Αυτό το άρθρο στις εναντίον θα σας βοηθήσει να συγκρίνετε αυτές τις δύο βάσεις δεδομένων, ώστε να μπορείτε να αποφασίσετε ποια ανταποκρίνεται καλύτερα στις ανάγκες σας. Οι ακόλουθοι δείκτες θα καλυφθούν σε αυτό το άρθρο,
- DynamoDB εναντίον MongoDB
- Ποιος χρησιμοποιεί το DynamoDB και το MongoDB;
- Η διαφορά στις δομές δεδομένων
- Η ανάγκη για ευρετήρια
- Διαφορά στα ερωτήματα
- Η ανάπτυξη του DynamoDB και του MongoDB
- Αντιγραφή και ομαδοποίηση
Ας ξεκινήσουμε λοιπόν,
DynamoDB εναντίον MongoDB
Το MongoDB βρίσκεται εδώ και αρκετό καιρό στα νέα. Από την εισαγωγή του το 2009, πολλές εταιρείες σε όλο τον κόσμο έχουν αρχίσει να χρησιμοποιούν αυτό το σχεσιακό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων, χάρη στο ευρύ φάσμα των χαρακτηριστικών του καθώς και στη μεγάλη ευελιξία. Ακόμα κι έτσι, συχνά συγχέεται κανείς επιλέγοντας ανάμεσα στις διαφορετικές επιλογές που διατίθενται στην αγορά.
Στο σημερινό άρθρο θα συγκρίνουμε το MongoDB με το DynamoDB και θα αναλύσουμε ποιο θα ταιριάζει καλύτερα στη χρήση και τις ανάγκες σας. Ας ξεκινήσουμε!
Πριν βυθίσουμε τις πολυπλοκότητες της σύγκρισης και των δύο πλατφορμών, ας κατανοήσουμε πρώτα την ατομικότητα και των δύο αυτών πλατφορμών και τι τους κάνει να ξεχωρίζουν μεταξύ τους.
DynamoDB
Το DynamoDB μπορεί απλά να οριστεί ως ιδιόκτητη υπηρεσία διαχείρισης βάσεων δεδομένων NoSql που παρέχεται από το Amazon.com ως μέρος του προγράμματος AWS ή Amazon Web Services. Ενώ το DynamoDB μοιράζεται πολλές ομοιότητες με το αρχικό πρόγραμμα Dynamo, έχει μια διαφορετική υποκείμενη εφαρμογή που το καθιστά μοναδικό. 
MongoDB
Το MongoDB μπορεί απλώς να οριστεί ως ένα σχεσιακό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων πολλαπλών πλατφορμών, το οποίο προσφέρεται ως αυτόνομο πρόγραμμα. Ταξινομημένος με την αποκλειστική ετικέτα NoSQL, το MongoDB χρησιμοποιεί JSON όπως έγγραφα και σήματα σχήματος για τον χειρισμό των αναγκών της βάσης δεδομένων, καθιστώντας το μοναδικό.
Προχωρώντας με αυτό το άρθρο σχετικά με το DynamoDB εναντίον MongoDB,
Ποιος χρησιμοποιεί το DynamoDB και το MongoDB;
Τόσο η DynamoDB όσο και η MongoDB βρίσκονται εδώ και αρκετό καιρό και έτσι εταιρείες παγκοσμίως χρησιμοποιούν οποιοδήποτε από αυτά τα προγράμματα για να καλύψουν τις ανάγκες τους στη βάση δεδομένων. Παρακάτω αναφέρονται μερικές από τις πιο σημαντικές.
MongoDB
UPS, FaceBook, Google, BOSH, Adobe και Forbes, μεταξύ πολλών άλλων.
DynamoDB
Samsung, Snapchat, New York Times, HTC, Dropcam και φυσικά το Amazon μεταξύ πολλών άλλων.
Προχωρώντας με αυτό το άρθρο σχετικά με το DynamoDB εναντίον MongoDB,
Η διαφορά στις δομές δεδομένων
είναι καλό άτομο για python
Ορισμένες από τις βασικές διαφορές μεταξύ MongoDB και DynamoDB έγκειται στον τρόπο χειρισμού των δομών δεδομένων. Παρακάτω αναφέρονται μερικές από τις πιο σημαντικές.
