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Cos'è il database ibrido? Elenco dei migliori database ibridi

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Una guida completa al database ibrido con l'elenco dei migliori database ibridi sul mercato:

PER Database ibrido è un equilibrato Banca dati Sistema di gestione offrendo un'elaborazione dei dati ad alte prestazioni nella memoria principale insieme a enormi capacità di archiviazione del disco fisico.

Questo tutorial ti fornirà una spiegazione dettagliata del significato, dei vantaggi, dell'architettura e dell'implementazione del database ibrido in termini semplici. È stato incluso anche un elenco dei database ibridi più diffusi utilizzati in tutto il mondo per riferimento.

Database ibrido

Cosa imparerai:

Cos'è un database ibrido?

Un database ibrido offre le caratteristiche di un database in memoria e di un database su disco in un unico motore integrato. Pertanto, i dati possono essere archiviati e utilizzati solo nella memoria principale, o nel disco rigido o in combinazione di entrambi.

Il miglior esempio di database ibrido è Altibase .

La disposizione unificata di entrambi i tipi di database consente una straordinaria flessibilità e potenti funzionalità. Inoltre, oggigiorno, la definizione di database ibridi non si limita solo a questo senso di archiviazione dei dati, ma un database ibrido dei giorni nostri fa molto di più.

Illustrazione di un database ibrido:

Database ibrido

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Poiché la maggior parte delle organizzazioni si sta ora spostando sul cloud, i database ibridi devono essere ibridi in senso architettonico e combinare l'uso di cloud pubblici e privati. A volte, un database ibrido è anche definito come l'integrazione di database relazionali e NoSQL.

Un buon database ibrido deve essere completamente distribuito e deve possedere alta disponibilità, affidabilità e scalabilità.

Differenza tra database relazionali, database NoSQL e database ibrido

Nei database relazionali, i dati esistono sotto forma di relazioni (set di tabelle) e possono essere recuperati da SQL o da altri comandi di linguaggio strutturato.

D'altra parte, un database NoSQL non fa uso di tabelle per l'archiviazione dei dati. Memorizza i dati in un altro numero di modi, inclusi archivi di valori-chiave, archivi di documenti, grafici, metodi di archiviazione di oggetti, ecc. Ciò rende più semplice per i sistemi complessi e distribuiti accedere alle informazioni del database.

Tuttavia, alcuni database NoSQL potrebbero non avere una consistenza immediata dei dati. Poiché capisci che un database ibrido è una combinazione di database relazionali e NoSQL, è importante per noi esaminare a fondo le differenze tra database relazionali e NoSQL.

Differenziamoli sui seguenti parametri:

# 1) Scalabilità e prestazioni:

I database relazionali o SQL utilizzano la scalabilità verticale.

Significa che quando la quantità di dati viene aumentata, è necessaria l'espansione della capacità di archiviazione e della potenza di elaborazione del nodo esistente. Ad esempio, la capacità della CPU, della RAM e del dispositivo di archiviazione sul palco (SSD) del server DB. Questa scalabilità verticale è molto costosa a causa del costo dell'hardware sottostante.

Al contrario, i database NoSQL utilizzano la scalabilità orizzontale, ovvero quando la quantità di dati aumenta, il sistema viene espanso aggiungendo nodi di modalità per l'archiviazione dei dati e la potenza di calcolo, Per esempio , aggiungendo server all'infrastruttura DB NoSQL. Questa è una soluzione più economica rispetto alla scalabilità verticale.

In generale, i database NoSQL dispongono anche di funzionalità di partizionamento automatico che distribuiscono i dati su server diversi per aumentare le prestazioni.

Lo scopo principale dei database relazionali è quello di soddisfare rigorosamente le proprietà ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability) che è una sorta di attività non fattibile per i database NoSQL. Quindi, l'integrità e l'affidabilità dei database relazionali sono decisamente più dei database NoSQL.

Per i database NoSQL, mantenere le proprietà ACID è difficile in quanto utilizzano il ridimensionamento orizzontale. Si basano sui principi BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistente) e quindi sono più flessibili dei database relazionali.

