Die verschiedenen Arten von NoSQL-Datenbanken und ihre Stärken und Schwächen

Bei der Auswahl der besten NoSQL-Datenbank mit geringer Latenz für Ihre Anforderungen sind viele Faktoren zu berücksichtigen. Zu den wichtigen Faktoren gehören: – Wie schnell schreibt die Datenbank Daten auf die Festplatte? – Wie schnell kann die Datenbank Lesevorgänge durchführen? – Wie gut skaliert die Datenbank? – Wie einfach ist die Datenbank zu verwalten und zu administrieren? NoSQL-Datenbanken werden häufig für Hochleistungsanwendungen verwendet, die schnelle Lese- und Schreibgeschwindigkeiten erfordern. Sie werden auch häufig für Big-Data-Anwendungen verwendet, die schnell und einfach skaliert werden müssen. Es gibt viele verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die beste NoSQL-Datenbank mit niedriger Latenz für Ihre Anforderungen hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung ab.

CylonDB verbessert die Leistung Ihrer bestehenden Infrastruktur erheblich, sodass Sie mehr Dinge tun können als je zuvor. Sie können Workloads mit hohem Durchsatz und geringer Latenz mit dem schnellsten NoSQL in Ihrer Infrastruktur ausführen. Wenn es um umfangreiche kritische Daten und Anwendungsfälle mit großen Spalten geht, ist ScyllaDB eine ideale NoSQL-Datenbank.

Welches ist die schnellste Nosql-Datenbank?

ScyllaDB, eine monströs schnelle NoSQL-Datenbank , ist eine fantastische Datenbank, die einfach zu bedienen und sehr leistungsfähig ist.

Unternehmen können TIMi verwenden, um neue Ideen zu entwickeln und wichtige Geschäftsentscheidungen schneller und einfacher zu treffen, indem sie ihre Unternehmensdaten nutzen. Es handelt sich um eine vollständig verwaltete Database-as-a-Service (DBaaS)-Plattform, die in der Cloud oder lokal verwendet werden kann, um die Verwaltungsaufgaben im Zusammenhang mit der Datenbankverwaltung zu automatisieren. Percona Server for MongoDB, eine kostenlose Open-Source-Version von MongoDB, ist ein direkter Ersatz für die MongoDB Community Edition. Eine MongoDB-Datenbank ist ein Beispiel für eine verteilte, dokumentenbasierte Datenbank, die von modernen App-Entwicklern verwendet und über die Cloud zugänglich sein soll. Cloud Firestore, eine serverlose, Cloud-native NoSQL-Dokumentendatenbank, lässt sich einfach zum Speichern, Synchronisieren und Abfragen von Daten in Ihren Mobil-, Web- und IoT-Apps verwenden. Die Smart Data Testing Solution automatisiert die Datenvalidierung und ETL-Tests von Big Data, Data Warehouses, Business Intelligence Reports und Enterprise Apps/ERPs. Durch die Verwendung einer No-Ops-Datenbank entfällt die Notwendigkeit, für das zu bezahlen, was Sie verwenden. Es werden keine Vorabkosten oder ungenutzten Ressourcen verwendet.

Mit dem SolarWinds Database Performance Monitor (DPM) können Sie Ihre Datenbank überwachen, um die Systemleistung, die Teameffizienz und Einsparungen bei den Infrastrukturkosten zu verbessern. Das auf einem relationalen Modell basierende Datenbankmanagementsystem (DBS) von Tibero benötigt wenig bis gar keine Ressourcen. Diese Technologie ermöglicht eine effizientere Antwortzeit auf große Datenverarbeitungsanfragen. DynamoDB kann Zehntausende von Anfragen pro Sekunde und bei Spitzenlast Zehntausende von Anfragen pro Tag verarbeiten. Durch die native Integration von KI, Streaming, Grafiken und Analysen bietet die BangDB-Datenbank Benutzern die Möglichkeit, mit einer Vielzahl komplexer Datentypen umzugehen. Der NCache-Cache speichert Anwendungsdaten in sehr kurzer Zeit und ist sehr linear. RestDB.io ist ein einfaches NoSQL-Datenbank-Backend als Service (DBaaS), das sowohl Front-End- als auch Back-End-Unterstützung umfasst.

