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Was ist eine Hybriddatenbank? Liste der besten Hybriddatenbanken

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what is hybrid database

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Ein vollständiger Leitfaden zur Hybriddatenbank mit der Liste der besten Hybriddatenbanken auf dem Markt:

ZU Hybride Datenbank ist eine ausgeglichene Datenbank Management System Bietet leistungsstarke Datenverarbeitung im Hauptspeicher sowie enorme Speicherkapazitäten der physischen Festplatte.

In diesem Lernprogramm erhalten Sie eine einfache Erläuterung der Bedeutung, der Vorteile, der Architektur und der Implementierung der Hybriddatenbank in einfachen Worten. Eine Liste der beliebtesten Hybrid-Datenbanken, die weltweit verwendet werden, wurde hier ebenfalls als Referenz aufgenommen.

Hybride Datenbank

Was du lernen wirst:

Was ist eine Hybriddatenbank?

Eine Hybrid-Datenbank bietet die Eigenschaften einer In-Memory-Datenbank und einer On-Disk-Datenbank in einer einzigen integrierten Engine. Daher können Daten entweder nur im Hauptspeicher oder auf der Festplatte oder in der Kombination von beiden gespeichert und betrieben werden.

Das beste Beispiel für eine Hybrid-Datenbank ist Altibase .

Die einheitliche Anordnung beider Arten von Datenbanken ermöglicht außergewöhnliche Flexibilität und leistungsstarke Funktionen. Darüber hinaus beschränkt sich die Definition von Hybriddatenbanken heutzutage nicht nur auf diesen Sinn der Datenspeicherung, sondern eine heutige Hybriddatenbank leistet viel mehr.

Abbildung einer Hybriddatenbank:

Hybride Datenbank

Was ist die Implementierungsphase in der SDLC

Da die meisten Unternehmen jetzt auf Cloud umsteigen, müssen Hybriddatenbanken im architektonischen Sinne hybride sein und die Verwendung von öffentlichen und privaten Clouds kombinieren. Manchmal wird eine Hybriddatenbank auch als Integration von relationalen und NoSQL-Datenbanken definiert.

Eine gute Hybriddatenbank sollte vollständig verteilt sein und über hohe Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit verfügen.

Unterschied zwischen relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und hybriden Datenbanken

In relationalen Datenbanken existieren Daten in Form von Beziehungen (Set-Tabellen) und können mit SQL oder anderen strukturierten Sprachbefehlen abgerufen werden.

Andererseits verwendet eine NoSQL-Datenbank keine Tabellen zum Speichern von Daten. Es speichert Daten auf verschiedene Arten, einschließlich Schlüsselwertspeichern, Dokumentenspeichern, Diagrammen, Objektspeichermethoden usw. Dies erleichtert komplexen und verteilten Systemen den Zugriff auf die Datenbankinformationen.

Bei einigen NoSQL-Datenbanken fehlt jedoch möglicherweise die sofortige Datenkonsistenz. Da Sie verstehen, dass eine Hybriddatenbank eine Kombination aus relationalen und NoSQL-Datenbanken ist, ist es für uns wichtig, dass wir die Unterschiede zwischen relationalen und NoSQL-Datenbanken eingehend untersuchen.

Unterscheiden wir sie nach folgenden Parametern:

# 1) Skalierbarkeit und Leistung:

Relationale oder SQL-Datenbanken verwenden vertikale Skalierbarkeit.

Dies bedeutet, dass bei einer Erhöhung der Datenmenge die Speicherkapazität und die Verarbeitungsleistung des vorhandenen Knotens erweitert werden müssen. Zum Beispiel die Kapazität der CPU, des RAM und des Stage Storage Device (SSD) des DB-Servers. Diese vertikale Skalierbarkeit ist aufgrund der zugrunde liegenden Hardwarekosten sehr kostspielig.

Im Gegensatz dazu verwenden die NoSQL-Datenbanken horizontale Skalierbarkeit, d. H. Wenn die Datenmenge erhöht wird, wird das System durch Hinzufügen von Modusknoten für Datenspeicherung und Rechenleistung erweitert. Z.B Hinzufügen von Servern zur NoSQL DB-Infrastruktur. Dies ist eine billigere Lösung im Vergleich zur vertikalen Skalierbarkeit.

Im Allgemeinen verfügen NoSQL-Datenbanken auch über Auto-Sharding-Funktionen, mit denen Daten auf verschiedenen Servern verteilt werden, um die Leistung zu steigern.

