database - MongoDB या CouchDB-उत्पादन के लिए उपयुक्त है?




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कॉच डीबी 0.11 (मार्च के अंत में जारी) 1.0 के लिए फीचर-फ्रीज रिलीज है। इसका मतलब है कि हम 1.0 के लिए मौजूदा एपीआई के साथ संगतता बनाए रखेंगे, इसलिए यदि आप थोड़ी देर में नहीं हैं तो अब कॉच डीबी पर एक और नज़र डालने का अच्छा समय है।

कॉच डीबी 0.11 स्रोत कोड रिलीज यहां उपलब्ध है। यहाँ जुड़े बाइनरी इंस्टॉलर और अन्य उपहार हैं।

मैं सोच रहा था कि अगर कोई मुझे बता सकता है कि MongoDB या CouchDB MongoDB उत्पादन वातावरण के लिए तैयार हैं या नहीं।

अब मैं इन स्टोरेज समाधानों को देख रहा हूं (मैं इस समय मोंगोडीबी का पक्ष ले रहा हूं), हालांकि ये परियोजनाएं काफी युवा हैं और इसलिए मुझे लगता है कि मुझे अपने मैनेजर को मनाने के लिए काफी मेहनत करनी होगी कि हमें इसे अपनाना चाहिए नई तकनीक।

मैं क्या जानना चाहता हूं:

  1. एक उत्पादन वातावरण में आज मोंगोडीबी या कॉच डीबी का उपयोग कौन कर रहा है?

  2. आप MongoDB / CouchDB का उपयोग कैसे कर रहे हैं?

  3. जब आपने इस नए स्टोरेज तंत्र को अपनाया था (और आपने उन्हें कैसे दूर किया) तो आप क्या समस्याएं (यदि कोई हैं)

  4. आपने किसी भी माइग्रेशन मुद्दों से निपटने के लिए किस तरह से निपटना पड़ा?

  5. क्या आपके पास इनमें से किसी भी समाधान के साथ कोई अच्छा / बुरा अनुभव है जिसे आप साझा करना चाहते हैं?


बोलने के उत्पादन, निर्बाध विफलता / वसूली दोनों को एक बच्चे के सिटर की आवश्यकता होती है
1- कोचबेस, कोई निर्बाध विफलता / वसूली नहीं है, मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता है।
पुनर्वित्त में बहुत अधिक समय लगता है, यदि एक से अधिक नोड खो जाते हैं तो बहुत अधिक जोखिम होता है।

2- शॉर्ड्स के साथ मोंगो, कॉन्फ़िगरेशन सर्वर खोने से डेटा वसूली, एक आसान काम नहीं है


मैं 10gen (मोंगोडीबी के डेवलपर्स) का सीटीओ हूं इसलिए मैं थोड़ा पक्षपातपूर्ण हूं, लेकिन मैं कुछ साइट्स का प्रबंधन भी करता हूं जो उत्पादन में मोंगोडीबी का उपयोग कर रहे हैं।

व्यवसायी एक साल से अधिक समय तक उत्पादन में मोंगो का उपयोग कर रहा है। वे उपयोगकर्ताओं और ब्लॉग पोस्ट से साइट पर हर छवि के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं।

shopwiki वास्तविक समय विश्लेषण और एक कैशिंग परत सहित कुछ चीजों के लिए इसका उपयोग कर रहा है। वे एक बड़े बड़े डेटाबेस में प्रति सेकंड 1000 से अधिक लिख रहे हैं।

यदि आप मोंगोडब प्रोडक्शन परिनियोजन पृष्ठ पर जाते हैं तो आप कुछ ऐसे लोग देखेंगे जो उत्पादन में मोंगो का उपयोग कर रहे हैं।

यदि आपके पास उत्पादन तैनाती के पैमाने या दायरे के बारे में कोई प्रश्न हैं, तो हमारी उपयोगकर्ता सूची पर पोस्ट करें और हम सहायता के लिए खुश होंगे।


