非关系数据库并支持混合工作量

选择用于电子商务库存管理的正确数据库：dynamodb vs.mongodb

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构建强大的电子商务平台需要一个数据架构，能够处理高速交易工作负载和复杂的分析查询。本文探讨了两个流行的非关系数据库选项 - DynamoDB和MongoDB - 确定哪些最适合用于库存管理的混合工作负载环境的需求。

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核心要求是一个支持实时库存跟踪（交易操作）的数据库，同时还可以实现分析能力，例如预测补货需求并分析客户购买模式。

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dynamodb：键值方法

AWS完全托管的NOSQL数据库的DynamoDB将数据存储为键值对。 它在处理各种数据类型方面的简单性使其适合摄入和持续多样化的信息。但是，DynamoDB的查询语言相对有限。对于复杂的分析，AWS建议集成其他服务，例如Amazon EMR，RedShift和Quicksight。 这个多步骤过程引入了源数据库和分析仪表板之间的复杂性，延迟和潜在数据不一致。虽然托管服务简化了某些方面，但总体体系结构变得更加复杂和昂贵。

> mongodb：灵活而强大的替代

> 另一个受欢迎的NOSQL数据库> MongoDB提供了一个更集成的解决方案。 它将数据存储在灵活的类似JSON的文档中，并支持复杂的嵌套结构。它的表现性查询语言允许就地分析，消除了将数据移至分开系统的需求。 这简化了体系结构并减少了延迟。

MongoDB Atlas是其完全管理的云服务，提供了自动故障转移和复制等功能，以提供高可用性。 此外，Atlas允许使用专用分析节点进行隔离工作。 这样可以确保长期运行的分析查询不会影响实时交易操作的性能。 MongoDB图表是一种本机自助分析工具，直接从数据库中提供了商业智能的准确，实时数据。

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结论：简单性和效率

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> dynamoDB和mongoDB都是可行的非关系选项，但MongoDB的更具表现力的查询语言和ATLAS的功能为管理电子商务库存管理中的混合工作负载提供了一种更简单，更有效的解决方案。 就地进行分析的能力，再加上工作负载隔离，最大程度地减少复杂性，延迟和成本，最终导致更精简和更具性能的系统。 应考虑由于查询复制品引起的最终一致性的潜力，但是与DynamoDB方法相比，数据移动的减少大大减轻了这种关注。

常见问题（FAQS）>

>本节解决了有关非关系数据库和混合工作负载的常见问题，为清楚起见提供了简洁的答案。 （原始的常见问题解答部分被保留，但为了简短和清晰而凝结）

• 关系与非关系：

  关系数据库（SQL）使用表和键来实现结构化数据，从而实现酸性。非关系数据库（NOSQL）在数据模型和缩放率中提供了灵活性，通常优先考虑基本属性。

NOSQL对混合工作负载的支持：

NoSQL的优势：

可伸缩性，灵活性，高性能和分布式计算功能。

• nosql vs. sql：

  最佳选择取决于项目要求。 NOSQL在大数据和实时应用程序中脱颖而出； SQL更适合于需要高数据完整性的繁重的交易应用。>

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

• >>混合工作负载和性能：混合工作负载需求有效的数据库管理以维持绩效。

• >优化混合工作负载的NOSQL：正确的索引，数据建模，数据类型和碎片至关重要。

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• NoSQL在大数据中的作用：

> nosql和事务：

NOSQL的

挑战：

数据建模复杂性，潜在的一致性问题和专门的技能要求。

（本文是与MongoDB合作创建的。

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