Das Hauptziel relationaler Datenbanken besteht darin, die ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation und Durability) strikt einzuhalten, was für NoSQL-Datenbanken eine Art undurchführbare Aufgabe darstellt. Daher sind die Integrität und Zuverlässigkeit relationaler Datenbanken definitiv mehr als NoSQL-Datenbanken.

Bei NoSQL-Datenbanken ist die Verwaltung der ACID-Eigenschaften schwierig, da sie eine horizontale Skalierung verwenden. Sie basieren auf BASE-Prinzipien (Grundsätzlich verfügbar, Soft State, Eventuell konsistent) und sind daher flexibler als die relationalen Datenbanken.

# 2) Flexibilität:

SQL-Datenbanken haben ein statisches und vordefiniertes Schema, während NoSQL-Datenbanken ein dynamisches Schema haben, das nicht vordefiniert werden muss. Das Ändern des Schemas in SQL-Datenbanken ist kompliziert und fehleranfällig, während Änderungen in der Datenstruktur bei NoSQL-Datenbanken leicht berücksichtigt werden können.

Aus diesem Grund werden NoSQL-Datenbanken in agilen und skalierbaren Umgebungen bevorzugt. Außerdem verarbeiten SQL-Datenbanken nur strukturierte Daten, während NoSQL-Datenbanken strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten verarbeiten können.

# 3) Abfragesprache:

Relationale Datenbanken verwenden SQL (Structured Query Language). SQL ist eine leistungsstarke Abfragesprache und kann komplexe Abfragen über eine standardisierte Schnittstelle verwalten.

Im Gegenteil, NoSQL-Datenbanken haben keine standardisierte Sprache zum Abfragen von Daten. Sie verwenden ihre eigene Abfragesprache, die vom jeweiligen Anbieter bereitgestellt wird. Es fehlt ihnen im Allgemeinen an der Bearbeitung komplexer Abfragen wie Aggregationen, Verknüpfungen usw.

Daher ist SQL definitiv ein Vorteil für relationale Datenbanken, während für NoSQL-Datenbanken eine standardisierte Abfragesprache entwickelt werden muss.

# 4) Sicherheit:

Relationale Datenbanken sind aufgrund ihrer Architektur sehr sicher. Bei NoSQL-Datenbanken ist die Verwaltung von Vertraulichkeit, Datenschutz und Sicherheit jedoch eine Herausforderung, da sie die Sharding-Funktion bereitstellen und die Daten verteilt werden.

In NoSQL-Datenbanken müssen die Autorisierung, Authentifizierung und Überwachung über externe Methoden erfolgen, je nachdem, welche NoSQL-Datenbank verwendet wird.

# 5) Datenverwaltung - Speicherung und Zugriff:

wie man eine mkv-Datei sieht

SQL-Datenbanken speichern stark normalisierte und sehr saubere Daten. Datenredundanz wird durch Normalisierung und Aufteilung von Daten in Beziehungen (logische Tabellen) vermieden. Die Nutzung des Speichers erfolgt daher in angemessener Weise.

Im Gegenteil, NoSQL-DBs speichern Daten in Sammlungen, die logische Beziehungen haben und einen geringeren Normalisierungsgrad aufweisen. Daher enthalten sie Datenredundanz. Die Replikation hilft bei der Verbesserung der Datenverfügbarkeit in NoSQL-Datenbanken und stellt auch den Datenverlust sicher.

Hier ging es um die Hauptunterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken.

Wie unterscheiden sich relationale und NoSQL-Datenbanken von einer hybriden Datenbank?

Eine Hybriddatenbank verwendet sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbankmethoden in einer einzelnen DB-Instanz. Eine Hybrid-Datenbank profitiert von den Vorteilen sowohl relationaler als auch NoSQL-Datenbanken und beseitigt deren Einschränkungen.

Es kann Fälle geben, in denen die Software-Apps noch mehr Vorteile erzielen können, indem sie unterschiedliche Lösungen innerhalb der Anwendung für bestimmte Aufgaben verwenden.

Für Anwendungen, die Hochgeschwindigkeitstransaktionen und eine schnelle Antwort erfordern oder komplexe Abfragen von Daten in Echtzeit ausführen, ist es besser geeignet, verschiedene Datenbanktechnologien für bestimmte Verarbeitungsanforderungen zu kombinieren.