DynamoDB
Στο DynamoDB, οι πίνακες, τα χαρακτηριστικά και τα στοιχεία είναι τα κύρια στοιχεία με τα οποία πρέπει να εργαστεί κανείς. Με απλά λόγια, ένας πίνακας είναι μια συλλογή αντικειμένων και κάθε στοιχείο είναι μια συλλογή διαφορετικών χαρακτηριστικών. Η πλατφόρμα χρησιμοποιεί πρωτεύοντα κλειδιά για να προσδιορίσει κάθε στοιχείο που υπάρχει σε έναν πίνακα και επίσης δευτερεύοντα ευρετήρια για να αυξήσει την ευελιξία στα ερωτήματα.
MongoDB
Από την άλλη πλευρά, το MongoDB χρησιμοποιεί έγγραφα όπως το JSON για να αποθηκεύει δεδομένα χωρίς σχήμα. Μία από τις βασικές διαφορές μεταξύ DynamoDB και MongoDB είναι η απουσία της ανάγκης προκαθορισμού δεδομένων και δομών, καθιστώντας έτσι τον προγραμματιστή να αποθηκεύει ταυτόχρονα διαφορετικούς τύπους εγγράφων.
Το MongoDB από μόνο του είναι ένα πολύ ισχυρό σχεσιακό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων. Δεδομένου ότι είναι ελεύθερο σχήματος, επιτρέπει στον προγραμματιστή να δημιουργήσει έγγραφα για την αποθήκευση δεδομένων, χωρίς να χρειάζεται να τα προκαθορίσει πρώτα.
Παρακάτω μπορείτε να βρείτε ένα παράδειγμα του πώς οι δομές δεδομένων είναι διαφορετικές στο MongoDB και στο DynamoDB.
Πίνακας | Στήλη | Τιμή | Εγγραφές στο DynamoDB ενώ η Συλλογή | Κλειδί | Τιμή | Έγγραφο σε MongoDB.
Προχωρώντας με αυτό το άρθρο σχετικά με το DynamoDB εναντίον MongoDB,
Η ανάγκη για ευρετήρια
πώς να δημιουργήσετε μια τυχαία συμβολοσειρά στο java
Τα ευρετήρια σε ένα σχεσιακό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων παρέχουν σε μια πρόσβαση σε εναλλακτικά μοτίβα ερωτημάτων, τα οποία είναι χρήσιμα όταν χρειάζονται ερωτήματα υψηλής ταχύτητας. Όσον αφορά την ευρετηρίαση, υπάρχουν αρκετές διαφορές μεταξύ DynamoDB και MongoDB και παρατίθενται παρακάτω.
DynamoDB
Στο DynamoDB, εάν πρέπει να εκτελέσετε ένα ερώτημα, πρέπει πρώτα να δημιουργήσετε ένα δευτερεύον ευρετήριο. Κατά τη δημιουργία του δευτερεύοντος ευρετηρίου στο DynamoDB, πρέπει πρώτα να καθορίσετε τα βασικά χαρακτηριστικά του, μετά τα οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση ενός ερωτήματος ή τη σάρωση ενός πίνακα ακολουθώντας την τυπική διαδικασία. Ένα από τα βασικά πράγματα που πρέπει να σημειωθεί εδώ είναι το γεγονός ότι το DynamoDB δεν έχει ένα εργαλείο βελτιστοποίησης ερωτήσεων και έτσι η δημιουργία ενός δευτερεύοντος ευρετηρίου είναι ο μόνος τρόπος εκτέλεσης ενός ερωτήματος.
MongoDB
Τα ευρετήρια είναι απαραίτητα στο MongoDB. Εάν σε μια συγκεκριμένη κατάσταση, ένα έγγραφο λείπει ένα ευρετήριο, όλα τα έγγραφα που δημιουργήθηκαν ποτέ πρέπει να σαρωθούν για να ταιριάζουν με την αναζήτηση ερωτημάτων. Με αυτά τα λόγια, η απουσία ευρετηρίου μπορεί να επιβραδύνει ριζικά τη διαδικασία ερωτήματος στο MongoDB και, συνεπώς, πρέπει να δημιουργηθεί κατά προτεραιότητα.
Προχωρώντας με αυτό το άρθρο σχετικά με το DynamoDB εναντίον MongoDB,
Διαφορά στα ερωτήματα
Για να κατανοήσετε την ακριβή διαφορά των ερωτημάτων μεταξύ MongoDB και DynamoDB, ρίξτε μια ματιά στο παρακάτω παράδειγμα.