मैं उत्पादन में कॉच डीबी का उपयोग कर रहा हूं। वर्तमान में यह उन सभी 'वैकल्पिक' फ़ील्ड को संग्रहीत करता है जो मूल डीबी स्कीमा में नहीं थे। और अभी मैं सभी डेटा को CouchDB पर ले जाने के बारे में सोच रहा हूं।

यह काफी जोखिम भरा कदम है, मैं मानता हूं। सबसे पहले, क्योंकि यह अभी तक v1.0 नहीं है। और दूसरी बात, क्योंकि यह ड्राइवस्पेस-भूख लगी है। मेरी गणना से, कॉच डीबी फ़ाइल (इंडेक्स के साथ) एक ही पंक्तियों के साथ MySQL डेटाबेस से ~ 30 गुना बड़ा है। लेकिन मुझे पूरा यकीन है कि यह ठीक काम करेगा।


मोंगो डीबी के पास व्यवसायों के लाइसेंस के साथ कुछ मुद्दे हैं, मुझे ब्योरे के बारे में निश्चित नहीं है लेकिन हमारे कानूनी विभाग ने हमें कुछ निश्चित शर्तों में बताया कि हमें हमारे किसी भी उत्पाद में मोंगोडीबी का उपयोग करने की अनुमति नहीं थी।


यहां mongoDB के साथ उत्पादन तैनाती साइटों की एक सूची दी गई है

  • द न्यू यॉर्क टाइम्स : फोटो सबमिशन के लिए फॉर्म-बिल्डिंग एप्लिकेशन में इसका इस्तेमाल करना। मोंगो की स्कीमा की कमी उत्पादकों को कस्टम फॉर्म फ़ील्ड के किसी भी संयोजन को परिभाषित करने की क्षमता प्रदान करती है।
  • SourceForge : SourceForge फ्रंट पेज, प्रोजेक्ट पेज, और सभी प्रोजेक्ट्स के लिए डाउनलोड पेज पर बैक-एंड स्टोरेज के लिए उपयोग किया जाता है।
  • Bit.ly
  • Etsy
  • आईजीएन : आईजीएन के रीयल-टाइम ट्रैफिक एनालिटिक्स और रीस्टफुल कंटेंट एपीआई को शक्तियां।
  • Justin.tv : वायरसिटी, उपयोगकर्ता प्रतिधारण, और सामान्य उपयोग आंकड़ों के लिए जस्टिन.tv के आंतरिक विश्लेषण टूल को शक्तियां प्रदान करती हैं जो आउट ऑफ़ द बॉक्स समाधान प्रदान नहीं कर सकती हैं।
  • Posterous
  • Intuit
  • फोरस्क्वेयर : शेड किए गए मोंगो डेटाबेस का उपयोग अधिकांश डेटा के लिए चौकोर पर किया जाता है।
  • बिजनेस इनसाइडर : 2008 की शुरुआत से इसका उपयोग करना। पोस्ट, टिप्पणियां और यहां तक ​​कि छवियों सहित साइट के सभी डेटा, मोंगोडीबी पर संग्रहीत हैं।
  • गितूब : एक आंतरिक रिपोर्टिंग आवेदन के लिए प्रयोग किया जाता है।
  • परीक्षक : शीत संलयन और एसक्यूएल सर्वर से ड्रूपल 7 और मोंगोडीबी तक अपनी साइट माइग्रेट किया।
  • ग्रोवेशर्क : वर्तमान में प्रति दिन दस लाख से अधिक अद्वितीय उपयोगकर्ता सत्रों का प्रबंधन करने के लिए मोंगो का उपयोग करता है।
  • Buzzfeed
  • चक्र
  • Evite : विश्लेषण और त्वरित रिपोर्टिंग के लिए प्रयुक्त।
  • Squarespace
  • शटरफ्लाई : शटरफ्लाई के भीतर विभिन्न लगातार डेटा संग्रहण आवश्यकताओं के लिए उपयोग किया जाता है। मोंगोडीबी शटरफ्लाई को एक अनोखी सेवा बनाने में मदद करता है जो ग्राहकों के बीच गहरे, अधिक व्यक्तिगत संबंधों को सक्षम बनाता है और जो अपने जीवन में सबसे अधिक महत्वपूर्ण हैं।
  • तले
  • इसे साझा करें
  • Mongohq : MongoDB के लिए एक होस्टिंग मंच प्रदान करता है और इसकी सेवा के लिए बैक एंड के रूप में मोंगोडीबी का भी उपयोग करता है। हमारे होस्टिंग सेंटर पेज मोंगोएचक्यू और अन्य मोंगोडीबी होस्टिंग विकल्पों के बारे में अधिक जानकारी प्रदान करता है।

और अधिक...