# 2) Flessibilità:

I database SQL hanno uno schema statico e predefinito mentre i database NoSQL hanno uno schema dinamico che non deve essere predefinito. La modifica dello schema nei database SQL è complicata e soggetta a errori, mentre è facile adattarsi ai cambiamenti nella struttura dei dati nel caso dei database NoSQL.

Questo è il motivo per cui i database NoSQL sono preferiti in ambienti agili e scalabili. Inoltre, i database SQL gestiscono solo dati strutturati, mentre i database NoSQL possono gestire dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati.

# 3) Lingua della query:

I database relazionali utilizzano SQL (Structured Query Language). SQL è un potente linguaggio di query e può gestire query complesse tramite un'interfaccia standardizzata.

Al contrario, i database NoSQL non hanno alcun linguaggio standardizzato per l'interrogazione dei dati. Usano il proprio linguaggio di query fornito dal rispettivo fornitore. Generalmente mancano di gestire query complesse come aggregazioni, join, ecc.

Pertanto, SQL è sicuramente un vantaggio per i database relazionali, mentre per i database NoSQL è necessario sviluppare un linguaggio di query standardizzato.

# 4) Sicurezza:

I database relazionali sono molto protetti dalla loro architettura. Tuttavia, nel caso dei database NoSQL, poiché forniscono la funzionalità di partizionamento orizzontale e i dati vengono distribuiti, la gestione della riservatezza, della privacy e della sicurezza è una parte impegnativa.

Nei database NoSQL, l'autorizzazione, l'autenticazione e il controllo devono essere eseguiti tramite metodi esterni a seconda del database NoSQL utilizzato.

# 5) Gestione dei dati - Archiviazione e accesso:

I database SQL archiviano dati altamente normalizzati e molto puliti. La ridondanza dei dati viene evitata dalla normalizzazione e dall'affettatura dei dati nelle relazioni (tabelle logiche). Pertanto, l'utilizzo dello spazio di archiviazione avviene in modo ragionevole.

Al contrario, i database NoSQL memorizzano i dati in raccolte che hanno relazioni logiche e comportano un grado inferiore di normalizzazione. Quindi, contengono ridondanza dei dati. La replica aiuta a migliorare la disponibilità dei dati nei database NoSQL e garantisce anche la perdita di dati.

Si trattava delle principali differenze tra i database SQL e NoSQL.

In che modo i database relazionali e NoSQL sono diversi da un database ibrido?

Un database ibrido è quello che impiega metodi di database relazionali e NoSQL in una singola istanza database. Un database ibrido gode dei vantaggi dei database relazionali e NoSQL ed elimina i loro limiti.

Possono esserci casi in cui le app software possono trarre ancora più vantaggio impiegando diverse soluzioni all'interno dell'applicazione per attività specifiche.

Per le applicazioni che richiedono transazioni ad alta velocità e risposta rapida o che eseguono query complesse sui dati in tempo reale, è più adatto combinare varie tecnologie di database per particolari esigenze di elaborazione.

La combinazione della tecnologia di database relazionale e NoSQL (ovvero un database ibrido) genera un sistema migliore con disponibilità, scalabilità e prestazioni più elevate.

Vantaggi del database ibrido

Un database ibrido offre notevoli vantaggi rispetto ai database in memoria e su disco. Il database ibrido utilizza il disco fisico per la memorizzazione e il recupero dei dati, ma utilizza comunque la memoria per i dati che sono in uso per migliorare le prestazioni.

Poiché un database ibrido supporta entrambi i tipi di database, uno degli ovvi vantaggi di un database ibrido è la sua flessibilità. Utilizzando un database ibrido, è possibile mantenere un equilibrio tra prestazioni, costi e persistenza.

Per comprendere appieno i vantaggi di un database ibrido, esploriamo prima i vantaggi e i limiti del database in memoria e del database su disco individualmente.

Un database in memoria sarà sempre notevolmente più veloce di un database su disco. Poiché i dati esistono direttamente nella RAM, il tempo di risposta è molto rapido e la latenza è estremamente bassa (scala di microsecondi). Al contrario, la limitazione è che la RAM è molto costosa di un disco rigido tradizionale e possiede una capacità di archiviazione molto ridotta.

