Các tiến bộ công nghệ đã mang lại những lợi thế hơn mức cần thiết được các tổ chức kinh doanh khai thác để có giá trị lợi nhuận tối đa và giảm chi phí hoạt động. Dữ liệu là xương sống cho những tiến bộ công nghệ mà từ đó các thủ tục phức tạp được tạo ra để đạt được các mục tiêu cụ thể. Khi công nghệ tiến bộ, có nhiều dữ liệu được đưa vào hệ thống. Bên cạnh đó, khi doanh nghiệp phát triển, có nhiều dữ liệu liên quan hơn và việc thiết lập hệ thống phục vụ cần phải xử lý dữ liệu nhanh, lưu trữ đáng tin cậy và cung cấp bảo mật tối ưu cho dữ liệu này. MongoDB là một trong những hệ thống đáng tin cậy trong việc đạt được những yếu tố này.
Dữ liệu lớn đề cập đến dữ liệu lớn thay đổi nhanh chóng, có thể được truy cập nhanh chóng và khả dụng cao để giải quyết các nhu cầu một cách hiệu quả. Các tổ chức kinh doanh có xu hướng kiểm tra chéo các thiết lập cơ sở dữ liệu có sẵn sẽ mang lại hiệu suất tốt nhất theo thời gian và do đó nhận ra một số giá trị từ Dữ liệu lớn.
Ví dụ:thị trường trực tuyến quan sát các nhấp chuột trên web của khách hàng, sức mua và sau đó sử dụng dữ liệu thu được để đề xuất các hàng hóa khác như một cách quảng cáo hoặc sử dụng dữ liệu trong việc định giá. Robot học thông qua máy học và quá trình này rõ ràng liên quan đến rất nhiều dữ liệu được thu thập vì robot sẽ phải lưu giữ những gì nó đã học trong bộ nhớ để sử dụng sau này. Để giữ loại dữ liệu phức tạp này bằng phần mềm cơ sở dữ liệu truyền thống được coi là không thực tế.
Đặc điểm của Dữ liệu lớn
Trong hệ thống phần mềm, chúng tôi xem xét Dữ liệu lớn về kích thước, tốc độ truy cập và các kiểu dữ liệu liên quan. Điều này có thể được giảm tương đối thành 3 tham số:
- Âm lượng
- Vận tốc
- Đa dạng
Khối lượng
Khối lượng là kích thước của Dữ liệu lớn có liên quan và nằm trong khoảng từ gigabyte đến terabyte hoặc hơn. Hàng ngày, các công ty lớn sử dụng hàng chục terabyte dữ liệu từ hoạt động hàng ngày của họ. Ví dụ, một công ty viễn thông muốn ghi lại các cuộc gọi được thực hiện kể từ khi họ bắt đầu hoạt động, các tin nhắn đã gửi và thời lượng mỗi cuộc gọi. Trên cơ sở hàng ngày, có rất nhiều hoạt động này diễn ra do đó dẫn đến rất nhiều dữ liệu. Dữ liệu có thể được sử dụng trong phân tích thống kê, ra quyết định và lập kế hoạch thuế quan.
Vận tốc
Hãy xem xét các nền tảng như giao dịch ngoại hối cần cập nhật thời gian thực cho tất cả các máy khách được kết nối và hiển thị các cập nhật mới của sàn giao dịch chứng khoán trong thời gian thực. Điều này cho thấy rằng cơ sở dữ liệu phục vụ phải xử lý dữ liệu như vậy khá nhanh mà không cần lưu ý đến độ trễ. Một số trò chơi trực tuyến liên quan đến người chơi từ các địa điểm khác nhau trên thế giới thu thập nhiều dữ liệu từ các lần nhấp, kéo và các cử chỉ khác của người dùng, sau đó chuyển tiếp chúng giữa hàng triệu thiết bị trong micro giây. Hệ thống cơ sở dữ liệu liên quan cần phải đủ nhanh để thực hiện tất cả những điều này trong thời gian thực.
Đa dạng
Dữ liệu có thể được phân loại theo nhiều kiểu khác nhau, từ, số, chuỗi, ngày tháng, đối tượng, mảng, dữ liệu nhị phân, mã, dữ liệu không gian địa lý và biểu thức chính quy chỉ cần đề cập đến một số. Một hệ thống cơ sở dữ liệu tối ưu phải cung cấp các chức năng để tăng cường thao tác với dữ liệu này mà không phát sinh thêm các thủ tục từ phía khách hàng. Ví dụ:MongoDB cung cấp các hoạt động định vị địa lý để sử dụng trong khi tìm nạp các vị trí gần với tọa độ được cung cấp trong truy vấn. Khả năng này không thể đạt được với cơ sở dữ liệu truyền thống vì chúng chỉ được thiết kế để giải quyết các cấu trúc khối lượng dữ liệu nhỏ, ít cập nhật hơn và một số cấu trúc dữ liệu nhất quán. Bên cạnh đó, người ta sẽ cần các hoạt động bổ sung để đạt được một số mục tiêu cụ thể, trong trường hợp của cơ sở dữ liệu truyền thống.
