसे कैसे लाया जाए।
  • अपने सुरक्षा दृष्टिकोण को बदल दें। ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड संसाधनों के बीच डेटा ट्रांसफर में किसी भी सुरक्षा मुद्दों की जाँच करें।
  • निम्नलिखित तीन दक्षताओं को बनाए रखने की कोशिश करें:
    • एकीकरण क्षमता: एक कुशल, कुशल और प्रगतिशील तरीके से संगठन में डेटा की विभिन्न धाराओं को जोड़ने की क्षमता।
    • सूचना क्षमता: अर्थ और संदर्भ को संभालने की क्षमता और इस प्रकार डेटा का व्यावसायिक मूल्य।
    • परिवर्तन क्षमता: बाजार में परिस्थितियों, प्रौद्योगिकी अग्रिमों और व्यापार के अवसरों द्वारा मांग के रूप में व्यापार में जटिल पार-कार्यात्मक परिवर्तन करने की क्षमता एक बार नहीं, बल्कि एक सतत प्रक्रिया के रूप में।

कुछ स्थितियों में, एक या अधिक RDBMS से NoSQL डेटाबेस पर स्विच करना फायदेमंद नहीं हो सकता है। इन परिस्थितियों में, हाइब्रिड सिस्टम बनाने के लिए यह एक बेहतर विकल्प हो सकता है।

= >> संपर्क करें यहाँ एक सूची का सुझाव देने के लिए।

शीर्ष हाइब्रिड डेटाबेस देखने के लिए

आइए हम उद्योग में उपलब्ध कुछ सर्वश्रेष्ठ हाइब्रिड डेटाबेसों पर एक नज़र डालें।

# 1) अल्टीबेज एंटरप्राइज हाइब्रिड डेटाबेस(सर्वश्रेष्ठ कुल मिलाकर)

Altibase Enterprise हाइब्रिड डेटाबेस

Altibase एक हाइब्रिड डेटाबेस है जो एक साथ एक ही डेटाबेस समाधान में मेमोरी और डिस्क स्टोरेज का समर्थन करता है। Altibase की वास्तुकला उच्च प्रदर्शन और लागत प्रभावी भंडारण के लिए डिस्क तालिकाओं के लिए मेमोरी टेबल के उपयोग की अनुमति देती है।

यह सिंक्रोनस और एसिंक्रोनस प्रतिकृति का प्रावधान करता है और वास्तविक समय के एसीआईडी-अनुपालन को भी लागू करता है। यह AIX, HP-UX, लिनक्स और विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ संगत है।

इसकी मुख्य विशेषताओं में संपूर्ण एसक्यूएल मानक, मल्टीवर्सन कंसीलर कंट्रोल (MVCC), फज़ी और पिंग-पोंग चेकपॉइंटिंग के लिए आवधिक डेटा बैकअप, प्रतिकृति और डेटाबेस लिंक कार्यक्षमता के लिए समर्थन शामिल है। वास्तव में, Altibase दुनिया में पहला डेटाबेस विक्रेता था जिसने 2005 में एक हाइब्रिड डेटाबेस को विकसित और व्यावसायीकरण किया।

=> Altibase Enterprise हाइब्रिड डेटाबेस वेबसाइट पर जाएँ

# 2) DataStax हाइब्रिड क्लाउड डेटाबेस

DataStax हाइब्रिड क्लाउड डेटाबेस

DataStax एंटरप्राइज एक वितरित हाइब्रिड क्लाउड डेटाबेस है जिसे अपाचे कैसेंड्रा पर विकसित किया गया है। यह डेटाबेस हाइब्रिड क्लाउड के लिए बनाया गया है। यह किसी भी बादल पर कहीं भी, सभी प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए एक एकल मंच प्रदान करता है। यह सभी मॉडलों का समर्थन करता है अर्थात् कुंजी-मूल्य, JSON, ग्राफ, सारणी।

इस डेटाबेस की एक और रोमांचक विशेषता इसकी तैनाती के लिए तैयार उन्नत वर्कलोड है। एकल सुरक्षा मॉडल के भीतर, यह पूरी तरह से एकीकृत और अनुकूलित डेटाबेस, ग्राफ़, एनालिटिक्स, इन-मेमोरी, खोज और अपाचे राफ़्का प्रदान करता है।

# 3) ओरिएंट डीबी

ओरिएंट डीबी

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OrientDB अपनी तरह के बहु-मॉडल ओपन सोर्स में से एक है NoSQL DBMS जो सभी को एक एकीकृत स्केलेबल, हाई-परफॉर्मेंस ऑपरेशनल डेटाबेस में डॉक्यूमेंट, की / वैल्यू, रिएक्टिव, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और जियोस्पेशियल मॉडल के साथ ग्राफ की क्षमता के साथ लाता है।

यह ग्राफ ऑपरेशन पर बहुत तेजी से काम करता है। यह परमाणु संचालन के साथ-साथ ACID लेन-देन का समर्थन करता है जिसमें एक ट्रांजेक्शनल DBMS होता है। OrientDB का उपयोग करते समय, आपको एक और मालिकाना भाषा सीखने की ज़रूरत नहीं है क्योंकि यह बस SQL ​​पर बने डेटाबेस के साथ काम करता है।

# 4) लीनएक्सकैल

LeanXcale

LeanXcale ट्रांसेक्शनल और विश्लेषणात्मक वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किए गए डेटाबेस के साथ काम करना आसान है। यह ACID- आज्ञाकारी डेटाबेस वास्तविक समय डेटा पर त्वरित सम्मिलन और एकत्रीकरण की अनुमति देता है।

LeanXcale के साथ, आप किसी भी पैमाने पर एक ही डेटाबेस प्रबंधक के भीतर संचालन और विश्लेषिकी निष्पादित कर सकते हैं। आप 1 से 100 के नोड्स में रैखिक रूप से स्केल-आउट कर सकते हैं।

निष्कर्ष

इस ट्यूटोरियल में, हमने हाइब्रिड डेटाबेस की अवधारणा के साथ-साथ इसकी अंतर्निहित वास्तुकला और काम की खोज की।

हमने एक हाइब्रिड डेटाबेस का उपयोग करने के लाभों को सीखा, कैसे यह एक डीबी उदाहरण में रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल डीबी, इन-मेमोरी और ऑन-डिस्क स्टोरेज के फायदों में शामिल हो सकता है और उनकी कमियों को खत्म कर सकता है और यह कैसे बड़े डेटा को अच्छी तरह से संभाल सकता है । कुछ हाइब्रिड डेटाबेस जो बाजार में उपलब्ध हैं, उन पर भी हमारी नज़र थी।

आशा है कि आपको हाइब्रिड डेटाबेस पर इस जानकारीपूर्ण ट्यूटोरियल का आनंद मिला होगा !!

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