Соединение NoSQL и традиционных баз данных

Узнайте от разработчиков DST Global, как интеграция NoSQL с традиционными базами данных улучшает стратегию обработки данных, обеспечивая лучшую масштабируемость и аналитику в реальном времени.

По мере распространения данных в различных секторах и отраслях управление базами данных приобретает новый уровень сложности. В то время как традиционные базы данных с их свойствами ACID ( атомарность, согласованность, изоляция, долговечность ) продолжают удерживать свои позиции, базы данных NoSQL привлекают всеобщее внимание благодаря своей масштабируемости и гибкости. Можно подумать, что это две параллельные вселенные, которые никогда не пересекутся, но так ли это на самом деле? В этой статье предполагается, что интеграция баз данных NoSQL с традиционными реляционными базами данных — это не просто техническая задача — это секретный соус для создания по-настоящему надежной и универсальной стратегии управления данными.

Дихотомия и диалог

Давайте начнем с понимания различий между этими двумя типами баз данных. Традиционные базы данных являются приверженцами сложных запросов, объединений и транзакций. Они оптимизированы для работы в средах, требующих строгой согласованности и целостности данных.

С другой стороны, базы данных NoSQL возникли из-за потребности в скорости, масштабировании и адаптируемости. Они отлично подходят для сценариев, требующих большого объема записи, и могут легко управлять полуструктурированными или неструктурированными данными. Часто следуя модели BASE (базово доступный, мягкое состояние, в конечном итоге согласованный), базы данных NoSQL ставят доступность и устойчивость разделов во главу угла.

В высокотехнологичном мире, который процветает благодаря аналитике в реальном времени и большим данным, оба типа баз данных имеют свое законное место. Так как же можно соединить эти две, казалось бы, разные парадигмы данных, чтобы построить более сплоченную экосистему управления данными?

Новый взгляд на стратегии: практические советы по интеграции

1. Объединение данных. Традиционное, но часто неправильно понимаемое объединение данных позволяет выполнять запросы в режиме реального времени к нескольким базам данных. Однако здесь не обошлось без проблем. Такие проблемы, как согласованность данных, могут стать препятствиями при объединении баз данных моделей ACID и BASE.

2. Решения промежуточного программного обеспечения. Решения «Платформа интеграции как услуга» (iPaaS) используют централизованный подход. Хотя они предлагают надежные инструменты сопоставления и преобразования данных, риск заключается в том, что они могут стать единой точкой отказа.

3.

Синхронизация данных: просто на бумаге, но сложно на практике. Это предполагает поддержание актуальности данных в обоих типах баз данных и может быть однонаправленным или двунаправленным.

4. Возможность подключения через API: новичок в мире, но уже многообещающий. Этот метод использует API для беспрепятственного подключения и предоставления данных из различных баз данных.

В этой обширной публикации в блоге мы углубимся в каждую методологию, описывая связанные с ней преимущества и риски.

Реальные сценарии

Рассмотрим случай глобального гиганта розничной торговли, которому удалось интегрировать свои базы данных NoSQL для управления запасами с СУБД, которая обрабатывала транзакционные и финансовые данные. Исход? Корректировка запасов в режиме реального времени на основе данных о продажах и значительное улучшение качества обслуживания клиентов. Этот пример из реальной жизни показывает, что интеграция баз данных — это не просто концептуальное упражнение, а даёт ощутимые преимущества для бизнеса.

Взгляд через призму производительности

Крайне важно не упускать из виду показатели производительности при интеграции этих двух типов баз данных. Например, скорость запросов в традиционных базах данных может быть образцовой, но что происходит, когда вам нужно выполнить запросы между базами данных? То же самое касается задержки и пропускной способности; Базы данных NoSQL могут быть предназначены для обработки больших объемов, но могут ли они поддерживать согласованность данных при интеграции с СУБД?

Общая картина: безопасность и будущие тенденции

Наконец, было бы вопиющим упущением не упомянуть безопасность. Каждый тип базы данных имеет свой уникальный набор функций безопасности, и гармонизация их в единую модель безопасности имеет решающее значение. Как справедливо заметил Вернер Фогельс, технический директор Amazon: «Будущее баз данных будет создано специально для удовлетворения конкретных потребностей». Дорожная карта на будущее ясна: интеграция NoSQL с традиционными базами данных станет незаменимой в будущем, особенно с учетом ИИ и машинного обучения.

Заключение

Чтобы преодолеть лабиринт управления данными, интегрированный подход переломным моментом может стать , включающий как NoSQL, так и традиционные базы данных. Независимо от того, занимаетесь ли вы аналитикой в реальном времени или создаете надежную архитектуру данных, понимание того, как объединить эти два типа баз данных, станет определяющим набором навыков как для архитекторов данных, так и для инженеров. Чтобы получить еще более полный взгляд на эту тему, прочтите эту публикацию в блоге , в которой представлен углубленный анализ и идеи.