Aerospike bietet die fortschrittlichsten Echtzeit-NoSQL-Datenlösungen der nächsten Generation für jede Größenordnung. Alachisoft ist seit 2003 Marktführer. Schnelle, lesbare Lese- und Schreibvorgänge überall auf der Welt sind dank unseres ausgelagerten Multi-Master-Vertriebsnetzwerks nur einen Klick entfernt. Die LeanXcale-Datenbank basiert auf SQL und kombiniert ihre Funktionalität mit NoSQL. Es nimmt riesige Datenmengen auf und generiert Echtzeitdaten über SQL oder GIS, die Sie dann über das Internet oder über eine SQL-Abfrage veröffentlichen können. Datenskalierbarkeit und Server-Load-Balancer ermöglichen die Skalierbarkeit von Tablestore-Daten, indem sie die Datenerweiterung und den gleichzeitigen Zugriff automatisieren. NoSQL-Datenbanken wie Couchbase bieten die für geschäftskritische Anwendungen erforderliche Flexibilität auf einer skalierbaren und verfügbaren Plattform.

Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon und Hunderte anderer hochkarätiger Unternehmen verwenden alle seine Produkte. Das Ziel von AllegroGraph ist es, durch die Vereinheitlichung aller Daten- und Wissenssilos einen Enterprise Knowledge Graph zu erstellen. MarkLogic lässt sich nicht nur gut skalieren, sondern schützt auch Ihre Daten. Wir beziehen sowohl die Technologie als auch die Dienste in unsere Knowledge Graph-Lösung ein. Wir sind Marktführer in der vollständig transaktionalen NoSQL Document Database-Technologie und bieten sowohl transaktionale als auch strukturierte Daten an.

Es ist wichtig, die Anforderungen Ihrer Anwendung zu berücksichtigen, bevor Sie eine Datenbank auswählen. Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Datenverfügbarkeit sind nur einige der zu berücksichtigenden Faktoren. Wenn Skalierbarkeit ein wichtiger Aspekt ist, ist Cassandra möglicherweise die bessere Option. Cassandra wurde für Hochleistungsanwendungen mit geringer Latenz entwickelt. Daten können schnell gehandhabt werden, und das Schreiben ist einfach, da große Dateien problemlos verarbeitet werden können. Wenn Konsistenz das Herzstück von allem ist, ist MongoDB eine gute Wahl. Die MongoDB-Datenbank ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die alle Daten in JSON-Dateien speichert. Dadurch ist es sehr einfach, auf Daten zuzugreifen und sie abzufragen. Wenn Bedenken hinsichtlich der Verfügbarkeit von PostgreSQL bestehen, ist es möglicherweise vorzuziehen, es zu verwenden. Da PostgreSQL über ein hohes Leistungsniveau verfügt, kann es mit hohen Lasten umgehen. Es ist auch über den Amazon Relational Database Service (RDS) verfügbar, wodurch es einfach einzurichten und zu verwalten ist.

Mongodb: Die beste Plattform für hierarchische Datenspeicherung

MongoDB ist eine hervorragende Plattform für die hierarchische Datenspeicherung, da sie fast 100-mal schneller ist als ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS). Das CAP-Theorem (Konsistenz-, Verfügbarkeits- und Partitionstoleranz) bietet eine hervorragende Grundlage für Unternehmen, die schnelle Reaktionszeiten für die Datenspeicherung benötigen. Der SQL-Server ist eine gute Wahl für Unternehmen, die beim Zugriff auf Daten schnelle Ergebnisse benötigen, da er JOIN- und globale Transaktionen nicht unterstützt. Aufgrund seiner Transaktionsreaktionszeit ist Cassandra eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die große Datenmengen im Arbeitsspeicher speichern müssen.

