¿Cómo el sistema NoSQL maneja el problema de Big Data?

Los conjuntos de datos que son difíciles de almacenar y analizar con cualquier herramienta de base de datos de software se denominan macrodatos. Debido al crecimiento de los datos, surge un problema basado en las modas recientes en la región de TI, cómo se procesarán los datos de manera efectiva. Se ha establecido un requisito de ideas, técnicas, herramientas y tecnologías para manejar y transformar una gran cantidad de datos en valor comercial y conocimiento. Las características principales de las soluciones NoSQL se indican a continuación y nos ayudan a manejar una gran cantidad de datos.

Las bases de datos NoSQL que son mejores para big data son:

Diferentes formas de manejar los problemas de Big Data:

1. Las consultas deben trasladarse a los datos en lugar de trasladar los datos a las consultas:

En ese momento, cuando un cliente necesita enviar una consulta general a todos los concentradores/Nodes que contienen información, la forma más eficiente es enviar una consulta a cada concentrador que mover un gran conjunto de datos a un procesador central. La declaración indicada es una regla básica que ayuda a ver cómo los conjuntos de datos NoSQL tienen beneficios de ejecución sensacionales en marcos que no fueron desarrollados para la distribución de consultas a los centros. Todos los datos se mantienen dentro del concentrador/Node en forma de documento, lo que significa que solo se necesita la consulta y el resultado para moverse a través de la red, lo que mantiene rápidas las consultas de big data.

2. Los anillos hash deben usarse para una distribución uniforme de los datos:

Descubrir un enfoque confiable para asignar un informe a un concentrador/Node de procesamiento es quizás el problema más difícil con las bases de datos distribuidas. Con la ayuda de una clave de 40 caracteres producida arbitrariamente, el método de anillos hash ayuda en la distribución uniforme de una gran cantidad de datos en numerosos servidores y este es un enfoque decente para la distribución uniforme de la carga de la red.

3. Para escalar las requests de lectura, se debe usar la replicación:

En tiempo real, las bases de datos utilizan la replicación para realizar copias de seguridad de los datos. Las requests de lectura se pueden escalar horizontalmente con la ayuda de la replicación. La estrategia de replicación funciona admirablemente la mayor parte del tiempo.  

4. La base de datos debe realizar la distribución de consultas a los Nodes:

La separación de las preocupaciones de la evaluación de la consulta de la ejecución de la consulta es importante para obtener un mayor rendimiento de las consultas que atraviesan numerosos concentradores/Nodes. La base de datos NoSQL mueve la consulta a los datos en lugar de mover los datos a la consulta.

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por shubhanjaytiwari y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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