D'altra parte, i database su disco hanno un'enorme capacità di archiviazione e l'archiviazione è piuttosto economica. Tuttavia, i database su disco tendono ad avere prestazioni scadenti poiché l'operazione di I / O del disco è molto costosa e la progettazione del database residente su disco spesso spende molte risorse della CPU per ottimizzare i modelli di accesso al disco.

Questo è il motivo per cui un database ibrido è così attraente. Conserva tutti i vantaggi sia del DB in memoria che del DB su disco ed elimina i loro svantaggi in un'unica soluzione. È possibile utilizzare tabelle di memoria se si richiedono prestazioni elevate. Se hai bisogno di molto spazio di archiviazione, puoi utilizzare le tabelle del disco.

Vantaggi del database ibrido

I vantaggi di un database ibrido includono:

  • Prestazione: L'ordinamento, l'archiviazione e il recupero dei dati a cui si accede di frequente avviene interamente in memoria anziché dal disco. Questo in effetti rende il database ibrido veloce. Inoltre, i database ibridi fanno uso di ottimizzatori per scegliere automaticamente il miglior piano di esecuzione sulla base delle statistiche e degli indici disponibili al fine di migliorare le prestazioni complessive indipendentemente dalla posizione dei dati.
  • Costo: Il disco rigido è più economico della RAM. Pertanto, il denaro risparmiato può essere utilizzato per aggiungere più memoria al fine di aumentare le prestazioni.
  • Persistenza: Poiché i chip RAM non possono avvicinarsi alla densità di archiviazione di un disco di archiviazione fisico, i dischi rigidi vengono comunque utilizzati per archiviare i dati necessari per un utilizzo successivo. Ciò garantisce che i dati non vadano persi in caso di interruzione di corrente.
  • Flessibilità: I database ibridi offrono la capacità di eseguire carichi di lavoro transazionali (OLTP) e analitici (OLAP) parallelamente. Questo è chiamato HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing). HTAP offre una migliore flessibilità agli sviluppatori durante l'aggiornamento del software esistente o la creazione di nuovo software. Ciò rende i database ibridi altamente adatti per app in tempo reale basate sui dati.
  • Righe e colonne: Il database ibrido consente l'archiviazione basata su righe e su colonne. Ciò aiuta a ottimizzare le query sia transazionali che analitiche, con conseguente ricerca e reporting più veloci. Un piano di archiviazione ibrido in un database unificato fornisce una piattaforma altamente efficiente, con tutti i dati archiviati in modo da ottimizzare per l'attività da svolgere.
  • Distribuzione: Il database ibrido consente sia distribuzioni basate su cloud che distribuzioni in sede. L'implementazione basata su cloud elimina la necessità di una gestione continua del database e della tecnologia da parte delle risorse IT interne. Nel frattempo, la distribuzione in sede offre un controllo migliore quando necessario. Questo infatti aiuta le aziende a utilizzare le proprie risorse e il personale in modo più efficiente.

Architettura del database ibrido

Comprenderemo l'architettura del Database Ibrido attraverso l'esempio di un sistema di database ibrido progettato per l'archiviazione e la gestione di big data.

Consideriamo un sistema ibrido composto da database MySQL (relazionale) e MongoDB (NoSQL). I dati sono classificati in una categoria strutturata e non strutturata.

I dati strutturati vengono inviati a MongoDB, mentre la selezione del database per i dati non strutturati si basa sulla modalità in cui viene eseguita l'applicazione. In modalità ibrida, i dati vengono inviati a MongoDB e in modalità SQL, i dati vengono inviati al database MySQL.

Architettura del database ibrido

(Immagine fonte )

Come puoi vedere nel diagramma architettonico sopra, il sistema è composto da due componenti principali, ovvero componente SQL e componente MongoDB.

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# 1) Componente SQL: Questo componente ha un motore di archiviazione che gestisce l'archiviazione dei dati nel database MySQL. Il motore di archiviazione è composto da un file di registro delle transazioni e da filegroup di dati che possono essere suddivisi ordinatamente in file di dati, tabelle, indici, estensione e pagina.