Was ist eine Datenbank mit niedriger Latenz?

Eine Datenbank mit niedriger Latenz (LSDB) ist ein Architektur- und Implementierungsansatz für die Datenbankverwaltung, der darauf abzielt, Endbenutzern eine sehr hohe Leistung und minimale Latenz zu bieten.

Die durchschnittliche Latenz hat als theoretisches Maß nur geringe direkte Auswirkungen auf die Endbenutzererfahrung. Wenn Sie die Leistung in Prozent messen, können Sie besser verstehen, was sie tatsächlich ist. Es gibt eine echte Latenz, die sich in jeder Messung innerhalb eines Perzentils widerspiegelt. Bei der Entwicklung von Anwendungen mit geringer Latenz ist eine Datenbank, die die beste Wahl zur Reduzierung von Latenzen darstellt, von entscheidender Bedeutung. Es ist unvermeidlich, dass eine vernetzte Anwendung Latenz hat; Datenbankoperationen wirken sich immer auf die Gesamtlatenz des Benutzers aus. NoSQL-Datenbanken sind eher für die groß angelegte Datenverteilung über mehrere Knoten für einen hohen Durchsatz und eine geringe Latenz als für eine einfache Konsistenz vorgesehen. IT-Teams können die Latenz reduzieren, indem sie einen Benutzerfall mit der entsprechenden Datenbank abgleichen.

CylonDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für datenintensive Anwendungen mit hoher Leistung und geringer Latenz ausgelegt werden kann. Anstelle von Java wird C verwendet, um es zu bauen, was bedeutet, dass es keine große Menge an Code verwalten muss. Die synthetischen Lasttests von Comcast haben ergeben, dass ScyllaDB im Vergleich zu Cassandra, das eine Latenz von 100 ms erreichen kann, eine Latenz von 8 ms erreichen kann. ScyllaDB basiert auf einer fortschrittlichen und quelloffenen C-Sprache, die leistungsstarke Serveranwendungen ermöglicht. Um eine niedrige Latenz zu erreichen, werden eine Shard-per-Core-Architektur, ein dedizierter Cache und autonome Operationen verwendet. ScyllaDB wurde von Unternehmen in den Branchen Social Media, AdTech, Cybersicherheit und industrielles Internet der Dinge eingeführt, da es in der Lage ist, niedrige und vorhersehbare Long-Tail-Latenzen zu liefern.

Beim Entwerfen von Systemen ist es wichtig, die Latenz zu berücksichtigen. Ultra niedrige Latenz bezieht sich auf eine Teilmenge niedriger Latenz, die in Sekundenbruchteilen gemessen wird. Der Begriff „ultra niedrige Latenz“ ist definiert als eine Latenz von weniger als 500 Nanosekunden, wobei Geschwindigkeiten von weniger als einer Millisekunde als extrem niedrig gelten.
Um eine extrem niedrige Latenz zu erreichen, müssen Ihre Systeme in der Lage sein, Anfragen und Antworten schnell an mehrere Standorte weiterzuleiten. Das Sammeln von Ping-Daten kann hilfreich sein, um den Weg von Anfragen und Antworten zu verstehen und potenzielle Engpässe zu identifizieren.