से निकाला गया: http://lineofthought.com/tools/mongodb

आप वहां अन्य डेटाबेस या उपकरण भी देख सकते हैं।


वर्तमान में हम लैन पर हमारे सहयोग के लिए एक फ़ाइल स्टोरेज सेवा के रूप में mongodb का उपयोग कर रहे हैं। इसके अलावा, ट्रेलो जैसी परियोजनाएं मोंगोडब का उपयोग बैकएंड डेटास्टोर के रूप में कर रही हैं। मैंने पहले सोफेडब का इस्तेमाल किया है, लेकिन उत्पादन क्षमता में नहीं।


हम अपनी दुकानों (70.0000 आइटम / दुकान, सभी वस्तुओं के कुल 4 मिलियन विशेषताओं, वस्तुओं के बीच पार कनेक्शन) के लिए MySQL के प्रतिस्थापन के रूप में कॉच डीबी चला रहे हैं।

हमारे लक्ष्य थे:

  1. विभिन्न दस्तावेजों के साथ एक मास्टर-डीबी से कई ग्राहकों तक आसान प्रतिकृति।

  2. फास्ट प्री-गणना डेटा जैसे "इस विशेषता के साथ मेरे पास कितने हिस्से हैं और वह फ़िल्टर, उन शर्तों के लिए उपयुक्त"

तथ्य:

  1. हमारी दुकानें अब MySQL के साथ बहुत तेज़ी से चल रही हैं (और MySQL-डेटाबेस को अतिरिक्त गणना के 1-3 दिनों की अतिरिक्त आवश्यकता है (इसलिए अपडेटिंग महीने में दो बार थी), डेटा गिनती और फ़िल्टरिंग के लिए डेटा तैयार करने के लिए, कोचडीबी को 5 घंटे की आवश्यकता होती है, इसलिए हम हर रात उत्पाद डेटा अपडेट कर सकते हैं)
  2. दुकान नोड्स में डेटा वितरण और बैकअप सेट अप करना (तेज़) तेज और आसान है

लेकिन:

  1. मानचित्र को समझना / कम करना और शामिल होने की सीमा काफी कठिन है
  2. बाहरी कार्यक्रमों के बिना "कहीं हटाएं" या "जहां अपडेट करें" जैसे डेटा पर कोई ऑपरेशन नहीं
  3. प्रतिकृति अच्छी तरह से काम करती है, जब तक कोई समस्या न हो; तो यह पता लगाना वास्तव में मुश्किल है कि क्या कारण था (शुरुआती लोगों के लिए)
  4. बाइनरी के बिना कॉच डीबी की स्थापना (हां जंगली में कुछ हैं, लेकिन हर ओएस / संस्करण के लिए नहीं) मुश्किल हो सकता है, अगर आप लिनक्स गीक नहीं हैं। लेकिन कॉच डीबी समुदाय सहायक है (#couchdb), और सौभाग्य से वहां कंपनियां हैं (क्लाउडेंट, इरिस्कच) जो निःशुल्क से बड़े व्यवसाय से सेवाएं प्रदान करती हैं।
  5. कॉच डीबी आगे बढ़ रहा है, इसलिए ऐसे कई बदलाव (सुधार) चल रहे हैं जो आपके काम के तरीके को बदल सकते हैं। लेकिन बुनियादी चीजें स्थिर रहती हैं।