Die Kombination von relationaler und NoSQL-Datenbanktechnologie (d. H. Einer Hybriddatenbank) erzeugt ein besseres System mit höherer Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Leistung.

Vorteile der Hybrid-Datenbank

Eine Hybrid-Datenbank bietet erhebliche Vorteile gegenüber In-Memory- und On-Disk-DBs. Die Hybrid-Datenbank verwendet physische Festplatten zum Speichern und Abrufen von Daten, verwendet jedoch Speicher für die Daten, die aktiv verwendet werden, um die Leistung zu steigern.

Da eine Hybriddatenbank beide Datenbanktypen unterstützt, ist einer der offensichtlichen Vorteile einer Hybriddatenbank ihre Flexibilität. Mit einer Hybrid-Datenbank können Sie ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten und Beständigkeit aufrechterhalten.

Um die Vorteile einer Hybriddatenbank vollständig zu verstehen, lassen Sie uns zunächst die Vor- und Nachteile der In-Memory-Datenbank und der On-Disk-Datenbank einzeln untersuchen.

Eine In-Memory-Datenbank ist immer erheblich schneller als eine On-Disk-Datenbank. Da Daten direkt im RAM vorhanden sind, ist die Antwortzeit sehr schnell und die Latenz extrem niedrig (Mikrosekunden-Skala). Umgekehrt besteht die Einschränkung darin, dass der RAM sehr teuer als eine herkömmliche Festplatte ist und nur eine sehr geringe Speicherkapazität besitzt.

Auf der anderen Seite haben On-Disk-Datenbanken eine enorme Speicherkapazität und der Speicher ist recht billig. Die On-Disk-Datenbanken weisen jedoch tendenziell eine schlechte Leistung auf, da der Festplatten-E / A-Vorgang sehr teuer ist und das Design der festplattenresidenten Datenbank häufig viele CPU-Ressourcen verbraucht, um die Festplattenzugriffsmuster zu optimieren.

Aus diesem Grund ist eine Hybrid-Datenbank so attraktiv. Es behält alle Vorteile sowohl der In-Memory-Datenbank als auch der On-Disk-Datenbank bei und beseitigt deren Nachteile in einer einzigen Lösung. Sie können Speichertabellen verwenden, wenn Sie eine hohe Leistung benötigen. Wenn Sie viel Speicherplatz benötigen, können Sie Festplattentabellen verwenden.

Vorteile der Hybriddatenbank

Zu den Vorteilen einer Hybriddatenbank gehören:

  • Performance: Das Sortieren, Speichern und Abrufen von Daten, auf die häufig zugegriffen wird, erfolgt vollständig im Speicher und nicht von der Festplatte. Dadurch arbeitet die Hybrid-Datenbank in der Tat schnell. Außerdem verwenden Hybrid-Datenbanken Optimierer, um automatisch den besten Ausführungsplan auf der Grundlage von Statistiken und verfügbaren Indizes auszuwählen, um die Gesamtleistung unabhängig vom Speicherort der Daten zu verbessern.
  • Kosten: Festplatte ist billiger als RAM. Somit kann das eingesparte Geld verwendet werden, um mehr Speicher hinzuzufügen, um die Leistung zu erhöhen.
  • Beharrlichkeit: Da die RAM-Chips nicht an die Speicherdichte einer physischen Speicherplatte heranreichen können, werden die Festplatten weiterhin zum Speichern der für die spätere Verwendung erforderlichen Daten verwendet. Dies stellt sicher, dass die Daten bei einem Stromausfall nicht verloren gehen.
  • Flexibilität: Mit hybriden Datenbanken können Sie Transaktions- (OLTP) und analytische (OLAP) Workloads parallel ausführen. Dies wird als HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) bezeichnet. HTAP bietet den Entwicklern eine bessere Flexibilität beim Aktualisieren der vorhandenen Software oder beim Erstellen neuer Software. Dies macht hybride Datenbanken sehr gut für datengesteuerte Echtzeit-Apps geeignet.
  • Reihen und Spalten: Die Hybriddatenbank ermöglicht sowohl zeilenbasierten als auch spaltenbasierten Speicher. Dies hilft bei der Optimierung sowohl von Transaktions- als auch von analytischen Abfragen, was zu einer schnelleren Suche und Berichterstellung führt. Ein hybrider Speicherplan in einer einheitlichen Datenbank bietet eine hocheffiziente Plattform, auf der alle Daten auf eine Weise gespeichert werden, die für die jeweilige Aufgabe optimiert ist.
  • Einsatz: Die Hybrid-Datenbank ermöglicht sowohl Cloud-basierte Bereitstellungen als auch lokale Bereitstellungen. Durch die Cloud-basierte Bereitstellung entfällt die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Verwaltung von Datenbank und Technologie durch interne IT-Ressourcen. In der Zwischenzeit bietet die lokale Bereitstellung bei Bedarf eine bessere Kontrolle. Dies hilft den Unternehmen in der Tat, ihre Ressourcen und Mitarbeiter effizienter einzusetzen.