Umgang mit Datenbanklatenz

Was ist Datenbanklatenz? Die Datenlatenz ist die Zeit, die Datenpakete benötigen, um gespeichert oder aus der Datenbank abgerufen zu werden. Die Datenlatenz in Business Intelligence (BI) bezieht sich auf die Zeit, die ein Geschäftsbenutzer benötigt, um Daten aus einem Data Warehouse oder Dashboard abzurufen. Welche ist die schnellste Datenbank? MongoDB ist eine hierarchische Datenspeicheroption, die fast 100-mal schneller ist als das relationale Datenbankverwaltungssystem (RDBMS). Das CAP-Theorem (Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz) ist die Grundlage dieser Plattform. Wie behebe ich die Datenbanklatenz? Der Zweck von Latenzvergleichen besteht darin, zu ermitteln, wohin und wie Anfragen und Antworten an eine Datenbank Benutzer führen und welchen Weg sie einschlagen werden. Ping-Tabellen können verwendet werden, um zu verfolgen, inwieweit sich Hops in einem Netzwerk gegenseitig stören. Was ist die beste Datenbank für Echtzeitdaten? SQLite ist eine Open-Source-Datenbank-Engine, die von Organisationen zum Speichern, Abrufen und Ändern von Daten auf Mobilgeräten, Webbrowsern und anderen Anwendungen verwendet wird. Kompakte, eigenständige und sichere transaktionale Datenbank-Engines gehören zu den Funktionen, die in die integrierten Bibliotheken der Sprache C integriert sind.

Wie ist Dynamodb besser als Mongodb?

Trotz der Tatsache, dass jede Datenbank Transaktionen mit mehreren Instrumenten unterstützt, ist MongoDB die einzige Datenbank, die das gleichzeitige Lesen und Schreiben derselben Dokumente und Felder ermöglicht. DynamoDB unterstützt nicht mehrere Operationen gleichzeitig.

Ich bin neu bei MongoDB. Was ist der beste Weg, um mit MongoDB zu beginnen, und was ist der Unterschied zwischen MongoDB und DynamoDB? Für die Entwicklung von Software und Anwendungen wird eine Datenbank benötigt. Wir werden uns in diesem Artikel zwei der am häufigsten verwendeten Datenbanken, MongoDB und DynamoDB, ansehen. Ihr Projekt wird im Detail evaluiert, damit wir Ihnen die besten Ergebnisse liefern können. MongoDB ist ein plattformübergreifendes, universelles und dokumentenorientiertes Datenbanksystem, das in C, Javascript und Python geschrieben ist und für den plattformübergreifenden Einsatz vorgesehen ist. Die Dokumentenverwaltung und -speicherung erfolgt mithilfe von Dokumenten im BSON-Format (Binary Javascript Object Notation).

Ein wesentlicher Vorteil von MongoDB sind seine flexiblen Datenbankschemata, die mehr native Datentypen unterstützen können und Ihnen somit ermöglichen, Dokumente zu verschachteln. Amazon DynamoDB ist eine leistungsstarke und flexible NoSQL-Datenbank, die in Amazon Web Services verfügbar ist. Es wurde 2012 eingeführt und umfasst Schlüsselwertdaten und dokumentorientierte Datentypen. In MongoDB gibt es viele Datenduplizierungen. Datensätze sind auch mit Schwierigkeiten konfrontiert, da die Beziehungen zwischen ihnen schlecht definiert sind. Um Ihnen zu helfen, eine fundiertere Entscheidung zu treffen, vergleichen wir in diesem Artikel MongoDB mit DynamoDB. MongoDB ist eine robuste und zuverlässige Datenbank, die in mobilen Apps und CMS (Content-Management-Systemen) weit verbreitet ist. DynamoDB ist im Gegensatz zu DynamoDB in der Gaming- und IoT-Branche beliebt.

Vergleich von AWS RDS und DynamoDB Einige Merkmale von AWS RDS und DynamoDB sind ähnlich. Auf beiden Plattformen gibt es kein vordefiniertes Schema, sodass die Suchzeiten schnell sind, die Skalierbarkeit gut ist und die Daten nicht in einer Datenbank gespeichert werden. DynamoDB hingegen kann viel größere Datensammlungen verarbeiten und wurde speziell für viel komplexere Daten entwickelt. Für einen relativ kleinen Datensatz ist es vorzuziehen, AWS RDS zu verwenden, da es schneller und stabiler ist.

Dynamodb vs. Mongodb: Welches ist die beste nicht-relationale Datenbank?

