NoSQL-Anwendungsfallszenarien oder WANN wird NoSQL verwendet [geschlossen]

Bei all dem Hype scheint es wirklich schwierig zu sein, verlässliche Informationen darüber zu finden, wann dies zu verwenden ist. Ich stelle also die folgenden Fragen und es tut mir leid, wenn dies im Voraus wirklich dumme Fragen sind:

1. Soll ich NoSQL für Benutzerdaten verwenden? ZB Profile, Benutzernamen + Passwörter usw.
2. Soll ich NoSQL für wichtige Inhalte verwenden? ZB Artikel, Blogposts, Produktinventar usw.

Ich gehe davon aus, nein? Und ich denke, NoSQL ist nur für schnell zugängliche Dinge gedacht, bei denen es in Ordnung ist, Daten zu verlieren. Ich habe aber auch gelesen, dass NoSQL-Apps über eine integrierte Redundanz verfügen, damit ich keine Daten verliere.

Können Sie mir auch spezielle Geschäftsanwendungsfälle geben, in denen ich NoSQL verwenden würde, wenn die obigen 2 Beispiele schlecht sind? Ich sehe viele allgemeine Beschreibungen, aber nicht viele Beispiele aus der Praxis. Die einzigen Dinge, an die ich denken kann, sind Messaging und Analysen von Benutzer zu Benutzer.

Vielen Dank!

Es ist wirklich eine "es kommt darauf an" Frage. Einige allgemeine Punkte:

• NoSQL eignet sich normalerweise für unstrukturierte / "schemenlose" Daten. Normalerweise müssen Sie Ihr Schema nicht explizit im Voraus definieren und können einfach neue Felder ohne Zeremonie einschließen
• NoSQL bevorzugt normalerweise ein denormalisiertes Schema, da JOINs in der RDBMS-Welt nicht unterstützt werden. Daher haben Sie normalerweise eine abgeflachte, denormalisierte Darstellung Ihrer Daten.
• Die Verwendung von NoSQL bedeutet nicht, dass Sie Daten verlieren könnten. Unterschiedliche DBs haben unterschiedliche Strategien. zB MongoDB - Sie können im Wesentlichen auswählen, auf welcher Ebene die Leistung gegen das Potenzial für Datenverlust abgewogen werden soll - beste Leistung = größerer Spielraum für Datenverlust.
• Es ist oft sehr einfach, NoSQL-Lösungen zu skalieren. Das Hinzufügen weiterer Knoten zum Replizieren von Daten ist eine Möglichkeit, um a) mehr Skalierbarkeit zu bieten und b) mehr Schutz vor Datenverlust zu bieten, wenn ein Knoten ausfällt. Aber auch hier kommt es auf die NoSQL DB / Konfiguration an. NoSQL bedeutet nicht unbedingt "Datenverlust", wie Sie schließen.
• IMHO werden komplexe / dynamische Abfragen / Berichte am besten von einem RDBMS aus bedient. Oft ist die Abfragefunktionalität für eine NoSQL-Datenbank eingeschränkt.
• Es muss nicht eine 1 oder die andere Wahl sein. Meine Erfahrung war die Verwendung von RDBMS in Verbindung mit NoSQL für bestimmte Anwendungsfälle.
• NoSQL-DBs sind häufig nicht in der Lage, atomare Operationen über mehrere "Tabellen" hinweg auszuführen.

Sie müssen sich wirklich ansehen und verstehen, was die verschiedenen Arten von NoSQL-Speichern sind und wie sie Skalierbarkeit / Datensicherheit usw. bieten. Es ist schwierig, eine allgemeine Antwort zu geben, da sie wirklich alle unterschiedlich sind und die Dinge unterschiedlich angehen .

Für MongoDB als Beispiel, überprüfen Sie ihr aus Use Cases , um zu sehen , was sie als „gut geeignet“ und „weniger gut geeignet“ Verwendungen von MongoDB ist.

Ich denke, Nosql ist zumindest in diesen Szenarien "besser geeignet" (ergänzende sind willkommen)

1. Einfache horizontale Skalierung durch Hinzufügen weiterer Knoten.

2. Abfrage eines großen Datensatzes

   Stellen Sie sich jede Menge Tweets vor, die jeden Tag auf Twitter gepostet werden. In RDMS kann es Tabellen mit Millionen (oder Milliarden?) Zeilen geben, und Sie möchten diese Tabellen nicht direkt abfragen, ohne zu erwähnen, dass Tabellenverknüpfungen meistens auch für komplexe Abfragen erforderlich sind.

3. Festplatten-E / A-Engpass

   Wenn eine Website Ergebnisse basierend auf den Echtzeitinformationen der Benutzer an verschiedene Benutzer senden muss, handelt es sich wahrscheinlich um Zehntausende oder Hunderttausende von SQL-Lese- / Schreibanforderungen pro Sekunde. Dann wird die Festplatten-E / A ein schwerwiegender Engpass sein.