MongoDB cũng có thể được chạy từ nhiều máy chủ, khiến nó không tốn kém và vô hạn so với cơ sở dữ liệu truyền thống chỉ được thiết kế để chạy trên một máy chủ.
Các yếu tố cần xem xét khi chọn MongoDB cho Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn mang lại lợi thế cho doanh nghiệp khi nó được quản lý cao thông qua sức mạnh xử lý được cải thiện. Khi lựa chọn một hệ thống cơ sở dữ liệu, người ta nên xem xét một số yếu tố liên quan đến loại dữ liệu bạn sẽ xử lý và liệu hệ thống bạn đang chọn có cung cấp khả năng đó hay không. Trong blog này, chúng ta sẽ thảo luận về những lợi thế mà MongoDB mang lại cho Dữ liệu lớn so với Hadoop trong một số trường hợp.
- Một ngôn ngữ truy vấn phong phú cho truy vấn động
- Nhúng dữ liệu
- Tính khả dụng cao
- Lập chỉ mục và khả năng mở rộng
- Công cụ lưu trữ hiệu quả và Xử lý bộ nhớ
- Tính nhất quán và toàn vẹn của dữ liệu
Ngôn ngữ Truy vấn Phong phú cho Truy vấn Động
MongoDB phù hợp nhất cho Dữ liệu lớn trong đó dữ liệu kết quả cần thao tác thêm để có kết quả đầu ra mong muốn. Một số tài nguyên mạnh mẽ là hoạt động CRUD, khung tổng hợp, tìm kiếm văn bản và tính năng Map-Reduce. Trong khuôn khổ tổng hợp, MongoDB có thêm chức năng định vị địa lý có thể cho phép một người thực hiện nhiều việc với dữ liệu không gian địa lý. Ví dụ:bằng cách tạo chỉ mục 2Dsphere, bạn có thể tìm nạp các vị trí trong bán kính xác định bằng cách chỉ cung cấp tọa độ kinh độ và vĩ độ. Đề cập đến ví dụ viễn thông ở trên, công ty có thể sử dụng tính năng Map-Reduce hoặc khung tổng hợp để nhóm các cuộc gọi từ một vị trí nhất định, tính toán thời gian gọi trung bình hàng ngày cho người dùng hoặc nhiều hoạt động khác. Kiểm tra ví dụ bên dưới.
Hãy cùng thu thập dữ liệu vị trí
{ name: "KE",loc: { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] }, category: "Parks"}
{ name: "UG",loc: { type: "Point", coordinates: [ -45.97, 40.57 ] }, category: "Parks"}
{ name: "TZ",loc: { type: "Point", coordinates: [ -73.27, 34.43 ] }, category: "Parks"}
{ name: "SA",loc: { type: "Point", coordinates: [ -67.97, 40.77 ] }, category: "Parks"}Sau đó, chúng tôi có thể tìm dữ liệu cho các vị trí gần [-73,00, 40,00] bằng cách sử dụng khung tổng hợp và trong khoảng cách 1KM với truy vấn bên dưới:
db.places.aggregate( [
{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [ -73.00, 40.00 ] },
spherical: true,
query: { category: "Parks" },
distanceField: "calcDistance",
maxDistance: 10000
}
}
]Thao tác Map-Reduce cũng có sẵn trong Hadoop nhưng nó phù hợp với các yêu cầu đơn giản. Quá trình lặp lại cho Dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Map-Reduce trong Hadoop diễn ra khá chậm so với trong MongoDB. Trong quá trình này, nhiều tệp được tạo giữa bản đồ và các tác vụ giảm bớt khiến nó không thể sử dụng được trong phân tích nâng cao. MongoDb đã giới thiệu khung đường ống tổng hợp để khắc phục sự thất bại này và nó được sử dụng nhiều nhất trong quá khứ.
Nhúng Dữ liệu
MongoDB dựa trên tài liệu với khả năng đặt nhiều trường hơn bên trong một trường duy nhất được gọi là nhúng. Nhúng đi kèm với lợi thế là các truy vấn tối thiểu được phát hành cho một tài liệu vì bản thân tài liệu có thể chứa rất nhiều dữ liệu. Đối với cơ sở dữ liệu quan hệ trong đó một cơ sở dữ liệu có thể có nhiều bảng, bạn phải đưa ra nhiều truy vấn đến cơ sở dữ liệu cho cùng một mục đích.