Da Amazon DynamoDB sowohl Dokument- als auch Schlüsselwert-Datenstrukturen unterstützt, ist das Verschieben eines MongoDB-JSON-Dokuments relativ einfach. Das JSON-Format, in dem Ihre MongoDB-Daten gespeichert sind, muss nicht geändert werden. Das JSON-Dokument wird in den Speicher eingelesen und basierend auf seinem Speicherstatus in eine DynamoDB-Tabelle konvertiert. Mithilfe von MongoDB-JSON-Dateien können Sie MongoDB-JSON-Dokumente ganz einfach nach DynamoDB exportieren. DynamoDB ist blitzschnell, im Gegensatz zu MongoDB, dessen Erstellung länger dauert. Aus diesem Grund wird DynamoDB häufig als Ersatz für Sitzungen in Skalierbarkeitsanwendungen verwendet. Es wird empfohlen, viele Daten, die nicht in DynamoDB verwendet werden, in eine andere Tabelle zu verschieben. Es gibt mehrere Gründe, warum MongoDB sowohl für mobile als auch für Webanwendungen eine gute Wahl ist: Es ist nicht relational, lässt sich gut skalieren und kann auf mehreren Geräten bereitgestellt werden.

Datenbank mit niedriger Latenz

Eine Datenbank mit niedriger Latenz ist ein Datenbanktyp, der für schnelle Antwortzeiten ausgelegt ist. Datenbanken mit niedriger Latenz werden häufig in Anwendungen verwendet, in denen Echtzeitdaten erforderlich sind, wie z. B. Aktienhandel oder Spiele.

Verwenden Sie für die effizienteste Art, Marktdaten zu verwalten, eDBXtreme für die Zeitreihendatenbank des Supercomputers. Diese Datenbank wurde entwickelt, um alle E/A, Cache-Verwaltung, Datenübertragungen und andere Quellen von Datenbanklatenz durch die Verwendung eines hocheffizienten In-Memory-Datenbanksystems (IMDS) zu eliminieren. Die integrierten Feedhandler und die Unterstützung für Zeitreihendaten verbessern den Fluss relevanter Daten in den CPU-Cache. eDBXtreme hat ständig neue STAC-Geschwindigkeitsrekorde aufgestellt. Bitte sehen Sie sich unsere neuesten STAC-Benchmark-Testergebnisse an. Es hat sich gezeigt, dass Zeitreihendaten schneller analysiert werden können als andere Datentypen. Datenbankspezialisten von McObject stehen Ihnen bei der Suche zur Seite.

Schnellster Nosql-Datenbank-Benchmark

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie stark von den spezifischen Bedürfnissen des Benutzers abhängt. Zu den beliebtesten Nosql-Datenbanken gehören jedoch MongoDB, Cassandra und Redis. Alle diese Datenbanken sind für ihre Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bekannt, daher kommt es wirklich nur darauf an, welche den Bedürfnissen des Benutzers am besten entspricht.

Sie entwickelten einen Benchmark-Test, um zu sehen, wie gut Couchbase-, MongoDB- und DataStax-Datenbanken im Vergleich zueinander abschneiden. Das Unternehmen beschäftigt sich mit Open-Source-Software wie Couchbase Server. Um zu verhindern, dass Einstellungen für die Datenhaltbarkeit aktiviert werden, wurde der Yahoo Cloud Benchmark und seine Arbeitslast heruntergefahren. Laut Altoros übertrifft es MongoDB und Cassandra in allen Cluster-Topologien. Bei diesem ersten Test schnitt MongoDB gut ab, wurde jedoch durch eine kleine Anzahl von Knoten behindert. Obwohl die Latenz von Cassandra höher war, fiel auf, dass sie mit zunehmendem Cluster deutlich abnahm. Laut Altoros hat die Leistung von Couchbase die von MongoDB übertroffen, unabhängig von der Größe des Datensatzes oder des Clusters.

In einem der Tests stellte sich heraus, dass Couchbase die einzige Datenbank war, die JOIN-Operationen unterstützte. Cassandra schien im Gegensatz zu Altoros nicht stabil zu sein. Sie zeichnen sich durch viele verschiedene Dinge aus, weil sie jedes Mal anders gebaut und betrieben werden.