Il file di registro delle transazioni viene utilizzato per ottenere l'integrità dei dati e il ripristino dei dati. L'inizio e la fine di ogni operazione e tutte le modifiche apportate vengono registrate nel file di registro delle transazioni.

# 2) Componente MongoDB: Questo componente è responsabile di garantire ridondanza e coerenza. Utilizza la replica per lo stesso. L'afflusso di dati da varie posizioni e vari formati viene suddiviso e distribuito equamente a un gruppo di terminali estensibili non statici noti come frammenti.

I metadati vengono salvati nei server di configurazione. Per garantire la ridondanza, ciascuno dei server possiede una replica di tutti i metadati. In caso di richiesta del client, avvia uno dei processi di instradamento per esaminare i server di configurazione per vedere la posizione della richiesta.

Panoramica dell'interfaccia ibrida DB.

Interfaccia ibrida DB

Questo sistema integra i sapori di entrambi i DB (relazionale e non relazionale) in una singola istanza. Può essere utilizzato per la gestione e l'archiviazione di big data, eliminando i punti deboli di entrambi i database.

Come funzionano i database ibridi?

Per i sistemi con risorse limitate e ad alte prestazioni, un database ibrido viene prodotto dalla fusione di due sistemi, ovvero database in memoria e database su disco. Consente allo sviluppatore di unire entrambi i modelli di database, ovvero in memoria e su disco, in un'unica istanza database.

Indicare un insieme di dati come transitorio (gestito in memoria), mentre si seleziona l'archiviazione su disco per il resto dei tipi di record, è necessaria una semplice dichiarazione dello schema del database. Il database risultante preserva le potenze in memoria (velocità, dimensioni ridotte del database, API native intuitive, ecc.), Controllando possibilmente i risparmi sui costi e la stabilità incorporata di un database su disco.

Utilizzo di database ibridi

(Immagine fonte )

Il funzionamento sottostante dei database ibridi si basa sulla funzionalità HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing). Per l'archiviazione dei dati, entrambi i tipi di supporto, ovvero in memoria e su disco, sono disponibili all'interno di una singola applicazione. Ciò consente ai clienti di gestire i compromessi tra latenza, costo e opzioni di conservazione dello storage.

Per i clienti e le applicazioni, la varianza nel funzionamento dei tipi di archiviazione trasversale sarà trascurabile, poiché la manipolazione dei dati sarà coerente in tutte le tabelle, tuttavia, i risparmi sui costi possono essere significativi.

I database ibridi utilizzano ottimizzatori per scegliere automaticamente il piano di esecuzione più adatto in base alle statistiche e agli indici esistenti per migliorare le prestazioni complessive indipendentemente dalla posizione dei dati.

Il database ibrido ottimizza le query transazionali e analitiche supportando sia l'archiviazione basata su riga (per le query transazionali) che quella basata su colonne (per le query analitiche) con una singola istanza database. Tutti i dati vengono conservati in modo da ottimizzare l'operazione in corso.

Casi d'uso di database ibridi

Esistono alcuni scenari aziendali in cui non è consigliabile utilizzare il database NoSQL da solo o il database relazionale da solo. In tali scenari, l'uso del DB ibrido entra in un quadro in cui un database NoSQL viene aggiunto a un database relazionale esistente o viceversa.

Discutiamo alcuni dei casi d'uso di un database ibrido.

# 1) Caso d'uso: database dei documenti

Il software Enterprise Resource Planning (ERP) è tradizionalmente una morsa per i database relazionali, tuttavia, manca la flessibilità per consentire ai propri utenti di personalizzare i moduli di iscrizione, senza alcuna modifica allo schema del database.

Se aggiungiamo un database di documenti NoSQL a questa soluzione ERP esistente, gli utenti possono creare e modificare i moduli rapidamente, come richiesto. I dati verranno salvati come documenti e saranno sigillati in futuro per eventuali modifiche ai parametri del modulo in corso.

Alcuni fornitori di database relazionali hanno percepito la necessità di una tale disposizione mista e hanno realizzato qualcosa come un database di documenti all'interno del loro database relazionale. Ad esempio, Microsoft SQL Server 2016 fornisce il supporto per l'archiviazione di documenti JSON all'interno delle celle, il che a sua volta facilita il flusso di lavoro, ma confonde l'aggiornamento di tali dati rispetto all'aggiornamento dei dati in una tabella normale.