नतीजतन: डेटा निर्माण और रखरखाव के लिए डेटाबेस के रूप में MySQL विश्वसनीय और समझने और संभालने में आसान है। मुझे लगता है कि हम इसे नहीं बदलेंगे। लेकिन मैं भी कॉच डीबी विचारों और प्रतिकृति सेटअप की आसानी से चूकना नहीं चाहता हूं।

उत्पादन कूपों ने कभी-कभी गलत कॉन्फ़िगरेशन और भूल गए लॉग्रोटेट्स के कारण महीनों के काम के बाद परेशानी पैदा की (देखें भवन बहुत लंबा लगता है या लटकता है, प्रतिकृति बंद हो जाता है), लेकिन कभी भी डेटा खो नहीं जाता है, और हमेशा आसानी से रीसेट किया जा सकता है।


हम उत्पादन में mongodb का उपयोग कर रहे हैं

www.beachfront.io - प्रति सेकंड 5k लिखने के अनुरोध के करीब www.beachfrontbuilder.com - प्रति सेकंड 500 पढ़ने / लिखने का अनुरोध, 10 मीटर उपयोगकर्ता डेटा और olap बनाए रखें।

आंकड़ों को संग्रहित करने के लिए एकमात्र चुनौती का सामना करना पड़ा, हम अपने कस्टम घटक को लागू करके दूर हो गए।


हम उत्पादन में कॉचडब का उपयोग करते हैं और प्रोजेक्ट अपाचे छतरी के ठीक पहले से ही है।

हम इसका उपयोग उन सभी चीज़ों को स्टोर करने के लिए करते हैं जिन्हें हम अन्यथा डीबीएमएस का उपयोग कर सकते हैं, साथ ही सभी प्रकार के असंगठित डेटा भी। निजी तौर पर, मुझे वास्तव में यह पसंद है कि आप इस प्रकार के सभी प्रकार के डेटा कैसे फेंक सकते हैं और स्थिति के आधार पर आपको जो चाहिए उसे कम करने के लिए विचारों का उपयोग करें।

सबसे कठिन हिस्सा डीबीएमएस मानसिकता से दूर जा रहा था। हमने अपना खुद का माइग्रेशन यूटिल लिखा जब भंडारण प्रारूप सिर्फ सुरक्षित हो गया, इसलिए यह वास्तव में एक समस्या नहीं थी।

हमारे पास अभी तक कोई नकारात्मक अनुभव नहीं है, लेकिन फिर हमने किसी भी तरह के भारी लोड के तहत सेटअप नहीं किया है। मुझे लगता है कि चीजें बहुत अच्छी तरह से काम करेंगी क्योंकि हमारे पास दो गुलाम प्रकार सर्वर हैं जो एक मास्टर सर्वर से दोहराते हैं जो सभी लिखते हैं। मुझे पूरा यकीन है कि हमें इसे सही ढंग से काम करने के लिए ऐसा करने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन इस तरह हमने इसे शुरुआत में स्थापित किया और यह अटक गया।


एडोब एडोब एक्सपीरियंस मैनेजर (पूर्व में डे सीक्यू ) की आगामी डीबी इंजन के रूप में आने वाली रिलीज के लिए मोंगोडीबी का उपयोग कर रहा है।

मैं जिस एजेंसी में काम करता हूं, उसके कई क्लाइंट बड़े ग्राहकों के लिए परियोजनाओं पर कॉच डीबी का उपयोग कर रहे हैं।

मेरी राय में दोनों महान और व्यवहार्य डीबी हैं। :)


बीबीसी और meebo.com उत्पादन में CouchDB का उपयोग करें और इसलिए मेरे ग्राहकों में से एक है। यहां सोफे का उपयोग कर अन्य लोगों की एक सूची है: जंगली में कॉच डीबी

बड़ी चुनौती यह जानना है कि अपने दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करना और संबंधपरक डेटा के संदर्भ में सोचना बंद करना है।


इस प्रश्न ने पहले से ही उत्तर स्वीकार कर लिया है, लेकिन अब एक दिन में एक और नोएसक्यूएल डीबी अपनी कई महान सुविधाओं के लिए प्रवृत्ति में है। यह Couchbase ; जो आपके सर्वर पक्ष पर मोबाइल प्लेटफॉर्म और Couchbase Server पर Couchbase Server रूप में चलता है।

