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 — это очень часто «узкое место» в производительности веб‑приложений. В момент, когда сервер баз данных не может справится 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. Разберем 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. Большинство нереляционных хранилищ превосходят классические SQL СУБД по скорости доступа или при работе со специфическими типами данных, но обычно эта скорость 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, не требующая описания схемы таблиц. Документы в MongoDB хранятся в JSON или BSON, работа с такой моделью проще кодируется и проще управляется, 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 обеспечивают возможность использования многих полезных функций поиска, например, учитывают морфологию языка, осуществляют фасеточный поиск, работают со стоп‑словами, обеспечивают выборочную индексацию и позволяют производить настройку формулы определения релевантности документов.