Hybride Datenbankarchitektur

Wir werden die Architektur der Hybrid-Datenbank am Beispiel eines Hybrid-Datenbanksystems verstehen, das für die Speicherung und Verwaltung von Big Data entwickelt wurde.

Betrachten wir ein Hybridsystem aus MySQL-Datenbank (relational) und MongoDB (NoSQL). Daten werden in eine strukturierte und unstrukturierte Kategorie eingeteilt.

Strukturierte Daten werden an MongoDB gesendet, während die Auswahl der Datenbank für unstrukturierte Daten vom Modus abhängt, in dem die Anwendung ausgeführt wird. Im Hybridmodus werden Daten an MongoDB und im SQL-Modus an die MySQL-Datenbank gesendet.

Architektur der Hybriddatenbank

(Bild Quelle ))

Wie Sie im obigen Architekturdiagramm sehen können, besteht das System aus zwei Hauptkomponenten, d. H. Der SQL-Komponente und der MongoDB-Komponente.

# 1) SQL-Komponente: Diese Komponente verfügt über eine Speicher-Engine, die die Datenspeicherung in MySQL DB verwaltet. Die Speicher-Engine besteht aus einer Transaktionsprotokolldatei und Datendateigruppen, die ordnungsgemäß in Datendateien, Tabellen, Indizes, Umfang und Seite unterteilt werden können.

Die Transaktionsprotokolldatei wird verwendet, um Datenintegrität und Datenwiederherstellung zu erreichen. Der Beginn und das Ende jeder Operation sowie alle vorgenommenen Änderungen werden in der Transaktionsprotokolldatei aufgezeichnet.

# 2) MongoDB-Komponente: Diese Komponente ist für die Gewährleistung von Redundanz und Konsistenz verantwortlich. Es nutzt die Replikation für das gleiche. Der Datenfluss von verschiedenen Standorten und verschiedenen Formaten wird aufgeteilt und gleichmäßig an eine Gruppe nicht statischer erweiterbarer Terminals weitergeleitet, die als Shards bezeichnet werden.

Metadaten werden auf den Konfigurationsservern gespeichert. Um Redundanz sicherzustellen, verfügt jeder Server über eine Replik aller Metadaten. Im Falle einer Clientanforderung wird einer der Routingprozesse gestartet, um die Konfigurationsserver auf die Position der Anforderung zu untersuchen.

Übersicht über die DB-Hybridschnittstelle.

DB-Hybridschnittstelle

Dieses System integriert die Varianten der beiden DBs (relational und nicht relational) in einer einzigen Instanz. Es kann für die Verwaltung und Speicherung von Big Data verwendet werden, indem die Schwachstellen beider Datenbanken beseitigt werden.

Wie funktionieren hybride Datenbanken?

Für ressourcenbeschränkte und leistungsstarke Systeme wird eine Hybriddatenbank durch Fusion zweier Systeme hergestellt, d. H. In-Memory-Datenbank und On-Disk-Datenbank. Damit kann der Entwickler beide Datenbankmodelle, d. H. In-Memory und On-Disk, in einer einzelnen DB-Instanz verbinden.

Um einen Datensatz als vorübergehend (im Speicher verwaltet) zu kennzeichnen und gleichzeitig den Speicher auf der Festplatte für die übrigen Datensatztypen auszuwählen, ist eine einfache Deklaration des Datenbankschemas erforderlich. Die resultierende Datenbank bewahrt die In-Memory-Potenzen (Geschwindigkeit, geringer Datenbankbedarf, intuitive native API usw.) und steuert möglicherweise die Kosteneinsparungen und die integrierte Stabilität einer On-Disk-Datenbank.