Nosql-Datenbanken

Nosql-Datenbanken sind ein Datenbanktyp, der das Speichern und Abrufen von Daten ermöglicht, die nicht in einem herkömmlichen Tabellenformat strukturiert sind. Nosql-Datenbanken werden häufig für Anwendungen verwendet, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern, da sie schnellere Lese- und Schreibgeschwindigkeiten als relationale Datenbanken bieten können.

Die Möglichkeit, mehr Variablen in einer NoSQL-Datenbank zu generieren, ist eine ihrer Funktionen. Datenbank NoSQL-Datenbanken speichern Daten in einer Struktur, ähnlich der eines Dokuments, und nicht in der typischen tabellarischen Struktur einer relationalen Datenbank. Da für dieses nicht relationale Datenbankdesign kein Schema erforderlich ist, kann es innerhalb von Minuten skaliert werden, um große und typischerweise unstrukturierte Datensätze zu verarbeiten. Datenbank NoSQL-Datenbanken sind ihrer Natur nach nicht relational, wodurch die Notwendigkeit entfällt, Tabellen zu verbinden. Mit seiner Vielfalt an Datenstrukturen kann NoSQL verwendet werden, um mobile Apps und Datenanalysen zu erstellen. NoSQL-Datenbanken haben zahlreiche Vorteile, aber Unternehmen verwenden häufig sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbanken. Dokumentendatenbanken werden verwendet, um Daten als Dokumente zu speichern, die in Ordnung gehalten werden können, wenn sie in Anwendungen verwendet werden.

Dokumentendatenbanken werden häufig für Dokumentenmanagementsysteme und Benutzerprofile verwendet. Benutzer können auf bestimmte Spalten in Datenbanken mit breiten Spalten zugreifen, indem sie auf ihren Namen in den Spalten klicken. Apache HBase und Apache Cassandra sind zwei Beispiele für solche Datenbanken. Graphdatenbanken speichern und verwalten ein Netzwerk von Verbindungen zwischen Elementen innerhalb eines Graphen. Die Daten werden im Hauptspeicher statt auf der Festplatte gespeichert, was einen schnelleren Zugriff auf die Daten ermöglicht. Dies ist ein großer Unterschied zu herkömmlichen, festplattenbasierten Datenbanken. Da Microservices die Notwendigkeit eines einzigen gemeinsamen Datenspeichers für alle Anwendungen beseitigen, sind sie eine attraktive Option.

IBM bietet eine große Anzahl von NoSQL- und NoSQL-Datenbanken in einer Vielzahl von Anwendungen an. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced ist ein Add-on für das Produkt IBM Cloud Pak for Data. Der Dienst ist kompatibel mit Open-Source-Projekten wie Apache CouchDB, PouchDB und Bibliotheken für beliebte Web- und Mobilentwicklungs-Stacks.

Schnellste Datenbank für große Datenmengen

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten, da sie von vielen Faktoren abhängt, wie etwa der Größe und Struktur der Daten, der Auslastung und der Hardware. Einige der schnellsten Datenbanken für große Datenmengen sind Apache Hadoop, Apache Spark und Google BigQuery.

Sie sollten über die langfristigen Folgen nachdenken, wenn Sie die falsche Datenbank für Ihr Unternehmen auswählen. Ebenso wichtig ist es, die Art der Daten zu verstehen, die aufgezeichnet werden sollten, wenn Sie eine Datenstrategie aufbauen und eine Betriebsdatenbank auswerten möchten. Unstrukturierte Daten sind schwieriger abzufragen als strukturierte Daten, während strukturierte Daten einfacher sind, einzelne Fakten hervorzuheben oder auf Anfrage nach Informationen zu suchen. Jede Datenbank speichert eine festgelegte Anzahl von Volumes, sodass Sie auswählen und anpassen können, welches Sie verwenden möchten. Wählen Sie im Fall einer Echtzeitdatenbank eine Datenbank aus, die für die Analyse optimiert ist. Nicht relationale Datenbanken (oder NoSQL) werden immer beliebter, da sie von Unternehmen verwendet werden können, die keine Zeit haben, anzuhalten und mit Datenstrukturen zu arbeiten. MongoDB ist eine beliebte Datenbank-Engine für große Datensätze.