I database dei documenti mantengono tutto sotto forma di un 'documento', normalmente un oggetto JSON. Poiché non hanno bisogno di alcuna struttura, puoi aggiungere vari campi a ogni oggetto JSON, ricordando che dipende da te rendere quei dati significativi durante il recupero. I database di documenti famosi includono MongoDB e Couchbase.

# 2) Caso d'uso: database in memoria e database grafico

Il successo dei siti di e-commerce dipende fortemente dalla loro capacità di prescrivere qualcosa che potrebbe interessarti in modo specifico. Come lo farebbero? Esaminano i tuoi acquisti passati e tengono traccia delle cose che hai guardato, tuttavia, non hai acquistato.

Faranno lo stesso per i tuoi compagni, per diversi clienti nella tua regione e assoceranno queste informazioni a ciò che è in voga. La sfida è che questa analisi dei dati dovrebbe avvenire rapidamente per ogni apertura di pagina e ogni cliente, è un atto irrealizzabile se ti viene richiesto di interrogare il tuo database relazionale e combinare numerose tabelle in modo da ottenere risultati.

Un modo possibile potrebbe essere quello di avere un database in memoria prima del database relazionale per memorizzare nella cache tutti i dati richiesti per eseguire query in memoria, piuttosto che dirigersi ogni volta sul disco. Una soluzione migliore sarebbe aggiungere anche un database di grafici per mantenere un registro di tutte le tue relazioni come cliente rispetto alle tue scelte, chi sono i tuoi compagni, i loro gusti e le loro antipatie.

I database in memoria sono generalmente archivi di valori-chiave che vengono eseguiti nella RAM, tuttavia alcuni di essi possono perseverare le informazioni sul disco rigido, oltre a offrire supporto per la replica, istantanee e registrazione delle transazioni. I database in memoria più famosi includono Memcached e Redis.

I database a grafo mantengono le loro strutture a grafo di dati e sono semplificati per query e ricerche rapide. Ciò si ottiene aggiungendo un puntatore a ciascuna voce alle voci collegate. Per i database Graph, puoi esplorare Neo4j e InfiniteGraph.

# 3) Caso d'uso: rilevamento delle frodi

Indipendentemente dal fatto che tu gestisca un negozio online o un negozio fisico al dettaglio, è fondamentale essere costantemente all'erta per tentativi di frode. Per farlo devi registrare rapidamente una grande quantità di dati, da parti diverse del tuo framework.

Ovviamente, poiché i dati provengono da un'ampia gamma di punti, è necessario pensare ai server Web, ai file server o ai gateway di pagamento e non è organizzato allo stesso modo per ciascuno di questi, sarebbe difficile creare un database relazionale per questo scopo.

Allo stesso modo, è del tutto possibile che dopo un po 'di tempo inizi o smetti di registrare alcuni parametri da qualche parte nel sistema e hai bisogno di un database in grado di gestirli. I database a colonne sono stati progettati alla luce di questo motivo e ti danno scritture veloci, eppure devi stare attento mentre ne progetti uno per assicurarti che soddisfi le tue esigenze.

Best practice per l'implementazione di un sistema di database ibrido

  • Seleziona il modello ibrido giusto in base ai tuoi requisiti di dati, costi, prestazioni e gestione. Garantisci una soluzione di database scalabile che soddisfi le tue esigenze aziendali, ovvero il tutto sostenendo sicurezza, accessibilità, flessibilità e interoperabilità all'interno della tua infrastruttura attuale. Cerca di ridurre al minimo lo spostamento dei dati e di mantenere un'architettura semplice.
  • Preparati per l'implementazione ibrida. Definisci bene i flussi di lavoro.
  • Rivedi il posizionamento dei dati, ad esempio dove conservare i dati e come recuperarli.
  • Modifica il tuo approccio alla sicurezza. Verifica la presenza di eventuali problemi di sicurezza nel trasferimento dei dati tra le risorse on-premise e cloud.
  • Cerca di mantenere le seguenti tre competenze:
    • Competenza di integrazione: La capacità di connettere flussi di dati distinti in tutta l'organizzazione in modo agile, efficiente e progressivo.
    • Competenza informativa: La capacità di gestire il significato e il contesto e quindi il valore aziendale dei dati.
    • Competenza di trasformazione: La capacità di apportare complessi cambiamenti interfunzionali nel business come richiesto dalle condizioni di mercato, dai progressi tecnologici e dalle opportunità di business non solo una volta, ma come un processo continuo.