Arbeiten mit hybriden Datenbanken

(Bild Quelle ))

Die zugrunde liegende Arbeitsweise der Hybriddatenbanken basiert auf der HTAP-Funktionalität (Hybrid Transactional and Analytical Processing). Für die Datenspeicherung sind sowohl die Medientypen, d. H. In-Memory als auch auf der Festplatte, in einer einzigen Anwendung verfügbar. Auf diese Weise können Kunden Kompromisse zwischen Latenz, Kosten und Speichererhaltungsoptionen verwalten.

Für Kunden und Anwendungen ist die Varianz der betriebsspezifischen Speichertypen vernachlässigbar, da die Datenmanipulation über alle Tabellen hinweg konsistent ist. Kosteneinsparungen können jedoch erheblich sein.

In hybriden Datenbanken werden Optimierer verwendet, um anhand der Statistiken und der vorhandenen Indizes automatisch den am besten geeigneten Ausführungsplan auszuwählen und so die Gesamtleistung unabhängig vom Speicherort der Daten zu verbessern.

Die Hybrid-Datenbank optimiert die Transaktions- und Analyse-Abfragen, indem sie sowohl zeilenbasierten (für Transaktionsabfragen) als auch spaltenbasierten Speicher (für analytische Abfragen) mit einer einzigen DB-Instanz unterstützt. Alle Daten werden so gespeichert, dass der aktuelle Betrieb optimiert wird.

Hybrid DB-Anwendungsfälle

Es gibt bestimmte Geschäftsszenarien, in denen es nicht ratsam ist, entweder die NoSQL-Datenbank allein oder die relationale Datenbank allein zu verwenden. In solchen Szenarien kommt die Verwendung der Hybrid-DB zu einem Bild, in dem eine NoSQL-Datenbank zu einer vorhandenen relationalen Datenbank hinzugefügt wird oder umgekehrt.

Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle einer Hybrid-DB diskutieren.

# 1) Anwendungsfall: Dokumentendatenbank

ERP-Software (Enterprise Resource Planning) ist traditionell ein Würgegriff für relationale Datenbanken. Es fehlt ihnen jedoch die Flexibilität, damit ihre Benutzer die Eingabeformulare anpassen können, ohne das Datenbankschema zu ändern.

Wenn wir dieser vorhandenen ERP-Lösung eine NoSQL-Dokumentendatenbank hinzufügen, können Benutzer die Formulare bei Bedarf schnell erstellen und bearbeiten. Die Daten werden als Dokumente gespeichert und für alle Änderungen der Formularparameter in Zukunft versiegelt.

Einige Anbieter relationaler Datenbanken haben die Notwendigkeit einer solchen gemischten Anordnung erkannt und so etwas wie eine Dokumentendatenbank in ihrer relationalen Datenbank aktualisiert. Beispielsweise bietet Microsoft SQL Server 2016 Unterstützung für das Speichern von JSON-Dokumenten in Zellen, was wiederum den Workflow erleichtert und die Aktualisierung dieser Daten im Gegensatz zur Aktualisierung von Daten in einer normalen Tabelle durcheinander bringt.

Dokumentdatenbanken halten alles in Form eines „Dokuments“, normalerweise eines JSON-Objekts. Da sie keine Struktur benötigen, können Sie jedem JSON-Objekt verschiedene Felder hinzufügen, wobei Sie sich daran erinnern müssen, dass es von Ihnen abhängt, diese Daten beim Abrufen aussagekräftig zu machen. Zu den bekannten Dokumentendatenbanken gehören MongoDB und Couchbase.

# 2) Anwendungsfall: In-Memory-Datenbank und Graph-Datenbank

Das Erreichen von E-Commerce-Websites hängt stark von ihrer Fähigkeit ab, etwas zu verschreiben, das Sie speziell interessieren könnte. Wie würden sie das machen? Sie untersuchen Ihre vergangenen Einkäufe und verfolgen die Dinge, die Sie gesehen haben, aber nicht gekauft haben.

Sie tun dies auch für Ihre Begleiter, für verschiedene Kunden in Ihrer Region und verknüpfen diese Informationen mit den aktuellen Trends. Die Herausforderung besteht darin, dass diese Datenanalyse für jede Seitenöffnung und jeden Kunden schnell erfolgen sollte. Dies ist eine unmögliche Handlung, wenn Sie Ihre relationale Datenbank abfragen und zahlreiche Tabellen kombinieren müssen, um Ergebnisse zu erzielen.

