Ссылка на эту статью уже мелькала на Хабре и я столкнулся с интересом к ней. Многие испытали проблемы с освоением оригинала на английском и я решил перевести ее.

Заметки об использовании MongoDB в продакшене

Год назад в июле я писал о том, что мы перешли с MySQL на MongoDB.
Мы запустили MongoDB в продакшене для сервиса мониторинга Server Density. С тех пор прошло 8 месяцев и мы столкнулись с некоторыми вещами.

Здесь несколько раз в обсуждениях альтернативных, не реляционных СУБД уже упоминалась такая СУБД, как InterSystems Caché. Это промышленная высокопроизводительная постреляционная СУБД, которая позволяет разработчикам использовать объектный, реляционный и прямой доступ к данным, хранение которых обеспечивается ориентированным на транзакции многомерным ядром СУБД. Данный топик поможет тем, кто захочет попробовать его в действии.

Наверное, не многие знают о существовании такого типа баз данных, как базы данных на основе графов (graph db). Ранее в NOSQL среде была распространена всего одна система такого плана — Neo4j. Сегодня же к нам прибыло еще 2 — Infogrid и HyperGraphDB. О последнем и пойдет речь.

Как описывают сами создатели свою систему:

«HyperGraphDB — это расширяемая, портативная, распределенная, встраиваемая система общего назначения со свободным (open-source) механизмом хранения данных. Эта система разработана специально для проектов использующих возможности искусственного интеллекта и семантического вэба и может использоваться как встраиваемая, объектно-ориентированная база данных для проектов любого масштаба.»

Беспрецедентные объемы данных заставляют разработчиков и бизнес приглядываться к альтернативам реляционных баз данных, используемым вот уже более тридцати лет. В совокупности все эти технологии известны как «NoSQL базы данных».


Основной проблемой является то, что реляционные базы данных не могут справляться с нагрузками актуальными в наше время (мы говорим о high-load проектах). Есть три конкретные проблемных области:

• горизонтальное масштабирование при больших объемах данных, например как в случае Digg (3 терабайта для зеленых значков, отображаемых, если ваш друг сделал dugg на статье) или Facebook (50 терабайт для поиска по входящим сообщениям) или eBay (2 петабайта в целом)
• производительность каждого отдельного сервера
• не гибкий дизайн логической структуры.

Немного статей на хабре посвящены новому движению в IT индустрии — NoSQL. Я решил изменить это и написал статью-перевод-обзор об одном из докладов с конференции NoSQL прошедшей 5 октября в Нью-Йорке. В этой статье будет говорится о системе Riak, с которой мне довелось иметь счастье работать последнее время.

Что такое Riak? Многие модные слова популярные сейчас, можно отнести к Riak. Riak — это документно-ориентированная база данных. Riak — это децентрализованное key-value хранилище данных, с поддержкой стандартных операций — get, put и delete. Riak — это распределенное, масштабируемое, отказоустойчивое решение для хранения информации. А так же Riak — это система с открытым исходным кодом и поддержкой обращений с помощью HTTP, JSON и REST. Ну и конечно RIAK — это NoSQL.

Введение

Друзья, в первую очередь хочу поблагодарить вас за высокую оценку моего труда, это приятно, и мотивирует меня продолжать. Итак, почему надо покупать наших слонов я думаю вы уже поняли из первой статьи, кто-то уже скачал и попробовал на вкус, а кто-то только собирается. Как бы там ни было, начнем.

Сегодня мы поставим MongoDB, ниже рассмотрим свежеиспеченный ХабраЛоггер и пошпионим за главной страницей Хабра в реальном времени.

Введение

Коллеги, при разработке приложений, мы каждый день сталкиваемся с потребностью в гибком хранении информации (обновлении, поиске по ней, и т.д.). Класс продуктов, которые решают этот круг задач, как все мы знаем — Базы данных. Но что это такое в нашем понимании? У многих «база данных» твердо ассоциируется с MySQL, таблицами и SQL-запросами. И это устраивает до определенного момента. Действительно, реляционные базы данных дают массу преимуществ в работе: поскольку данные имеют сильную связанность, не нужно контролировать целостность базы данных. Используя простой под-запрос можно выбрать количество комментариев к каждому посту в блоге. Используя JOIN нетрудно делать сложные связанные выборки и получать данные сразу о нескольких сущностях.