In alcune situazioni, il passaggio da uno o più RDBMS a database NoSQL potrebbe non essere vantaggioso. In queste circostanze, potrebbe essere una scelta migliore creare un sistema ibrido.

= >> Contattaci per suggerire un elenco qui.

I migliori database ibridi da tenere d'occhio

Diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori database ibridi disponibili nel settore.

# 1) Database ibrido Altibase Enterprise(MIGLIORE nel complesso)

Database ibrido Altibase Enterprise

Altibase è un database ibrido che supporta simultaneamente l'archiviazione in memoria e su disco in un'unica soluzione di database. L'architettura di Altibase consente l'uso di tabelle di memoria per prestazioni elevate e tabelle di dischi per un'archiviazione conveniente.

Fornisce replica sincrona e asincrona e offre anche la conformità ACID in tempo reale. È compatibile con i sistemi operativi AIX, HP-UX, Linux e Windows.

Le sue caratteristiche principali includono il supporto per l'intero standard SQL, il controllo della concorrenza multiversione (MVCC), il checkpoint Fuzzy e Ping-Pong per backup periodici dei dati, replica e funzionalità di collegamento al database. Infatti, Altibase è stato il primo fornitore di database al mondo a sviluppare e commercializzare un database ibrido nel 2005.

=> Visita il sito web del database ibrido Altibase Enterprise

# 2) DataStax Hybrid Cloud Database

Database cloud ibrido DataStax

DataStax Enterprise è un database cloud ibrido distribuito sviluppato su Apache Cassandra. Questo database è stato creato per un cloud ibrido. Fornisce un'unica piattaforma per tutti i tipi di applicazioni ovunque, su qualsiasi cloud. Supporta tutti i modelli, ad esempio valore-chiave, JSON, grafico, tabulare.

Un'altra caratteristica interessante di questo database sono i carichi di lavoro avanzati pronti per la distribuzione. All'interno di un unico modello di sicurezza, fornisce un database completamente integrato e ottimizzato, grafico, analisi, in-memory, ricerca e Apache Kafka.

# 3) Orienta DB

Orient DB

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OrientDB è unico nel suo genere DBMS NoSQL open source multi-modello che riunisce tutte le funzionalità di grafici con modelli di documenti, chiave / valore, reattivi, orientati agli oggetti e geospaziali in un database operativo unificato, scalabile e ad alte prestazioni.

Funziona molto più velocemente sulle operazioni con i grafici. Supporta le operazioni atomiche e le transazioni ACID con un DBMS transazionale. Durante l'utilizzo di OrientDB, non è necessario imparare un altro linguaggio proprietario poiché funziona semplicemente con un database basato su SQL.

# 4) LeanXcale

LeanXcale

LeanXcale è facile lavorare con un database progettato per carichi di lavoro transazionali e analitici. Questo database conforme ad ACID consente l'inserimento e l'aggregazione rapidi su dati in tempo reale.

Con LeanXcale, puoi eseguire operazioni e analisi all'interno dello stesso database manager su qualsiasi scala. Puoi scalare linearmente da 1 a 100 nodi.

Conclusione

In questo tutorial, abbiamo esplorato il concetto di database ibrido, insieme alla sua architettura sottostante e al suo funzionamento.

Abbiamo appreso i vantaggi dell'utilizzo di un database ibrido, come può unire i vantaggi dei database relazionali e non relazionali, dello storage in memoria e su disco in una singola istanza database ed eliminare i loro difetti e come può gestire i big data così bene . Abbiamo anche esaminato alcuni dei migliori database ibridi disponibili sul mercato.

Spero che questo tutorial informativo sui database ibridi ti sia piaciuto !!

= >> Contattaci per suggerire un elenco qui.

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