2010-03-23 15 views
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मोंगोडीबी और डीबी 4o जैसे ऑब्जेक्ट डेटाबेस हाल ही में बहुत सारे प्रचार प्राप्त कर रहे हैं। हर कोई जो उनके साथ खेलता है वह इसे प्यार करता है। मुझे लगता है कि वे अपने नमूना ऐप्स में लगभग 640 के डेटा से निपट रहे हैं।क्या किसी ने बड़ी मात्रा में डेटा के साथ ऑब्जेक्ट डेटाबेस का उपयोग किया है?

क्या किसी ने बड़ी मात्रा में डेटा (कहें, 50 जीबी या उससे अधिक) के साथ ऑब्जेक्ट डेटाबेस का उपयोग करने का प्रयास किया है? क्या आप अभी भी इसके खिलाफ जटिल प्रश्नों को निष्पादित करने में सक्षम हैं (जैसे एक खोज स्क्रीन से)? यह पसंद के आपके सामान्य संबंधपरक डेटाबेस से तुलना कैसे करता है?

मैं सिर्फ उत्सुक हूं। मैं ऑब्जेक्ट डेटाबेस डुबकी लेना चाहता हूं, लेकिन मुझे यह जानने की ज़रूरत है कि यह नमूना ऐप से कुछ और काम करेगा या नहीं।

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tbh हाइबरनेट तरह ORMs बात की इस तरह सार संक्षेप दूर मैं वास्तव में बात नहीं दिख रहा है की इस तरह के एक शानदार काम कर रहे हैं के साथ। –

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मोंगो डीबी वास्तव में ज्यादातर मामलों में एनएचबीरनेट और संबंधपरक डेटाबेस के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहा है। मैंने जिन मामलों की सूची से जुड़ी उपयोग की सूची देखें। कुछ स्थितियों के लिए रिलेशनल डेटाबेस वास्तव में भयानक हैं और ये वैकल्पिक डेटाबेस बेहतर समाधान हैं। यहां ऑब्जेक्ट डेटाबेस शब्द के उपयोग में ओपी भी गलत हो सकता है। –

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640K किसी के लिए पर्याप्त होना चाहिए। –

उत्तर

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MongoDB शक्तियों SourceForge, न्यूयॉर्क टाइम्स, और कई अन्य बड़े डेटाबेस ...

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आप MongoDB use cases पढ़ना चाहिए। जो लोग सिर्फ तकनीक के साथ खेल रहे हैं वे अक्सर यह देख रहे हैं कि यह कैसे काम करता है और उस बिंदु पर नहीं हैं जहां वे सीमाएं समझ सकते हैं। डेटासेट्स और एक्सेस पैटर्न के सही प्रकार के लिए 50 जीबी सही हार्डवेयर पर चल रहे मोंगोडीबी के लिए कुछ भी नहीं है।

ये गैर-रिलेशनल सिस्टम आरडीबीएम द्वारा किए गए ट्रेड-ऑफ को देखते हैं, और उन्हें थोड़ा सा बदल देते हैं। संगठनात्मकता कुछ स्थितियों में अन्य चीजों के रूप में महत्वपूर्ण नहीं है, इसलिए इन समाधानों से आप किसी और चीज़ के लिए इसे व्यापार करने देते हैं। ट्रेड-ऑफ अभी भी कुछ स्थितियों में अपेक्षाकृत मामूली एमएस या शायद सेकेंड है।

CAP theorem के बारे में भी पढ़ने योग्य है।

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यहाँ db4o पर कुछ मानक है:

http://www.db4o.com/about/productinformation/benchmarks/

मुझे लगता है कि यह अंततः कारकों, डेटा की जटिलता सहित का एक बहुत पर निर्भर करता है, लेकिन निश्चित रूप से db4o उनमें से सबसे अच्छा के साथ मौज-मस्ती करने लगता है।

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मैं एपीआई को स्थानांतरित करने के लिए देख रहा था, जो मुझे निश्चित रूप से स्टैक ओवरफ्लो आईफोन ऐप के साथ है, मैंने कुछ समय पहले मोंगोडीबी को लिखा था, जहां से यह वर्तमान में एक MySQL डेटाबेस में बैठता है। कच्चे रूप में एसओ सीसी डंप मल्टी-गीगाबाइट रेंज में है और जिस तरह से मैंने मोंगोडीबी के दस्तावेजों का निर्माण किया, जिसके परिणामस्वरूप 10 जी + डेटाबेस हुआ। यह तर्कसंगत है कि मैंने दस्तावेजों को अच्छी तरह से नहीं बनाया है, लेकिन मैं ऐसा करने में बहुत समय बिताना नहीं चाहता था।