Интеграция – это не просто техническая задача; это краеугольный камень надежной и универсальной стратегии управления данными, которая может вывести организации на новый уровень операционной эффективности и инноваций. 

Соединение NoSQL и традиционных баз данных
Получить консультацию у специалистов DST
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
RSS
21:10
+2
Решения для работы с распределёнными источниками

БД-источник может быть шардированной, как, например, Tarantool. Каждый из инструментов работает с такими БД по-разному.

— Debezium Embedded. Масштабирование выполняется по шардам и вручную, оффсеты хранятся в приёмнике для каждого шарда.
— Debezium Server. Масштабирование выполняется по шардам с помощью Kubernetes. Оффсеты хранят в файле, Kafka, Redis, приемнике для каждого шарда.
— Kafka-connect. Масштабирование выполняется по шардам с помощью тасков Kafka-connect — для каждого ReplicaSet запускается отдельный таск, который будет считывать данные. Оффсеты для каждого шарда хранятся в Kafka.

Главное из нашего опыта

— Зачастую к репликации высокие требования. Нам были важны скорость, отказоустойчивость, отсутствие дополнительной нагрузки. Исходя из этих требований мы выбрали механизм Change Data Capture, который удовлетворял всем основным критериям.
— Инструмент надо выбирать с учётом стека конечных пользователей. Наши заказчики часто работают с Java, поэтому, чтобы обеспечить совместимость решения, в качестве основы стека мы выбрали Java и Debezium.
— Монолитные приложения не всегда хороши. Debezium Embedded было сложно масштабировать и конфигурировать, поэтому мы перешли на Debezium Server. Это универсальное не монолитное решение, которое позволяет добавлять свои коннекторы и масштабироваться с помощью Kubernetes.
— Ошибки при создании инструмента для репликации неизбежны. Мы столкнулись с рядом проблем: высокий лаг, низкая отказоустойчивость, сложная архитектура. Каждый из недостатков нам пришлось устранять отдельно. Но тщательная доработка помогла нам получить инструмент, с помощью которого можно переливать данные из PostgreSQL в Tarantool с низким лагом репликации и сохранением консистентности.
21:10
+1
Познавательно для желающих реализовать репликацию данных. Сам писал собственный тул для реплицирования из SQLServer в PostgreSQL и Kafka на основе вычитывания данных из SQLServer Snapshot и последующим автоматическим переключением на живую SQLServer базу и считыванием изменений из CDC (LSN является ориентиром). Очень много подводных камней. Сейчас улучшаю перформанс первоначальной загрузки из snapshot и тесты показывают, что в разы вырастает скорость если считываю данные из snapshot в CSV, после через CopyIn в PostgreSQL с временным удалением индексов и primary ключей в PostgreSQL.
21:11
Нагрузка не может не увеличится, вы же как минимум выполняете операцию чтения WAL. Плюс сам инструментарий.
21:11
+2
Операция чтения WAL идет через репликационный слот и нагрузка в таком случае будет минимальна, нежели сделать фуллскан по всем записям в таблице.
21:11
А репликационный слот не создает нагрузки?
21:12
+2
Создает, но меньшую. Намного меньшую.
21:12
+2
Репликационный слот накладывает ограничение на перезапись wal. Т.е. пока данные из слота не прочитаны wal будет расти и при высокой нагрузке может очень быстро съесть все отведенное место на диске, с дальше сервер упадёт с ошибкой.
21:12
+1
Да, есть такое. Поэтому мы и пытались сделать лаг репликации минимальным.
Вам может быть интересно
Программное обеспечение хранилища данных помогает организациям хранить, управлять и анализировать большие объемы данных из разных источников в централизованном структурированном репозитории. Эти систе...
В этой статье разработчики компании DST Global обсудят ускорение и масштаб в ...
Тестирование — это сквозная проблема; Как и ...
Двоичное квантование в векторных базах данных повы...
В этой статье вы узнаете от разработчиков компании...
Узнайте о преимуществах от разработчиков компании ...
Oracle — самая популярная база данных в мире...
В этом комплексном сравнении от разработчиков комп...
: создание эффективных практик разработки и обслуж...
В этой статье рассматривается, что такое потоковая...

Новые комментарии

Рассмотрим основные преимущества и недостатки этой системы управления базами дан...
Топология «все-всем» (Full-Mesh) В этой системе каждый узел может одновреме...
Тоже три года работы с ceph, никаких разработчиков держать не нужно. Вполне коро...

Заявка на услуги DST

Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.

Адрес

Ижевск, ул. Воткинское шоссе, д. 170 Е, Технопарк Нобель, офис 1117

8 495 1985800
Заказать звонок

Режим работы: Пн-Пт 10:00-19:00

info@dstglobal.ru

Задать вопрос по почте

Укажите ваше имя
Укажите ваше email
Укажите ваше телефон