Tính khả dụng cao
Giờ đây có thể sao chép dữ liệu trên nhiều máy chủ và máy chủ với MongoDB, không giống như DBMS quan hệ trong đó việc sao chép bị hạn chế ở một máy chủ duy nhất. Điều này có lợi là dữ liệu có sẵn rất nhiều ở các địa điểm khác nhau và người dùng có thể được phục vụ hiệu quả bởi máy chủ gần nhất. Bên cạnh đó, quá trình khôi phục hoặc sự cố có thể dễ dàng đạt được khi xem xét tính năng ghi nhật ký trong MongoDB tạo ra các điểm kiểm tra mà từ đó quá trình khôi phục có thể được tham chiếu đến.
Lập chỉ mục và Khả năng mở rộng
Lập chỉ mục chính và phụ trong MongoDB có rất nhiều giá trị. Lập chỉ mục làm cho các truy vấn được thực hiện trước tiên, đây là điều cần được xem xét đối với Dữ liệu lớn như chúng ta đã thảo luận dưới đặc tính vận tốc cho Dữ liệu lớn. Lập chỉ mục cũng có thể được sử dụng để tạo các phân đoạn. Các phân đoạn có thể được định nghĩa là các tập hợp con chứa dữ liệu đã được phân phối thành các nhóm bằng cách sử dụng khóa phân đoạn. Khi một truy vấn được đưa ra, khóa phân đoạn được sử dụng để xác định vị trí cần tìm trong số các phân đoạn có sẵn. Nếu không có phân đoạn, quá trình này sẽ mất khá nhiều thời gian cho Dữ liệu lớn vì tất cả các tài liệu phải được xem xét và quá trình thậm chí có thể hết thời gian chờ trước khi người dùng nhận được những gì họ muốn. Nhưng với sharding, lượng dữ liệu được tìm nạp từ đó sẽ giảm đi và do đó giảm thời gian chờ đợi một truy vấn được trả lại.
Xử lý Bộ nhớ và Công cụ Lưu trữ Hiệu quả
Các phiên bản MongoDB gần đây đặt WiredTiger làm công cụ lưu trữ mặc định có khả năng điều hành để xử lý nhiều khối lượng công việc. Công cụ lưu trữ này có rất nhiều lợi thế để phục vụ cho Dữ liệu lớn như được mô tả trong bài viết này. Công cụ này có các tính năng như nén, kiểm tra và thúc đẩy nhiều hoạt động ghi thông qua đồng thời tài liệu. Dữ liệu lớn có nghĩa là nhiều người dùng và tính năng đồng thời cấp tài liệu sẽ cho phép nhiều người dùng chỉnh sửa đồng thời trong cơ sở dữ liệu mà không phải chịu bất kỳ khoảng lùi hiệu suất nào. MongoDB đã được phát triển bằng C ++ do đó làm cho nó tốt cho việc xử lý bộ nhớ.
Dữ liệu nhất quán và toàn vẹn
Công cụ trình xác thực JSON là một tính năng khác có sẵn trong MongoDB để đảm bảo tính toàn vẹn và nhất quán của dữ liệu. Nó được sử dụng để đảm bảo dữ liệu không hợp lệ không xâm nhập vào cơ sở dữ liệu. Ví dụ:nếu có một trường được gọi là tuổi, nó sẽ luôn mong đợi một giá trị Số nguyên. Trình xác thực JSON sẽ luôn kiểm tra xem một chuỗi hoặc bất kỳ kiểu dữ liệu nào khác không được gửi để lưu trữ vào cơ sở dữ liệu cho trường này hay không. Điều này cũng để đảm bảo rằng tất cả các tài liệu có giá trị cho trường này trong cùng một kiểu dữ liệu, do đó dữ liệu nhất quán. MongoDB cũng cung cấp các tính năng Sao lưu và khôi phục để trong trường hợp bị lỗi, người ta có thể quay lại trạng thái mong muốn.
Kết luận
MongoDB xử lý phân tích dữ liệu thời gian thực theo cách hiệu quả nhất do đó phù hợp với Dữ liệu lớn. Ví dụ:lập chỉ mục không gian địa lý cho phép phân tích dữ liệu GPS trong thời gian thực.
Bên cạnh cấu hình bảo mật cơ bản, MongoDB có thêm một công cụ xác thực dữ liệu JSON để đảm bảo chỉ những dữ liệu hợp lệ mới được đưa vào cơ sở dữ liệu. Vì cơ sở dữ liệu dựa trên tài liệu và các trường đã được nhúng, nên rất ít truy vấn có thể được đưa ra cho cơ sở dữ liệu để tìm nạp nhiều dữ liệu. Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng để sử dụng khi có liên quan đến Dữ liệu lớn.