यदि आप इस पथ को शुरू करते हैं तो सबसे पहले चीजों में से एक 32 बिट समर्थन की कमी है। बेशक सबकुछ अब 64 बिट पर जा रहा है लेकिन कुछ ध्यान में रखना है। मुझे नहीं लगता कि किसी भी बड़े दस्तावेज़ डेटाबेस 32 बिट मोड में पेजिंग का समर्थन करते हैं और यह एक कोड जटिलता दृष्टिकोण से समझ में आता है।

मैं जो करना चाहता था उसका परीक्षण करने के लिए मैंने 64 बिट इंस्टेंस ईसी 2 नोड का उपयोग किया। दूसरी बात जो मैंने भागी वह यह है कि भले ही इस मशीन में स्मृति की 7 जी थी, जब भौतिक स्मृति समाप्त हो गई थी, चीजें तेजी से इतनी तेजी से नहीं चली गईं। मुझे यकीन नहीं है कि इस बिंदु पर मैंने कुछ गलत तरीके से स्थापित नहीं किया था क्योंकि 32 बिट सिस्टम के गैर-समर्थन ने मुझे मार डाला था, लेकिन मैं अभी भी देखना चाहता था कि यह कैसा दिख रहा था। MySQL में उसी डेटा डंप को लोड करने से बहुत कम शक्तिशाली बॉक्स पर लगभग 2 मिनट लगते हैं, लेकिन स्क्रिप्ट जिसे मैं दो डेटाबेस लोड करने के लिए उपयोग करता हूं, अलग-अलग काम करता है इसलिए मैं अच्छी तुलना नहीं कर सकता। MongoDB में डेटा का केवल एक सबसेट चलाना बहुत तेज़ था जब तक कि यह 7 जी से कम डेटाबेस वाला परिणाम था।

मुझे लगता है कि इससे दूर लेना यह था कि बड़े डेटाबेस ठीक काम करेंगे, लेकिन आपको उच्च प्रदर्शन को बनाए रखना चाहते हैं, तो पारंपरिक डेटाबेस के साथ डेटा की तुलना में डेटा को संरचित किया जाए।मैं लॉगिंग के लिए मोंगोडीबी का उपयोग करके बहुत से लोगों को देखता हूं और मैं कल्पना कर सकता हूं कि उनमें से बहुत से डेटाबेस बड़े पैमाने पर हैं, लेकिन साथ ही वे बहुत यादृच्छिक पहुंच नहीं कर रहे हैं ताकि मुखौटा हो सके कि अधिक पारंपरिक अनुप्रयोगों के लिए कौन सा प्रदर्शन दिखता है ।

एक हालिया संसाधन जो उपयोगी हो सकता है visual guide to nosql systems है। MongoDB के बाहर विकल्पों की एक अच्छी संख्या है। मैंने रेडिस का भी उपयोग किया है, हालांकि डेटाबेस के जितने बड़े नहीं हैं।

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क्षमा करें आपके पास इतना दुखी अनुभव था। यदि आप अभी भी रुचि रखते हैं, तो आप http://groups.google.com/group/mongodb-user/ पर क्या कर रहे हैं पोस्ट कर सकते हैं और शायद हम मदद कर सकते हैं? आयात करना बहुत तेज़ होना चाहिए और आपके जैसे प्रश्नों को ध्वनि या कहीं किसी सूचकांक की आवश्यकता हो सकती है। – kristina

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बिलकुल भी दुखी नहीं है। मैं जोड़ूंगा कि मेरा इरादा परिणामस्वरूप मोंगोडीबी डेटाबेस "सही" बनाना था। मैं लोड को केवल MySQL डेटाबेस से मेल करने की कोशिश नहीं कर रहा था, बल्कि इसके बजाय एक पूर्ण दस्तावेज़ तैयार करता हूं जो प्रत्येक प्रश्न, उत्तर, वोट और टिप्पणियों का प्रतिनिधित्व करता है। उन सभी को डंप में denormalized हैं और मुझे लगता है कि इस मुद्दे का हिस्सा उन्हें एक साथ खींच रहा था। भले ही, 32 बिट सीमा मेरी एकमात्र सच्ची समस्या थी। मुझे यकीन है कि अगर मैं इसे इस्तेमाल करने का औचित्य साबित कर सकता हूं तो मैं इसे अच्छी तरह से काम करने में अधिक समय लगा सकता था। – carson

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कोई भी मोंगोडीबी में 12 टेराबाइट डेटा के साथ उत्पादन में चला गया। सबसे पहले मुझे पता था कि 1 टीबी था। मोंगो में बहुत से लोग वास्तव में बड़ी मात्रा में डेटा रख रहे हैं।

