Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

SQL Server 2008 R2 в MongoDB — безопасно ли мигрировать?

Мы запускаем приложение .Net 4.0 ASP.Net с SQL Server 2008 R2. Я часто сталкиваюсь с проблемами, связанными с базой данных, и мне часто приходится искать возможности оптимизации моего кода SQL (процедуры, триггеры, задания и т. д.). Недавно я узнал о MongoDB и прочитал несколько статей об этом.

Все статьи неизменно показывают, что Mongo намного быстрее, чем SQL Server 2008 R2, в операциях CRUD.

Я также читал, что sourceforge перешел с MySQL на MongoDB и утверждает, что способен обрабатывать в 100 раз больше данных.

Итак, впечатленный этой статистикой, я зашел на сайт mongoDB и просмотрел их короткую демонстрацию. Это было классно. Но я не смог найти много информации о других аспектах, связанных с базой данных, таких как SPrcs, триггеры, задания, курсоры, ключ, индексы и т. д.

Что меня больше всего беспокоит, так это то, что MongoDB достаточно развита, чтобы я мог думать о миграции с SQL Server 2008 R2. Кроме того, такие вещи, как Keys, Indexex, SPrcs, триггеры, задания SQL и т. д., существуют ли они и в MongoDB? Насколько хорош их API интеграции с .Net?

Кто-нибудь знает об этом?

Благодарность в ожидании

migration mongodb sql-server asp.net-4.0
22.01.2011

Ответы:


1

С какими видами проблем вы сталкиваетесь при использовании SQL Server 2008 R2??

Один из вариантов может заключаться в том, чтобы выяснить это и исправить их. Если вы оптимизируете свои хранимые процессы, если вы перепроектируете свою таблицу и индексы, чтобы сделать их более эффективными, этого может быть более чем достаточно, чтобы ваше приложение работало очень хорошо.

Я не очень хорошо знаю MongoDB, но базовый подход совсем другой - вместо строк, столбцов и отношений у вас есть "документы". Насколько я знаю, в MongoDB нет ни одной конструкции, похожей на хранимые процедуры или триггеры — все это пришлось бы обрабатывать в своем приложении.

Так что это действительно зависит от того, какое у вас приложение — что-то вроде бухгалтерского приложения, вероятно, лучше использовать в SQL Server 2008 R2, а что-то другое может быть более подходящим для MongoDB.

Я не думаю, что переход на MongoDB - это "быстрое решение" только для любых проблем с производительностью...

Также проверьте этот другой пост SO на ту же тему:

Причины за и против перехода с сервера SQL на MongoDB

22.01.2011
  • +1. Реляционные базы данных имеют серьезные возможности, если работают с надлежащим оборудованием и хорошим программированием, что иногда на самом деле не так (я часто вижу программирование, близкое к злоупотреблению). Mongodb и т. д. являются хранилищами документов — у них есть преимущества и недостатки. Знание того, как они подходят вам, является основой для того, чтобы действительно использовать их. У меня есть много приложений, которые просто не следуют документальному подходу. 22.01.2011
  • Вы просто не найдете в Mongo того же набора функций, что и в SQL Server, решении, которому более 10 лет, и которое действительно надежно работает в большинстве приложений, ЕСЛИ оно запрограммировано и администрируется хорошо. 22.01.2011
  • Используйте MongoDB только в том случае, если вам нужно нереляционное решение. Например, если вам приходится выполнять много динамических запросов и особенно если у вас есть динамическая схема и/или таблица «ключ-значение», то вы вступаете в область, которая намного лучше реализована с помощью MongoDB. 13.06.2011
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..