Eine Möglichkeit besteht darin, eine speicherinterne Datenbank vor Ihrer relationalen Datenbank zu haben, um alle erforderlichen Daten zwischenzuspeichern, um Abfragen im Speicher auszuführen, anstatt jedes Mal auf die Festplatte zu wechseln. Eine verbesserte Lösung wäre das Hinzufügen einer Diagrammdatenbank, um alle Ihre Beziehungen als Kunde in Bezug auf Ihre Entscheidungen, wer Ihre Begleiter sind, ihre Vorlieben und Abneigungen aufzuzeichnen.

In-Memory-Datenbanken sind im Allgemeinen Schlüsselwertspeicher, die in Ihrem RAM ausgeführt werden. Einige von ihnen können jedoch Informationen auf der Festplatte speichern und bieten Replikationsunterstützung, Snapshots und Transaktionsprotokollierung. Zu den bekanntesten In-Memory-Datenbanken gehören Memcached und Redis.

Grafikdatenbanken behalten ihre Datengraphstrukturen bei und werden für schnelle Abfragen und Suchvorgänge optimiert. Dies wird erreicht, indem jedem Eintrag ein Zeiger auf die verbundenen Einträge hinzugefügt wird. Für Graph-Datenbanken können Sie Neo4j und InfiniteGraph erkunden.

# 3) Anwendungsfall: Betrugserkennung

Unabhängig davon, ob Sie einen Online-Shop oder ein physisches Einzelhandelsgeschäft betreiben, ist es wichtig, ständig auf Betrugsversuche zu achten. Dazu müssen Sie schnell viele Daten aus verschiedenen Teilen Ihres Frameworks protokollieren.

Da die Daten von einer Vielzahl von Stellen stammen, müssen Sie natürlich über Ihre Webserver, Ihre Dateiserver oder Zahlungsgateways nachdenken. Da diese Daten nicht für jede dieser Stellen gleich organisiert sind, ist es schwierig, eine zu erstellen relationale Datenbank für diesen Zweck.

Ebenso ist es durchaus möglich, dass Sie nach einiger Zeit irgendwo im System mit der Protokollierung einiger Parameter beginnen oder diese beenden, und Sie benötigen eine Datenbank, die damit umgehen kann. Spaltendatenbanken wurden aus diesem Grund entworfen und bieten Ihnen schnelle Schreibvorgänge. Dennoch müssen Sie beim Entwerfen einer Datenbank vorsichtig sein, um sicherzustellen, dass sie Ihren Anforderungen entspricht.

Best Practices für die Implementierung eines hybriden Datenbanksystems

  • Wählen Sie das richtige Hybridmodell basierend auf Ihren Daten-, Kosten-, Leistungs- und Verwaltungsanforderungen. Stellen Sie eine skalierbare Datenbanklösung sicher, die Ihren Geschäftsanforderungen entspricht, d. H. Gleichzeitig Sicherheit, Zugänglichkeit, Flexibilität und Interoperabilität innerhalb Ihrer aktuellen Infrastruktur gewährleistet. Versuchen Sie, Ihre Datenbewegung so gering wie möglich zu halten und eine einfache Architektur beizubehalten.
  • Bereiten Sie sich auf die Hybridimplementierung vor. Definieren Sie die Workflows gut.
  • Überprüfen Sie die Datenplatzierung, d. H. Wo die Daten aufbewahrt werden sollen und wie sie abgerufen werden sollen.
  • Ändern Sie Ihren Sicherheitsansatz. Überprüfen Sie die Datenübertragung zwischen lokalen und Cloud-Ressourcen auf Sicherheitsprobleme.
  • Versuchen Sie, die folgenden drei Kompetenzen beizubehalten:
    • Integrationskompetenz: Die Fähigkeit, unterschiedliche Datenströme im gesamten Unternehmen auf agile, effiziente und fortschrittliche Weise zu verbinden.
    • Informationskompetenz: Die Fähigkeit, mit Bedeutung und Kontext und damit dem Geschäftswert von Daten umzugehen.
    • Transformationskompetenz: Die Fähigkeit, komplexe funktionsübergreifende Änderungen im Geschäft vorzunehmen, die von den Marktbedingungen, technologischen Fortschritten und Geschäftsmöglichkeiten nicht nur einmal, sondern als kontinuierlicher Prozess gefordert werden.

In einigen Situationen ist der Wechsel von einem oder mehreren RDBMS zu einer NoSQL-Datenbank möglicherweise nicht vorteilhaft. Unter diesen Umständen ist es möglicherweise die bessere Wahl, ein Hybridsystem zu erstellen.