Redis ist eine HTTP-Caching-Schicht, die verwendet werden kann, um Daten von einem langsameren DBMS mit Redis zu verbinden. Diese Anwendung ist sehr vielseitig und ermöglicht es Ihnen, Daten auf einer Festplatte zu speichern und gleichzeitig zusätzliche Daten aufzuzeichnen. Hoffentlich haben Sie jetzt, da Sie sie kennen, eine bessere Vorstellung davon, welche Datenbank für Ihr Geschäftsprojekt am besten geeignet ist.

Datenbanklatenz vs. Durchsatz

Eine Durchsatzmetrik ist ein Maß dafür, wie viele Datenpakete pro Sekunde erfolgreich ein Netzwerk passieren, während Latenz die Zeit ist, die Datenpakete tatsächlich benötigen, um das Netzwerk zu passieren. Daher sind Datenübertragung und Geschwindigkeit verwandte Begriffe.

Im Fall der Datenbankoptimierung ist das Standardziel von OtterTune eine Abfragelatenz von 99 Perzentil. Die Metriken in dieser Kategorie sind weniger abhängig von der Anwendung und weichen nicht wesentlich von der Nachfrage ab, wie etwa bei der Abfragelatenz. Das Optimieren der Datenbank kann die Abfrageverarbeitung beschleunigen, was zu einer verringerten Abfragelatenz führt. Basierend auf dem vom DBMS verwalteten Abfrage-Digest, berechnet OtterTune die Latenz basierend auf der Abfrageausgabe. Wir können Leistungsschemametriken verwenden, um die Abfragelatenz für alle unterstützten Versionen der Datenbank zu bestimmen. Wir können die Latenzperzentile approximieren, indem wir die Anzahl der Ausführungen und die durchschnittliche Latenz verwenden. OtterTune berechnet Latenzperzentile für globale Systeme anhand von Daten aus der Tabelle events_statements_histogram_global.

Angenommen, alle Anweisungen in einem Bucket haben die gleiche durchschnittliche Latenz im 90. Perzentil, was eine Latenz von 5 Millisekunden impliziert. Das pg-statements-Modul von PostgreSQL ist in der Lage, Abfragelatenzen mithilfe von Daten aus der PostgreSQL-Datenbank zu berechnen. Wenn das Modul nicht existiert, müssen Sie es in der Datenbank ausführen.

Was ist Datenbanklatenz?

Die Zeit, die Datenpakete zum Speichern oder Abrufen benötigen, wird als Datenlatenz bezeichnet. Die Latenz von Business Intelligence (BI)-Daten ist die Zeit, die ein Geschäftsbenutzer benötigt, um Daten aus einem Data Warehouse oder Dashboard abzurufen.

Was ist Durchsatz in der Datenbank?

Um die Geschwindigkeit einer Datenbank zu berechnen, multiplizieren Sie die Anzahl der Transaktionen pro Sekunde mit dem Durchsatz des Systems.

Ist Latenz oder Durchsatz wichtiger?

Sowohl die Netzwerklatenz als auch der Durchsatz können sich auf die Leistung Ihres Netzwerks auswirken. Wenn die Latenz zu hoch ist, brauchen Pakete länger, um ihr Ziel zu erreichen.

Was ist der Unterschied zwischen Durchsatz und Verzögerung?

Der Durchsatz bestimmt, wie viel von einem Objekt im Laufe der Zeit geliefert werden kann, und die Verzögerung bestimmt, wie lange es dauert, ein Objekt zu liefern.