非關係數據庫並支持混合工作量

選擇用於電子商務庫存管理的正確數據庫：dynamodb vs.mongodb

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構建強大的電子商務平台需要一個數據架構，能夠處理高速交易工作負載和復雜的分析查詢。本文探討了兩個流行的非關係數據庫選項 - DynamoDB和MongoDB - 確定哪些最適合用於庫存管理的混合工作負載環境的需求。

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核心要求是一個支持實時庫存跟踪（交易操作）的數據庫，同時還可以實現分析能力，例如預測補貨需求並分析客戶購買模式。

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dynamodb：鍵值方法

AWS完全託管的NOSQL數據庫的DynamoDB將數據存儲為鍵值對。 它在處理各種數據類型方面的簡單性使其適合攝入和持續多樣化的信息。但是，DynamoDB的查詢語言相對有限。對於復雜的分析，AWS建議集成其他服務，例如Amazon EMR，RedShift和Quicksight。 這個多步驟過程引入了源數據庫和分析儀表板之間的複雜性，延遲和潛在數據不一致。雖然託管服務簡化了某些方面，但總體體系結構變得更加複雜和昂貴。

> mongodb：靈活而強大的替代

> 另一個受歡迎的NOSQL數據庫> MongoDB提供了一個更集成的解決方案。 它將數據存儲在靈活的類似JSON的文檔中，並支持複雜的嵌套結構。它的表現性查詢語言允許就地分析，消除了將數據移至分開系統的需求。 這簡化了體系結構並減少了延遲。

MongoDB Atlas是其完全管理的雲服務，提供了自動故障轉移和復制等功能，以提供高可用性。 此外，Atlas允許使用專用分析節點進行隔離工作。 這樣可以確保長期運行的分析查詢不會影響實時交易操作的性能。 MongoDB圖表是一種本機自助分析工具，直接從數據庫中提供了商業智能的準確，實時數據。

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結論：簡單性和效率

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> dynamoDB和mongoDB都是可行的非關係選項，但MongoDB的更具表現力的查詢語言和ATLAS的功能為管理電子商務庫存管理中的混合工作負載提供了一種更簡單，更有效的解決方案。 就地進行分析的能力，再加上工作負載隔離，最大程度地減少複雜性，延遲和成本，最終導致更精簡和更具性能的系統。 應考慮由於查詢複製品引起的最終一致性的潛力，但是與DynamoDB方法相比，數據移動的減少大大減輕了這種關注。

常見問題（FAQS）>

>本節解決了有關非關係數據庫和混合工作負載的常見問題，為清楚起見提供了簡潔的答案。 （原始的常見問題解答部分被保留，但為了簡短和清晰而凝結）

• 關係與非關係：

  關係數據庫（SQL）使用表和鍵來實現結構化數據，從而實現酸性。非關係數據庫（NOSQL）在數據模型和縮放率中提供了靈活性，通常優先考慮基本屬性。

NOSQL對混合工作負載的支持：

NoSQL的優勢：

可伸縮性，靈活性，高性能和分佈式計算功能。

• nosql vs. sql：

  最佳選擇取決於項目要求。 NOSQL在大數據和實時應用程序中脫穎而出； SQL更適合於需要高數據完整性的繁重的交易應用。 >

• > nosql示例： mongodb，cassandra，redis，couchbase。

• >>混合工作負載和性能：混合工作負載需求有效的數據庫管理以維持績效。

• >優化混合工作負載的NOSQL：正確的索引，數據建模，數據類型和碎片至關重要。

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• NoSQL在大數據中的作用：

> nosql和事務：

NOSQL的

挑戰：

數據建模複雜性，潛在的一致性問題和專門的技能要求。

（本文是與MongoDB合作創建的。

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