DynamoDB db.query ({TableName: 'πελάτης'})MongoDB db.customer.find ()
Προχωράω,
Η ανάπτυξη του DynamoDB και του MongoDB
Ένας άλλος βασικός τομέας όπου οι DynamoDB και MongoDB διαφέρουν, είναι ο τρόπος με τον οποίο αναπτύχθηκαν αρχικά αυτά τα συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων.
DynamoDB: Οι περισσότεροι πιστεύουν ότι το DynamoDB γράφτηκε στην Java, ενώ ορισμένοι πιστεύουν ότι το DynamoDB αναπτύχθηκε αρχικά στο Node.Js. Όποια και αν είναι η περίπτωση, το DynamoDB υποστηρίζει τις ακόλουθες γλώσσες: Java, Swift, JavaScript, Node.js, PHP, NET καθώς και Python.
MongoDB: Το MongoDB κωδικοποιήθηκε εξ ολοκλήρου στο C ++ και είναι διαθέσιμο για λήψη σε Linux, Windows και Mac OS. Η κωδικοποίηση στο C ++ Το MongoDB έχει υποστήριξη για ένα ευρύ φάσμα γλωσσών που περιλαμβάνουν αλλά δεν περιορίζονται σε αυτά, Prolog, Python, Ruby, Java, JavaScript, PowerShell, ColdFusion και πολλά άλλα.
Προχωρώντας με αυτό το άρθρο σχετικά με το DynamoDB εναντίον MongoDB,
Αντιγραφή και ομαδοποίηση
DynamoDB
Δεδομένου ότι το DynamoDB είναι μέρος της οικογένειας AWS ή Amazon Web Services, χρησιμοποιεί ενεργά το Amazon DynamoDB Cross-Region Replication Library για συγχρονισμό σε πολλές περιοχές σε πραγματικό χρόνο. Όταν ένας προγραμματιστής γράφει σε έναν πίνακα στο DynamoDB, οι άλλοι πίνακες που υπάρχουν σε άλλες τοποθεσίες ή / και περιοχές ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο χάρη στις γρήγορες λειτουργίες του AWS.
MongoDB
Από την άλλη πλευρά, ένα σύστημα αντιγραφής ενός κύριου που υποστηρίζει αυτόματες εκλογές και αυτή η δυνατότητα ενσωματώνεται στο σύστημα. Αυτό σημαίνει ουσιαστικά ότι ένας προγραμματιστής μπορεί να ρυθμίσει μια δευτερεύουσα βάση δεδομένων και να τον προγραμματίσει να λειτουργεί ως πρωτεύων, εάν σε μια συγκεκριμένη κατάσταση ο πρωτεύων δεν είναι διαθέσιμος. Στο MongoDB, το πρώτο αντίγραφο αναφέρεται ως το Πρωτεύον και όλα τα άλλα ως Δευτερεύοντα.
συμπέρασμα
Αν και με την πρώτη ματιά, φαίνεται ότι τα MongoDB και DynamoDB είναι αρκετά παρόμοια, μόνο μετά από περαιτέρω επιθεώρηση θα συνειδητοποιήσετε ότι εξυπηρετούν πολύ διαφορετικές λειτουργίες. Με αυτό που λέγεται, ανάλογα με τις ανάγκες σας, κάντε μια επιλογή μεταξύ της χρήσης ενός από αυτά.
Αυτό μας φέρνει στο τέλος αυτού του άρθρου σχετικά με το MongoDB εναντίον DynamoDB.
Τώρα που έχετε κατανοήσει το Hadoop και τα χαρακτηριστικά του, ρίξτε μια ματιά στο από την Edureka, μια αξιόπιστη διαδικτυακή εταιρεία εκμάθησης με δίκτυο περισσότερων από 250.000 ικανοποιημένων μαθητών σε όλο τον κόσμο. Το εκπαιδευτικό πρόγραμμα Edureka Big Data Hadoop Certification βοηθά τους μαθητές να γίνουν ειδικοί σε HDFS, Νήματα, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume και Sqoop χρησιμοποιώντας περιπτώσεις χρήσης σε πραγματικό χρόνο σε τομείς Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.