Модели процессов согласования реплик в базах данных Nosql

1.2.2.
 
Преимущества и недостатки баз данных NoSQL 
В последнее время термин NoSQL (что означает «не только SQL») 
применяется, чтобы описать большой класс баз данных, которые не имеют 
свойств традиционных реляционных базы данных и которые, как правило, имеют 
язык запросов, отличный от SQL (язык структурированных запросов). Этот 
термин возрожден крупными компаниями Google и Amazon, которые используют 
технологию NoSQL для реализации собственных хранилищ данных с целью 
хранения и обработки больших объемов данных [11, 12]. За ними последовали и 
другие компании: Facebook
,
Twitter, eBay, веб-сайт Digg и др. 
Можно выделить следующие преимущества баз данных NoSQL: 
1. В настоящее время объем данных растет с огромной скоростью, и базы 
данных NoSQL очень хорошо поддерживают горизонтальную масштабируемость 
(тысячи узлов) – разделение данных и их дублирование (репликацию) по многим 
серверам. Это позволяет поддерживать большое количество простых операций 
чтения/записи в единицу времени и обеспечивает высокую отказоустойчивость 
системы. 
2. Нет необходимости разрабатывать схему базы данных, как это принято в 
реляционных БД. Здесь схема более гибкая. Данные хранятся в виде записей 
<ключ, значение>. Разные записи могут иметь разные схемы, т.е. наборы полей в 
поле «значение» могут отличаться. 

---

15 
3. В поле «значение» можно сохранить агрегат, например, всю информацию 
о клиенте и его заказах (рисунок 1.3). Т.е. нет необходимости читать данные из 
разных таблиц. Агрегат может иметь сложную структуру (например, Json-
документ). 
4. Почти все базы данных NoSQL являются бесплатными и функционируют 
под управлением разных операционных систем. Процедура их инсталляции в 
кластере достаточно проста (по сравнению с развертыванием реляционной 
параллельной системы баз данных). Кластер может быть реализован на большом 
числе маломощных узлов, и его можно поместить в облако. 
5. Многие базы данных NoSQL имеют в своем составе средства, 
поддерживающие параллельные вычисления (технология MapReduce [13]).