NoSQL

Простыми словами объясним эти подходы к масштабированию систем хранения данных. На понятном примере и без использования сложной терминологии.

Теоремы CAP и PACELC объясняют ограничения, возникающие в распределённых системах, и позволяют проектировать решения, обеспечивающие правильный баланс между доступностью, согласованностью и быстродействием.

СУБД очень часто становится «узким местом» в производительности веб‑приложений. В момент, когда сервер баз данных не может справиться с нагрузками, производится масштабирование. В современных высоконагруженных системах эффективное управление данными невозможно без использования методов масштабирования и обеспечения отказоустойчивости. Репликация, партиционирование и шардирование — ключевые подходы, которые позволяют распределять данные, повышать производительность и гарантировать доступность. Разберём каждый из них подробно.

Базы данных служат для хранения и обработки данных. Бывают реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL) системы управления базами данных. Реляционные системы управления базами данных (SQL) хранят данные в таблицах и наиболее часто используются в качестве основного хранилища для веб‑приложений. Они очень стабильны, и их надёжность проверена временем. Нереляционные СУБД (NoSQL) заметно отличаются по структуре хранения данных и работе с ними. Для специфических типов данных и задач они зачастую быстрее и удобнее классических SQL СУБД, но обычно это преимущество достигается за счёт снижения надёжности хранения.

MongoDB — это NoSQL‑хранилище данных, крайне удобное для хранения информации, которая не может быть нормально структурирована в рамках реляционных баз данных. MongoDB — это СУБД с открытым исходным кодом по лицензии SSPL, не требующая описания схемы таблиц. Документы в MongoDB хранятся в JSON или BSON, с такой моделью проще кодировать и управлять, а внутренняя группировка релевантных данных обеспечивает дополнительный выигрыш в быстродействии.

Memcached — это хранилище «ключ => значение», использование которого очень эффективно для ускорения работы сайта или веб‑приложения.

Sphinx и Elasticsearch — это поисковые «движки», которые обеспечивают более быстрый поиск и фильтрацию по сравнению с реляционными базами данных, а также предоставляют возможность использования многих полезных функций поиска: учитывают морфологию языка, осуществляют фасеточный поиск, работают со стоп‑словами, поддерживают выборочную индексацию и позволяют настроить формулу определения релевантности документов.