= >> Kontaktiere uns um hier eine Auflistung vorzuschlagen.

Top Hybrid-Datenbanken zu beachten

Werfen wir einen Blick auf einige der besten Hybrid-Datenbanken, die in der Branche verfügbar sind.

# 1) Altibase Enterprise Hybrid-Datenbank(BEST Overall)

Altibase Enterprise Hybrid-Datenbank

Altibase ist eine hybride Datenbank, die gleichzeitig In-Memory- und Festplattenspeicher in einer einzigen Datenbanklösung unterstützt. Die Architektur von Altibase ermöglicht die Verwendung von Speichertabellen für hohe Leistung und Festplattentabellen für kostengünstigen Speicher.

Es bietet synchrone und asynchrone Replikation und bietet außerdem ACID-Konformität in Echtzeit. Es ist kompatibel mit AIX-, HP-UX-, Linux- und Windows-Betriebssystemen.

Zu den Hauptfunktionen gehören die Unterstützung des gesamten SQL-Standards, die Multiversion Concurrency Control (MVCC), das Fuzzy- und Ping-Pong-Checkpointing für regelmäßige Datensicherungen, die Replikation und die Datenbankverbindungsfunktionen. Tatsächlich war Altibase der erste Datenbankanbieter der Welt, der bereits 2005 eine Hybriddatenbank entwickelte und vermarktete.

=> Besuchen Sie die Altibase Enterprise Hybrid Database-Website

# 2) DataStax Hybrid Cloud-Datenbank

DataStax Hybrid Cloud-Datenbank

DataStax Enterprise ist eine verteilte Hybrid-Cloud-Datenbank, die auf Apache Cassandra entwickelt wurde. Diese Datenbank wurde für eine Hybrid-Cloud erstellt. Es bietet eine einzige Plattform für alle Arten von Anwendungen überall und in jeder Cloud. Es unterstützt alle Modelle, d. H. Schlüsselwert, JSON, Grafik, tabellarisch.

Ein weiteres aufregendes Merkmal dieser Datenbank sind die bereitgestellten erweiterten Workloads. Innerhalb eines einzigen Sicherheitsmodells bietet es eine vollständig integrierte und optimierte Datenbank, Grafik, Analyse, In-Memory, Suche und Apache Kafka.

# 3) Orient DB

Orient DB

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OrientDB ist ein einzigartiges Open-Source-NoSQL-DBMS mit mehreren Modellen, das alle Funktionen von Diagrammen mit Dokument-, Schlüssel- / Wert-, reaktiven, objektorientierten und räumlichen Modellen in einer einheitlichen skalierbaren, leistungsstarken Betriebsdatenbank vereint.

Bei Grafikoperationen funktioniert es viel schneller. Es unterstützt atomare Operationen sowie die ACID-Transaktionen mit einem Transaktions-DBMS. Während Sie OrientDB verwenden, müssen Sie keine andere proprietäre Sprache lernen, da diese einfach mit einer auf SQL basierenden Datenbank funktioniert.

# 4) LeanXcale

LeanXcale

LeanXcale Es ist einfach, mit einer Datenbank zu arbeiten, die für Transaktions- und Analyse-Workloads ausgelegt ist. Diese ACID-kompatible Datenbank ermöglicht das schnelle Einfügen und Zusammenfassen von Echtzeitdaten.

Mit LeanXcale können Sie Vorgänge und Analysen in jedem Maßstab in demselben Datenbankmanager ausführen. Sie können linear von 1 auf 100 Knoten skalieren.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir das Konzept der Hybrid-Datenbank sowie die zugrunde liegende Architektur und Funktionsweise untersucht.

Wir haben die Vorteile der Verwendung einer Hybriddatenbank kennengelernt, wie sie die Vorteile von relationalen und nicht relationalen DBs, In-Memory- und On-Disk-Speicher in einer einzelnen DB-Instanz verbinden und deren Mängel beseitigen kann und wie sie mit Big Data so gut umgehen kann . Wir haben uns auch einige der besten Hybrid-Datenbanken angesehen, die auf dem Markt verfügbar sind.

Ich hoffe, Ihnen hat dieses informative Tutorial zu Hybrid-Datenbanken gefallen!

= >> Kontaktiere uns um hier eine Auflistung vorzuschlagen.

Literatur-Empfehlungen

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