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि मोंगो एक रिलेशनल डेटाबेस की तरह काम करता है: आपको अच्छे प्रदर्शन के लिए सही इंडेक्स की आवश्यकता है। आप प्रश्नों पर व्याख्या() का उपयोग कर सकते हैं और इसके लिए सहायता के लिए the user list से संपर्क कर सकते हैं।

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जब मैंने 2000 में db4o शुरू किया था तो मेरे पास दिमाग में विशाल डेटाबेस नहीं थे। मुख्य लक्ष्य कोड की एक पंक्ति के साथ बहुत जटिल वस्तु को स्टोर करना था और कम रिसोर्स खपत के साथ अच्छा और तेज़ करने के लिए, ताकि यह एम्बेडेड और मोबाइल उपकरणों पर चल सके।

समय के साथ हमारे पास कई उपयोगकर्ता थे जो वेबपैप्स के लिए db4o का उपयोग करते थे और डेटा की काफी बड़ी मात्रा के साथ, 256GB के अधिकतम डेटाबेस फ़ाइल आकार (127 बाइट्स के कॉन्फ़िगर किए गए ब्लॉक आकार के साथ) के करीब जा रहे थे। तो अपने प्रश्न का उत्तर देने के लिए: हाँ, डीबी 4o 50 जीबी के साथ काम करेगा, लेकिन आपको डेटा के टेराबाइट्स के लिए इसका उपयोग करने की योजना नहीं बनाना चाहिए (जब तक कि आप अपने डेटा को एकाधिक डीबी 4o डेटाबेस पर विभाजित नहीं कर सकते, एक डेटाबेस के लिए सेटअप लागत नगण्य है, क्योंकि यह capabilites है तुम सिर्फ #openFile())

db4o 2008 में Versant द्वारा अधिग्रहण कर लिया था कॉल कर सकते हैं, (एम्बेडेड, कम ressource खपत, हल्के) यह Versant के उच्च अंत वस्तु डेटाबेस VOD के लिए एक महान मानार्थ उत्पाद बनाते हैं। बड़ी मात्रा में डेटा के लिए वीओडी स्केल और यह संबंधपरक डेटाबेस से बहुत बेहतर है। मुझे लगता है कि यह केवल 50 जीबी से अधिक हो जाएगा।

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शायद उल्लेख के लायक है।

यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी का प्लैंक मिशन वर्जन ऑब्जेक्ट डेटाबेस पर चल रहा है। http://sci.esa.int/science-e/www/object/index.cfm?fobjectid=46951

यह 74 जहाज पर पिछले साल शुरू की सेंसर जो ब्रह्मांड के infrarred स्पेक्ट्रम मानचित्रण और मानचित्र खंड मॉडल में जानकारी संग्रहीत किया जाता है के साथ एक उपग्रह है। इन दिनों ब्रह्मांड के कुछ सबसे अच्छे चित्रों का उत्पादन करने के कारण इन्हें प्रचार का एक टन मिल रहा है।

वैसे भी, इसने वर्सेन्ट में संग्रहीत 25T जानकारी उत्पन्न की है और 3 महाद्वीपों में दोहराया है। जब मिशन अगले वर्ष पूरा हो जाएगा, तो यह कुल 50T

शायद ध्यान देने योग्य भी है, ऑब्जेक्ट डेटाबेस समान जानकारी रखने के लिए बहुत छोटे होते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे वास्तव में सामान्यीकृत होते हैं, इसमें शामिल होने के लिए कोई डेटा डुप्लिकेशन नहीं होता है, उनमें से 100 की बजाय खाली खाली कॉलम स्पेस और कुछ इंडेक्स नहीं होते हैं। आप ईएसए परीक्षण के बारे में सार्वजनिक जानकारी बहु-स्तंभ संबंधपरक डेटाबेस प्रारूप में भंडारण पर विचार करने के लिए किया जा सकता है -vs- उचित ऑब्जेक्ट मॉडल का उपयोग करके और वर्जन ऑब्जेक्ट डेटाबेस में संग्रहीत करना। उन्होंने पाया कि वे वर्जन का उपयोग करके 75% डिस्क स्पेस बचा सकते हैं। http://www.planck.fr/Piodoc/PIOlib_Overview_V1.0.pdf

यहाँ वे बात करते हैं के बारे में 3T-बनाम-12T परीक्षण http://newscenter.lbl.gov/feature-stories/2008/12/10/cosmic-data/

भी ... वहाँ मानक जो परिमाण के Versant आदेश दिखाने पर तेजी से कर रहे हैं में पाया:

यहाँ कार्यान्वयन है मिशन के विश्लेषण पक्ष।

चीयर्स, -रॉबर्ट

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