कोचबेस लाइट की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं।

कॉचबेस लाइट एक हल्के, दस्तावेज़-उन्मुख (नोएसक्यूएल) है, सिंक करने योग्य डेटाबेस इंजन मोबाइल ऐप्स में एम्बेड करने के लिए उपयुक्त है।

लाइटवेट का मतलब है:

एम्बेडेड- डेटाबेस इंजन ऐप में जुड़ा एक लाइब्रेरी है, एक अलग सर्वर प्रक्रिया नहीं। मोबाइल ऐप्स के लिए छोटे कोड आकार-महत्वपूर्ण, जिन्हें अक्सर सेल नेटवर्क पर डाउनलोड किया जाता है। त्वरित स्टार्टअप समय-महत्वपूर्ण क्योंकि मोबाइल उपकरणों में अपेक्षाकृत धीमी सीपीयू होती है। कम स्मृति उपयोग-विशिष्ट मोबाइल डेटा सेट अपेक्षाकृत छोटे होते हैं, लेकिन कुछ दस्तावेज़ों में बड़े मल्टीमीडिया अनुलग्नक हो सकते हैं। अच्छा प्रदर्शन-सटीक आंकड़े निश्चित रूप से आपके डेटा और एप्लिकेशन पर निर्भर करते हैं।

दस्तावेज़-उन्मुख साधन:

पूर्वनिर्धारित स्कीमा या सामान्यीकरण की आवश्यकता के बजाय लचीला जेएसओएन प्रारूप में स्टोर्स रिकॉर्ड। दस्तावेज़ों में मनमानी आकार के द्विआधारी अनुलग्नक हो सकते हैं, जैसे कि मल्टीमीडिया सामग्री। आवेदन डेटा प्रारूप समय के साथ स्पष्ट माइग्रेशन की आवश्यकता के बिना विकसित हो सकता है। MapReduce अनुक्रमण विशेष क्वेरी भाषाओं का उपयोग किए बिना तेज़ लुकअप प्रदान करता है।

सिंक करने योग्य मतलब है:

किसी डेटाबेस की किसी भी दो प्रतियों को एक कुशल, भरोसेमंद, सिद्ध प्रतिकृति एल्गोरिदम के माध्यम से सिंक में लाया जा सकता है। सिंक ऑन-डिमांड या निरंतर (कुछ सेकंड की विलंबता के साथ) हो सकता है। डिवाइस रिमोट सर्वर पर बड़े डेटाबेस के सबसेट के साथ सिंक कर सकते हैं। सिंक इंजन intermittent और अविश्वसनीय नेटवर्क कनेक्शन का समर्थन करता है। मर्जिंग के पूर्ण नियंत्रण में ऐप तर्क के साथ संघर्षों का पता लगाया जा सकता है और हल किया जा सकता है। संशोधन पेड़ जटिल प्रतिकृति टोपोलॉजीज के लिए अनुमति देते हैं, जिसमें डेटा-टू-सर्वर (एकाधिक डेटा केंद्रों के लिए) और पीयर-टू-पीयर, डेटा हानि या झूठे संघर्ष के बिना। कॉचबेस लाइट निर्बाध आईओएस (उद्देश्य-सी) और एंड्रॉइड (जावा) विकास के लिए देशी एपीआई प्रदान करता है। इसके अलावा, इसमें फोनगैप के लिए कॉचबेस लाइट प्लग-इन शामिल है, जो आपको आईओएस और एंड्रॉइड ऐप बनाने में सक्षम बनाता है जिसे आप परिचित वेब-एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग तकनीकों और फोनगैप मोबाइल डेवलपमेंट फ्रेमवर्क का उपयोग करके विकसित करते हैं।

आप कोचबेस लाइट पर अधिक खोज सकते हैं

और कॉचबेस सर्वर

यह अगली बड़ी बात पर जा रहा है।





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